电磁分离技术及其研究现状

综述电磁分离技术的研究现状。分析各种电磁力的施加方法的原理、影响因素、应用的局限性。就目前存在的问题和应用中必须解决的问题提出自己的见解。     

机器海豚行波推进模式下的平均速度控制方法

在分析海豚尾部行波推进特点的基础上,提出了基于同频特征摆和相位差因子的行波推进运动学特征方程获取方法,并进一步设计了基于数据钳位的平均速度控制方法.首先,对海豚行波推进特点进行分析,指出动能映射原理同样适用于行波运动情形.通过定义同频特征摆和相位差因子,把无相位差推进方式下的动能映射运动学特征方程移植到行波推进模式.然后,针对移植后的运动学特征方程非线性更严重的特点,给出了数据钳位设计方法.数据钳位指利用动能映射系数,在首次运行时直接把系统状态钳位到目标速度附近的一个小范围区域内,并通过输入钳位和输出钳位把运行数据限制在这个有限范围.在此基础上,通过迭代学习辨识和重复控制作小范围的速度微调,实现平均速度控制.仿真与实验结果说明,移植后的行波推进运动学特征方程可以用于指导机器海豚推进运动,而基于数据钳位设计的迭代学习辨识与重复控制方法实现了机器海豚平均速度控制.     

浅析脉冲电源在行波感应发射器应用中的理论设计

行波感应发射器是电磁发射器的一种,它是利用脉冲或交变电流产生磁行波来驱动带有线圈的或磁性材料的发射体的发射装置。文中介绍了行波感应发射器的工作原理以及脉冲电源的结构组成,并给出了脉冲变压器的详细设计方法。然后在此基础上,对控制系统的各组成部分进行了详细的设计。尤其重点阐述了IGBT的驱动和保护。     

小波理论在电网故障测距应用研究初探

随着电力系统规模的不断扩大,电力系统常出现各种各样的故障。为更快更好的解决故障,小波理论被引入到电网的故障测距中来。而本文简要概括小波理论,总结目前国内小波理论在电网故障测距尤其是行波测距方面的研究状况,并做了简要的比较分析。     

基于神经网络的高压输电线路单端测距方法

针对单端行波故障测距第二个行波波头性质辨识问题,提出一种将小波模极大值方法和神经网络算法相结合的测距方法。采集故障波头时间差和极性等信息作为样本,利用神经网络的非线性拟合能力对样本进行训练、测试,从而建立相应的故障测距神经网络模型。将故障信息代入神经网络模型得到初步测距结果,根据初测结果和波头极性、时间差等性质的关系,对第二个行波波头进行正确辨识,从而得到优化的测距结果。经Matlab/Simulink仿真验证,该方法有较高的可靠性和精确性。     

啁啾布拉格光栅的可调谐色散补偿特性

本文讨论了啁啾布拉格光栅(CFBG)群时延波(GDR)的产生机理以及降低GDR的方法。采用迭代矫正GDR的方法能有效改进啁啾光栅的GDR,计算表明啁啾布拉格光栅有实现可调谐色散的可能,为高速WDM和OTDM系统提供了工程设计参数。     

探地雷达深层探测正演模型仿真与分析

深层的探测是一个比较复杂的问题.较为理想的情况现下:入射波在进入深层反射面之前要经过多层介质面的反射,及各层介质中衰减,这直接影响入射信号能否到达深层反射面而产生回波.对于深层测量的建模却受限于计算区域尺寸的限制,本文就针对千米尺寸的计算区域,采用一维fdtd仿真计算电磁波在底下的传播特性,对雷达脉冲在千米以下深度进行波形仿真,跟踪分析,类比了两种脉冲的仿真效果,并分析了使用辅助有限差分法引入的振荡效应.     

形状记忆合金驱动的蛇形机器人运动仿真研究

基于Serpenoid 曲线建立了蛇形机器人行波运动和攀爬运动的运动学、动力学模型,根据模型提出一种具有万向节功能的pitch-roll 模块,利用形状记忆合金驱动器具有结构小和只受温度变化影响两大特点建立了蛇形机器人关节。应用MSC/ADAMS 虚拟样机软件对基于形状记忆合金驱动蛇形机器人进行行波运动和攀爬运动的动力学分析,并对仿真过程中遇到问题提供了解决办法。模型仿真效果非常理想,完全达到设计要求,为下一步研制物理样机提供了理论指导,也为其他仿生机器人的研究提供了参考。     

行波型超声电机基于神经网络的逆模型辨识

行波型超声电机的动态特性受定子压电陶瓷迟滞和接触层非线性摩擦力的影响,表现出复杂的多值映射特征.通过引入动态迟滞逆算子,将存在于超声波电机逆系统中的多值映射在新的扩张输入空间上,转换为一一映射;然后使用神经网络建立超声波电机的逆模型,对迟滞和非线性摩擦力的影响进行补偿.所建立的模型结构简单,可以在线调整适应电机参数的非线性变化.实验仿真结果验证了该方法的有效性.     

行波型超声电机基于神经网络的逆模型辨识

行波型超声电机的动态特性受定子压电陶瓷迟滞和接触层非线性摩擦力的影响,表现出复杂的多值映射特征.通过引入动态迟滞逆算子,将存在于超声波电机逆系统中的多值映射在新的扩张输入空间上,转换为一一映射;然后使用神经网络建立超声波电机的逆模型,对迟滞和非线性摩擦力的影响进行补偿.所建立的模型结构简单,可以在线调整适应电机参数的非线性变化.实验仿真结果验证了该方法的有效性.