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適用于功率運(yùn)算放大器的輸入級放大電路設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

基于70 V高壓雙極型工藝，設(shè)計(jì)了一種適用于單片高壓功率運(yùn)算放大器的輸入級電路。該電路采用p溝道結(jié)型場效應(yīng)晶體管(JFET)組成的差分對套筒式共源共柵(differential telescopic cascode)結(jié)構(gòu)，具有低偏置電流、低失調(diào)電壓、低失調(diào)電流、高共模抑制比的特點(diǎn)。以共集-共射（CC-CE）的放大電路結(jié)構(gòu)作為該輸入級電路的負(fù)載，減小對輸入級影響的同時能夠提高電壓增益。Spectre仿真結(jié)果表明，輸入偏置電流僅為20 pA，失調(diào)電壓為0.11 mV，失調(diào)電流為0.57 fA，連接負(fù)載后的增益可以達(dá)到89 dB，單位增益帶寬達(dá)到8.13 MHz。

發(fā)表于：1/15/2019

基于UML & SystemC的GPU幾何管線光柵化硬件建模[嵌入式技術(shù)][其他]

架構(gòu)與算法是決定GPU性能的重要因素，需要盡可能早地對其進(jìn)行評估和驗(yàn)證。提出基于統(tǒng)一建模語言（Unified Modeling Language，UML）的模型，詳述了針對GPU幾何管線架構(gòu)和線圖元光柵化算法建模的過程及方法，并采用SystemC語言實(shí)現(xiàn)了事務(wù)級建模（Transaction-level Modeling，TLM）模型和仿真。驗(yàn)證了架構(gòu)和算法的正確性以及模型的有效性和可行性，為RTL設(shè)計(jì)提供了參考依據(jù)。

發(fā)表于：1/14/2019

基于復(fù)合左右手傳輸線的雙頻不等分功分器[模擬設(shè)計(jì)][汽車電子]

采用復(fù)合左右手(CRLH)傳輸線(TL)替代傳統(tǒng)的四分之一波長阻抗變換器，設(shè)計(jì)了一種小型化且能同時工作在兩個頻率的不等分功率分配器（功分器），有效解決了傳統(tǒng)功分器只能工作在指定的頻率及其奇次諧波處的問題。通過理論分析，結(jié)合CAD軟件進(jìn)行仿真優(yōu)化，設(shè)計(jì)了能同時工作于1 GHz和2.2 GHz，功率比為2的雙頻不等分功分器。理論和仿真結(jié)果顯示，輸入端匹配良好，并且兩個輸出端實(shí)現(xiàn)隔離。仿真結(jié)果和理論結(jié)果趨勢吻合，驗(yàn)證了該方法的可行性。

發(fā)表于：1/14/2019

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個性化推薦系統(tǒng)研究[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于結(jié)構(gòu)類似于生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此擁有高效、精準(zhǔn)抽取信息深層隱含特征的能力和能夠?qū)W習(xí)多層的抽象特征表示，且能夠?qū)缬?、多源、異質(zhì)的內(nèi)容信息進(jìn)行學(xué)習(xí)等優(yōu)勢。提出了一種基于多用戶-項(xiàng)目結(jié)合深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抽取特征、自學(xué)習(xí)等優(yōu)勢實(shí)現(xiàn)信息個性化推薦的模型，該模型通過對輸入多源異構(gòu)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)、抽取，再融合協(xié)同過濾中的廣泛個性化產(chǎn)生候選集，然后通過二次模型學(xué)習(xí)產(chǎn)生排序集，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)、實(shí)時、個性化推薦。通過真實(shí)數(shù)據(jù)集對模型評估實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能夠很好地學(xué)習(xí)、抽取用戶隱特征，并且能夠一定程度上解決傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)稀疏性、新物品等問題，同時實(shí)現(xiàn)了更加精準(zhǔn)、實(shí)時、個性化的推薦。

發(fā)表于：1/11/2019

基于改進(jìn)ORB算法的移動機(jī)器人視覺SLAM方法研究[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

以移動機(jī)器人視覺導(dǎo)航為應(yīng)用背景，針對傳統(tǒng)ORB算法在視覺SLAM中存在特征點(diǎn)分布不均勻、重疊特征點(diǎn)較多的問題，提出一種改進(jìn)ORB算法。首先，對每層圖像的尺度空間金字塔進(jìn)行網(wǎng)格劃分，增加空間尺度信息；其次，在特征點(diǎn)檢測時，采用改進(jìn)FAST角點(diǎn)自適應(yīng)閾值提取，設(shè)置感興趣區(qū)域；然后，采用非極大值抑制的方法，抑制低閾值特征點(diǎn)的輸出；最后，使用基于區(qū)域圖像特征點(diǎn)分布的方差數(shù)值評價(jià)待檢測圖像中特征點(diǎn)的分布情況。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)ORB算法特征點(diǎn)的分布較為均勻，輸出特征點(diǎn)重疊數(shù)量較少，執(zhí)行時間較短。

發(fā)表于：1/11/2019

UAV/UGV協(xié)同環(huán)境下的目標(biāo)識別與全局路徑規(guī)劃研究[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對單獨(dú)機(jī)器人難以執(zhí)行復(fù)雜環(huán)境中任務(wù)的問題，Unmanned Air/Ground Vehicle(UAV/UGV)協(xié)同系統(tǒng)近年來受到了廣泛關(guān)注。為了提高執(zhí)行任務(wù)的工作效率，提出一種基于視覺傳感器下UAV/UGV協(xié)同系統(tǒng)中UAV目標(biāo)識別下UGV全局路徑規(guī)劃的方法，無人機(jī)利用高空視野優(yōu)勢獲取目標(biāo)物與環(huán)境信息, SURF算法和圖像分割實(shí)現(xiàn)環(huán)境建模。無人車根據(jù)無人機(jī)獲取的信息，利用優(yōu)化的A*算法完成全局路徑規(guī)劃，并且在典型搜救場景中進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明，SURF算法能滿足目標(biāo)識別的精確度、實(shí)時性和魯棒性；并且利用優(yōu)化的A*算法實(shí)現(xiàn)了UGV快速準(zhǔn)確的全局路徑規(guī)劃。

發(fā)表于：1/10/2019

智能語音SoC模擬前端研究進(jìn)展[模擬設(shè)計(jì)][物聯(lián)網(wǎng)]

在人工智能語音交互應(yīng)用中，語音SoC中的模擬前端電路承擔(dān)著將麥克風(fēng)輸出模擬信號數(shù)字化的重任，是語音模擬信號與數(shù)字處理單元的橋梁。由于復(fù)雜語音環(huán)境應(yīng)用、器件失配等非理想因素的影響，模擬前端的功能和動態(tài)性能受到極大限制。對語音SoC中的模擬前端電路進(jìn)行了分析，重點(diǎn)論述了目前模擬前端設(shè)計(jì)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)以及發(fā)展現(xiàn)狀，并對設(shè)計(jì)面臨的挑戰(zhàn)提出了研究思路，展望了發(fā)展趨勢。

發(fā)表于：1/10/2019

下一代車門區(qū)系統(tǒng)IC將大力提高能效并推進(jìn)汽車電氣化[電源技術(shù)][汽車電子]

近年來，汽車電氣化是大勢所趨，汽車電氣化不只是引入純電動汽車，還是不斷地用電控技術(shù)取代傳統(tǒng)機(jī)械部件和機(jī)械繼電器，或者在某些情況下引入新的功能。

發(fā)表于：1/9/2019

太陽能應(yīng)用的電弧檢測分析[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

由于光伏(PV)太陽能面板設(shè)施可能發(fā)生新的危險(xiǎn)，尤其是火災(zāi)，所以未來的太陽能設(shè)計(jì)要求光伏系統(tǒng)具備電弧檢測能力。本文說明了電弧檢測需求的產(chǎn)生原因，對檢測方法進(jìn)行分析，并提出了一種可能的解決方案來將電弧檢測集成到光伏逆變器設(shè)備和設(shè)施中。

發(fā)表于：1/7/2019

基于AdaBoost算法的剩余電流分類方法[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對當(dāng)前剩余電流動作保護(hù)裝置由于不能檢測剩余電流中觸電電流類型的問題，搭建了生物體觸電實(shí)驗(yàn)平臺，通過實(shí)驗(yàn)分別獲取生物體觸電電流?；谏鲜鰯?shù)據(jù)，提出一種利用AdaBoost算法的剩余電流分類方法，該方法首先通過提取實(shí)驗(yàn)獲取不同類型剩余電流分量的特征分量，而后將這些分量特征映射到AdaBoost的算法之中，利用AdaBoost算法檢測出總剩余電流中的觸電電流分量類型。實(shí)驗(yàn)還對比了SVM、隨機(jī)森林等方法，結(jié)果表明所提方法具有一定的優(yōu)勢，可為后續(xù)自適應(yīng)型剩余電流動作保護(hù)裝置的研制提供理論依據(jù)和支撐。

發(fā)表于：1/4/2019

集成功率解耦電路的PFC AC/DC變換器[電源技術(shù)][汽車電子]

電動汽車車載充電器前級PFC AC/DC變換器多采用大容量電解電容抑制直流母線輸出電壓紋波的方式，電解電容壽命短、易受溫度影響等自身因素會降低充電機(jī)整體的使用周期和可靠性，甚至產(chǎn)生炸機(jī)故障。為此，提出采用PFC AC/DC變換器輸出側(cè)并聯(lián)功率解耦電路的方式，大幅減小直流母線處并聯(lián)的濾波電容容量，為使用性能優(yōu)良的薄膜電容予以替代電解電容提供可能，旨在使PFC AC/DC變換器在減小直流母線輸出電壓紋波的同時實(shí)現(xiàn)充電機(jī)的安全可靠運(yùn)行。為此，基于功率解耦電路工作狀態(tài)的詳細(xì)分析，建立功率解耦電路的數(shù)學(xué)模型，設(shè)計(jì)改進(jìn)型比例諧振（Proportional Resonant，PR）控制器實(shí)施控制；此外，為了提升系統(tǒng)的控制性能及魯棒性，對于PFC AC/DC變換器實(shí)施無模型非線性功率控制。在上述研究工作的基礎(chǔ)上，制作700 W的實(shí)驗(yàn)樣機(jī)，基于dSPACE 1007平臺搭建實(shí)驗(yàn)樣機(jī)測試系統(tǒng)，驗(yàn)證集成功率解耦電路的PFC AC/DC變換器一體化解決方案的可行性與有效性。

發(fā)表于：1/4/2019

一種用于Boost PFC變換器的改進(jìn)關(guān)斷時間控制策略[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對Boost PFC變換器的關(guān)斷時間控制策略在工作模式切換時可能出現(xiàn)的交流輸入電流失真的問題，提出了一種改進(jìn)的關(guān)斷時間控制策略，該策略在多種工作模式下，不需要任何模式識別和控制算法，即可實(shí)現(xiàn)單位功率因數(shù)校正，與傳統(tǒng)的關(guān)斷時間控制策略相比，能夠減小輸入電流失真，提高THD性能。

發(fā)表于：1/3/2019

新型單相不對稱五電平無變壓器型光伏逆變器[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

傳統(tǒng)兩電平逆變器在高頻開關(guān)下工作帶來的電流諧波和功率損耗等問題亟待解決。多電平逆變器不需升壓轉(zhuǎn)換級，能夠輸出多個不同電壓等級，輸出電壓諧波含量少。提出了一種單相不對稱的五電平無變壓器型逆變器拓?fù)?，由基本H橋和T型橋兩部分組成，其中T型橋位于H橋和直流分壓電容之間，是一對相反的功率管和二極管組成的并聯(lián)橋路。詳細(xì)分析了新型拓?fù)涞膸追N工作狀態(tài)，給出了對應(yīng)的PWM調(diào)制策略，仿真驗(yàn)證了該拓?fù)浜驼{(diào)制策略的有效性。

發(fā)表于：1/3/2019

基于雙積分滑?？刂频腂uck-Boost電壓平衡器的研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

基于Buck-Boost電壓平衡器構(gòu)架的雙極性直流微電網(wǎng)獲得了廣泛研究。其中有效地控制電壓平衡器使系統(tǒng)正、負(fù)極電壓保持相等，從而保證系統(tǒng)的供電電能質(zhì)量。針對Buck-Boost電壓平衡器的控制，設(shè)計(jì)一種雙積分滑?？刂破?。該方法考慮了系統(tǒng)的非線性和工作動態(tài)，并采用雙積分滑模面以減小穩(wěn)態(tài)誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比傳統(tǒng)的PI控制器，本文設(shè)計(jì)的控制器能有效縮短動態(tài)調(diào)節(jié)時間和減小正、負(fù)極電壓差值。

發(fā)表于：1/2/2019

基于IRVM的鋰電池荷電狀態(tài)評估方法與仿真驗(yàn)證[電源技術(shù)][其他]

發(fā)表于：1/2/2019