永磁同步电动机新型自适应滑模控制

永磁同步电动机(PMSM)是多变量、强耦合、非线性时变系统, 对外界干扰及内部参数摄动较为敏感, 为提高系统的鲁棒性, 本文提出一种基于非线性滑模面的自适应滑模变结构控制方法. 根据复合非线性反馈控制理论, 为PMSM滑模控制系统设计非线性滑模面, 通过实时改变控制系统的阻尼系数来提高PMSM伺服系统的瞬态响应性能. 在PMSM伺服系统外界扰动及内部参数摄动的上下界未知的情况下, 采用自适应参数校正律来调节控制增益的大小, 改善了系统的抖振现象. 此外, 对电机的电流及转速进行了饱和限制, 使得所设计的伺服控制系统可用于大范围的位移跟踪. 仿真结果表明, 与基于线性滑模面的控制器相比较, 本文所设计的基于非线性滑模面的自适应滑模控制器使得电机转子位移能够更快且无超调的到达给定值, 且系统的抖振现象明显减弱.     

基于改进卷积深度信念网络的风电机组行星齿轮箱故障诊断方法

风力发电机组行星齿轮箱振动信号是一种非线性非平稳的复杂信号,传统的故障诊断方法面对此类信号时,能够很好地处理的范围有限.建立了卷积深度信念网络用于行星齿轮箱故障诊断,为了防止超参数选择有误造成识别的准确率不够,引入粒子群算法对网络的超参数进行优化,对粒子进行混沌初始化提高了粒子的全局搜索能力.首先将原始信号进行变分模态...     

混合蜂窝与端到端系统PDCCH盲解码研究

端到端D2D(Device-to-Device)用户通过盲检测LTE系统中小区用户的物理层下行控制信道PDCCH(Physical Downlink Control Channel)获得小区中用户的资源分配信息,复用频谱资源,可以实现不经过基站的直联通信,提高无线资源利用率。提出一种基于"路径度量优势"进行PDCCH盲检测的实现方式,描述了它的计算方法,并对其性能进行了仿真分析。     

领导-跟随协同飞行无人网络的通信容量分析

基于通信与控制一体化的思路，对协同飞行无人机网络进行了研究，提出了领导-跟随协同控制设计和通信容量分析方法。该方法首先选取并控制一架领导者无人机引导整个网络飞行，在部分跟随者获取领导者状态信息的情况下可实现所有跟随者分布式交互及运动协同，其特点是过程简单及易于分析和应用；基于莱斯衰落信道分析了网络链路的通信容量，并推导了在协同飞行运动收敛过程中链路通信容量的下界。仿真实验结果表明，所提方法在领导-跟随协同网络中能够使编队运动按期望规律飞行，同时无人机间链路的通信容量存在不为零的下界，与理论分析一致。     

TDMAMIMO系统中利用DMT实现多用户分集度分析

针对目前多用户分集度(MUD)分析方法无法同时反映空间分集和空间复用增益的问题,提出了一种在时分多址(TDMA)多入多出系统中分析MUD的方法.首先推导了多用户中断概率;然后针对TDMA系统中给定数据速率的任意码,推导出其差错概率以多用户中断概率为下界;最后推导出该系统中给定数据速率的任意渐进通用码的差错概率上界,并由此获得最优分集复用折中(DMT)曲线.这种基于DMT的方法能在考虑空间分集度和空间复用的同时反映出MUD的性能,从而为MUD性能分析和DMT分析构建了桥梁.仿真结果表明了理论分析的正确性.     

事件触发功率控制算法设计与分析

无线通信网络中现有功率控制通常采用基于时间的反馈机制,存在效率低和反馈信道资源浪费的问题,对此,将功率控制算法进行控制论建模,利用控制理论方法,引入事件触发机制以取代基于时间的反馈机制,从而降低功率控制反馈的执行次数,继而减少反馈信道资源的使用.在此基础上,设计了一种事件触发功率控制算法,通过理论分析验证了算法具有渐近稳定性,并进行了事件触发芝诺效应分析,分析结果表明,所设计事件触发机制的相邻2次触发时间间隔存在非零下界（即不存在芝诺效应）.最后利用数值仿真验证了所设计事件触发功率控制算法的渐近稳定性以及验证了芝诺效应并不存在.     

基于视频目标跟踪算法的储粮害虫活跃程度判别研究

针对储粮害虫杀虫效果评估实验,本文提出了一种多目标跟踪算法,通过跟踪评估区域内多头储粮害虫的运动给出每头害虫的活跃程度,对害虫存活状态进行自动评估。算法基于 Faster R-CNN框架的目标检测技术,融合Mean Shift和Deep SORT目标跟踪算法,实现了对储粮害虫运动位置的连续跟踪,且减少了两头害虫相遇再分离后身份错位问题发生的情况。对于20头以内的同种害虫,平均多目标跟踪准确率为95.89%,多目标跟踪精度为83.18%。而且在目标跟踪算法中记录了每头储粮害虫的速度变化,通过分析一定时长的害虫移动速度,提出了一种评估储粮害虫活跃程度为低、中或高的分级方法,可以辅助实验人员对实验效果的分析。     

基于GPP的LTE上行链路并行策略研究

3GPP LTE系统需要支持很高的空口速率,这就对基带部分的信号处理时间提出了很高的要求。单线程的串行处理已经很难达到系统要求,需要引入并行化方法来实现高速的数据处理。在英特尔多核处理器上,针对LTE上行物理信道的特点,使用OpenMP并行化方法对上行数据进行了并行化处理,并通过测试比较,验证这种方法取得了很好的效果。     

基于时间触发总线的发动机分布式控制系统原型设计

分布式控制具有重量轻、模块化程度高和可靠性高等特点,是未来航空发动机电子控制系统的发展方向之一。基于时间触发总线TTP/C构建了分布式控制原型系统,根据发动机控制需求将系统划分为监控节点和智能节点的架构,制定了集群级和节点级的TTP/C通信协议。基于Simulink模型设计了智能节点应用软件,基于VxWorks设计了监控节点应用软件。经过系统试验,表明基于TTP/C通信总线的分布式原型系统能够满足发动机分布式控制通信要求,具有实时性好、可靠性高的特点。     

极端条件下基于改进深度森林的行星齿轮箱故障诊断方法

齿轮箱是风电机组重要且易出现故障的设备,早期故障威胁系统运行安全。在极端条件中高效、准确的齿轮箱故障诊断对风电机组的安全稳定运行至关重要,因此提出了基于改进深度森林的行星齿轮箱故障诊断方法。为了实现不平衡小样本与强噪声的极端条件下行星齿轮箱故障的高效诊断,首先针对旋转机械振动数据样本较少与不平衡的情况,在Wasserstein生成对抗网络中引入梯度惩罚,生成样本补充原始数据集。然后利用多粒度扫描处理振动信号数据点之间的联系,增强数据中的故障特征。最后在级联森林内部引入新的基学习器并运用量子粒子群算法优化参数,获得具有高诊断精度的模型结构进行故障分类,输出诊断结果。经与其他智能诊断方法在多场景下进行的对比实验,证实了所提方法在极端条件下的分类效果较好,能有效提高齿轮箱故障诊断的准确性。