适用于像素CZT辐射探测器ROIC的高精度S/H电路

为了提高像素CZT辐射探测器读出电路的精度,用Cadence 的Spectre工具基于GSMC0.18 μm工艺模型模拟仿真,设计了一种适用于像素CZT辐射探测器读出电路的高精度双相采样保持电路.首先,用两个电流脉冲信号源建立了前置放大器的输出信号模型,它包括高频噪声和幅度为0.28 mV有用信号.然后,设计了一个用于高精度采样保持电路的高性能运算放大器.经过模拟仿真得到其共模输入范围为0.6～1.4 V,直流增益为74～80 dB,相位裕度大于60°.最后完成了高精度双相采样保持电路的设计,仿真结果显示它能很好的跟随输入信号的形状并且能在信号幅度达到相对误差为0.35%的采样保持精度.     

现代功率谱估计在设备故障诊断应用

功率谱估计能给出被分析对象的能量随频率的分布情况,是信号处理中一个重要分支.参数模型法将信号看成是一个随机输入序列通过一个线性系统的输出,通过建立模型来估计信号的功率谱,有明显的物理意义,已经成为现代谱估计的重要方法,在对设备进行故障诊断中起了重要的作用.     

半张量积压缩感知模型的l0-范数解

目的 半张量积压缩感知模型是一种可以有效降低压缩感知过程中随机观测矩阵所占存储空间的新方法,利用该模型可以成倍降低观测矩阵所需的存储空间。为寻求基于该模型新的重构方法,同时提升降维后观测矩阵的重构性能,提出一种采用光滑高斯函数拟合l₀-范数方法进行重构。方法 构建降维随机观测矩阵,对原始信号进行采样;构建可微且期望值为零的光滑高斯函数来拟合不连续的l₀-范数,采用最速下降法进行重构,最终得到稀疏信号的估计值。结果 实验分别采用1维稀疏信号和2维图像信号进行测试,并从重构概率、收敛速度、重构信号的峰值信噪比等角度进行了测试和比较。验证结果表明,本文所述算法的重构概率、收敛速度较该模型的l_q-范数（0 <q <1）方法有一定的提升,且当观测矩阵大小降低为通常的1/64,甚至1/256时,仍能保持较高的重构性能。结论 本文所述的重构算法,能在更大程度上降低观测矩阵的大小,同时基本保持重构的精度。     

采用四象限探测器的光斑中心定位算法

为提高激光发射系统的监测精度,提出了一种基于四象限探测器的光斑中心定位算法,首先采用均匀分布的椭圆模型对光斑进行分析,根据四象限探测器工作原理,通过计算椭圆形光斑在四象限探测器上各对应区域所占面积进而推导光斑中心坐标表达式,然后采用解析几何的方法求取椭圆光斑的长轴与短轴,最后搭建四象限监测系统对算法进行实验验证;结果表明,所提算法能有效提高四象限探测器的光束监测精度,较传统方法精度提高21.3%。     

基于多段分频等长信号融合的频率估计方法

多段采样信号十分常见,对其进行信息融合能有效提高信号处理的精度,尤其适用于低信噪比、被测频率持续时间短的情况。为提高多段采样信号频率估计的精度和扩展已有方法的适用范围,给出一种多段分频等长信号融合方法。在该方法中,因各段信号的被测频率不等,故生成频域分析参数矩阵以实现同频化效果;因同频化后各段信号之间仍然相位不连续,故设计相位差补偿因子矩阵以达到相位连续信号的效果;因相位差补偿因子矩阵包含未知参数,故生成搜索频率序列以用于实际计算并得到具有特定形式的功率谱矩阵。为验证方法的正确性,给出了数学证明。针对多种应用环境状态进行了仿真实验,结果表明该方法具有普适性,抗噪性好,频率估计精度比现有方法有较大提高。     

基于二次迭代稀疏重构的跳频信号参数估计

为了解决现有参数估计方法中时频聚集性不强,低信噪比下估计精度不高问题,提出了一种基于二次迭代稀疏重构的跳频信号参数估计方法。根据跳频信号的时频稀疏性进行稀疏重构,获取信号的时频分布矩阵;通过分析时频分布矩阵的特点,对信号进行二次迭代稀疏重构,获取二次时频分布矩阵。为了提高在低信噪比下算法性能,采用二值形态学滤波对时频图进行处理,进而实现信号的良好参数估计。仿真结果表明:该算法能够有效地提高参数估计精度,在低信噪比下有良好的估计效果。     

改进BP神经网络的光伏系统发电功率预测

为了提高光伏发电功率的预测精度,提出一种改进BP神经网络的光伏发电功率预测模型.首先采用包括室外温度、光照辐射量、风速等作为输入层节点,交流发电功率作为输出节点,引入RMSE作为衡量最优模型指标,确定了隐含层节点数,然后采用BP神经网络对其进行学习,并采用布谷鸟搜索算法对BP神经网络进行优化,最后采用仿真实验对其有效性进行测试.结果表明,改进神经网络提高了光伏发电功率预测精度,具有一定的推广价值.     

应用于高速测量仪器的自适应波形重构算法

当传统数字内插算法应用于高速数字信号波形重构时，在某些输入信号（如方波）下会产生严重的失真。本文首先推导了数字内插的原理与模型，分析了正弦内插算法造成波形失真的原因，然后提出一种适用于高速数字存储示波器的新的数字内插算法。计算机仿真结果与系统实验表明，这种算法能有效地修正传统插值方法在波形重构中造成的信号畸变。     

堆芯仪表套管组件的研制

根据现阶段的国内外堆芯仪表套管组件(IITA)的基本情况,对CAP1400的IITA的国产化工作的关键突破点、国产化难点、战略意义作了详细说明;同时对产品的研制作了详细说明,主要包括自给能中子探测器(SPND)的主要功能、结构设计及特点等。IITA是CAP1400核电站的重要仪表。其集成了堆芯出口热电偶(CET)及自给能中子探测器,用于堆芯出口温度测量和堆芯中子注量率测量,而用于保护和安全监控系统事故后堆芯冷却监视的热电偶信号属于1E级信号。IITA主要有三大功能;一是为堆芯运行和分析系统提供自给能中子探测器信号,用于在线监测堆芯三维功率场分布,优化堆芯功能;二是为反应堆保护系统、多样性驱动系统提供热电偶信号,用于事故后堆芯出口冷却剂温度检测;三是探测器组件维持一次回路压力边界完整性。堆芯仪表套管组件的需求量比较大,一个AP1000反应堆需要42套IITA,1个CAP1400反应堆需要48套IITA。     

Bragg光纤光栅传感器内不均匀应力分布的模拟和重构

介绍了对加载随机的不均匀应力的光纤光栅进行反射谱的模拟和应力分布的重构.利用传输矩阵以及改进的矩阵两种方法,很好地实现了加载随机应力的光纤光栅的反射谱模拟.利用去层法实现光纤光栅应力分布重构的两种随机应力分布重构方法.由于光纤光栅的脉冲响应时域信号严格对应于光纤光栅结构的轴向分布,利用这种因果性质,在已知光纤光栅反射谱的情况下,先获得靠近光纤光栅入射端的一小段光纤光栅所受的应力,再通过去层方式,逐步获得整个光纤光栅的应力分布.两种重构方式分别利用了时域脉冲响应信号的时域截断特性和相位特征,准确获得了光纤光栅上所受的不均匀应力分布.这种随机应力分布重构的方法使得光纤光栅可以应用在小构件以及精细结构上应力集中点的非均匀应力测量和分析上.     

CPS系统网络攻击重构和检测技术研究

针对CPS系统网络攻击检测精度问题，提出了一种基于自适应滑模观测器与鲁棒微分器的信号重构方法与基于流量限制的攻击检测方法，并根据网络攻击规则，对攻击主要集中的对象执行器进行了攻击信号的重构和检测。仿真实验结果表明，基于自适应滑模观测器与鲁棒微分器的改进方法重构的信号，较传统自适应方法重构的信号，收敛速度快，精度更高，与发出的攻击信号曲线基本重合；基于输入信号限制设计的攻击检测方法，使所有输入的攻击信号都成功触发了预警机制，检测方法确实有效，适用于CPS系统对未知网络攻击的检测。     

基于二元多项式拟合法的压力传感器输入信号重构

为了同时解决压力传感器输出特性的非线性和温度漂移问题,提出利用二元多项式根据传感器输出信号及其内部温度来重构被测压力.给出了被测压力重构模型的具体形式,以传感器静态特性标定试验数据为依据,利用最小二乘法求解模型系数矩阵,利用单点最大拟合误差、误差平方和模型阶次三项指标进行模型择优.基于重构模型给出了测量电路检测精度估算方法.本方法在传感器静态特性标定数据范围内得到了便于工程计算的一致表达式,同时解决了传感器的非线性和温度漂移两个主要问题,计算所用数据量大大小于插值法.某型硅谐振压力传感器的应用验证了本方法的合理性和有效性.     

网络化系统周期信号的跟踪

研究线性时不变、单变量、离散网络化系统对周期信号的跟踪问题.与现有文献考虑的参考输入信号大都为常见的能量信号所不同的是,本文参考输入信号是离散时间周期方波功率信号.相应地,研究系统对基于功率谱的参考输入信号功率的响应,系统的跟踪性能通过输入信号与受控对象输出之差的功率来衡量,而最优跟踪性能采用跟踪误差的平均功率来度量.考虑的网络化控制系统仅上行通道存在丢包误差的影响,把丢包过程看作两个信号的合成,一是确定性信号,二是随机过程,进而丢包误差描述为源信号和白噪声之间乘积.根据被控对象和随机过程的性质,采用Parseval等式、维纳–辛钦定理和范数矩阵理论得到该系统跟踪性能极限的下界表达式.仿真结果表明,所设计的控制器能实现对周期信号的有效跟踪,进而验证了结论的正确性.     

基于ELM和连续过程神经网络的抽油机工况诊断

普通神经网络进行抽油机工况诊断时存在诊断精度偏低的问题,提出选用连续过程神经元网络作为诊断模型,特征输入选取能直接反映示功图几何形态特征的位移和载荷两种连续信号。为提高模型学习速度,提出过程神经网络的极限学习算法,将训练转换为最小二乘问题,根据样本输入计算隐层输出矩阵,使用SVD法求解Moore-Penrose广义逆,最后计算隐层输出权值。通过诊断实验,模型学习速度提升5倍左右,与普通神经网络进行对比,诊断精度提高8个百分点左右,验证了方法的有效性。     

基于随机几何的无线中继网络上行链路精细化性能分析

无线网络用户呈现数量剧增、分布灵活多变的趋势,而传统蜂窝网络的拓扑结构已不能满足所有用户的服务需求。为改善小区边缘区域的上行覆盖率,构建了一种基于随机几何的无线中继网络模型,其中基站服从泊松点过程分布,中继节点围绕基站服从截断式聚类过程分布。在此网络中,中继节点通过放大转发策略将小区边缘用户的数据上传至基站。为了精细化分析网络模型的性能,文中基于信干比理论推导出每跳链路的条件覆盖率的矩,从而获得信干比meta分布的解析表达式,即条件覆盖率的分布。相比传统的针对覆盖率期望值的性能分析,基于信干比meta分布的分析能够揭示出条件覆盖率大于一定阈值的网络用户比例。实验仿真结果验证了所推导出的理论表达式的正确性。另外,通过调整中继节点分布的半径以及方差参数等,研究了中继节点的分布参数对信干比meta分布的影响。最后,通过比较上行功率控制的功率补偿因子对网络覆盖率的影响,为后期研究网络性能优化提供了帮助。     

基于位置敏感探测器的刀闸开合角度自动控制技术

为了确保电力系统运行稳定安全，该文提出了一种基于位置敏感探测器的刀闸开合角度自动控制技术。利用二次插值非线性补偿位置敏感探测器，修正位置敏感探测器的线性误差，提升位置敏感探测器的测量结果可信度，得到刀闸开合角度变化值。建立控制约束模型，明确刀闸开关角度闭环控制规律，利用自适应反馈调整法自适应加权控制约束参数，得到刀闸开关角度控制系统的动态平衡稳态矩阵，完成电力系统安全稳定运行。通过实验，证明所提技术能够自由实现刀闸开关自动控制，且精度和敏感度高，保证了输出功率，维持电力运行安全。     

太阳能“程控+光控”跟踪误差校正分析

阐述了“程控+光控”跟踪控制系统的原理与结构,建立以聚光器始末角度误差值作为跟踪系统输入信号的数学模型,对比分析了光电探测器的误差校正系统并确定了相应的参数,在软件MATLAB环境中进行了光电探测器的误差校正数值分析与仿真。结果表明跟踪系统经过光电探测器的误差校正能够有效提高跟踪精度,提高光能利用率,所作研究分析为高精度的太阳能跟踪控制系统的开发利用提供理论依据。     

支持向量回归模型在曲线光顺拟合中的改进

几何逆向工程中的光顺曲线重构问题本质上属于回归问题。支持向量回归机是求解回归问题的新的十分有效的方法。论文研究用支持向量回归机处理光顺曲线的重构问题。鉴于后者有着对于光顺性的特殊要求,已有的支持向量机并不适用。通过修正惩罚因子对支持向量机加以改造,即根据测量数据点的分布情况,利用各测量点圆率的特性确定对应的惩罚因子,从而实现了自由曲线的光顺重构。数值试验表明新方法可以剔除输入数据中不光顺点的影响,并在给定的精度条件下有效地逼近曲线,达到较好的拟合效果。     

基于抽取与重构的瞬时频率估计算法

研究了在AWGN信道中载波信号采样序列瞬时频率的概率密度分布模型,并通过假设检验验证该分布模型。分析了不同采样速率和信噪比对瞬时频率概率密度分布的影响,根据该分析结论提出了一种基于抽取与重构的瞬时频率的估计算法,并且对该算法的性能进行了详细的分析;还对多载波信号采样序列瞬时频率产生混叠以至无法分辨的情况进行分析,并推导了瞬时频率完全混叠时的极限公式。最后通过蒙特—卡罗仿真验证了提出的瞬时频率的概率密度分布的正确性。     

多尺度分解及信号融合的3D模型重构

提出了基于经验模式分解和信息融合的三维几何模型重构方法,包括3个步骤:首先球面参数化信号并将其映射到平面,进行均匀规则采样;再对平面信号进行限邻域经验模式分解和小波分解,利用得到的各个内蕴模式图层和小波系数进行融合;最后从图层信号得到不规则的原始映射信号,逆映射回三维几何模型信号。同时,提出了基于信噪比的三维几何信号融合性能评价指标,对重构模型进行验证。实验结果表明,该方法能够有效融合三维几何信号,基于限邻域经验模式分解的重构效果优于小波分解。