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輸電班組工分制績(jī)效管理[其他][智能電網(wǎng)]

目前，班組管理中“大鍋飯”的現(xiàn)象比較明顯，工作活力有待進(jìn)一步引導(dǎo)提升。遵從“公平、公正、公開、按勞分配”原則，從充分調(diào)動(dòng)班組內(nèi)員工的積極性的原點(diǎn)出發(fā)，探討輸電班組工分制績(jī)效管理的實(shí)施細(xì)節(jié)，結(jié)合班組的實(shí)際工作情況，經(jīng)過班組成員的充分討論，確定各類工作標(biāo)準(zhǔn)分值，在班組中實(shí)行工分制，激發(fā)人員的主觀能動(dòng)性，達(dá)到按勞分配的績(jī)效結(jié)果。

發(fā)表于：12/19/2019

帶有溫度補(bǔ)償功能的隔離式pH監(jiān)測(cè)儀[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

　　液體的pH值在很多行業(yè)都至關(guān)重要。幾乎所有處理液體的行業(yè)都需要pH測(cè)量系統(tǒng)。顯然，這對(duì)于廢水系統(tǒng)和廢水廠來(lái)說(shuō)很重要，但是您知道啤酒廠的水在到達(dá)污水系統(tǒng)之前需要具有特殊的pH值嗎？此設(shè)計(jì)技巧旨在幫助向水處理系統(tǒng)添加高精度隔離。　　本文討論向系統(tǒng)添加高精度隔離。這對(duì)于監(jiān)測(cè)遠(yuǎn)離系統(tǒng)的水pH值、監(jiān)測(cè)不同的接地電平或在發(fā)生錯(cuò)誤時(shí)保護(hù)系統(tǒng)不受高壓影響至關(guān)重要。

發(fā)表于：12/18/2019

考慮大檢修與狀態(tài)監(jiān)測(cè)的配置情況分析[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

隨著各地方電網(wǎng)的發(fā)展成效異常顯著，期間變電站的規(guī)模與數(shù)量隨之增加，電網(wǎng)設(shè)備水平等問題日漸凸現(xiàn)出來(lái)。大檢修是時(shí)代發(fā)展的產(chǎn)物，它對(duì)規(guī)范變電站運(yùn)行管理、提高生產(chǎn)效率及維護(hù)電網(wǎng)運(yùn)技術(shù)具有重要作用。電網(wǎng)的生產(chǎn)組織的專業(yè)化與集約化程度卻相對(duì)滯后，那么資源配置效率行安全穩(wěn)定的意義就變得重大。主要研究了大檢修與變電站狀態(tài)監(jiān)測(cè)之間的關(guān)系及具體配置方案。

發(fā)表于：12/18/2019

深亞微米SOI工藝NMOS器件瞬時(shí)劑量率效應(yīng)數(shù)值模擬[模擬設(shè)計(jì)][其他]

為了研究深亞微米 SOI工藝NMOS器件的瞬時(shí)劑量率效應(yīng)，采用TCAD工具對(duì)0.13 μm SOI工藝 H型NMOS器件進(jìn)行三維建模仿真。選取γ劑量率在1×108～1×1010 (Gy(Si)/s)的7個(gè)點(diǎn)，模擬了H型NMOS器件開關(guān)兩種狀態(tài)下的漏電流及體接觸端電流與γ劑量率之間的數(shù)值關(guān)系。從模擬結(jié)果可以看出，γ劑量率在小于5×109 Gy(Si)/s的輻照時(shí)對(duì)器件影響很小。表明了該結(jié)構(gòu)器件具有較強(qiáng)的抗瞬時(shí)劑量率輻射能力，為超大規(guī)模集成電路抗瞬時(shí)劑量率加固設(shè)計(jì)提供了依據(jù)。

發(fā)表于：12/18/2019

解決方案下載/從電芯到電池包，全在ITS5300電池充放電測(cè)試系統(tǒng)[電源技術(shù)][汽車電子]

解決方案下載/從電芯到電池包，全在ITS5300電池充放電測(cè)試系統(tǒng)

發(fā)表于：12/18/2019

一種新型高效寬帶整流電路[模擬設(shè)計(jì)][其他]

提出一種新型高效寬帶整流電路。通過在整流二極管前端串聯(lián)一段微帶線的方式，在其呈感性的范圍內(nèi)調(diào)節(jié)其長(zhǎng)度，抵消二極管在基頻上產(chǎn)生的容抗，使阻抗匹配時(shí)可以采用1/4波長(zhǎng)阻抗變換方式取代單枝節(jié)匹配的方式，因而該整流電路的整體結(jié)構(gòu)緊湊，同時(shí)拓展了工作帶寬。改進(jìn)直流濾波結(jié)構(gòu)中的扇形枝節(jié)，根據(jù)其影響直流電壓波形的現(xiàn)象調(diào)節(jié)其尺寸，使得輸出直流電壓紋波平穩(wěn)，進(jìn)一步提高整流效率。設(shè)計(jì)了一只5.8 GHz整流電路，測(cè)試表明，輸入功率在0～16 dBm的范圍內(nèi)，該電路整流效率都在55%以上，最高效率達(dá)到78.7%；在13 dBm輸入功率時(shí)，達(dá)到70%以上整流效率的相對(duì)帶寬有16.6%。

發(fā)表于：12/18/2019

助力汽車自我思考[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

　　汽車行業(yè)是推動(dòng)人工智能（AI）發(fā)展的重要行業(yè)之一，這是因?yàn)樵撔袠I(yè)致力于自動(dòng)駕駛汽車和高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS）的泛在利益。　　汽車正在變得越來(lái)越智能，但是如果汽車行業(yè)要實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛的目標(biāo)，他們還有很長(zhǎng)的路要走。盡管業(yè)界還在討論實(shí)現(xiàn)全自動(dòng)化所需的理想技術(shù)組合，但是有一點(diǎn)是明確的，那就是人工智能，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將發(fā)揮重要作用。

發(fā)表于：12/17/2019

基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類搜索系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

圖像分類是根據(jù)圖像的信息將不同類別的圖像區(qū)分開來(lái)，是計(jì)算機(jī)視覺中重要的基本問題，也是圖像檢測(cè)、圖像分割、物體跟蹤、行為分析等其他高層視覺任務(wù)的基礎(chǔ)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)，例如圖像、聲音和文本。該系統(tǒng)基于Caffe深度學(xué)習(xí)框架，首先對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練分析構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，提取數(shù)據(jù)集圖像特征信息，得到數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的分類模型，然后以bvlc-imagenet訓(xùn)練集模型為基礎(chǔ)，對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行擴(kuò)展應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)“以圖搜圖”Web應(yīng)用。

發(fā)表于：12/17/2019

領(lǐng)域知識(shí)融合與共建研究[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為建設(shè)國(guó)家電網(wǎng)客戶服務(wù)中心的智能對(duì)話系統(tǒng)，需要從大量文檔、知識(shí)庫(kù)、對(duì)話等數(shù)據(jù)中提煉知識(shí)形成知識(shí)圖譜，提出一種融合事實(shí)圖譜和事理圖譜的新型知識(shí)圖譜框架，能夠基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)共建新型知識(shí)圖譜，在國(guó)網(wǎng)領(lǐng)域精準(zhǔn)問答、客服系統(tǒng)知識(shí)支撐、對(duì)話管理引導(dǎo)、知識(shí)推理等方面均有較好性能。融合后的圖譜及應(yīng)用系統(tǒng)在國(guó)網(wǎng)客服中心問答平臺(tái)中投入使用，大幅提升了客服人員工作效率和服務(wù)質(zhì)量。

發(fā)表于：12/17/2019

基于LoRa技術(shù)的四表合一系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

目前，抄表系統(tǒng)采集方式各式各樣，布線方式雜亂無(wú)章，給小區(qū)及城市建設(shè)美化造成了很大的影響，并且重復(fù)的設(shè)備及通信線路的建設(shè)，增加了國(guó)家計(jì)量系統(tǒng)的投資及建設(shè)維護(hù)成本。每戶基本部署了四類表計(jì)，采集內(nèi)容及方式大致相同，應(yīng)建設(shè)統(tǒng)一的計(jì)量采集系統(tǒng)前端，通過融合通道將四表數(shù)據(jù)協(xié)同傳輸?shù)胶蠖烁髯灾髡荆鸵延械耐ㄐ偶夹g(shù)很難同時(shí)滿足覆蓋面、傳輸帶寬、時(shí)延、運(yùn)維等多方面問題?；谝陨闲枨?，提出基于新的通信技術(shù)LoRa來(lái)實(shí)現(xiàn)四表合一計(jì)量采集系統(tǒng)的傳輸。通過對(duì)LoRa性能進(jìn)行分析來(lái)判斷其應(yīng)用于計(jì)量系統(tǒng)的可行性，并設(shè)計(jì)傳輸架構(gòu)、軟硬件組成，最終通過實(shí)測(cè)完成傳輸性能驗(yàn)證。本方式開啟了四表合一部署方式的新紀(jì)元，為實(shí)際部署提供了理論及實(shí)驗(yàn)依據(jù)。

發(fā)表于：12/17/2019

20 V 輸入、纖巧、6.25 mm x 6.25 mm、12 A 和 15 A μModule 穩(wěn)壓器[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

　LTM4626和 LTM4638是高效率、降壓型 μModule 穩(wěn)壓器，能夠采用 3.1 V 至 20 V 的輸入電壓分別提供 12 A 和 15 A 的連續(xù)輸出電流。這兩款器件采用了一種創(chuàng)新型 3D 封裝結(jié)構(gòu)，稱為內(nèi)置組件級(jí)的封裝 (CoP)，在該結(jié)構(gòu)中電感位于 μModule 器件頂部。電感相對(duì)較高的質(zhì)量、加上與空氣直接接觸或附接至傳統(tǒng)的散熱器，可有效地將熱量從內(nèi)部 MOSFET 吸走，從而實(shí)現(xiàn)此類小面積封裝的快速高效冷卻。這些穩(wěn)壓器能夠在滿負(fù)載條件下支持輸出，而其他穩(wěn)壓器在此情況下必須降低運(yùn)行速度。例如，在 75°C 環(huán)境溫度和 200 LFM 氣流條件下，這兩款穩(wěn)壓器均可依靠一個(gè) 12 V 輸入在滿負(fù)載 (12 A 或 15 A) 時(shí)產(chǎn)生 1 V 輸出。

發(fā)表于：12/16/2019

利用高度集成的8位MCU簡(jiǎn)化CAN汽車應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

　　控制器局域網(wǎng)（CAN）協(xié)議是在20世紀(jì)80年代中期專為汽車行業(yè)設(shè)計(jì)的一種規(guī)范，可在日益增長(zhǎng)的互聯(lián)應(yīng)用中減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)牟季€復(fù)雜性（重量、數(shù)量和成本）。

發(fā)表于：12/16/2019

可穿戴設(shè)備的安全性管理[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　由于與互聯(lián)網(wǎng)相連，便攜式健康監(jiān)測(cè)產(chǎn)品和可穿戴設(shè)備等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備在本質(zhì)上就容易受到黑客攻擊。從使用分布式拒絕服務(wù)（DDOS）攻擊設(shè)備到侵犯?jìng)€(gè)人隱私，來(lái)自第三方的惡意攻擊可以通過多種方式對(duì)毫無(wú)戒備的個(gè)人數(shù)據(jù)產(chǎn)品造成嚴(yán)重破壞。作為物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的開發(fā)者，您需要確保從一開始就將安全特性融入到自己的互聯(lián)產(chǎn)品中。而不能等到安全漏洞危害自己的客戶，毀壞您的品牌和名譽(yù)時(shí)再亡羊補(bǔ)牢?；ヂ?lián)網(wǎng)協(xié)會(huì)近期的研究發(fā)現(xiàn)，“53%的消費(fèi)者不相信互聯(lián)設(shè)備能以負(fù)責(zé)任的方式保護(hù)他們的隱私并處理信息。”

發(fā)表于：12/16/2019

PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)齒輪箱故障診斷[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對(duì)目前齒輪箱系統(tǒng)在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷時(shí)存在正確識(shí)別率低和依靠經(jīng)驗(yàn)選擇參數(shù)的問題，提出了基于粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷方法。簡(jiǎn)要介紹利用齒輪振動(dòng)原理提取特征參數(shù)建立故障模型，該模型以齒輪箱特征向量為輸入、故障類型為輸出，詳細(xì)分析了通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)齒輪箱故障診斷。仿真結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)齒輪箱故障診斷收斂速度慢，故障識(shí)別率為82%；概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型故障診斷識(shí)別率依據(jù)經(jīng)驗(yàn)選取spread值決定，故障識(shí)別率最大為98%；粒子群優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷分類識(shí)別率為100%且自適應(yīng)能力強(qiáng)。

發(fā)表于：12/16/2019

面向制造大數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)交換技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為解決制造大數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和交換問題，提出一種面向制造大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)交換模式，重點(diǎn)分析了制造大數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)和交換時(shí)的安全風(fēng)險(xiǎn)，提出一種面向制造大數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)交換模式。使用可搜索加密技術(shù)、基于屬性的訪問控制技術(shù)和進(jìn)程度量方法等關(guān)鍵技術(shù)解決數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和交換時(shí)的泄露風(fēng)險(xiǎn)，并總結(jié)分析了這些關(guān)鍵技術(shù)的現(xiàn)狀和不足，展望未來(lái)發(fā)展。

發(fā)表于：12/16/2019