電動汽車動力系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

本文在現(xiàn)有電動汽車動力控制方法基礎(chǔ)上,設(shè)計并實現(xiàn)了一種電助力轉(zhuǎn)向與雙后輪獨立驅(qū)動相結(jié)合的模型電動車運動控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)將電助力轉(zhuǎn)向與雙后輪輪轂電機(jī)驅(qū)動結(jié)合,省略了傳統(tǒng)的離合器、變速器、主減速器及差速器等部件,大大簡化了整車結(jié)構(gòu)大大提高了電動汽車電氣化程度和可控制程度,充分發(fā)揮了電動汽車高度電機(jī)一體化的優(yōu)勢。文中具體給出了系統(tǒng)各關(guān)鍵子系統(tǒng)的設(shè)計和控制方法,并通過臺架實驗證明了設(shè)計的有效性?！?/a>

基于單片機(jī)的霍爾傳感器信號檢測分析儀的設(shè)計[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

無刷直流電機(jī)（BLDC） 應(yīng)用中，常采用霍爾傳感器來檢測電機(jī)轉(zhuǎn)子的實際位置，給電子換向提供依據(jù)。 然而，由于制造工藝的限制，霍爾傳感器的安裝有可能會產(chǎn)生物理位置偏差，從而造成電子換向的時間發(fā)生偏差，影響電機(jī)的轉(zhuǎn)速和平穩(wěn)度。 為了能檢測出這個制造工藝上的缺陷，在工業(yè)上采用了專用的電機(jī)檢測設(shè)備，然而這些設(shè)備結(jié)構(gòu)復(fù)雜、體積龐大、價格昂貴。 本文基于虛擬儀器架構(gòu)的設(shè)計思想，設(shè)計了一個低成本的邏輯信號檢測分析儀來檢測電機(jī)霍爾傳感器信號。

發(fā)表于：5/19/2016

STM8 MCKIT1.0 BLDC無感控制中的采集實現(xiàn)分析[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

ST寫的STM8電機(jī)庫中，可以用無感方式驅(qū)動BLDC。STM8芯片只有一個AD轉(zhuǎn)換器，而且是8位機(jī)。庫中要對反 電勢采集，比較處理，還要進(jìn)行母線電壓，母線電流、散熱片溫度、電位器等模擬信號進(jìn)行采集、運算和處理。

發(fā)表于：5/19/2016

基于單片機(jī)的起步意圖仿真設(shè)計與電路實現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

針對汽車起步過程中駕駛員起步意圖的不同，基于油門開度和油門變化率的模糊控制仿真，利用單圈滑動變阻器模擬油門機(jī)構(gòu)設(shè)計電路，并且使用單片機(jī)實現(xiàn)。給出了油門開度、油門變化率以及核心算法的設(shè)計及軟件運行流程圖。通過在單片機(jī)平臺上實現(xiàn)，表明這種方法能夠很好地表達(dá)駕駛員的起步意圖。

發(fā)表于：5/18/2016

利用OCI封裝類實現(xiàn)Oracle與國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫間的應(yīng)用程序移植[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

利用國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫（達(dá)夢和神通）與Oracle數(shù)據(jù)庫訪問接口OCI的兼容性，設(shè)計了OCI訪問接口封裝類，以VC++為平臺實現(xiàn)了應(yīng)用程序由Oracle向國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的移植。對移植后的查詢性能進(jìn)行了比較，結(jié)果表明，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)查詢性能優(yōu)于Oracle，作為國家自主知識產(chǎn)權(quán)，國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫在安全性和后續(xù)服務(wù)上比Oracle更有優(yōu)勢，對于建立我國自主可控的信息產(chǎn)業(yè)體系有一定借鑒意義。

發(fā)表于：5/18/2016

基于C5.0決策樹算法的考試結(jié)果預(yù)測研究[嵌入式技術(shù)][其他]

隨著終身學(xué)習(xí)體系的逐步構(gòu)建，基于互聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程學(xué)習(xí)模式應(yīng)用不斷普及，各種網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺也不斷累積大量的學(xué)員學(xué)習(xí)和考試方面的數(shù)據(jù)。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以充分挖掘網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)平臺存量數(shù)據(jù)的價值?；贑5.0決策樹算法，采用軟件工具對研究數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)了影響考試結(jié)果的諸多因素及其重要性，可以針對如何改善學(xué)習(xí)方法、提升學(xué)習(xí)效果、改善平臺的服務(wù)模式等提出很好的改進(jìn)建議。

發(fā)表于：5/18/2016

RSSI泰勒級數(shù)修正在移動節(jié)點定位中的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

傳統(tǒng)無線傳感網(wǎng)絡(luò)定位算法沒有考慮節(jié)點移動問題，采用多次測量、推算節(jié)點運動軌跡方式估算節(jié)點位置，定位偏差偏大。針對節(jié)點移動會對周圍信號產(chǎn)生波動和多普勒頻移，提出一種基于移動節(jié)點信號衰減漸變模型，利用極大似然估計算法思想將移動節(jié)點對周圍RSSI指紋參量影響轉(zhuǎn)變?yōu)楦怕适录?，并通過泰勒級數(shù)修正漸變模型。仿真實驗證明，新算法既可以減少對移動節(jié)點定位偏差，又可以有效彌補RSSI易受環(huán)境干擾的不足。

發(fā)表于：5/18/2016

基于MapReduce改進(jìn)蟻群算法的Web服務(wù)組合優(yōu)化[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

對于Web服務(wù)組合優(yōu)化的問題，蟻群算法的求解主要是串行進(jìn)行，收斂時間長，容易收斂于非最優(yōu)解。在云計算環(huán)境中，將蟻群算法并行化，可對Web服務(wù)組合優(yōu)化問題進(jìn)行分布式并行求解。根據(jù)多目標(biāo)優(yōu)化模型給出基于多信息素的蟻群算法，使用MapReduce并行編程框架對蟻群算法中最耗時的部分——螞蟻獨立求解的過程并行化，給出了使用MapReduce改進(jìn)的基于多信息素的蟻群優(yōu)化算法，有效地對Web服務(wù)組合進(jìn)行全局優(yōu)化，彌補傳統(tǒng)的蟻群算法求解過程的缺點。

發(fā)表于：5/18/2016

基于TMS320C6657的嵌入式Web視頻服務(wù)器設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

提出了基于TMS320C6657的嵌入式Web視頻服務(wù)器設(shè)計方案。設(shè)計利用CGI接口實現(xiàn)瀏覽器端與服務(wù)器端的數(shù)據(jù)交互以及底層硬件的控制，采用H.264視頻編碼壓縮視頻，采用RTP/RTCP協(xié)議實現(xiàn)實時視頻傳輸。實驗證明，基于TMS320C6657的嵌入式Web服務(wù)器性能可靠。

發(fā)表于：5/18/2016

基于MCU實現(xiàn)CPU卡讀寫驅(qū)動接口的設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

提出了一種CPU卡低層讀寫驅(qū)動接口的設(shè)計方案，該方案采用MCU的通用I/O引腳直接驅(qū)動CPU卡的方式實現(xiàn)。首先分析了CPU卡的接口特性及傳輸協(xié)議，介紹了方案設(shè)計時對MCU選型的注意事項和ESAM安全模塊的功能及作用；接著基于Microchip公司的PIC16LF1946芯片，完成了方案中硬件接口設(shè)計和軟件接口函數(shù)設(shè)計；最后對方案中給出的設(shè)計進(jìn)行實現(xiàn)和接口驗證測試。測試結(jié)果表明，該設(shè)計方案符合ISO7816標(biāo)準(zhǔn)的要求，能高效實現(xiàn)CPU卡的讀寫。

發(fā)表于：5/18/2016

高性能移相全橋變換器的設(shè)計與實現(xiàn)[電源技術(shù)][汽車電子]

為提高移相全橋變換器在中大功率應(yīng)用場合的總體性能，提出了采用倍流整流電路、飽和諧振電感、增加隔直電容和二極管鉗位電路的方法來實現(xiàn)移相全橋變換器的小型化、高效化、高可靠等，并綜合考慮各因素的相互影響，對主電路參數(shù)進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計。研制了一臺24 V/600 W，50 kHz的樣機(jī)，實驗驗證了其在20%及以上負(fù)載范圍內(nèi)能實現(xiàn)軟開關(guān)，輸出電壓紋波低于0.5%，20%負(fù)載時效率達(dá)80%，60%及以上負(fù)載時效率達(dá)90%以上，證明了該設(shè)計方法的可行性。

發(fā)表于：5/18/2016

一種無線電能傳輸變頻器的設(shè)計與應(yīng)用[電源技術(shù)][汽車電子]

無線電能傳輸是全新的能量傳輸方式，針對無線電能傳輸?shù)母哳l能量變換問題，設(shè)計了以ATmega64單片機(jī)為核心的高頻變頻器。首先，結(jié)合無線電能的傳輸特點，設(shè)計了主電路，驅(qū)動電路、采樣電路、保護(hù)電路等控制電路；然后，基于PWM控制技術(shù)，提出了瞬時輸出電壓外環(huán)和電容電流內(nèi)環(huán)的雙閉環(huán)控制策略，并仿真驗證了該策略的正確性；最后，通過開發(fā)的樣機(jī)證實了該變頻器的有效性。所開發(fā)的變頻器包含了無線電能傳輸?shù)暮诵募夹g(shù)，具有穩(wěn)定性好、損耗小、可靠性高等優(yōu)點。

發(fā)表于：5/18/2016

基于指紋和聲紋的身份認(rèn)證技術(shù)研究[嵌入式技術(shù)][信息安全]

基于生物特征識別的身份認(rèn)證技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于多個領(lǐng)域，然而單一的生物特征有各自的優(yōu)缺點，為了提高身份認(rèn)證的安全性和魯棒性,對多生物特征進(jìn)行融合便成為了身份認(rèn)證技術(shù)新的研究方向。將指紋識別和聲紋識別通過加權(quán)融合的方法在匹配層進(jìn)行融合，實驗結(jié)果表明，融合系統(tǒng)的等錯誤率（EER）比指紋識別和聲紋識別提高了0.3%~0.4%，證明了融合系統(tǒng)識別率有所提高。

發(fā)表于：5/17/2016

鋼化玻璃缺陷實時檢測系統(tǒng)的研究[顯示光電][通信網(wǎng)絡(luò)]

提出了一種基于圖像處理的玻璃缺陷實時檢測系統(tǒng)。闡述了系統(tǒng)的基本原理和結(jié)構(gòu)，著重研究了系統(tǒng)的核心技術(shù)：中值濾波、圖像分割、邊緣檢測、缺陷定位、參數(shù)計算與缺陷識別。實驗結(jié)果表明，該系統(tǒng)的檢測識別率高，達(dá)到95%;速度快，處理周期約350 ms;抗干擾能力強，基本能夠?qū)崿F(xiàn)鋼化玻璃缺陷的在線檢測要求。

發(fā)表于：5/17/2016

一種基于HOG與LSS融合的行人檢測算法[嵌入式技術(shù)][其他]

針對傳統(tǒng)HOG特征的行人檢測方法中因遮擋及復(fù)雜環(huán)境存在較高漏檢誤檢情況，建立了一種基于HOG和局部自相似（LSS）特征融合的行人檢測算法。利用LSS反映圖像內(nèi)在幾何布局和形狀屬性的特性，用主成分分析(PCA)將HOG和LSS兩類特征在實數(shù)域降維，再將兩種特征組合成新特征，結(jié)合線性SVM分類器進(jìn)行行人檢測。實驗采用INRIA數(shù)據(jù)庫和Daimler數(shù)據(jù)庫作為訓(xùn)練集訓(xùn)練SVM，用730幅監(jiān)控視頻幀圖片作測試集，將該方法與基于傳統(tǒng)HOG特征的行人檢測方法做對比，結(jié)果表明該方法平均漏檢誤檢率降低16%，檢測效果優(yōu)于基于傳統(tǒng)HOG特征的行人檢測方法。

發(fā)表于：5/17/2016