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基于灰色Verhulst-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的裝備故障預(yù)測(cè)研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)現(xiàn)代武器裝備故障預(yù)測(cè)樣本少、故障預(yù)測(cè)精度低、維修保障困難等問(wèn)題，提出一種基于灰色Verhulst-小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的裝備故障預(yù)測(cè)方法。該方法綜合了灰色Verhulst模型所需樣本少的優(yōu)點(diǎn)和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)良好的時(shí)頻局域化性質(zhì)和學(xué)習(xí)能力，克服了小樣本故障數(shù)據(jù)在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的缺陷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與相關(guān)研究方法比較，所提出方法具有較高的預(yù)測(cè)精度，對(duì)于武器裝備故障預(yù)測(cè)與維修保障具有一定的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

發(fā)表于：1/25/2017

一種適于RFID標(biāo)簽生產(chǎn)的多路溫度控制方案[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)RFID標(biāo)簽生產(chǎn)ACA熱壓固化模塊，設(shè)計(jì)了一套多路溫度控制系統(tǒng)方案。硬件上以C8051F020單片機(jī)為核心，針對(duì)硬件電路的各功能模塊，包括溫度采集電路、加熱驅(qū)動(dòng)電路、單片機(jī)電路等進(jìn)行了設(shè)計(jì)。同時(shí)在軟件上，進(jìn)行了溫度數(shù)據(jù)采集以及濾波算法的實(shí)現(xiàn)，并采用積分分離式PID控制加熱模塊。經(jīng)溫度試驗(yàn)表明，系統(tǒng)具有高精度和良好的穩(wěn)定性；同時(shí)移植于RFID標(biāo)簽生產(chǎn)設(shè)備，進(jìn)行批量生產(chǎn)典型UHF標(biāo)簽9662的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，標(biāo)簽產(chǎn)品良品率達(dá)到99.85%以上，一致性與穩(wěn)定性滿足要求，適于標(biāo)簽的批量生產(chǎn)。

發(fā)表于：1/25/2017

智能交直流電壓數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)數(shù)據(jù)采集與電子測(cè)量?jī)x器領(lǐng)域?qū)拕?dòng)態(tài)范圍、高精度電壓參數(shù)值獲取的需求，設(shè)計(jì)了一種高精度智能交直流電壓數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于電壓衰減電路，使用單片機(jī)STC89C52控制電壓衰減器的系數(shù)實(shí)現(xiàn)量程自動(dòng)切換；采用測(cè)量電壓真有效值方案，實(shí)現(xiàn)AC/DC的轉(zhuǎn)換；利用12位A/D轉(zhuǎn)換器采集電壓數(shù)據(jù)，在軟件中分別應(yīng)用限幅平均濾波法和線性擬合修正誤差技術(shù)降低隨機(jī)干擾和系統(tǒng)非理想特性引入的誤差。實(shí)際運(yùn)行結(jié)果表明：該系統(tǒng)具有精度高、誤差小、操作簡(jiǎn)單、讀數(shù)方便等優(yōu)點(diǎn)，具有廣泛的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：1/25/2017

車架VIN碼區(qū)域超聲檢測(cè)方法研究[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

使用一套超聲檢測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)檢測(cè)有無(wú)焊縫的方式對(duì)車架VIN碼區(qū)域進(jìn)行真?zhèn)舞b別。采用算法將系統(tǒng)采集回的波形進(jìn)行信號(hào)處理，擬合出判傷函數(shù)對(duì)其進(jìn)行有無(wú)焊縫的判別。多次實(shí)驗(yàn)表明，該方法能更有效地對(duì)車架VIN碼區(qū)域進(jìn)行真?zhèn)舞b別。

發(fā)表于：1/25/2017

基于ARM9和Linux的機(jī)械故障診斷儀的設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)機(jī)械早期故障的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種基于ARM9微處理器和Linux操作系統(tǒng)的便攜式機(jī)械故障診斷儀。數(shù)據(jù)采集模塊采用共振解調(diào)技術(shù)和24位高速A/D轉(zhuǎn)換器AD7760，通過(guò)GPRS或以太網(wǎng)實(shí)現(xiàn)與遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸。采用基于形態(tài)提升小波的自適應(yīng)多尺度算法對(duì)振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行放大、降噪、自適應(yīng)多尺度濾波,提取出微弱的沖擊信號(hào)。通過(guò)故障軸承的實(shí)例分析，表明該診斷儀的診斷結(jié)果具有較高的可靠性。

發(fā)表于：1/25/2017

具有主動(dòng)約束的醫(yī)療機(jī)器人系統(tǒng)的主從控制[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

在分析了穿刺手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)功能需求的基礎(chǔ)上，搭建了主從遙操作系統(tǒng)的半實(shí)物仿真平臺(tái)。在主從控制的基礎(chǔ)上，提出一個(gè)利用虛擬夾具VF(Virtual Fixture)算法結(jié)合Proxy的方法的主動(dòng)約束控制策略。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)能夠在給定運(yùn)動(dòng)約束的情況下完成相應(yīng)的主從控制。

發(fā)表于：1/25/2017

混沌頻率調(diào)制技術(shù)在商用開關(guān)電源中的應(yīng)用[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

提出一種在商用開關(guān)電源中實(shí)現(xiàn)混沌頻率調(diào)制，從而抑制電磁干擾的方法。混沌頻率調(diào)制技術(shù)是基于混沌信號(hào)的連續(xù)頻譜的特性，將其用于開關(guān)電源消除開關(guān)信號(hào)諧波的尖峰，達(dá)到抑制EMI的目的。該方法利用蔡氏電路設(shè)計(jì)了混沌頻率調(diào)制電路，用于驅(qū)動(dòng)開關(guān)電源PWM芯片的振蕩器，實(shí)現(xiàn)開關(guān)頻率的調(diào)制，使原本離散的開關(guān)信號(hào)頻譜拓展到一定的頻率范圍。采用一個(gè)商用反激恒流源作為實(shí)驗(yàn)載體，仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在確保系統(tǒng)穩(wěn)定的基礎(chǔ)上，能實(shí)現(xiàn)EMI的抑制。

發(fā)表于：1/25/2017

基于SPWM的逆變技術(shù)的研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

用傳統(tǒng)SPWM產(chǎn)生的修正正弦波逆變電源存在以下缺陷：輸出電壓中含有大量的諧波分量，帶負(fù)載能力較差，不能給感性負(fù)載供電等。為了解決以上問(wèn)題，提高逆變電源的帶負(fù)載能力，在單極性SPWM技術(shù)的基礎(chǔ)之上，設(shè)計(jì)了一種新型正弦逆變電源。通過(guò)精確控制開關(guān)管的導(dǎo)通關(guān)斷和適當(dāng)改變負(fù)載續(xù)流回路，實(shí)現(xiàn)零壓續(xù)流，使負(fù)載得到純度極高的正弦波電流。重點(diǎn)分析和論述了反壓續(xù)流和零壓續(xù)流的工作原理和過(guò)程，利用SABER軟件構(gòu)建系統(tǒng)主電路和控制電路模型并進(jìn)行仿真，得到了純正正弦波電流，克服了傳統(tǒng)SPWM的不足，使后續(xù)電器設(shè)備的使用壽命變長(zhǎng)。

發(fā)表于：1/25/2017

數(shù)字預(yù)失真技術(shù)在空間通信系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對(duì)空間通信中非恒定包絡(luò)調(diào)制信號(hào)的傳輸對(duì)功率放大器的高線性度和高效率的需求，提出了一種應(yīng)用于空間通信系統(tǒng)的數(shù)字預(yù)失真器方案?；贔PGA硬件平臺(tái)、結(jié)合Matlab軟件的仿真結(jié)果，采用最小二乘算法擬合出非線性功放歸一化輸入/輸出功率特性曲線的反函數(shù)實(shí)現(xiàn)的數(shù)字預(yù)失真器，使得非恒包絡(luò)調(diào)制信號(hào)經(jīng)非線性射頻功放后具有良好的線性特性。數(shù)字預(yù)失真器實(shí)現(xiàn)了60 MHz中頻輸出、最大碼率為1 Mb/s時(shí)，將預(yù)失真前EVM值為4.71%的SRRC-OQPSK調(diào)制信號(hào)變換為EVM值為9.09%的信號(hào)，經(jīng)非線性功放后調(diào)制信號(hào)的EVM值小于5%。

發(fā)表于：1/25/2017

基于FPGA+DDS的位同步時(shí)鐘恢復(fù)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

針對(duì)目前常用位同步時(shí)鐘恢復(fù)電路即超前-滯后型鎖相環(huán)和1位同步器兩種方法的不足之處，提出了一種使用DDS原理實(shí)現(xiàn)的快速時(shí)鐘恢復(fù)方案。該方案采用DDS技術(shù)作為高精度任意分頻單元，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合兩種方法的優(yōu)點(diǎn)，完成了位同步時(shí)鐘恢復(fù)的改進(jìn)設(shè)計(jì)。該方法適用頻率范圍寬，同步速度快，同步精度高，能夠有效地降低頻差的影響。給出了方案設(shè)計(jì)原理及實(shí)現(xiàn)方法，使用FPGA完成設(shè)計(jì)并對(duì)其性能做了分析及仿真、測(cè)試。

發(fā)表于：1/25/2017

基于噪聲消除技術(shù)的超寬帶低噪聲放大器設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

基于TSMC 0.18 μm工藝研究3 GHz～5 GHz CMOS超寬帶無(wú)線通信系統(tǒng)接收信號(hào)前端的低噪聲放大器設(shè)計(jì)。采用單端轉(zhuǎn)差分電路實(shí)現(xiàn)對(duì)低噪聲放大器噪聲消除的目的，利用串聯(lián)電感作為負(fù)載提供寬帶匹配。仿真結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的電路正向電壓增益S21為17.8 dB～19.6 dB，輸入、輸出端口反射系數(shù)均小于-11 dB，噪聲系數(shù)NF為2.02 dB～2.4 dB。在1.8 V供電電壓下電路功耗為12.5 mW。

發(fā)表于：1/25/2017

盲源分離算法在混合震動(dòng)信號(hào)分離中的應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][其他]

提出了一種基于z變換域有理傳遞函數(shù)F的時(shí)間延遲正定盲源分離算法，并提出將其應(yīng)用于人工勘探地震波時(shí)傳感器采集到的混合震動(dòng)信號(hào)的信噪分離及橫、縱波的分離。該算法既適用于分離以線性方式混合的信號(hào)，也適用于以非線性方式混合信號(hào)。時(shí)間延遲長(zhǎng)短的選擇依賴于有待處理的震動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的長(zhǎng)度。仿真結(jié)果表明，該算法能有效地對(duì)Matlab生成的人工模擬震動(dòng)波進(jìn)行信噪分離及橫、縱波的分離，為震動(dòng)信號(hào)數(shù)據(jù)的后期處理及分析提供有利依據(jù)。

發(fā)表于：1/24/2017

基于社交網(wǎng)絡(luò)的維修辦公后臺(tái)軟件的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)城市社區(qū)傳統(tǒng)維修服務(wù)效率低、人力耗費(fèi)大等缺點(diǎn)，提出了基于社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的維修辦公自動(dòng)化系統(tǒng)方案，并設(shè)計(jì)了該系統(tǒng)維修辦公后臺(tái)軟件。該軟件在Eclipse平臺(tái)上使用Java語(yǔ)言開發(fā)，并調(diào)用新浪微博開放的應(yīng)用接口，最終生成可執(zhí)行文件運(yùn)行在PC上，實(shí)現(xiàn)社區(qū)維修服務(wù)流程的實(shí)時(shí)處理和跟蹤，以滿足維修服務(wù)過(guò)程可控、可查詢、可追溯歷史數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)需求。測(cè)試結(jié)果表明，該軟件對(duì)于社區(qū)維修服務(wù)水平的提升十分有效。

發(fā)表于：1/24/2017

自修改代碼對(duì)QEMU翻譯效率的影響分析[嵌入式技術(shù)][其他]

自修改代碼是二進(jìn)制翻譯研究中的難點(diǎn)和影響翻譯效率的重要因素。眾多文獻(xiàn)介紹了自修改代碼對(duì)二進(jìn)制翻譯效率的影響，但均缺乏量化分析。針對(duì)上述問(wèn)題，利用QEMU作為實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，對(duì)自修改代碼和非自修改代碼進(jìn)行了大量的測(cè)試，量化地分析了自修改代碼對(duì)翻譯器的翻譯效率和翻譯塊數(shù)量的影響。研究結(jié)果表明，在QEMU翻譯器上，自修改代碼隨著自修改同比次數(shù)增長(zhǎng)，其執(zhí)行時(shí)間的增加速度平均是非自修改程序的5.82倍。平均每增加1次自修改，對(duì)應(yīng)在QEMU上的翻譯塊數(shù)量約增加10.51塊。

發(fā)表于：1/24/2017

基于EM-SMC的STBC-MC-CDMA信號(hào)盲檢測(cè)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)多徑衰落條件下的空時(shí)分組編碼多載波碼分多址（STBC-MC-CDMA）信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題，在分析信號(hào)模型的基礎(chǔ)上，提出了一種期望值最大化（EM）框架下基于序貫蒙特卡洛（SMC）的盲檢測(cè)算法。首先對(duì)接收的信號(hào)按用戶數(shù)進(jìn)行分解，然后估計(jì)各分信號(hào)的未知參量，并將結(jié)果反饋，進(jìn)行循環(huán)運(yùn)算，最后得到各用戶的信息序列。仿真結(jié)果表明，與其他算法相比，性能更加優(yōu)異，當(dāng)用戶數(shù)不超過(guò)10、擴(kuò)頻碼長(zhǎng)度G>16、信噪比大于6 dB時(shí)，恢復(fù)出的信息序列誤碼率低于10-2。

發(fā)表于：1/24/2017