分析了双侧电传动履带车辆的小半径转向理论，研究了在给定两侧电机力矩的情况下的转向特性，结果表明原地起步小半径转向工况可以分为三个阶段，第一阶段为固定转向半径的加速转向，第二阶段降半径转向，第三阶段为固定转向半径的匀速转向；有初速的小半径转向工况在转向初期转向半径从无穷大迅速降低并达到稳定值，之后的变化特性便与原地起步转向完全相同。在理论分析的基础上，设计了小半径转向控制策略，在MATLAB/simulink中进行了转向动力学仿真，表明转向控制策略有效。

以一个具体的电机系统为控制对象,通过Matlab编程,设计了模糊控制系统的仿真模型通过修改量化因子和比例因子,得到不同的阶跃响应曲线,在此基础上,详细地分析了量化因子和比例因子取不同值时对模糊控制系统性能的影响,并由此分析得出了选择量化因子、比例因子的基本原则.

感知节点的定位是无线传感网应用的基础。现有的静态定位算法无法应用于动态传感网。针对一类目标节点移动而锚节点静止的传感网应用，提出了一种RRMCL（RSSI Rank Monte Carlo Localization）定位算法。该算法以蒙特卡罗算法为基础，利用RSSI（Received Signal Strength Indication）值与距离的单调递减关系划分通信域，减少采样区域大小。为了避免锚节点共线出现定位失效的情况，引入共线影响角度，提出了一种约束策略。仿真结果表明，提出的RRMCL与现有的MC

一般相位解缠算法通常在相位解缠前首先需要借助滤波算法进行噪声消除，随后才能相位解缠，以保证解缠的质量和顺利实施。卡尔曼滤波将相位解缠问题转化为状态估计问题，实现相位解缠与噪声消除一并处理，简化了数据处理过程。利用真实干涉SAR数据进行实验，采用卡尔曼滤波相位解缠算法进行处理，并与其他几种较常用相位解缠算法的结果从目视和定量两方面进行比较和分析。验证了卡尔曼滤波相位解缠方法在滤波和解缠效果方面的有效性和可行性，可以获得较为可靠的解缠结果。

针对低信噪比信号的去噪问题，提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法，并与小波变换去噪法的效果相比较。试验结果证明，当信号的信噪比较小时，基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的，为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段。

高压同步电动机异步全压启动是一种简单经济的启动方法．基于同步电动机的Park方程数学模型，建立了标幺值和有名值混合形式下同步电动机的状态方程组．利用Matlab编写了异步全压启动程序，并采用四阶龙格库塔法求解微分方程组，克服了Simulink建模存在的过程复杂、计算精度低、仿真时间长等缺点．此外，案例分析的仿真曲线表明了本文方法的正确有效性．

可编程增益放大器( PGA)主要应用于无线传感网络射频前端接收机芯片。PGA的设计采用 0. 18μm RF CMOS工艺,以负载可编程为基础实现增益可变。PGA电压增益范围 1～60 dB,增益步长 1 dB,增益误差小于 0.5 dB,中心频率为 2 MHz, 3 dB带宽大于3. 2 MHz。通过控制放大器尾电流源工作与否来实现功耗管理。当电源电压为 1. 8 V时,最大功耗为 4 mW,最小功耗为 1.3 mW。通过仿真验证, PGA性能能够满足系统设计要求。

主泵是核电厂非常重要的设备，它直接关系到整个核动力装置能否安全运行，对其进行有效的故障诊断十分必要。支持向量机(SVM)具有使用较少的训练样本达到较好分类效果、不需要故障分类的先验知识的特点，可以应用于主泵的故障诊断。为此，首先使用小波变换提取某主泵的转子质量不平衡、转子不对中、碰摩等-Z-种典型故障的故障信息，然后使用最小二乘支持向量机(LS SVM)方法对故障模型进行训练，最后对训练得到的模型进行故障诊断。诊断结果较好，从而验证了该方法的有效性。

为了克服传统粒子群算法(PS田的早熟和局部最优问题,提出了一种新的自适应惯性权重的混沌粒子群算法(ACP-SO算法)。该算法采用分段Logistic混沌映射的方法产生初始种群,并根据种群的进化状态来动态调整惯性权重。在详细阐述算法的种群初始化过程和动态调整惯性权重的过程之后,对经典的测试函数分别采用几种改进的PSO算法和ACPSO算法对其进行了测试,与其他几种方法相比,ACPSO算法的全局搜索能力有了显著的提高,并且能有效地避免早熟收敛问题,同时也说明ACPSO算法应用的可行性和有效性。

拓扑控制通过调节节点的发送功率，减少信号干扰，降低节点能量消耗，提高网络传输能力。该文通过考察自组网中几种经典的拓扑控制算法，研究了拓扑图能保证连通具有较小的节点度和传输半径。OPNET网络仿真平台仿真发现，拓扑控制的效能受网络中每秒的发包个数影响，当每秒发包个数大于一定值时，拓扑控制将提高网络吞吐量。