潜油电泵机组及井下传感器状态监测技术研究

建立了基于电力线载波通信的井下多参数状态监测系统结构,提了基于RBF网络时序预测的传感器状态监测方法,引入最近邻聚类算法的思想,提出了一种K-均值聚类算法初始中心选取方法.该方法能够根据样本序列的变化,自动调整初始聚类中心半径的大小,保证精确度的同时可提高计算速度,提出了一种根据故障传感器输出特性参数的变化对井下传感器故障类型进行分类的新方法,对提出的状态监测系统及传感器监测方法及技术的有效性进行了实验研究.实验结果验证了所提出方法的有效性.     

一种基于改进A2DC的机载双基杂波谱补偿方法

机载双基预警雷达目标探测系统具有较高的安全性和稳健的探测性能,但其非理想探测构型会造成杂波的非平稳性。传统自适应角度多普勒补偿(A2DC)方法对每个距离门的杂波数据进行空-时两维谱中心的估计,能够有效地补偿双基杂波因复杂构型引入的非平稳误差。然而,当回波中有较强的目标干扰信号时,自适应角度多普勒补偿方法会错误地估计该距离门杂波信号的空-时中心频率,造成目标信号产生相消现象。针对该问题,文中提出一种基于改进的A2DC的双基杂波谱补偿方法。所提方法将自适应角度多普勒补偿和广义内积法相结合,在杂波非平稳误差初步补偿之后剔除含有“疑似目标”的非均匀距离样本;并用该距离门附近样本的杂波谱中心估计参数构成相应的补偿矩阵,对该距离单元杂波数据进行角度-多普勒域的谱误差精确补偿;最终根据双基杂波非平稳误差精细化补偿后的样本数据,实现地理杂波的有效抑制,且有效避免了动目标信号因空域相消导致信杂噪比严重降低的问题。机载双基雷达杂波抑制和动目标检测的仿真实验结果表明,所提方法在面对多目标信号干扰时具有优良的双基杂波距离依赖补偿效果,从而完成稳健的地理杂波对消和动目标信号的可靠探测。