基于IIR结构的自适应滤波振动主动控制方法

当前自适应滤波前馈控制方法中具有代表性的是滤波-X最小均方(filtered-X least mean square,简称FX-LMS)算法,它通常假定干扰源可测且作为前馈控制器的参考输入,但实际振动控制过程中需要考虑控制输出反馈信号对参考信号的影响,因此滤波-X算法面向实际应用具有较大的局限性。针对这一问题,以机敏压电太阳能帆板结构为模拟试验对象,提出一种基于IIR(infinite impulse response,简称IIR)结构的滤波-U最小均方(filtered-U least mean square,简称FULMS)自适应滤波控制方法,着重分析了控制器结构设计、FULMS算法推理过程、试验模型结构设计、试验平台的构建及其试验验证等环节。经过与FXLMS算法对比仿真试验,笔者所设计的控制算法控制效果良好。将其进行试验验证分析,结果表明,所采用的控制器设计方法与控制算法收敛速度快,控制效果好,为自适应振动控制方法向实际工程应用提供了较好的研究基础。     

金属导体表面附近的场强分析

通过若干具体问题,分析说明金属导体表面附近的场强不只是由附近表面上电荷激发的,而是表面上所有电荷（及空间其电荷）共同激发的。     

射频激励铜离子激光器的功率消耗

通过对射频激励激光器放电电压、电流以及相位的精确测量，基于射频放电等离子体等效电路，得出等离子体总电阻(包括等离子体总电阻和鞘层电阻分量)，经非线性最小平方拟合分别得到等离子体电阻和鞘层电阻，进而定量地得到等离子体和鞘层功率消耗，鞘层电压以及鞘层厚度随放电电流变化的关系，借此可以诊断出射频放电处于α或γ放电。研究表明在中等气压氦气中随着气体压强的增加和电流的增加，气体的放电模式将从α放电为主转向γ放电为主。     

U74钢轨表面激光淬火工艺及其对耐磨性的影响

本文研究了U74钢轨表面激光淬火工艺及其对表面耐磨性能的影响。激光淬硬层分为表面过热区、均匀相变区和过渡区。淬硬层深度约为0.5-0.8mm，单道淬火宽度约4mm，表面硬度可达Hv850-Hv1000，淬硬层组织为高碳马氏体，细晶混合马氏体和少量奥氏体。激光淬火造成的组织细化和大量高碳马氏体的形成是硬度提高的主要原因。在扫描速度为6mm/秒，离焦量60mm的条件下，U74钢轨表面激光淬火的最佳功率约为1.8kW。在该功率下，可以获得最高硬度、最大硬化层深度和最佳能量利用系数。摩擦学试验表明，经过激光淬火，钢轨表面的耐磨性能有了明显提高。     

射频激励铜离子激光器的功率消耗

通过对射频激励激光器放电电压、电流以及相位的精确测量,基于射频放电等离子体等效电路,得出等离子体总电阻(包括等离子体总电阻和鞘层电阻分量),经非线性最小平方拟合分别得到等离子体电阻和鞘层电阻,进而定量地得到等离子体和鞘层功率消耗,鞘层电压以及鞘层厚度随放电电流变化的关系,借此可以诊断出射频放电处于α或γ放电。研究表明在中等气压氦气中随着气体压强的增加和电流的增加,气体的放电模式将从α放电为主转向γ放电为主。