基于ESO-UKF的动力电池内部温度在线估计

准确的内部温度估计对动力电池的安全使用至关重要,为了在线获取准确的电池内部温度,本文提出一种基于温度估计模型的ESO-UKF电池内部温度估计方法。其中温度估计模型由Bernardi生热模型与热路传热模型组成,生热模型中端电压由神经网络获取,传热模型参数由递推最小二乘法辨识得到;该算法利用温度估计模型的离散状态空间描述,提出ESO-UKF进行电池内部温度的在线估计,将影响估计精度的传感器偏差视为扩展状态与原状态一起估计,实现了对不确定状态的估计;测试验证表明该算法的估计误差小于1℃,能够实现多工况下内部温度的在线估计,估计精度高、适应性强。     

一种增强型PTP光纤级联精细时频同步方法

该文提出了一种增强型PTP光纤级联精细时频同步方法,该方法以PTP同步技术为基础,结合同步以太网时钟传递技术和基于数字双混频时差法的多级级联精细时钟同步技术,对PTP技术进行改进和增强,然后基于该方法,通过多级时频设备光纤级联的形式实现多节点、大跨度、网络化的时频信号传递与同步输出,并解决多级级联情况下同步精度会逐级恶化的问题,实现ns量级的系统时间同步精度,保证系统各环节在高度统一的时间尺度下进行高效同步与联动工作。通过设计、试验,验证了该方法的可行性和有效性。     

介质阻挡放电与脉冲电晕放电净化气态污染物的试验研究

利用自行研制的介质阻挡及脉冲电晕放电低温等离子体发生器对空气中氨、硫化氢、甲苯等5种气态污染物进行净化，并探讨了两种放电方式的原理和特点。试验结果表明：与介质阻挡放电相比，脉冲电晕放电具有更好的净化效果。     

外调制微波光传输链路性能优化研究

微波光传输链路(MWPL)具有损耗小、容量大、重量轻、抗干扰能力强等优点,已在军事、雷达、无线通信等领域得到广泛应用.决定微波光传输链路性能的参数主要有链路增益、噪声系数和动态范围.文章首先通过建模分析,推导出了增益和噪声系数的关系,研究了微波光传输系统噪声系数的各种影响因素.通过仿真与实验验证表明,合理的调节调制器输入光功率,可提高链路增益,同时降低链路噪声系数,优化传输链路的性能.     

基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究

提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

SIMS在碲镉汞红外焦平面探测器工艺中的应用

文章介绍了二次离子质谱仪的结构及其基本工作原理,并通过对典型应用的分析,介绍了二次离子质谱分析技术在高灵敏度碲镉汞红外焦平面探测器材料和器件制备工艺中的作用,特别是在结探监测和微量杂质监控方面所发挥的重要作用。     

纳滤膜的污染成因及防止技术研究

结合科学实验研究成果分析了纳滤膜无机污染、有机污染和微生物污染三种主要污染的机理。首次提出了动态有机污染模型理论,并就纳滤膜污染的防止提供了一些有效可行的技术处理方案,为纳滤膜的推广应用提供参考。     

热处理对氧化铋在8μm～14μm波段内的发射率的影响

本文通过设计正交实验,采用不同的热处理工艺对着色颜料氧化铋粉末进行热处理,随后测量样品在8μm～14μm波段的平均法向发射率,并得出优化的热处理工艺路线;对各个影响因素进行的分析表明,温度是热处理过程中影响样品发射率变化的主要因素,并通过XRD、SEM、EDS等多种表征手段,分析了红外发射率变化的内在机理.结果表明,晶格畸变是引起发射率变化的主要因素,而由气体分子吸附引起的表面成分变化对发射率也有一定的影响.     

对角线六边形的TSV冗余结构设计

硅通孔(TSV)在制造过程中容易产生各类故障缺陷,导致3D芯片合格率降低。为了解决这一问题,提出一种新的对角线六边形冗余结构,对均匀故障的修复率保持在99%以上,对聚簇故障的修复率与路由冗余结构相近,并高于环形冗余结构。实验结果表明,与环形和路由冗余结构相比,该结构的面积开销分别减小了1.64%和72.99%,修复路径长度分别降低了39.4%和30.81%;与路由结构相比,该结构的时间开销缩短了62.55%。     

基于SWCoSaMP算法的稀疏信号重构

压缩感知(compressed sensing, CS)稀疏信号重构本质上是在稀疏约束条件下求解欠定方程组。针对压缩感知匹配追踪(compressed sampling matching pursuit, CoSaMP)算法直接从代理信号中选取非零元素个数两倍作为支撑集,但是不存在迭代量化标准,本文提出了分步压缩感知匹配追踪(stepwise compressed sampling matching pursuit, SWCoSaMP)算法。该算法从块矩阵的逆矩阵定义出发,采用迭代算法得到稀疏信号的支撑集,推出每次迭代支撑集所对应重构误差的L-2范数闭合表达式,从而重构稀疏信号。实验结果表明和原来CoSaMP算法相比,对于非零元素幅度服从均匀分布和高斯分布的稀疏信号,新算法具有更好的重构效果。