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1.
旋转式非接触电能传输技术,基于电磁感应耦合定律,利用电力电子变换器和旋转变压器实现电能从静止端到旋转端非接触传输,从而取代导线、电刷和滑环,提高了供电的可靠性和安全性。针对以往罐式松耦合变压器在气隙较大的情况下耦合效果较差,提出了一种基于罐式变压器的改进结构,用串联(S拓扑)补偿系统提高能量传输效率。建立松耦合变压器的仿真模型,对新型松耦合变压器同罐形松耦合变压器进行对比分析。搭建实验平台,对新型松耦合变压器在大气隙条件下耦合效果进行验证。  相似文献   
2.
通过改造UHF RFID系统中标签的随机码生成器,重新设计随机码模式,并为RFID阅读器添加碰撞解码系统,改善碰撞时隙,使相撞的多个随机码可被直接解码,系统的性能显著提高.在基于GNU无线电和USRP2的实验平台实现此方案以验证其可行性.理论分析和测试平台的实验结果表明,标签读取率较传统方案有显著提高.  相似文献   
3.
基于容差分析的电路参数中心值设计研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
论述了电路参数设计的基本原理,提出了在PSpice 9软件上以容差分析为基础的电路参数中心值的设计方案.详细阐述了蒙特卡罗分析法、合格率的估算法及统计重心搜索法,对以蒙特卡罗分析为基础的电路合格率的统计及元件参数中心值的设计进行了研究.考虑到实际元件的容差分布对电路性能的影响,以OTL电路为例分析实现了电路性能指标满足约束条件下以合格率最大为目标的元件参数值的设计,证明了该方案的可行性.同时获得电路性能指标的统计特性及生产合格率的预测数据,对指导实际生产具有理论价值.  相似文献   
4.
为了提高支持向量机在故障检测中的识别率,需要对其环节和方法进行优化.支持向量机是统计学理论中研究小样本情况下机器学习规律的新理论,其优点是模式分类.隐马尔科夫是马尔科夫链的扩展,是一个双重随机过程.隐马尔科夫具有适合处理连续动态信号的优点,二者的结合可使以前的支持向量机更加完善.小波变换是一种新兴的时频分析方法,其特有的尺度伸缩功能使其具备了很强的奇异、突变信号鉴别能力,能有效地检测到非平稳信号的瞬时、奇异成分,并显示其时域的产生和持续时间.在提取故障信号时,通过小波分析方法从信号中有效提取非平稳特征,训练模型,再用此模型诊断.试验表明,优化后的方法可以明显提高识别率.  相似文献   
5.
研究了冗余度机器人的逆运动学,提出了用矩阵分块法解决冗余度机器人逆运动学,并将此法应用到基于速度和基于加速度的最优轨迹确定中,得出了便于实用的数值计算公式,此方法回顾了求雅可比为逆矩的繁琐过程,仿真结果表明此法是可行的。  相似文献   
6.
介绍了基于模糊神经网络智能火灾报警控制系统.在系统中应用了模糊控制理论既提高了系统的精度又最大限度的减少了系统的误报率,解决了火灾报警系统中长期存在的问题。结合具有自学习功能的神经网络算法,提高了系统的智能化程度,是现代智能控制理论在消防自动化系统中的应用。  相似文献   
7.
针对凸松弛方法在解决三维人体姿势估计的问题时存在迭代次数较多、准确度不高的不足,提出一种基于遗传优化的自适应凸松弛人体姿势估计算法。该算法首先对关键参数的更新方式进行自适应处理,然后利用遗传优化算法对该关键参数的初始值进行寻优,最后利用寻优结果对凸松弛方法中闭式解的公式进行调整。实验结果表明,提出的算法迭代次数更少,准确度更高,更有利于实际应用。  相似文献   
8.
为了提高电励磁同步电机控制系统的可靠性,优化电励磁同步电机的调速性能,提出了一种带无速度传感器的电励磁同步电机模型预测电流控制策略.以模型预测电流控制作为电流环,取代传统的PI调节器,有效抑制电流纹波,提高了电流的跟踪性能.基于模型参考自适应理论,设计电励磁同步电机无速度传感器,对电机运行转速进行在线辨识,实现对转速准确估计.仿真结果表明:控制系统具有较好的快速性和可靠性.  相似文献   
9.
针对传统非局部均值(NLM)滤波在噪声标准差较大时,加权欧氏距离不能真实反映邻域块相似度的问题,提出一种新的混合相似性权重的非局部均值去噪算法。首先,利用平稳小波变换的特点对噪声图像进行分解,并利用滤波函数对细节子带进行预去噪处理;然后,根据预去噪图像计算块间相似性参考因子,并使用其替换传统NLM算法中高斯核函数;最后,为使相似性权重更符合人眼视觉系统(HVS)特点,使用基于图像结构感知的块奇异值分解(SVD)方法定义邻域间相似性度量,与传统NLM算法相比能更为真实地反映邻域间相似度。实验结果表明,混合相似性权重的非局部均值去噪算法较传统NLM算法在视觉上能更好地保留纹理细节及边缘信息,而且结构相似度(SSIM)指标较传统NLM算法也有一定提高,在噪声标准差较大情况下具有有效性和鲁棒性。  相似文献   
10.
无线传感器网络网内数据融合的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对目前无线传感器网络(WSNs)网内数据融合所面临的一些挑战,提出了一种基于无线传感器网络分布式K-平均聚类(DKCWSNs)算法的WSNs节点传感数据的分组策略,并采用基于自适应加权的数据融合方法对分组后的感知数据进行融合处理,从而获得更合理的结果.最后,通过实例验证了该方法的有效性.  相似文献   
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