摘要:针对感应式磨粒检测传感器信号输出易受噪声干扰而导致微小磨粒难以提取的问题,提出了一种基于方差稳定性的磨 粒信号降噪及特征信息提取新方法。 首先,利用预处理信号中不同信息成分的差异性进行方差稳定性度量;然后,依据归一化 方差稳定度的统计特征实现自适应阈值提取,并在此基础上对预处理信号进行阈值分割;最后,利用目标信号特征判定指标对 磨粒感应电压进行识别与计数。 实验结果表明,算法能够成功提取出 50 μm(球体等效直径)磨粒产生的感应电压信号,与传统 分解类降噪算法相比,所提的新方法能够有效剔除检测信号中的背景噪声,其保护磨粒信号形态特征的优势可以进一步提高传 感器在强干扰环境下的微小磨粒检测能力。

摘要:本文提出了新型均速管涡街流量传感器,实现差压与频率信号的双参数测量,并根据涡街信号的不同采集方式分为压 电式和差压式两种类型。 对两种一体化流量传感器的结构、原理以及信号采集方式进行了设计和阐述,并对其测量特性进行对 比分析。 结果表明,采用差压式流量传感器与经验小波变换(EWT)相结合,能将量程比由 10:1 拓宽至 140:1。 单相气最大测 量误差绝对值由 1. 46%减小至 0. 49%,重复性由 0. 17%降至 0. 05%,水流量最大测量误差绝对值也实现了从 1. 00%下降至 0. 49%,重复性低于 0. 07%。 与压电式流量传感器相比,差压式均速管涡街流量传感器在测量精度及测量范围中具有一定的应 用优势,为湿蒸汽测量提供了一种新思路。

摘要:为解决现有用电异常大数据计算模型由于原始数据不准确导致存在漏报、误报、数据处理复杂等问题,研制了一种用于 分布安装在一次侧的线路的节点的在线监测传感器,通过对硬件的设计确保数据采集的可靠性;建立传感器采样误差数学模 型,分析传感器铁芯引入气隙后测量后误差形成的机理,并对其进行仿真优化。 引入采集电流信号波动指标及变异系数,选择 数据样本质心,并根据质心及离群点算法筛选处离群点,大大降低了数据计算复杂程度,提高了用电异常判别的可靠性。 功能 性测试表明,该传感器采集的电流数据准确度高度,相对误差值小于 0. 2%,数据同步误差不大于 5 μs,为计算模型提供可靠的 采集数据。

摘要:针对布里渊光时域分析仪(BOTDA)存在的信号噪声问题,提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解联合小波阈值 (CEEMDAN-WT)的降噪方法。 首先,分析了 CEEMDAN-WT 算法降噪原理,基于微波扫频测量原理建立了 BOTDA 信号解调模 型,通过仿真研究验证了 CEEMDAN-WT 方法可有效去除信号中的随机噪声。 其次,搭建了 BOTDA 测温系统,在不同传感距离 和不同空间分辨率下进行了降噪效果实验验证。 结果表明,在 30 km 的传感距离和 2 m 的空间分辨率下,CEEMDAN-WT 方法 将光纤末端的信噪比提升了 8. 89 dB。 研究证明,CEEMDAN-WT 方法可为 BOTDA 信噪比提升提供一种有效方案。

摘要:针对单个红外传感器无法获取障碍物距离之外的其他信息,本文设计了红外传感器阵列检测系统,不仅能探测运动目 标距离信息还能识别目标的运动方向。 当运动目标通过红外阵列时,该系统检测到红外反射回波信号转换为目标距离信息后, 采用 K-means 聚类把运动目标信号从背景噪声中分离出来,再经过最小二乘拟合提取目标运动方向特征,最后通过分类器对 8 种不同运动方向进行有效感知分类。 实验结果表明,该方法能够成功识别出目标的 8 种运动方向,当分类器参数 K 取值为 5 时,平均识别准确率达到 0. 83 以上,试验结果验证了本文提出的基于红外传感器阵列对目标运动方向进行准确探测与识别的 可行性,为实现多模态融合机器人动态避障奠定了基础。

摘要:针对现有的阶段划分策略没有同时考虑间歇过程的动态性和多阶段特性,而导致过程检测效果不佳的问题,提出了一 种改进的结合价值函数的多向核主成分分析(CVF-MKPCA)算法。 首先,对间歇过程的三维数据进行相应的方向展开,并且通 过构建扩展矩阵来提取间歇过程数据之间的动态特性;其次,构建一种改进的结合价值函数,评估互异时间序列信息之间的结 构相似性;然后,根据动态结构相似性的评估要求,利用自下向上的搜索方法进行阶段划分,再采用 MKPCA 方法进行阶段建 模,最后,通过构造出一种新的 combine 统计量对各阶段进行故障检测。 所提算法在青霉素发酵仿真过程中故障误报率在控制 限为 95%时为 3. 40%,在控制限为 99%时为 7. 98%,与对比方法相比误报率分别降低了 2. 12%和 1. 26%,证明了所提方法具有 更优越的故障检测性能。

摘要:针对变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)的特征提取性能受到参数影响的问题,以及故障状态跟踪的 实时性较差的问题,提出一种状态预警线构造方法和自适应 VMD 方法并将其用于机械零件的故障检测。 首先,提取机械零件 全寿命振动信号的退化特征,基于 2σ 准则构造状态预警线来跟踪机械零件的退化状态并检测故障预警点。 然后,引入能量熵 和互信息构造适应度函数,通过蚱蜢优化算法(grasshopper optimization algorithm, GOA)构造自适应 VMD 模型来检测预警点附 近机械零件的故障状态。 结果表明,提出的状态预警线能更及时有效地检测出故障预警点,自适应 VMD 能更准确地检测出机 械零件故障,具有良好的应用价值。

摘要:在工业故障分类过程中有标记样本数量少而人工标注成本高会导致分类器精度难以提高,而大量包含丰富信息的无 标记样本却没有得到充分利用。 针对上述问题,提出了一种结合主动学习(AL)和最优路径森林算法(OPF)的半监督故障分类 模型(AL-OPF)。 该方法首先利用 BvSB 和余弦相似度准则综合衡量样本的价值量,以排序批处理模式筛选价值高的样本,并 获取其标签扩充初始标记样本集,然后通过构建最优路径森林实现半监督标签传播,最后在实验室采集得到的管道故障样本集 上进行实验验证。 实验结果表明,该方法能在有标签样本为 10%的情况下达到 96. 68%的整体识别准确率,与逐个采样模式的 主动学习方法以及基于距离度量提取训练样本全局结构信息的半监督方法相比,所提出方法拥有更高的 Recall 值和 F1- score 值 关键词: 。

摘要:针对变压器故障数据的不平衡性弱化故障分类能力的问题,提出混合采样与改进蜜獾算法( IHBA)优化支持向量机 (SVM)的变压器故障诊断方法。 首先采用 K 近邻去噪、K 均值聚类(K-means)与合成少数类过采样(SMOTE)对数据进行混合 采样处理,以缓解诊断结果向多数类的偏移;然后使用 Tent 映射、轮盘赌随机搜索机制和最优个体扰动策略对传统蜜獾算法 (HBA)进行改进,并使用 IHBA 优化 SVM 参数,以进一步提升变压器故障辨识能力;最后对所提方法进行算例仿真,结果显示, 相较于传统的变压器故障辨识方法,采用 K 近邻去噪、K-means、SMOTE 混合采样与 IHBA-SVM 相结合的故障诊断模型获得了 最高的宏 F1 和微 F1 值,分别达到 0. 877 和 0. 886,表明提出模型不仅具有更高的整体分类能力,且更能兼顾对少数类故障的 辨识。

摘要:针对配电变压器故障特征提取困难、故障识别难度大的问题,提出一种将振动信号、自适应噪声完备集合经验模态分解 (CEEMDAN)与图卷积神经网络(GCN)三者有机结合的故障诊断方法。 首先,采用 CEEMDAN 对来自加速度传感器的振动信 号进行处理,获得一组固有模态分量(intrinsic modal function);其次求取边际谱信息作为特征向量;然后,对特征向量矩阵构造 无向加权完全图,并使用改进灰狼优化算法对高斯核带宽进行寻优;最后,搭建一个具备多通道和多连通的改进 GCN 模型进行 特征二次挖掘与故障分类。 与此同时,还在模型中加入一种名叫“峰值因子”指标实现对未知类型故障的辨识。 在实例分析 中,分别对油浸式和干式变压器进行故障模拟,提取不同状态的样本进行测试。 实验结果表明,所提方法对油浸式和干式变压 器的故障识别准确率分别达到 97. 73%和 95. 6%,优于其他两种对比方法。 在面对未知类型故障以及运行工况发生变化时,也 具备较高是识别能力。

摘要:针对风电机组齿轮箱超温出现的故障问题,提出了基于改进参数优化机器学习算法的风电机组齿轮箱故障预警模型。 首先,通过随机森林袋外估计确定特征变量,并采用滑动平滑滤波对输入变量进行滤波处理。 其次,构建灰狼算法优化支持向 量回归模型,根据最优模型输出的偏差值确定状态识别指标。 最后,通过时移滑动窗口设置阈值范围,当状态识别指标超出阈 值范围之外时立即报警。 实验结果表明,该模型能提前 87 min 对风电机组齿轮箱温度异常发出故障预警,并且预警效果优于 距离相关系数-GWO-SVR 模型、Pearson-GWO-SVR 模型和 OOB-SVR 模型。

摘要:为了实现管道悬跨检测,并适应现场管道内检测器的快速移动状态以及对应力传感器阵列低功耗的要求,本文提出了 一种弱交流磁化条件下基于磁弹效应的管壁应力检测方法。 首先通过有限元仿真研究了管道悬跨的受力特性并确定了应力传 感器部署方案。 其次建立了阻抗法钢材应力测量模型,设计并制作了应力传感器,最后开展了实验验证。 结果表明管道顶部和 底部的轴向应力可以灵敏地表征管道悬跨状态;弹性应力变化范围为 0 ~ 50 MPa 时,传感器线圈阻抗与应力呈负线性单调关 系,且灵敏度系数的线性拟合优度大于 0. 92;灵敏度随着激励频率增加而增加,当激励频率在 30 kHz 时,平均灵敏度系数为 -0. 018 Ω/ MPa;单个传感器功耗不超过 0. 1 mW。

摘要:针对甚高频脉冲谐振频率随回路阻抗变化而迁移导致脉冲电压幅值变化及甚高频脉冲双极性特点导致传统检测方法 无法适用的问题,提出了基于极间分压检测的甚高频 EDM 放电状态检测方式。 利用分压、整流、滤波多模块共同作用实现对极 间高频高压双极性脉冲到低压单极性直流信号的转换,同时通过检测直流信号则可以直接表征出当前开路电压大小及极间放 电状态的变化。 在仿真及实验验证检测方法可行性的基础上,设计出基于该检测方案的放电状态检测系统及相应检测算法,成 功验证了甚高频微纳电加工所需的脉冲频率自动寻优技术及甚高频放电状态检测的有效性,有利于提升甚高频电火花加工过 程中放电状态检测精度。

摘要:针对粒子群算法应用于移动机器人路径规划时存在的易早熟、易陷入局部最优等问题,提出一种基于区域搜索的自适 应粒子群(region search-adaptive particle swarm optimization algorithm,RS-APSO)路径规划方法。 首先,通过区域搜索算法对原始 地图进行预处理,减少地图中的无效信息。 其次,提出两种可变算子对惯性权重因子进行调节,对加速因子进行自适应改进,增 强算法不同时期的搜索能力,利用新的加速因子使粒子快速摆脱较差区域。 最后通过动态避障策略,使机器人可以安全规避移 动障碍物。 仿真结果表明,RS-APSO 算法相较于 PSO 算法,平均运行时间降低了 30. 3%,平均迭代次数降低了 43. 9%,在动态 环境中也能生成安全路径。

摘要:时频分析是处理非平稳信号强有力的工具,S 变换作为传统的时频分析方法之一,其窗函数的尺度可以随频率改变。 但是,其时频窗函数尺度变化是固定的,无法适用不同信号的局部特性,导致能量聚集性较差。 本文提出了一种自适应的广义 S 变换算法,设计了由 4 个调节参数控制的广义高斯窗函数,采用浓度测量自适应优化调节参数,以寻求最佳的时频表征效果。 并针对时频分析结果,采用瞬时频率重组和分量重构方法,得到各个分量的瞬时频率,同时进行平滑处理,最终实现多分量信号 的参数估计。 仿真实验说明,本文提出的自适应广义 S 变换算法,结合瞬时频率重组和分量重构信号方法,极大地提升了多分 量信号的时频分辨率和信号分离的准确性。

摘要:为了提高移动机器人在室内人机共融环境下的运动安全和交互性,提出了一种融合行人运动信息的室内移动机器人动 态避障方法,同时考虑任务约束和社会规则。 首先,利用 YOLO v3 算法和 Deep Sort 算法分别对室内环境中的行人进行实时检 测与目标跟踪,计算行人在过去时刻的历史轨迹。 然后,利用 Social-GAN 算法构建行人交互模型,实现轨迹预测。 在此基础上, 将行人的运动状态融合进机器人避障算法之中,根据社会规则设计评价函数,对机器人采样速度样本进行评估,使移动机器人 能够以安全和舒适的方式绕过行人,确保室内人机共融环境下移动机器人的社会接受性。 通过实验对比分析,与传统 DWA 方 法相比,本文方法不仅可以提高机器人导航避障效率,在相同室内场景下导航避障时间由 23. 56 s 提高到 19. 38 s,而且可以有 效降低与行人发生碰撞的风险,保证机器人导航的安全和社交性。

摘要:GNSS / SINS 组合导航系统标准 UKF 算法缺乏对量测噪声方差及系统状态异常的自适应调节能力,进而影响了组合导 航系统的滤波精度。 为了解决上述问题,提出了一种抗差自适应 UKF 算法。 首先,该算法引入变分贝叶斯估计原理以实时估 计量测噪声方差;然后,基于滤波器预测残差,构建了自适应因子以降低系统状态异常时对导航解的影响;最后,将该算法应用 于 GNSS / SINS 组合导航系统中,仿真结果表明,当量测噪声统计特性发生变化时,相对于标准 UKF 算法及抗差 UKF 算法,在整 个仿真时段内,本文算法可提高位置精度分别为 51. 2%及 9. 3%,同时可以降低系统模型异常扰动和滤波器初值偏差对导航解 的影响。 实验结果表明本文算法具有较强的自适应性及抗差性,可提升复杂环境下组合导航系统的精度。

摘要:为了抑制极近距离多输入多输出(MIMO)天线单元间的强耦合,提出了一种将 MIMO 天线单元的馈电位置邻近排布在 激励天线单元电磁场弱场区的解耦方法。 其中电磁场弱场区域主要通过改变微带天线的馈电结构产生。 为了满足项目特殊需 求,首先,设计了一款边到边距离为 1 mm(0. 011λ0 ,λ0 为中心频率 3. 5 GHz 时的自由空间波长)的二单元 MIMO 天线,仿真和 实测结果表明,相比参考天线,利用该解耦方法使 MIMO 天线在工作频段内的隔离度最大改善了 42 dB。 进一步地,将改进天线 单元沿 120°分布构成一款三单元 MIMO 天线,该天线边到边最小距离仍然为 1 mm。 实验结果显示在工作频段 3. 45~ 3. 55 GHz 范围内,单元间的耦合抑制大于 30 dB;在中心频率 3. 5 GHz 处,测试的最大隔离度为 52 dB,且各天线单元的反射系数不受影 响。 值得一提的是,所提出的解耦方法与传统方法相比,在减少互耦时不需要额外的解耦电路和结构,具有良好的应用前景。

摘要:为解决行人检测中对遮挡行人的检测度低,漏检率较高的问题,提出一种基于注意力机制的 UAST-RCNN 网络,其在 Faster-RCNN 网络的基础上进行改进。 首先,选用 Swin-Transformer 作为骨干网络,通过采用一种窗口多头自注意力机制提升全 局感受野;然后,通过层级重采样模块,改进特征金字塔提升特征样本的质量,并且引入渐进式焦点损失函数平衡正负样本;最 后,在实验预处理阶段采用改进的数据预处理扩充 City Persons 数据集进行多尺度训练。 实验结果表明该算法对比原模型在遮 挡行人检测上有了明显提升,其中在检测精度(AP)提升了 6. 3%,漏检率(MR)下降了 4. 1%。 验证了所提算法在行人检测的 可行性,可满足遮挡行人场景的检测要求。

摘要:闪电的监测与定位对减少雷电灾害具有重要的意义,定位精度是闪电定位系统的关键指标。 针对传统定位方法的定位 精度受到数据粗差、站网布局影响大的问题,提出一种基于时差和聚类算法的定位方法。 基于到达时间差原理对闪电定位数据 进行组合定位,采用 K-means 对组合定位数值进行分类并剔除离群点得到最终精确定位值。 以江苏省闪电探测网为例,定量研 究了区域内定位误差的数值分布、测时精度和站网布局对定位误差的影响。 结果表明,相对传统的到达时间差方法,该方法计 算的区域定位误差由 5 km 减小为 2 km;四站定位的均方根误差由 0. 89 km 减少为 0. 07 km;定位误差受到测时误差的急剧增 加变为缓慢增加,且网站布局对定位误差的影响明显减小。

摘要:障碍物的识别与行走路径的规划是机器人实现自主移动的必要手段。 本文基于深度相机提出一种由深度连续性与彩 色特征点融合的障碍识别方法,通过深度相机获取物体的空间位置信息,映射到已有的地图中,构建障碍物空间。 又提出一种 PRM-D∗的路径规划方法,先使用改进的随机概率路线图(PRM)完成整体路径规划工作,再根据相机识别的障碍物,设置局部 地图,使用基于图搜索的 D∗算法进行局部动态规划,完成动态避障任务。 通过实验,所提障碍物识别方法即使在昏暗的室内 环境中,其对障碍物的检测准确率也大于 80%,常规环境检测准确率高于 95%,具有较好的鲁棒性与实时性;PRM-D∗的路径 规划方法在缩短总体规划时间的同时,确保了路径规划的成功率,单次动态规划时间小于 0. 02 s,具有良好的动态避障性能。

摘要:针对目前超宽带多输入多输出( ultra wideband multiple-input multiple,UWB-MIMO)天线仍存在的尺寸大、端口隔离不 够高、抗干扰能力弱等缺陷,设计了一款使用共面波导馈电( coplanar waveguide feed,CPW) 馈电的小型化具有陷波特性的 UWB-MIMO 缝隙天线,通过将方形辐射贴片切角来拓宽带宽,两天线单元地板互联,并在天线单元间增加栅栏形解耦枝节来 提高天线的隔离度。 天线尺寸仅为 30 mm × 56 mm × 0. 8 mm。 此外,在方形辐射贴片上刻蚀了开口谐振环( split ring resonator,SSR)结构的 C 形槽,可滤除 WLAN 频段信号( 5. 15 ~ 5. 85 GHz)对 UWB 系统的干扰。 天线的实测结果表明,该天 线工作频段为 2. 73 ~ 10. 71 GHz,端口隔离度小于- 20 dB,包络相关系数 ECC< 0. 01。 实验结果表明该天线适用于 UWBMIMO 通信系统。

摘要:针对电厂油库、化水车间等关键区域油液管道时常发生泄漏问题,本文提出了一种基于改进 YOLO v5 的电厂关键区域 管道油液泄漏检测方法,通过融入 CBAM 注意力机制模块,加强对管道油液泄漏区域图像的特征学习与特征提取,同时弱化复 杂背景对检测结果的影响;在此基础上运用了双向特征金字塔网络进行多尺度特征融合,减少冗余计算,同时提升算法对小目 标的检测能力;最后采用 Focal EIoU Loss 作为损失函数,使回归过程更加专注于高质量锚框,加快收敛速度,提高模型的回归精 度和鲁棒性。 实验结果表明,本文所提出的改进算法在真实样本中表现良好,平均准确率达 79. 6%,较原 YOLO v5s 目标检测 算法提高了 38. 4%,在电厂复杂背景下的误报率和漏报率明显下降,可有效应用于实际生产环境中。

摘要:针对基于三维结构光扫描的钢轨磨耗快速精确测量,本文提出了一种基于 4PCS(4-points congruent sets)和 SICP( sparse iterative closest point)的点云配准组合算法,用于快速精确配准不完整且含噪声的磨耗钢轨与标准钢轨点云。 由于三维结构光 设备一次扫描得到的磨耗钢轨数据是不完整且含噪声的,因此首先利用针对低重叠率点云配准鲁棒性较好的 4PCS 对钢轨点 云进行粗配准,为精确配准提供较好的初始变换矩阵。 然后,再利用针对含噪声点云配准鲁棒性较好的 SICP 进行精确配准。 最后,根据精确配准结果计算出轨头磨耗。 文中定量分析了不同程度降采样对配准精度、时间及轨头磨耗计算精度的影响,展 现了 4PCS+SICP 在快速精确配准不完整且含噪声的钢轨点云的优越性,得出了不同程度降采样对轨头磨耗计算精度无影响的 结论。 与此同时,对钢轨点云含不同程度的噪声点云配准做了定量对比分析,验证了 SICP 在含噪声的磨耗钢轨点云精确配准 中的鲁棒性。

摘要:为了进行输电塔结构损伤程度及损伤轴向检测,从而缩小检测范围并实现高效低成本的精准损伤定位,提出了一种基 于 MIMU 的输电塔结构损伤检测方法。 基于输电塔结构角度出发,利用 MIMU 微惯性测量系统监测输电塔结构变化,结合结构 熵构建平动、转动熵矩阵,然后基于熵距及变异熵的损伤指标检测输电塔结构的损伤程度及损伤轴向,最后设计多种工况下的 模拟输电塔和在役输电塔实验验证该算法的合理性。 结果表明,衡量损伤程度的熵距指标的计算值与理论值误差低于 3%,可 有效检测结构的损伤程度;衡量损伤轴向的变异熵指标较未损伤轴向高出 20% ~ 53. 9%,可有效检测结构的损伤轴向。 该方法 可为桁架结构损伤检测提供现实依据。

摘要:针对矩阵式测试盘上芯片偏移检测问题,搭建一套基于机器视觉的芯片偏移检测系统,主要包括上下料流道、三维移动 平台和视觉检测模块。 检测系统以一标准样板为基准,构建模板匹配与仿射变换相结合的图像矫正算法,实现不同待测样本间 检测的通用性;以灰度梯度及梯度方向为依据,设计针对芯片区域的矩形测量算法;系统以芯片左上角和右下角点连线的中心 为基准点计算芯片偏移量。 实验结果表明,本系统针对芯片偏移检测的误差范围-2. 145~ 4. 257 μm,单片芯片偏移计算算法执 行的平均时间为 72. 56 ms,检测轴运行速度为 20 mm/ s,对行列数为 5×12 的矩阵式测试盘上芯片的平均检测时间为 64. 5 s/ 盘,可满足实际加工过程的需求;使用测量系统分析(MSA)中的偏倚与线性度分析方法对本系统的准确性进行评估,结果表明 系统的偏倚和线性均满足生产需求。

摘要:接触网图像中绝缘子部件的自动精确定位是绝缘子故障检测的基础,绝缘子在接触网图像中存在倾角,采用水平框进 行检测难以精确契合目标。 针对此问题,提出一种改进 RetinaNet 的绝缘子精确定位方法。 首先利用高效 Ghost 模块代替原特 征提取网络中的卷积操作获得多尺度特征图,减少模型计算量;其次将注意力机制嵌入网络中,抑制次要特征对目标检测的影 响;然后引入旋转框作为模型的预测框实现绝缘子精确定位,降低冗余背景噪声的干扰;最后重新定义训练过程中的正负样本, 解决了添加旋转框导致学习错误样本的问题。 实验结果表明,该方法可以精确地定位绝缘子,抑制冗余背景信息,与原算法相 比检测精度提高 2. 8%,检测速度为 25. 6 FPS,参数量减少 42. 8%,具有良好的检测性能。

摘要:近年来随着 5G 基站的全面投入使用,针对 S 波段功率放大器的各项指标又提出了更高的应用需求。 为了满足高增益, 高效率,宽频带、大功率、小型化等需求,本文在阶跃式匹配电路的基础上,采用并联开路微带线的方法,设计了一款工作在 3. 4~ 3. 6 GHz 的射频功率放大器。 本次设计所采用的设计方法解决了晶体管动态阻抗难以精确测试,仿真与实测存在差距等 问题。 在本设计中,输入输出匹配网络采用并联开路微带线并且通过改变开路微带线的物理长度与宽度,使匹配网络处于动态 匹配状态,有利于后期调试电路,从而确定最佳匹配电路。 同时,微带线的采用使得整个电路更加小型化。 为验证方案的可行 性,本文采用了 CREE 公司的 CGHV40030F 晶体管设计了一款工作在 3. 5 GHz 的射频功率放大器,并进行硬件制作与测试。 仿 真与测试结果均表明,该设计方法易于电路调试,便于准确地确定匹配网络,实测结果逼近仿真结果,幅度失真小于 1,相位失 真小于 5°/ dB,S11 小于-5. 1 dB,S12 大于 18. 3 dB,输出功率大于 45 dB,增益大于 12 dBm,漏极效率大于 66%等各项性能指标 良好。