模糊超球神经网络在模式聚类中的应用

提出和实现了用于模式聚类的无监督模糊超球神经网络.模式集是一个具有超球核 的用隶属函数表示的模糊集,模式集又可以合并成模式类.模糊超球神经网络学习算法能在 几次循环学习中形成模式集,无需对已知模式集重新训练就可融合新样例和精炼已存在的模 式集.模式聚类的数值仿真解释了模糊超球聚类神经网络的优越性能.     

新颖的时频对照法解决EMI问题

在产品开发的EMI测试和整改过程中,经常会遇到很多问题很难用常见的电磁干扰理论进行解释和解决,由此提出一种新颖的时频对照法来解释并解决这些EMI问题。时频对照法借助近场探头和频谱分析仪,确认产品中隐藏的电磁场分布,准确定位噪声源位置和其传播途径。结合实际案例,通过抑制噪声源本身强度来解决EMI问题。     

寄生电容与户外LED灯具的雷击失效

根据雷击浪涌的原理,分析了户外LED灯具的机械结构和内部驱动器的电气结构,得出某LED灯具雷击失效的根本原因和LED灯珠与灯具外壳间寄生电容的关系。通过模拟雷击现象来重现失效现象,确认失效户外LED灯具结构存在的防雷设计缺陷,提出了避免LED灯具雷击失效的电气结构方案,并以试验验证。     

新型开关式三端直流稳压块的设计

为进一步提高三端直流稳压块的效率和功率密度，以适应飞速发展的计算机网络和通讯技术的需求，本文提出了将压模技术和直流开关稳压电源技术相结合的新的设计思路，压模技术可以消除直流开关稳压电源中的热点，使模块的热分布更加均匀，以增加模块的有效散热面积。本文将压模技术和直流开关稳压电源两者的优点相结合，设计出更高功率密度、高可靠性的直流稳压块。     

空间发动机启动过程的仿真

以液氧/煤油空间推进系统为研究对象,对该系统的动态特性进行了分析和研究,建立了整个推进系统的动态过程的数学模型,并采用Matlab软件中的simulink工具仿真了液氧/煤油发动机动态过程中各参数的变化情况,并对仿真结果进行了具体的分析.虽然采用的是集中参数法,但同时考虑了液体的惯性、粘性和压缩性,所以本文建立的常微分方程组能在一定程度上反映发动机工作过程的分布特性.     

全桥电流源高频链逆变器

全桥电流源高频链逆变器基于Ｆｌｙｂａｃｋ变换器,由全桥高逆变器、高频变压器和调波变换器三部分组成。其高频变压器不仅能实现电了事离和电压增益的调整功能,而且还能存储能量。该逆变器解决了电压源高频链逆变器固有的电压过冲冲问题,降低了周波变换器的开关损耗,简化了高频变压器的结构,减低了逆变器的开关电压应力。本文介绍了其拓扑结构,工作原理、控制方案和简要的设计,仿真结果和机机的实验结果证明逆变器具有下述估     

泄漏检测与修复(LDAR)基础信息统计P&ID图标识法应用

LDAR基础信息统计是现场检测、泄漏修复、排放量计算、数理统计和总结提高等环节的前提和基础。《石化企业泄漏检测与修复工作指南》提及的LDAR基础信息统计方法有挂牌法、拍照法和PID图标识法3种。国内学者尚未对PID图标识法进行深入的研究。在企业工作中,PID图标识法也未得到足够的重视和应用。为了推动LDAR工作顺利开展,总结出PID图标识法的具体应用方式。PID图标识法包括规则制定、模块表达和绘制标识3个步骤,具有简化组件便于管理、统计工作量小、清晰易懂、便于现场检测和监督检查等优势。     

基于模糊神经网络的液体火箭发动机振动检测

液体火箭发动机振动检测涉及部件振动数据的收集、振动特征的抽取与度量以及度量结果的决策。基于模糊神经网络提出了一种发动机振动故障检测的基本系统。这种技术的吸引力在于：神经网络采用可变模糊集代表发动机工作模式，自然地提供了反映故障程度的有用信息；神经网络的离线学习算法可以从训练样本中提取振动知识；神经网络的监测算法不仅能正确预报故障，同时也能对新的振动信息进行在线学习。实验研究结果表明：模糊神经网络可以成功地用于泵压式液体火箭发动机热试车的振动故障检测。     

串联谐振逆变器中谐振极的应用和设计方法

提出了在串联谐振逆变器中的谐振极的一种设计方法及其实验结果。谐振极电容对串联谐振感应加热电源的影响可用一个实际电流源的方程式表示。利用该方程式及其改进形式,可以很容易地选择合适容量的电容器,并决定相应的最小触发角。实验结果表明,一个合适的谐振极电容,可以减小开关损耗,该设计方法适合于为串联谐振逆变器设计谐振极电容 。     

新颖的双向电流源高频链DC—AC功率变换器

提出了一种新颖的双向电流源高频链ＤＣ－ＡＣ功率变换器的拓扑结构,并简要地阐述了其工作原理和控制方案。５０ｋＨｚ开关频率、２５０Ｗ／５０Ｈｚ输出的试验结果证明,双向电流源高频链ＤＣ－ＡＣ功率变换器具有拓扑结构简单,能双向传输功率,器件少,控制简单,动态响应好以及效率高等优点。