基于高功率因數混合型變換器的爆閃式信號燈設計

基于高功率因數混合型變換器的爆閃式信號燈設計[模擬設計][工業自動化]

提出了基于高功率因數混合型變換器的交流爆閃燈，這種高功率因數混合型變換器可在交流80 V~250 V寬電壓范圍內工作，單級變換器可實現升壓、降壓，且功率因數很高，開關管承受的反向電壓與輸入、輸出電壓中的較大者有關，當輸入電壓為較大者，此時開關管反向電壓近似為輸入電壓。當輸出電壓為較大者，此時開關管反向電壓近似為輸出電壓。因此開關管在較低的反向電壓下工作，特別適合于高壓輸出的場合，提高電路的穩定性和可靠性。利用高功率因數混合型變換器設計的爆閃燈可實現110 V/220 V產品的單一化，因此產品便于維護管理，提高管理效率。

發表于：2021/9/27 16:15:39

Buck芯片緩沖電路設計的仿真分析與應用

Buck芯片緩沖電路設計的仿真分析與應用[模擬設計][工業自動化]

Buck型變換器的開關點是外部調優的主要對象，隨著開關頻率的提高和負載電流的增大，芯片內的寄生電感對開關電壓波形的影響越來越大，外部緩沖電路作為調整開關波形的工具起到關鍵的作用，僅僅依靠經驗來設計外部緩沖電路已經無法滿足設計要求。通過對緩沖電路的工作原理進行分析，結合仿真結果和工程實踐，分析緩沖電路的穩壓性能和效率損失，可以為外圍緩沖電路的設計提供一種量化分析方法。

發表于：2021/9/27 16:11:14

基于DAG-SVMS的非侵入式負荷識別方法

基于DAG-SVMS的非侵入式負荷識別方法[模擬設計][工業自動化]

在供電入口處嵌入非侵入式負荷識別技術，有利于推動建筑節能、實現電網負荷預測、開發智能樓宇、完善智能電網體系建設。據此，提出一種基于有向無環圖支持向量機(Directed Acyclic Graph Support Vector Machines，DAG-SVMS)的負荷辨識方法。首先，對總線電流信號進行事件檢測，檢測到暫態事件后，分離目標負荷暫態電流波形，提取特征，然后，將特征輸入預先訓練好的DAG-SVMS模型進行分類識別。為提升分類器性能，使用粒子群優化PSO(Particle Swarm Optimization)算法優化DAG-SVMS分類器的參數。為減小累積誤差，提出Gini指數優化DAG-SVMS節點順序的策略。實驗結果表明，文中方法識別準確率高，識別速度快，具有可行性。

發表于：2021/9/27 16:06:20

兼容多種WiFi協議的數字射頻前端設計

兼容多種WiFi協議的數字射頻前端設計[模擬設計][工業自動化]

介紹了一種可用于集成電路實現的WiFi數字射頻前端架構，兼容802.11a/b/g/n/ac/ax協議，可工作在2.4 GHz和5 GHz信道下。配合模擬接收電路和解調器，實現了不同WiFi信號類型的自動增益鎖定、報文類型區分、頻譜搬移和重采樣、鄰道干擾抑制等功能。

發表于：2021/9/27 16:01:43

基于Mini51的BLDCM無位置傳感器控制

基于Mini51的BLDCM無位置傳感器控制[模擬設計][工業自動化]

將新唐的Mini52(Mini51系列)單片機作為主控芯片，通過利用Mini51系列單片機自身可輸出的的6路PWM信號的性能，利用采樣電阻來采集端電壓從而得到直流母線的電流，利用反電動勢過零點法(EMF)來控制電機，實現直流無刷電機(BLDCM)無位置傳感器的雙閉環控制，利用串口通信來完成對無刷直流電機的伺服系統，進行了測試。測試結果表明，Mini51系列單片機可以對高速串口通信實時響應且此伺服系統具有良好的速度可控性，能夠滿足現代工業生產實時控制的需求。

發表于：2021/9/27 15:54:26

氣體鉆井微波傳輸隨鉆監測系統軟件設計

氣體鉆井微波傳輸隨鉆監測系統軟件設計[模擬設計][工業自動化]

國內氣體鉆井施工過程已開始采用微波中繼傳輸的方式構建隨鉆監控系統，但目前在該施工條件下應用的配套隨鉆監控軟件不成熟，數據解析時間長，測傳速率低且無信道監管功能，制約了氣體鉆井的發展。針對氣體現場實際需要，采用事件驅動軟件架構開發配套隨鉆監測軟件，將氣體鉆井施工過程中各工程參數以曲線、數值、刻度等多種方式進行人機交互，并能對井筒內微波信道進行監管，為氣體鉆井隨鉆實時監控及鉆后分析研究提供了軟件支撐。并且該軟件的應用大幅提升監測系統測傳速率，其最大測傳速率達到1.194 kb/s，信道監管功能的引入可增加入井微波中繼器的數量，使測傳深度突破3 000 m，基本滿足目前氣體鉆井隨鉆監測的需要。

發表于：2021/9/27 15:49:06

基于電子鼻傳感器性能的互信息特征選擇算法

基于電子鼻傳感器性能的互信息特征選擇算法[模擬設計][工業自動化]

當前的互信息特征選擇算法為提高泛化性能而未對專一應用領域進行優化，電子鼻傳感器陣列優化作為一類特殊的特征選擇問題，使用傳統算法難以搜索出最優的特征子集。結合氣體傳感器陣列特殊的冗余性和特有的敏感性，提出了一種基于電子鼻傳感器性能的互信息特征選擇算法并對陣列進行優化，通過兩種不同的電子鼻公開數據集驗證了傳感器特性對識別精度的影響，證明了所提出算法的有效性。

發表于：2021/9/27 15:43:57

基于優化多視角圖像采集的點云分類

基于優化多視角圖像采集的點云分類[模擬設計][工業自動化]

基于二維多視角3D識別方法中，可使用多個2D投影圖表示三維模型特征信息，但不同視角投影圖像的特征不同，神經網絡對其學習效率也有所差異。卷積神經網絡能夠映射圖像的特征，可用此方法分析這個問題。混合視角數據集分析不同視角投影特征在卷積神經網絡中的重要性，根據重要性的不同優化混合視角數據集的采集密度。最終實驗結果表明，不同視角產生的二維圖像分類準確率不一樣，其中俯視角度投影的分類準確率最差，優化后的數據集在相同神經網絡模型下達到了最優分類準確率。

發表于：2021/9/27 15:37:20

云數據中心基于皮爾遜相關系數的虛擬機選擇策略

云數據中心基于皮爾遜相關系數的虛擬機選擇策略[模擬設計][工業自動化]

提出了云數據中心基于皮爾遜相關系數的虛擬機選擇策略(Pearson Correlation coefficient Virtual Machine Selection，PC-VMS)。PC-VMS把統計學中的皮爾遜相關系數應用于虛擬機CPU歷史利用率數據，建立了衡量每對虛擬機CPU利用率之間的相關性的數學模型；PC-VMS會獲取每對虛擬機最近n次的CPU利用率，根據輸入的兩組數據來計算皮爾遜相關系數，最后在一組相關性最高的虛擬機中選擇一個CPU利用率最高的進行遷移，隨后結合虛擬機放置策略分配到新的目標物理主機上。仿真結果表明，PC-VMS與CloudSim4.0內置的虛擬機選擇策略相比，各類性能指標都有改善，PC-VMS可以為企業節能云數據中心的構造提供參考。

發表于：2021/9/27 15:30:34

基于非正交波形的超奈奎斯特采樣

基于非正交波形的超奈奎斯特采樣[模擬設計][工業自動化]

針對超奈奎斯特(Faster-than-Nyquist，FTN)系統，提出了基于非正交波形編碼的超奈奎斯特采樣，并與傳統的正交波形FTN和傳統的正交Nyquist系統進行了對比分析。在99.99%的功率帶寬和5次迭代檢測譯碼的條件下，仿真結果表明：相比于升余弦的正交波形FTN系統，基于高斯和擴展高斯(Extended Gaussian Functions，EGF)脈沖成形的非正交波形FTN系統可以獲得4.4 dB的成形增益，同時由于良好的時頻聚焦特性，其均衡復雜度只是升余弦的1/16。

發表于：2021/9/27 15:24:37

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