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無線二層傳送技術(shù)在電力通信中的研究和應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

提出了一種以基于無線VPDN的方案，可利用二層隧道技術(shù)為客戶構(gòu)建與公眾互聯(lián)網(wǎng)隔離的虛擬專網(wǎng)，用戶可使用移動終端通過無線寬帶VPDN網(wǎng)絡(luò)安全訪問客戶網(wǎng)絡(luò)或應(yīng)用系統(tǒng)，該方案已成功應(yīng)用于北京電力公司等單位，實際應(yīng)用情況表明該方案不僅能夠滿足移動辦公、移動數(shù)據(jù)采集、無線數(shù)據(jù)傳輸?shù)刃枨?，而且能夠提供?shù)據(jù)安全和性能穩(wěn)定的保障。

發(fā)表于：11/13/2019 1:17:00 PM

一種基于三維設(shè)計的變電站一次電纜敷設(shè)優(yōu)化方案研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

電力電纜作為城市中心全戶內(nèi)變電站最重要的電能傳輸介質(zhì)，是影響變電站安全性、可靠性、靈活性和經(jīng)濟性的重要因素，研究變電站電纜敷設(shè)方案是研究變電站建設(shè)技術(shù)經(jīng)濟方案重要的組成部分。針對實現(xiàn)變電站電纜敷設(shè)技術(shù)經(jīng)濟最佳方案的目標，通過對全站電纜量進行梳理統(tǒng)計，結(jié)合平面布置對電纜敷設(shè)路徑進行優(yōu)化，利用三維軟件，對各間隔配電裝置電纜敷設(shè)建立模型，進行全站一次電纜敷設(shè)三維可視化模擬，精確設(shè)計電纜敷設(shè)路徑，校驗碰撞，模擬施工作業(yè)面，優(yōu)化電纜敷設(shè)路徑和設(shè)施，并結(jié)合規(guī)劃要求對電纜出站方式進行優(yōu)化。最終形成電纜連接順暢、建設(shè)和運行安全、擴建便利、經(jīng)濟節(jié)約的電纜敷設(shè)優(yōu)化設(shè)計方案,可節(jié)約站內(nèi)電纜敷設(shè)投資約30%。

發(fā)表于：11/12/2019 9:58:00 AM

一款應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)芯片的皮安級CMOS電壓基準源[電源技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計了一種應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)芯片的極低功耗電壓基準源。由于漏致勢壘降低(Drain-Induced Barrier Lowering，DIBL)效應(yīng)，柵致漏極泄漏(Gate-Induced Drain Leakage，GIDL)效應(yīng)及柵-漏電容饋通效應(yīng)的影響，傳統(tǒng)的基于MOS管漏電流的皮安級電壓基準源雖然可以實現(xiàn)較低的溫度系數(shù)，但是線性調(diào)整率及電源抑制比(Power Supply Rejection Ratio，PSRR)過低，大大限制了其在具有高電源噪聲的物聯(lián)網(wǎng)芯片中的應(yīng)用。在傳統(tǒng)的雙MOS管電壓基準源基礎(chǔ)上，基于0.18 μm CMOS工藝，設(shè)計了一種新型的自穩(wěn)壓五MOS管電壓基準源。Spectre仿真結(jié)果顯示，0~120 ℃范圍內(nèi)，該自穩(wěn)壓五MOS管電壓基準源的平均溫度系數(shù)為39.2 ppm/℃；電源電壓1.0~2.0 V范圍內(nèi)，該電壓基準源的線性調(diào)整率為33.4 ppm/V；負載電容3 pF情況下，該電壓基準的PSRR性能為-9 dB@0.01 Hz及-62 dB@100 Hz。另外，在該0.18 μm CMOS工藝下，該電壓基準的電流消耗僅為59 pA@27 ℃，版圖面積僅為5 400 μm2。

發(fā)表于：11/12/2019 9:38:00 AM

一種新型的12位SAR ADC設(shè)計[模擬設(shè)計][醫(yī)療電子]

設(shè)計了一種12位精度，200 kS/s采樣率的逐次逼近型模數(shù)轉(zhuǎn)換器(SAR ADC)。針對傳統(tǒng)的電容開關(guān)切換算法的大電容面積和高功耗，采用一種新型的電容開關(guān)切換算法，提高了轉(zhuǎn)換精度，降低了功耗。此外，比較器電路采用一種全差分動態(tài)比較器和靜態(tài)預(yù)放大比較器分時工作的方法，進一步降低了功耗?；赥SMC 0.18 μm CMOS工藝，對電路進行了設(shè)計和仿真。仿真結(jié)果表明，在采樣率為200 kS/s時，信號噪聲失真比(SNDR)為70.94 dB，有效位數(shù)(ENOB)為11.49位，功耗為22 μW，優(yōu)值系數(shù)(FOM)為38.2 fJ/(Conversion·step)。

發(fā)表于：11/12/2019 9:15:00 AM

基于動態(tài)隨機均衡的電流舵數(shù)模轉(zhuǎn)換器設(shè)計[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

在寬帶通信、高速視頻傳輸?shù)阮I(lǐng)域中，由于受到時鐘抖動、隨機噪聲等非理想因素的影響，電流舵數(shù)模轉(zhuǎn)換器的動態(tài)性能受到極大限制。針對該問題，提出一種動態(tài)隨機均衡的電流源選擇算法。其核心思想是基于“數(shù)據(jù)比對的方向性及方位隨機均衡選擇”，在維持低開關(guān)活動性的同時，將誤差進行隨機均衡，轉(zhuǎn)換為白噪聲，提高數(shù)模轉(zhuǎn)換器的輸出動態(tài)范圍。14 bit/400 MHz數(shù)模轉(zhuǎn)換器采用SMIC 0.18 μm CMOS工藝進行流片驗證。測試結(jié)果表明，在電源電壓1.8 V、時鐘頻率400 MHz時，無雜散動態(tài)范圍達到90.1 dB，平均功耗為86 mW。

發(fā)表于：11/11/2019 2:57:00 PM

供應(yīng)商產(chǎn)能及運營風險模型研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

近年隨著國內(nèi)經(jīng)濟形勢趨緩，部分企業(yè)因為聯(lián)保、資金鏈斷裂陷入資金風險等使得公司物資供應(yīng)的履約風險和資金風險不斷增加，部分供應(yīng)商的部分行為已經(jīng)出現(xiàn)異常。為了對可能存在供應(yīng)風險的供應(yīng)商提前識別，本文使用綜合評價和小波分析相結(jié)合的方法，分別從供應(yīng)商的歷史供貨情況和供應(yīng)商用電情況兩個角度對供應(yīng)商進行分析，其中供應(yīng)商的歷史供貨數(shù)據(jù)包含：供應(yīng)商平均送貨延遲次數(shù)、供應(yīng)商供貨差量、供應(yīng)商歷年供貨體量變化等三個維度。提前定位存在潛在運營風險的供應(yīng)商，實現(xiàn)供應(yīng)商產(chǎn)能異動的預(yù)判，從而有針對性地對高風險供應(yīng)商進行核實與監(jiān)督。達到事前預(yù)警：在招標環(huán)節(jié)，為評標人員提供供應(yīng)商產(chǎn)能評估依據(jù)。事中監(jiān)測：實時分析供應(yīng)商產(chǎn)能情況，定位潛在產(chǎn)能不足供應(yīng)商的目的。

發(fā)表于：11/11/2019 2:47:00 PM

應(yīng)用于無濾波級D類音頻功放的新型死區(qū)時間控制系統(tǒng)[模擬設(shè)計][消費電子]

設(shè)計實現(xiàn)了一種可集成于無濾波級D類音頻功率放大器內(nèi)部的新型死區(qū)時間控制系統(tǒng)，通過全新的死區(qū)控制系統(tǒng)以及輔助功率管柵級電壓分段式驅(qū)動電路的采用，有效改善了功放的總諧波失真。采用0.35 μm CMOS 工藝實現(xiàn)了集成這種新型死區(qū)時間控制系統(tǒng)的2.1 W單聲道無濾波級全差分D類音頻功放。在3.0 V～5.5 V電源電壓范圍、增益設(shè)置為單位增益、8 Ω喇叭負載下，輸出功率1 W時，該D類音頻功的總諧波失真(THD+N)為0.03%。

發(fā)表于：11/11/2019 7:12:00 AM

基于密碼邏輯陣列的分組密碼高能效映射方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

分組密碼是應(yīng)用最為廣泛的密碼體制之一，密碼邏輯陣列實現(xiàn)分組密碼算法的方式兼具靈活度和高性能?；陧椖拷M設(shè)計的密碼邏輯陣列結(jié)構(gòu)，分析分組密碼的基本特征，在此基礎(chǔ)上提出了分組密碼在陣列上高能效映射的模型和基本原則，減少了映射消耗的計算資源和互連資源，通過循環(huán)并行映射方式加速密碼處理，論述了典型分組密碼算法的映射方法。在陣列芯片上對映射結(jié)果進行實測分析，其AES算法處理能效為9.54 Mbps/mW，相較于其他密碼處理結(jié)構(gòu)有著明顯能效優(yōu)勢，結(jié)果表明本文提出的映射方法在分組密碼處理上具有較好的能效特性。

發(fā)表于：11/8/2019 1:37:00 PM

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在肝包蟲病CT圖像診斷中的應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convonlutional Neural Network，CNN)在肝包蟲病CT圖像診斷中的應(yīng)用。選取兩種類型的肝包蟲病CT圖像進行歸一化、改進的中值濾波去噪和數(shù)據(jù)增強等預(yù)處理。以LeNet-5模型為基礎(chǔ)提出改進的CNN模型CTLeNet，采用正則化策略減少過擬合問題，加入Dropout層減少參數(shù)個數(shù)，對二分類肝包蟲圖像進行分類實驗，同時通過反卷積實現(xiàn)特征可視化，挖掘疾病潛在特征。結(jié)果表明，CTLeNet模型在分類任務(wù)中取得了較好的效果，有望通過深度學習方法對肝包蟲病提供輔助診斷和決策支持。

發(fā)表于：11/8/2019 1:27:00 PM

基于回路阻抗陣的低壓配電網(wǎng)運行狀態(tài)評估方法[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為解決低壓配電網(wǎng)運行狀態(tài)評估問題，提出了一種基于回路阻抗的低壓配電網(wǎng)運行狀態(tài)評估方法。建立了低壓配電網(wǎng)回路阻抗模型，提出了基于智能電表電壓與電流變化速率的回路阻抗近似計算方法；建立了需求側(cè)實時電壓數(shù)據(jù)陣和需求側(cè)實時電流數(shù)據(jù)陣分別記錄配電變壓器所屬的所有智能電表不同時刻的電壓與電流量測信息，并通過兩矩陣生成了需求側(cè)實時回路阻抗數(shù)據(jù)陣，以記錄配電變壓器所屬的所有智能電表上游回路的阻抗變化情況；最后基于回路阻抗數(shù)據(jù)陣詳細討論了配電網(wǎng)需求側(cè)運行狀態(tài)的評估方法。實例分析驗證了本文所提方法的可行性，可滿足現(xiàn)場工程實際需求。

發(fā)表于：11/8/2019 11:26:00 AM