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X波段宽带相控阵天线的实时延迟系统的研究 被引量:3
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作者 李正 《电光与控制》 北大核心 2007年第3期32-35,40,共5页
宽带相控阵天线实时延迟系统采用压电陶瓷(PZT)调制啁啾光栅的时延量,对发射信号的群速进行时延,以解决天线在发射瞬时宽带微波信号时所产生的波束定位斜视问题。根据有关数据,提出了X波段、8单元相控阵天线实时延迟系统的模型,天线的... 宽带相控阵天线实时延迟系统采用压电陶瓷(PZT)调制啁啾光栅的时延量,对发射信号的群速进行时延,以解决天线在发射瞬时宽带微波信号时所产生的波束定位斜视问题。根据有关数据,提出了X波段、8单元相控阵天线实时延迟系统的模型,天线的扫描范围为±60,°搜索数据率可达56.4次/s。讨论了时延量的误差对扫描角的影响、调制电压与扫描形式关系,给出了仿真结果。 展开更多
关键词 相控阵天线 实时延迟 连续扫描 光纤光栅
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X波段的64单元相控阵天线的实时延迟线系统 被引量:2
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作者 李正 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2006年第8期62-65,73,共5页
提出一种用于X波段的64单元相控阵天线的实时延迟线系统。采用压电陶瓷(PZT)调节线性啁啾光纤的长度,实时地改变时延的长短。每支延迟线的调节范围为0~350ps。系统采用8次时延叠加的方法,获取大角度扫描所需的长时延。通过串联、... 提出一种用于X波段的64单元相控阵天线的实时延迟线系统。采用压电陶瓷(PZT)调节线性啁啾光纤的长度,实时地改变时延的长短。每支延迟线的调节范围为0~350ps。系统采用8次时延叠加的方法,获取大角度扫描所需的长时延。通过串联、并联和分组交换连接方式,将72支延迟线联成延迟网络。在同一扫描信号控制下,各延迟线能同步的调制出不同的时延,合成相控阵天线波束指向对各个发射单元所需求的时延,扫描方式可以是连续的。相控阵天线应用本系统后,波束扫描角可达±81.2°,天线搜索数据率为115.0次/s。 展开更多
关键词 光纤光学与光通信 相控阵天线 实时延迟 线性啁啾光栅 控制电路
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基于RBF神经网络的热敏电阻温度传感器非线性补偿方法 被引量:31
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作者 俞阿龙 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期899-902,共4页
针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,本文提出了应用RBF神经网络强非线性逼近能力进行非线性补偿的方法。文中介绍了非线性补偿的原理和网络训练方法。该方法不依赖于传感器的模型,而是根据传感器的输入和响应数据,建立补偿... 针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,本文提出了应用RBF神经网络强非线性逼近能力进行非线性补偿的方法。文中介绍了非线性补偿的原理和网络训练方法。该方法不依赖于传感器的模型,而是根据传感器的输入和响应数据,建立补偿模型。结果表明,这种非线性补偿模型具有误差小、精度高、可在线标定、鲁棒性强,与基于BP神经网络的非线性补偿模型相比,网络训练时间短等优点,从而方便了热敏电阻温度传感器在测控系统中的应用。 展开更多
关键词 热敏电阻 传感器 RBF神经网络 非线性补偿
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基于遗传神经网络的加速度传感器动态建模方法 被引量:19
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作者 俞阿龙 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期315-318,共4页
提出了利用遗传神经网络实现加速度传感器动态建模的新方法,介绍动态建模原理以及算法,给出用遗传神经网络建立的加速度传感器动态数学模型。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用遗传神经网络搜索和优化动态模型参数。这样,既保... 提出了利用遗传神经网络实现加速度传感器动态建模的新方法,介绍动态建模原理以及算法,给出用遗传神经网络建立的加速度传感器动态数学模型。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用遗传神经网络搜索和优化动态模型参数。这样,既保留遗传算法的全局搜索能力,克服神经网络容易陷入局部极小的缺陷,又具有神经网络局部搜索能力强的特点。结果表明:以上提出的动态建模方法具有建模精度高、鲁棒性好等优点。 展开更多
关键词 加速度传感器 建模 遗传神经网络
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改进遗传算法结合FLANN在加速度传感器动态建模中的应用 被引量:8
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作者 俞阿龙 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期67-69,共3页
对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数... 对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数。文中介绍动态建模原理以及算法,给出用IGA和FLANN相结合建立的加速度传感器动态数学模型。结果表明:上面提出的动态建模方法既保留了GA的全局搜索能力和FLANN结构简单的特点,又具有网络训练速度快、实时性好、建模精度高等优点,在动态测试领域具有重要应用价值。 展开更多
关键词 加速度传感器 建模 函数连接型人工神经网络 遗传算法
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基于神经网络的速度传感器幅频特性改进 被引量:1
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作者 于海春 俞阿龙 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2007年第7期75-76,79,共3页
为了降低磁电式振动速度传感器的下限测量频率,以实现超低频振动速度测量,提出改进其幅频特性的函数连接型人工神经网络(FLANN)方法。该方法以磁电式振动速度传感器动态试验数据为基础,通过FLANN训练来确定传感器动态补偿网络,以改善它... 为了降低磁电式振动速度传感器的下限测量频率,以实现超低频振动速度测量,提出改进其幅频特性的函数连接型人工神经网络(FLANN)方法。该方法以磁电式振动速度传感器动态试验数据为基础,通过FLANN训练来确定传感器动态补偿网络,以改善它的幅频特性。介绍了原理和FLANN权值调整的算法,给出用FLANN建立的磁电式振动速度传感器动态补偿网络的数学模型。结果表明:这种幅频特性的改进方法具有精度高、鲁棒性好,并能在线修正等优点,在工程测试领域有重要的实用价值。 展开更多
关键词 磁电式振动速度传感器 函数连接型神经网络 固有频率 幅频特性 补偿
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多重小波分析在机器人腕力传感器数据预处理中的应用 被引量:1
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作者 俞阿龙 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z2期1627-1629,共3页
机器人腕力传感器在工业现场测量力或力矩时,不可避免地受到随机噪声的干扰,从而影响了测量精度的提高。为了克服传统去噪方法的局限性,本文将多重小波变换应用到机器人腕力传感器数据预处理中,采用浮动阈值法消除噪声,并将传统的低通... 机器人腕力传感器在工业现场测量力或力矩时,不可避免地受到随机噪声的干扰,从而影响了测量精度的提高。为了克服传统去噪方法的局限性,本文将多重小波变换应用到机器人腕力传感器数据预处理中,采用浮动阈值法消除噪声,并将传统的低通滤波和FFT/IFFT方法与本文介绍的方法进行比较。结果表明,多重小波浮动阈值去噪方法在机器人腕力传感器信号去噪方面优于传统的方法。 展开更多
关键词 机器人 腕力传感器 多重小波 预处理 去噪 浮动阈值
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基于RBFNN的铂电阻温度传感器非线性补偿 被引量:2
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作者 俞阿龙 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2005年第12期43-45,共3页
针对铂电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,提出了应用径向基函数神经网络(RBFNN)强非线性逼近能力进行铂电阻温度传感器非线性补偿的方法。介绍了非线性补偿的原理和网络训练方法。结果表明:这种非线性补偿模型具有误差小、精度高... 针对铂电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,提出了应用径向基函数神经网络(RBFNN)强非线性逼近能力进行铂电阻温度传感器非线性补偿的方法。介绍了非线性补偿的原理和网络训练方法。结果表明:这种非线性补偿模型具有误差小、精度高、可在线标定和鲁棒性强等优点,与基于BP神经网络的非线性补偿模型相比,大大缩短了网络训练时间,从而方便了铂电阻温度传感器在测控系统中的应用。 展开更多
关键词 铂电阻 径向基函数神经网络 非线性补偿
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