36、天线电性能补偿及相关结构研究

天线电性能补偿及相关结构研究

1. 天线变形实验及电补偿研究

在天线的实际应用中,天线表面的变形会对其电性能产生显著影响。下面将介绍两种天线变形实验及相应的电补偿研究。

1.1 勺形弯曲变形实验

通过调整9个致动器使天线表面产生勺形弯曲变形。根据摄影测量得到的变形信息,测得阵列表面的变形结果,天线表面的最大变形为20.5mm,是天线工作波长的0.81倍。
在扫描角度为0°和10°时分别测量辐射方向图。在这种变形情况下,天线的方向性降低了约2.2dB,主波束方向和零值位置与未变形波束方向约有0.4°的差异,半功率波束宽度增加了约0.4°。补偿后,天线的电性能指标得到了恢复,但由于补偿方法的限制,旁瓣和零值深度无法恢复到理想状态。具体的电性能指标对比见表1。

状态 扫描角度(°) 方向性(dB) 波束方向(°) 旁瓣电平(dB) 波束宽度(°) 零值位置(°) 零值深度(dB)
未变形 0 40.09 0.48 -29.32 0.94 0.48 -42.44
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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