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速變參數(shù)預(yù)處理裝置[其他][其他]

針對遙測系統(tǒng)上測量參數(shù)多、耗時(shí)長以及傳輸質(zhì)量要求高的問題，將采集數(shù)據(jù)由時(shí)域轉(zhuǎn)換到頻域，大大壓縮了數(shù)據(jù)傳輸量，節(jié)省了傳輸時(shí)間，提高了飛行器的數(shù)據(jù)傳輸效率。基于系統(tǒng)電路，分析了CAN_FD總線接口、DSP和FPGA通信接口及供電接口的設(shè)計(jì)。速變參數(shù)預(yù)處理裝置可處理振動(dòng)、沖擊和噪聲信號(hào)，三者基于同一硬件平臺(tái)而運(yùn)用不同算法，當(dāng)采集數(shù)據(jù)量達(dá)到要求時(shí)，F(xiàn)PGA產(chǎn)生中斷并由DSP進(jìn)行處理，DSP處理后的結(jié)果發(fā)送給FPGA，再轉(zhuǎn)發(fā)至接收設(shè)備。實(shí)驗(yàn)中通過模擬測試環(huán)境完成系統(tǒng)驗(yàn)證，實(shí)踐證明，速變參數(shù)預(yù)處理裝置的誤差在5%以下，且無丟幀現(xiàn)象，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：9/19/2022 11:37:00 AM

LDO器件噪聲特性分析及輸出噪聲測試方法研究[其他][其他]

隨著國產(chǎn)LDO器件在裝備中的大量使用，為保障元器件應(yīng)用可靠性，需針對LDO輸出噪聲指標(biāo)測試方法進(jìn)行研究。結(jié)合實(shí)際驗(yàn)證工作，基于TCAD仿真，分析LDO器件噪聲的主要來源模塊，包括基準(zhǔn)電路、誤差放大器和反饋電阻網(wǎng)絡(luò)。采用低噪聲鎳氫電池組作為偏置源進(jìn)行供電，并在測試電路中加入濾波電容和耦合電容，可有效降低測試系統(tǒng)本底噪聲對噪聲測試結(jié)果的影響。搭建輸出應(yīng)用驗(yàn)證測試平臺(tái)，驗(yàn)證可有效測試LDO的輸出噪聲，提升LDO參數(shù)測試技術(shù)及性能可靠性保障能力。

發(fā)表于：9/19/2022 11:30:00 AM

高集成度多標(biāo)記光刻版版圖的快速處理技術(shù)[其他][其他]

介紹了一種高集成度多標(biāo)記光刻版版圖的快速處理技術(shù)。其中包括以下四個(gè)模塊： chip芯片排布模塊、標(biāo)記排布模塊、芯粒數(shù)統(tǒng)計(jì)模塊和自動(dòng)版號(hào)模塊。在版圖編輯工具L-edit中使用這些模塊可以大幅提升微光刻中的高集成度多標(biāo)記光刻版版圖的排布效率并提高準(zhǔn)確度，從而有效縮短掩膜版的生產(chǎn)周期。

發(fā)表于：9/19/2022 11:24:00 AM

一種改進(jìn)型高速1553B總線發(fā)送器斜率控制電路[其他][其他]

傳統(tǒng)的1553B總線通信速率為1 Mb/s，難以滿足目前電子設(shè)備對通信總線高速率的要求。設(shè)計(jì)了一種新型的發(fā)送器斜率控制電路，并應(yīng)用于高速1553B總線發(fā)送器芯片，提升了發(fā)送器的速率，改善了總線波形質(zhì)量。測試表明，采用本文設(shè)計(jì)的改進(jìn)型1553B總線發(fā)送器，通信速率最高可達(dá)4 Mb/s，達(dá)到現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)速率的4倍，性能提升效果顯著。

發(fā)表于：9/19/2022 11:20:00 AM

一種基于MCU芯片的FPGA原型驗(yàn)證平臺(tái)設(shè)計(jì)[其他][其他]

為了縮短MCU芯片開發(fā)周期，提出了一種基于MCU芯片F(xiàn)PGA原型驗(yàn)證平臺(tái)設(shè)計(jì)。該設(shè)計(jì)是將傳統(tǒng)FPGA原型驗(yàn)證過程中使用FPGA的RAM原型替換程序存儲(chǔ)單元，改為使用FPGA雙端口RAM替換。其中一個(gè)端口控制按照傳統(tǒng)的接入方法,另一端口控制信號(hào)接到專門的控制邏輯上，獨(dú)立控制，而且不影響原MCU芯片功能。該方法不僅節(jié)省多次FPGA綜合實(shí)現(xiàn)的時(shí)間,而且可以靈活實(shí)時(shí)監(jiān)測RAM，方便查錯(cuò)。同時(shí)該方法具有通用性，可移植到類似的SoC系統(tǒng)架構(gòu)FPGA原型驗(yàn)證系統(tǒng)中去。

發(fā)表于：9/19/2022 11:15:00 AM

基于邊緣計(jì)算的局部放電模式識(shí)別[其他][其他]

局部放電是設(shè)備處于高電場強(qiáng)下，由于電場分布不均而導(dǎo)致的絕緣介質(zhì)放電現(xiàn)象，設(shè)備產(chǎn)生局部放電對于絕緣層的危害很大，迅速檢測識(shí)別設(shè)備的放電類型是工業(yè)正常運(yùn)作的保障。針對電氣設(shè)備局部放電類型識(shí)別問題，考慮到電氣設(shè)備監(jiān)測系統(tǒng)在診斷識(shí)別方面的時(shí)效性及精度，提出了基于邊緣計(jì)算的局部放電模式識(shí)別方法，利用邊緣計(jì)算架構(gòu)的優(yōu)勢，基于云層訓(xùn)練、邊緣推理思路，將復(fù)雜的識(shí)別算法訓(xùn)練優(yōu)化過程部署在云層，將計(jì)算量大的識(shí)別算法卸載到邊緣層，而計(jì)算量小的特征提取保留在終端設(shè)備層處理。通過構(gòu)造局部放電相位分布譜圖提取局部放電的統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)，采用粒子群優(yōu)化算法對廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行優(yōu)化，最后將統(tǒng)計(jì)特征參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入量，對放電類型進(jìn)行識(shí)別。結(jié)果表明，所提模式識(shí)別方法識(shí)別準(zhǔn)確率高，識(shí)別效率高。

發(fā)表于：9/19/2022 11:11:00 AM

融合用戶行為和評論文本的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦[其他][其他]

現(xiàn)有的基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推薦算法能夠利用圖結(jié)構(gòu)信息使得推薦效果得到較好的提升，但主要的圖結(jié)構(gòu)都是圍繞著用戶和項(xiàng)目的一種交互，卻忽略了用戶的多種行為，如點(diǎn)擊、收藏、分享、加入購物車等都表達(dá)著用戶不同的語義；又如評論信息，可能影響著該類型物品的下一次購買意圖。為此提出一種基于用戶行為和評論信息的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦算法，算法通過圖卷積網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)用戶行為的強(qiáng)度及語義，再利用評論文本圖表示學(xué)習(xí)評論中用戶和商品的偏好，最后進(jìn)行融合提升推薦效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法對于推薦效果有一定的提升。

發(fā)表于：9/19/2022 11:07:00 AM

基于XGBoost與LightGBM集成的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測模型[其他][汽車電子]

隨著電動(dòng)汽車規(guī)?；l(fā)展，充電站負(fù)荷對電網(wǎng)造成一定影響，為保障電網(wǎng)平穩(wěn)運(yùn)行，提出一種基于極端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting，XGBoost)與輕量級梯度提升機(jī)(Light Gradient Boosting Machine，LightGBM)融合的電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測模型。該方法運(yùn)用Stacking集成學(xué)習(xí)的策略：首先根據(jù)時(shí)間特征與歷史負(fù)荷數(shù)據(jù)采用XGBoost與LightGBM算法構(gòu)建負(fù)荷預(yù)測的基學(xué)習(xí)器，然后采用嶺回歸(Ridge Regression，RR)算法將基學(xué)習(xí)器的輸出結(jié)果進(jìn)行融合之后輸出負(fù)荷預(yù)測值。為了對比多種不同的負(fù)荷預(yù)測模型，采用上海市嘉定區(qū)的充電站訂單數(shù)據(jù)進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果表明，該方法所構(gòu)建的負(fù)荷預(yù)測模型相比單一算法模型具有更高的預(yù)測準(zhǔn)確度，對電網(wǎng)平穩(wěn)運(yùn)行有一定理論及實(shí)用價(jià)值。

發(fā)表于：9/19/2022 10:58:00 AM

中央處理器安全測試與自修復(fù)技術(shù)研究[其他][其他]

中央處理器在工業(yè)控制領(lǐng)域起到重要作用，其正常工作是工業(yè)控制中的重要穩(wěn)定運(yùn)行保障。主要研究中央處理器的安全測試與自修復(fù)相關(guān)技術(shù)。從故障注入到故障測試再到自修復(fù)，對相關(guān)安全技術(shù)作了比較介紹與分類總結(jié)，包括硬軟件的故障注入技術(shù)、掃描鏈、內(nèi)建自測試、TSV等故障測試方法，以及以替代修復(fù)和容錯(cuò)自修復(fù)技術(shù)。最后提出中央處理器安全協(xié)同模型，對各個(gè)技術(shù)的基本原理和創(chuàng)新點(diǎn)做出歸納總結(jié)，為未來中央處理器的故障處理技術(shù)發(fā)展提供安全設(shè)計(jì)全參考，在保證安全和性能的同時(shí)降低成本和能耗，助力工控設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行。

發(fā)表于：9/19/2022 10:53:00 AM

《2022芯片與科學(xué)法》對我國集成電路產(chǎn)業(yè)的影響和建議[其他][其他]

集成電路是關(guān)系國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ)性、先導(dǎo)性和戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。當(dāng)前，國際環(huán)境日趨復(fù)雜，百年變局和世紀(jì)疫情相互交織，中美之間持續(xù)升級的大國博弈和不斷深化的利益脫鉤對全球集成電路產(chǎn)業(yè)鏈格局產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。近日美國出臺(tái)《2022芯片與科學(xué)法》并聯(lián)手日本、韓國等組建“四方芯片聯(lián)盟”，構(gòu)建“圍堵”中國的“統(tǒng)一戰(zhàn)線”，試圖將中國集成電路產(chǎn)業(yè)孤立在全球供應(yīng)鏈體系之外。通過梳理美國在科技立法上的歷史沿革和主要特點(diǎn)，以及《2022芯片與科學(xué)法》在集成電路領(lǐng)域的最新戰(zhàn)略部署，對由此帶來的全球集成電路產(chǎn)業(yè)格局新變化以及對我國的影響進(jìn)行研判，并提出相關(guān)發(fā)展建議。

發(fā)表于：9/19/2022 10:49:00 AM