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一種高效無(wú)感AC/DC開(kāi)關(guān)電源拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)[電源技術(shù)][其他]

提出一種高效率無(wú)電感的AC/DC開(kāi)關(guān)電源拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。通過(guò)對(duì)中間儲(chǔ)能電容放電電壓(放電時(shí)間)最終值的控制，實(shí)現(xiàn)對(duì)該儲(chǔ)能電容充電電壓(充電時(shí)間)的控制，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)AC周期內(nèi)的輸出端穩(wěn)壓恒流。在中間儲(chǔ)能電容充放電過(guò)程中，AC輸入能量通過(guò)中間儲(chǔ)能電容直接傳輸給負(fù)載端；同時(shí)中間儲(chǔ)能電容充電階段存儲(chǔ)的能量在中間儲(chǔ)能電容放電階段也全部傳輸給負(fù)載端，從而提高了AC能量傳輸效率，進(jìn)而提高了整個(gè)電路的效率。在中間儲(chǔ)能電容充放電過(guò)程中，AC輸入電壓的時(shí)間變化率決定中間儲(chǔ)能電容的充放電電流瞬時(shí)值，進(jìn)而決定了輸入電流瞬時(shí)值。

發(fā)表于：9/28/2020 9:19:00 AM

基于FPGA的通用光纖通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

光纖通信系統(tǒng)在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用日益廣泛，針對(duì)現(xiàn)有光纖通信系統(tǒng)通用性、靈活性不足等問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一套通用性強(qiáng)、結(jié)構(gòu)輕便的光纖通信系統(tǒng)。采用FPGA作為主控制器，通過(guò)USB3.0總線從上位機(jī)接收指令及數(shù)據(jù)，然后在光纖通信鏈路上完成數(shù)據(jù)發(fā)送與接收，并控制串化-解串器芯片和光電轉(zhuǎn)換模塊完成信號(hào)形式的轉(zhuǎn)換與傳遞。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)在1.6 Gb/s的有效速率下長(zhǎng)時(shí)間通信無(wú)誤碼出現(xiàn)，能夠正確可靠地執(zhí)行數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)。

發(fā)表于：9/25/2020 9:34:00 AM

一種氣體發(fā)動(dòng)機(jī)ECU下線檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][其他]

以一種氣體發(fā)動(dòng)機(jī)的ECU作為測(cè)試對(duì)象，基于STM32F103系列主控芯片設(shè)計(jì)了一種ECU下線檢測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)由上位機(jī)、測(cè)試板卡層、被測(cè)對(duì)象ECU三部分組成，可以實(shí)現(xiàn)ECU輸入所需的開(kāi)關(guān)量、模擬量、頻率量等檢測(cè)及ECU輸出量的檢測(cè)。檢測(cè)系統(tǒng)基于CAN通信網(wǎng)絡(luò)由PC上位機(jī)下發(fā)數(shù)據(jù)指令，測(cè)試板卡層執(zhí)行，可以完成ECU硬件及功能的檢測(cè)。實(shí)際應(yīng)用表明，所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)具有耗時(shí)短、效率高、工作穩(wěn)定、體積小等優(yōu)點(diǎn)。

發(fā)表于：9/25/2020 9:26:00 AM

基于FPGA的虛擬放射源系統(tǒng)[其他][其他]

核物理實(shí)驗(yàn)、放射醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域都離不開(kāi)放射源及其探測(cè)。利用DAC、FPGA以及直接數(shù)字合成技術(shù)構(gòu)建虛擬放射源系統(tǒng)，能夠靈活選擇放射源和探測(cè)器的種類，也能設(shè)置放射源與探測(cè)器的相對(duì)距離和角度。根據(jù)某種放射源的實(shí)驗(yàn)譜線按照一定的頻率發(fā)射幅度信號(hào)，通過(guò)網(wǎng)口傳輸進(jìn)入FPGA數(shù)字處理平臺(tái)。FPGA接收幅度信號(hào)并進(jìn)行處理，從而得到具有特定探測(cè)器特征的脈沖信號(hào)。采用14位數(shù)模轉(zhuǎn)換芯片LTC1667將FPGA得到的數(shù)字信號(hào)轉(zhuǎn)化為模擬信號(hào)。使用脈沖幅度分析儀對(duì)該脈沖信號(hào)進(jìn)行采集和分析，并通過(guò)相應(yīng)軟件獲得能譜。結(jié)果表明，虛擬化的放射源代替實(shí)物放射源和探測(cè)器不僅可以達(dá)到相似的效果，而且更加具有靈活性、方便性和安全性。

發(fā)表于：9/24/2020 11:35:00 AM

基于DSP的磨機(jī)物料監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[其他][工業(yè)自動(dòng)化]

為了解決球磨機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中的工作負(fù)荷監(jiān)測(cè)問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一款基于數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)的磨機(jī)物料監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)硬件主要由電源電路、磨音采集電路、信號(hào)處理電路和液晶(LCD)數(shù)據(jù)顯示電路組成。系統(tǒng)通過(guò)拾音器采集磨音信號(hào)，利用離散傅里葉變換(DFT)將磨音時(shí)域信號(hào)變換到頻域，根據(jù)Parseval定理計(jì)算磨音能量，最后通過(guò)多項(xiàng)式擬合的方式得出磨音能量與磨機(jī)物料的關(guān)系。系統(tǒng)在DSP中進(jìn)行磨音信號(hào)的實(shí)時(shí)處理，將處理的頻譜、聲音強(qiáng)度(分貝值)和物料比實(shí)時(shí)顯示在LCD觸摸屏上，以便監(jiān)控人員優(yōu)化生產(chǎn)工藝。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)可有效地監(jiān)測(cè)磨機(jī)工況，計(jì)算磨機(jī)的負(fù)荷比，在實(shí)際的球磨機(jī)作業(yè)中得到了應(yīng)用。

發(fā)表于：9/24/2020 8:55:00 AM

一種用于可編程序控制器的自動(dòng)化測(cè)試方法及實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)可編程序控制器測(cè)試過(guò)程中重復(fù)操作量大、人工手動(dòng)測(cè)試易引入誤操作等問(wèn)題，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種自動(dòng)化測(cè)試方法。該方法包括測(cè)試用例的批量自動(dòng)編譯、自動(dòng)執(zhí)行、自動(dòng)顯示和存儲(chǔ)測(cè)試結(jié)果以及自動(dòng)生成測(cè)試報(bào)表的過(guò)程，涵蓋基本功能測(cè)試以及壓力測(cè)試兩方面。經(jīng)實(shí)際驗(yàn)證，使用基于該方法實(shí)現(xiàn)的軟件進(jìn)行測(cè)試，提高了測(cè)試的準(zhǔn)確性及其效率。

發(fā)表于：9/23/2020 9:07:00 AM

運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)生成點(diǎn)云的密度調(diào)控方法[其他][其他]

針對(duì)序列圖像生成點(diǎn)云與激光掃描點(diǎn)云密度不一致問(wèn)題，提出了一種基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)生成點(diǎn)云的密度調(diào)控方法。該方法首先比較序列圖像生成的點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云的密度以確定密度增大減小方向；其次提取圖像特征點(diǎn)，根據(jù)圖像特征點(diǎn)與對(duì)應(yīng)生成點(diǎn)云的空間映射關(guān)系設(shè)定單元格大小，對(duì)圖像特征點(diǎn)區(qū)域均勻網(wǎng)格劃分，以距各單元格中心距離最近的特征點(diǎn)來(lái)表示其所屬單元格中的所有點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)密度減小，最小二乘擬合插值各單元格中的特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)密度增大；然后采用KLT特征點(diǎn)跟蹤算法得到匹配點(diǎn)；最后根據(jù)匹配點(diǎn)對(duì)生成圖像點(diǎn)云。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法通過(guò)調(diào)整單元格大小或插值步長(zhǎng)來(lái)控制圖像生成點(diǎn)云密度，并取得了較好的調(diào)控效果。

發(fā)表于：9/23/2020 8:50:00 AM

基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻病害識(shí)別算法研究[其他][其他]

結(jié)合圖像處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)水稻的3種最常見(jiàn)病害(即稻瘟病、白葉枯病和細(xì)菌性條斑病)進(jìn)行識(shí)別和分類。首先，分割出水稻病害圖像中的病斑部分并建立圖像集，然后針對(duì)病理外在表現(xiàn)提取和優(yōu)化病斑特征。接著，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)根據(jù)優(yōu)化后的特征來(lái)識(shí)別不同種類的水稻病害。最后，利用模擬退火算法結(jié)合自適應(yīng)遺傳算法，為BP算法選擇合適的初始參數(shù)，以尋求最優(yōu)解，改進(jìn)分類模型。結(jié)果表明，改進(jìn)后的NAGSA-BP算法具有較高的水稻病害識(shí)別準(zhǔn)確率，具有可行性，且與傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法相比更加準(zhǔn)確和高效。

發(fā)表于：9/22/2020 9:52:00 AM

基于RFID和區(qū)塊鏈的預(yù)制構(gòu)件管理系統(tǒng)[其他][其他]

針對(duì)預(yù)制構(gòu)件從生產(chǎn)、運(yùn)輸?shù)绞┕み^(guò)程中數(shù)據(jù)割裂和易被篡改等問(wèn)題，提出一種基于RFID和區(qū)塊鏈的預(yù)制構(gòu)件管理系統(tǒng)。首先，對(duì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路和系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)介紹；其次，結(jié)合生產(chǎn)、運(yùn)輸和施工的業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)App，并分析數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢的實(shí)現(xiàn)思路；最后，實(shí)現(xiàn)了管理系統(tǒng)并進(jìn)行測(cè)試部署。該系統(tǒng)利用RFID技術(shù)為每個(gè)構(gòu)件進(jìn)行唯一標(biāo)識(shí)，并將App采集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈中。利用區(qū)塊鏈的去中心化、不可篡改等特點(diǎn)，為管理者提供真實(shí)可信的溯源數(shù)據(jù)，進(jìn)而提高施工效率。

發(fā)表于：9/22/2020 9:43:00 AM

基于FPGA的低資源極化碼SC譯碼架構(gòu)研究與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中對(duì)資源消耗及成本敏感的應(yīng)用場(chǎng)景，研究并提出了一種基于FPGA的低資源極化碼連續(xù)刪除(Successive Cancellation，SC)譯碼架構(gòu)。該譯碼架構(gòu)采用同級(jí)計(jì)算單元串行運(yùn)算，不同級(jí)計(jì)算單元并行運(yùn)算，不同組譯碼數(shù)據(jù)并行處理的方式，通過(guò)減少計(jì)算單元(Processing Element，PE)個(gè)數(shù)、復(fù)用寄存器存儲(chǔ)資源提升硬件資源利用率，復(fù)用譯碼延遲提升吞吐率。通過(guò)Xilinx xc7vx330t綜合結(jié)果分析，該譯碼架構(gòu)在碼長(zhǎng)為N=128時(shí)譯碼最高時(shí)鐘頻率為220.444 MHz，吞吐率為89.86 Mb/s，與樹(shù)型SC譯碼架構(gòu)相比，計(jì)算單元利用率提升了14.67倍，在主要硬件資源指標(biāo)查找表(Look-Up-Table，LUT)和觸發(fā)器(Filp-Flop，F(xiàn)F)上分別節(jié)省了74.22%和62.1%。

發(fā)表于：9/21/2020 9:06:00 AM