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空間太陽(yáng)能電池陣列模擬器的散熱系統(tǒng)設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][航空航天]

針對(duì)大功率空間太陽(yáng)能電池陣列模擬器的小型化要求，設(shè)計(jì)了一種2U機(jī)箱內(nèi)實(shí)現(xiàn)2 400 W功率的高功率密度強(qiáng)迫風(fēng)冷散熱系統(tǒng)。該散熱系統(tǒng)采用模塊化結(jié)構(gòu)，將整個(gè)機(jī)箱結(jié)構(gòu)分為線(xiàn)性、投切和Vicor三部分分別建立獨(dú)立的散熱風(fēng)道，重點(diǎn)研究投切和Vicor兩部分的收縮型風(fēng)道的優(yōu)化設(shè)計(jì)。風(fēng)道優(yōu)化設(shè)計(jì)后的散熱系統(tǒng)能夠滿(mǎn)足該設(shè)備的大功率散熱需求，可將元器件的最高殼溫控制在88 ℃，并通過(guò)有限元仿真和熱實(shí)驗(yàn)進(jìn)行驗(yàn)證，設(shè)備內(nèi)器件都能夠安全可靠地工作。

發(fā)表于：9/23/2019

一種交錯(cuò)并聯(lián)Boost PFC變換器的控制方法[電源技術(shù)][其他]

針對(duì)交錯(cuò)并聯(lián)Boost PFC變換器工作在電流臨界模式(Critical Conduction Mode，CRM)時(shí)，過(guò)零檢測(cè)方法復(fù)雜和輸入電流波形畸變的問(wèn)題，提出了一種新穎的控制方法。該方法基于新型開(kāi)關(guān)管電壓檢測(cè)電路，通過(guò)檢測(cè)MOS管漏源電壓，并經(jīng)由比較器得到過(guò)零信號(hào)，實(shí)現(xiàn)了開(kāi)關(guān)管的零電壓開(kāi)通或谷底開(kāi)通，極大地降低了開(kāi)關(guān)損耗。采用開(kāi)關(guān)管導(dǎo)通時(shí)間補(bǔ)償策略，提高電感電流平均值，改善了由電感和MOS管寄生電容諧振導(dǎo)致的輸入電流波形畸變現(xiàn)象。最后，搭建了一臺(tái)800 W的樣機(jī)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性和可行性。

發(fā)表于：9/23/2019

一種簡(jiǎn)單的測(cè)量土壤濕度和pH值（帶溫度補(bǔ)償）的方法[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

本文說(shuō)明如何測(cè)量土壤濕度和pH值，以及如何利用這種測(cè)量（例如）讓作物快速生長(zhǎng)。

發(fā)表于：9/20/2019

基于FPGA+DSP彈載SAR信號(hào)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)[可編程邏輯][航空航天]

針對(duì)彈載SAR信號(hào)處理系統(tǒng)數(shù)據(jù)量大、信號(hào)處理實(shí)時(shí)性較難實(shí)現(xiàn)的問(wèn)題，基于 FPGA+DSP協(xié)同處理硬件結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)了一種彈載SAR信號(hào)處理系統(tǒng)。系統(tǒng)采用Xilinx公司的XC2VP30和TI公司的TMS320C6416處理器分別實(shí)現(xiàn)回波數(shù)據(jù)的預(yù)處理和成像算法處理，所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)提高了成像處理的效率，解決了并行性和速度的問(wèn)題，并通過(guò)外場(chǎng)軌道實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了該系統(tǒng)的可行性。

發(fā)表于：9/20/2019

機(jī)器視覺(jué)在電容器外觀缺陷檢測(cè)中的應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

傳統(tǒng)的電容器外觀缺陷檢測(cè)采用人工檢測(cè)，效率低、出錯(cuò)率高、成本高。為了克服人工檢測(cè)的缺點(diǎn)，提高電容器生產(chǎn)的自動(dòng)化程度，設(shè)計(jì)基于機(jī)器視覺(jué)的電容器外觀缺陷檢測(cè)系統(tǒng)。首先采集圖像、預(yù)處理，匹配定位到電容區(qū)域；然后采用閾值分割檢測(cè)溢膠、環(huán)氧面氣孔氣泡缺陷，采用模板匹配檢測(cè)字符、外殼破損缺陷；最后通過(guò)Blob分析，提取缺陷特征，設(shè)定閾值參數(shù)，以滿(mǎn)足不同標(biāo)準(zhǔn)的檢測(cè)要求。根據(jù)樣機(jī)實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，檢測(cè)系統(tǒng)大大提高了檢測(cè)效率和精度。

發(fā)表于：9/20/2019

基于紅外地中基準(zhǔn)的自旋穩(wěn)定衛(wèi)星姿態(tài)控制修正方法[嵌入式技術(shù)][航空航天]

針對(duì)自旋穩(wěn)定衛(wèi)星采用紅外地中基準(zhǔn)進(jìn)行姿態(tài)控制時(shí)控制結(jié)果偏差較大的問(wèn)題，首先對(duì)等傾角控制原理進(jìn)行了說(shuō)明，分析了太陽(yáng)基準(zhǔn)和紅外地中基準(zhǔn)在姿態(tài)控制時(shí)的主要區(qū)別，并分析了紅外地中基準(zhǔn)控制偏差較大的主要原因，提出了采用執(zhí)行角補(bǔ)償修正的方法。經(jīng)仿真驗(yàn)證，通過(guò)執(zhí)行角修正,有效提高了控制精度。

發(fā)表于：9/19/2019

電容式位移傳感器的非線(xiàn)性擬合比較[嵌入式技術(shù)][其他]

針對(duì)控制棒落棒時(shí)棒位指示傳感器的電容和位移關(guān)系，在水平位置下，在4種不同的工況下將控制棒數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)定，對(duì)標(biāo)定得到的電容值取最大值和最小值的二分之一作為擬合值，分別采用三次樣條插值、最小二乘法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，然后使用4種工況下得到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行插值觀察誤差并做殘差分析。MATLAB擬合結(jié)果表明，三次樣條插值具有良好的效果。

發(fā)表于：9/19/2019

艾德克斯IT-M7700系列在家電行業(yè)諧波模擬的應(yīng)用[電源技術(shù)][消費(fèi)電子]

艾德克斯IT-M7700系列在家電行業(yè)諧波模擬的應(yīng)用

發(fā)表于：9/19/2019

ADC輸出處理千萬(wàn)小心，“接地技術(shù)指南”奉上[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

雖然很多轉(zhuǎn)換器具有三態(tài)輸出/輸入，但這些寄存器仍然在芯片上。它們使數(shù)據(jù)引腳信號(hào)能夠耦合到敏感區(qū)域，因而隔離緩沖區(qū)依然是一種良好的設(shè)計(jì)方式。某些情況下，甚至需要在模擬接地層上緊靠轉(zhuǎn)換器輸出提供額外的數(shù)據(jù)緩沖器，以提供更好的隔離。

發(fā)表于：9/19/2019

一種混合的單圖像去運(yùn)動(dòng)模糊方法[嵌入式技術(shù)][其他]

圖像的盲恢復(fù)一直是數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的難點(diǎn)，對(duì)運(yùn)動(dòng)模糊圖像的復(fù)原進(jìn)行研究，提出了一種混合的單圖像去運(yùn)動(dòng)模糊方法。首先估計(jì)PSF，然后利用PSF和原始模糊圖像評(píng)估潛像，并對(duì)邊緣恢復(fù)、模糊核估計(jì)和反卷積進(jìn)行多次迭代，采用自適應(yīng)非盲反卷積方法得到高質(zhì)量的去模糊圖像。最后，與維納濾波、露西-理查德森這兩種經(jīng)典算法的實(shí)驗(yàn)效果進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法保持細(xì)節(jié)的能力強(qiáng)，去模糊效果更好。

發(fā)表于：9/18/2019

基于Laplacian算法的水下偏振圖像復(fù)原[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

為了解決船舶航行過(guò)程中水下圖像質(zhì)量退化的問(wèn)題，開(kāi)展了基于偏振成像的圖像對(duì)比度提高技術(shù)和圖像增強(qiáng)算法的研究。該技術(shù)中提出了基于偏振信息將不同角度的融合圖像分解為多尺度的金字塔圖像序列，通過(guò)高斯卷積和Laplacian Pyramid算法進(jìn)行圖像融合，結(jié)合權(quán)重融合系數(shù)算法實(shí)現(xiàn)對(duì)偏振圖像的細(xì)節(jié)特征增強(qiáng)處理；并與小波變換圖像融合算法進(jìn)行對(duì)比，可以得出該算法明顯改善了水下圖像的SNR值和SSIM值。實(shí)驗(yàn)表明，該水下偏振系統(tǒng)在衰減系數(shù)為2.1的海水環(huán)境中，水下成像距離達(dá)到6 m，能清晰識(shí)別水中物體及其特征識(shí)別，且系統(tǒng)運(yùn)行穩(wěn)定。

發(fā)表于：9/18/2019

基于指紋量化的改進(jìn)加權(quán)質(zhì)心定位算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)室內(nèi)人員定位信號(hào)存在干擾大、定位精度低的問(wèn)題，提出一種基于指紋量化的改進(jìn)加權(quán)質(zhì)心定位算法。該算法在ZigBee通信環(huán)境下采集實(shí)際測(cè)量值建立指紋數(shù)據(jù)庫(kù)，在量化域內(nèi)根據(jù)未知節(jié)點(diǎn)接收到的RSSI值進(jìn)行量化，獲得量化距離及量化RSSI值，將量化距離以及產(chǎn)生的量化誤差作為權(quán)值參數(shù)，進(jìn)一步利用改進(jìn)的交集三角形加權(quán)質(zhì)心算法對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法可以有效避免因信號(hào)衰減嚴(yán)重而造成的理論誤差問(wèn)題，提高了定位精度。

發(fā)表于：9/17/2019

基于YunSDR-Y450的BRNs網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議實(shí)現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

阻繼網(wǎng)絡(luò)(Barrage Relay Networks，BRNs)是針對(duì)戰(zhàn)術(shù)互聯(lián)網(wǎng)提出的一種多跳自組織的新型網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議。該協(xié)議利用無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的廣播特性實(shí)現(xiàn)路由與數(shù)據(jù)傳輸，具有低開(kāi)銷(xiāo)、低時(shí)延和高魯棒性的特點(diǎn)，可適應(yīng)復(fù)雜多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。基于YunSDR-Y450射頻通信硬件完成了路由協(xié)議開(kāi)發(fā)與測(cè)試。該實(shí)現(xiàn)方案以時(shí)分多址技術(shù)與自主協(xié)同技術(shù)為前提，通過(guò)傳輸路由控制消息（請(qǐng)求與回復(fù)）完成受控?cái)r截區(qū)域的建立。節(jié)點(diǎn)對(duì)路由控制消息中的關(guān)鍵值進(jìn)行處理，再判定本地在受控?cái)r截區(qū)域中的傳輸屬性，從而完成路由過(guò)程。消息在受控?cái)r截區(qū)域中可以進(jìn)行快速傳輸，其時(shí)延主要依賴(lài)物理傳輸速度。

發(fā)表于：9/17/2019

基于NFC的嵌入式系統(tǒng)自檢[嵌入式技術(shù)][其他]

今天，電子產(chǎn)品堪稱(chēng)無(wú)處不在，不管是汽車(chē)、白色家電，還是娛樂(lè)設(shè)備、可穿戴設(shè)備，都已融入我們生活的方方方面。電子系統(tǒng)的快速普及應(yīng)用，歸功于大規(guī)模集成電子器件的出現(xiàn)，例如，非常復(fù)雜的計(jì)算密集型微控制器和SoC（系統(tǒng)芯片）。今天，隨著白色家電和電子產(chǎn)品設(shè)計(jì)日益復(fù)雜，設(shè)計(jì)師不得不開(kāi)始關(guān)注產(chǎn)品的易用性和排障的便利性。

發(fā)表于：9/16/2019

旋轉(zhuǎn)環(huán)境下基于FPGA的多通道數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計(jì)[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

為了滿(mǎn)足某大型旋轉(zhuǎn)機(jī)械設(shè)備在監(jiān)測(cè)過(guò)程中實(shí)時(shí)性高精度多通道的采集需求，提出了一種基于FPGA的多通道振動(dòng)信號(hào)采集檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)方案。系統(tǒng)采用主/從式FPGA架構(gòu)，在強(qiáng)噪聲環(huán)境下實(shí)現(xiàn)了采樣頻率為100 kHz的128通道并行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集功能。然后通過(guò)設(shè)計(jì)一種參數(shù)可調(diào)的隨機(jī)共振信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)，提高了信號(hào)信噪比，增強(qiáng)了系統(tǒng)在旋轉(zhuǎn)環(huán)境下檢測(cè)的準(zhǔn)確性。經(jīng)測(cè)試驗(yàn)證，該系統(tǒng)具有良好的實(shí)時(shí)性、穩(wěn)定性和有效性。

發(fā)表于：9/16/2019