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考慮大檢修與狀態(tài)監(jiān)測的配置情況分析[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

隨著各地方電網(wǎng)的發(fā)展成效異常顯著，期間變電站的規(guī)模與數(shù)量隨之增加，電網(wǎng)設(shè)備水平等問題日漸凸現(xiàn)出來。大檢修是時代發(fā)展的產(chǎn)物，它對規(guī)范變電站運行管理、提高生產(chǎn)效率及維護(hù)電網(wǎng)運技術(shù)具有重要作用。電網(wǎng)的生產(chǎn)組織的專業(yè)化與集約化程度卻相對滯后，那么資源配置效率行安全穩(wěn)定的意義就變得重大。主要研究了大檢修與變電站狀態(tài)監(jiān)測之間的關(guān)系及具體配置方案。

發(fā)表于：12/18/2019 1:39:00 PM

深亞微米SOI工藝NMOS器件瞬時劑量率效應(yīng)數(shù)值模擬[模擬設(shè)計][其他]

為了研究深亞微米 SOI工藝NMOS器件的瞬時劑量率效應(yīng)，采用TCAD工具對0.13 μm SOI工藝 H型NMOS器件進(jìn)行三維建模仿真。選取γ劑量率在1×108～1×1010 (Gy(Si)/s)的7個點，模擬了H型NMOS器件開關(guān)兩種狀態(tài)下的漏電流及體接觸端電流與γ劑量率之間的數(shù)值關(guān)系。從模擬結(jié)果可以看出，γ劑量率在小于5×109 Gy(Si)/s的輻照時對器件影響很小。表明了該結(jié)構(gòu)器件具有較強的抗瞬時劑量率輻射能力，為超大規(guī)模集成電路抗瞬時劑量率加固設(shè)計提供了依據(jù)。

發(fā)表于：12/18/2019 1:04:00 PM

一種新型高效寬帶整流電路[模擬設(shè)計][其他]

提出一種新型高效寬帶整流電路。通過在整流二極管前端串聯(lián)一段微帶線的方式，在其呈感性的范圍內(nèi)調(diào)節(jié)其長度，抵消二極管在基頻上產(chǎn)生的容抗，使阻抗匹配時可以采用1/4波長阻抗變換方式取代單枝節(jié)匹配的方式，因而該整流電路的整體結(jié)構(gòu)緊湊，同時拓展了工作帶寬。改進(jìn)直流濾波結(jié)構(gòu)中的扇形枝節(jié)，根據(jù)其影響直流電壓波形的現(xiàn)象調(diào)節(jié)其尺寸，使得輸出直流電壓紋波平穩(wěn)，進(jìn)一步提高整流效率。設(shè)計了一只5.8 GHz整流電路，測試表明，輸入功率在0～16 dBm的范圍內(nèi)，該電路整流效率都在55%以上，最高效率達(dá)到78.7%；在13 dBm輸入功率時，達(dá)到70%以上整流效率的相對帶寬有16.6%。

發(fā)表于：12/18/2019 11:48:00 AM

基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類搜索系統(tǒng)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

圖像分類是根據(jù)圖像的信息將不同類別的圖像區(qū)分開來，是計算機視覺中重要的基本問題，也是圖像檢測、圖像分割、物體跟蹤、行為分析等其他高層視覺任務(wù)的基礎(chǔ)。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像、聲音和文本。該系統(tǒng)基于Caffe深度學(xué)習(xí)框架，首先對數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練分析構(gòu)建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，提取數(shù)據(jù)集圖像特征信息，得到數(shù)據(jù)對應(yīng)的分類模型，然后以bvlc-imagenet訓(xùn)練集模型為基礎(chǔ)，對目標(biāo)圖像進(jìn)行擴(kuò)展應(yīng)用，實現(xiàn)“以圖搜圖”Web應(yīng)用。

發(fā)表于：12/17/2019 2:26:00 PM

領(lǐng)域知識融合與共建研究[嵌入式技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為建設(shè)國家電網(wǎng)客戶服務(wù)中心的智能對話系統(tǒng)，需要從大量文檔、知識庫、對話等數(shù)據(jù)中提煉知識形成知識圖譜，提出一種融合事實圖譜和事理圖譜的新型知識圖譜框架，能夠基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)共建新型知識圖譜，在國網(wǎng)領(lǐng)域精準(zhǔn)問答、客服系統(tǒng)知識支撐、對話管理引導(dǎo)、知識推理等方面均有較好性能。融合后的圖譜及應(yīng)用系統(tǒng)在國網(wǎng)客服中心問答平臺中投入使用，大幅提升了客服人員工作效率和服務(wù)質(zhì)量。

發(fā)表于：12/17/2019 2:05:00 PM

基于LoRa技術(shù)的四表合一系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

目前，抄表系統(tǒng)采集方式各式各樣，布線方式雜亂無章，給小區(qū)及城市建設(shè)美化造成了很大的影響，并且重復(fù)的設(shè)備及通信線路的建設(shè)，增加了國家計量系統(tǒng)的投資及建設(shè)維護(hù)成本。每戶基本部署了四類表計，采集內(nèi)容及方式大致相同，應(yīng)建設(shè)統(tǒng)一的計量采集系統(tǒng)前端，通過融合通道將四表數(shù)據(jù)協(xié)同傳輸?shù)胶蠖烁髯灾髡?，但就已有的通信技術(shù)很難同時滿足覆蓋面、傳輸帶寬、時延、運維等多方面問題。基于以上需求，提出基于新的通信技術(shù)LoRa來實現(xiàn)四表合一計量采集系統(tǒng)的傳輸。通過對LoRa性能進(jìn)行分析來判斷其應(yīng)用于計量系統(tǒng)的可行性，并設(shè)計傳輸架構(gòu)、軟硬件組成，最終通過實測完成傳輸性能驗證。本方式開啟了四表合一部署方式的新紀(jì)元，為實際部署提供了理論及實驗依據(jù)。

發(fā)表于：12/17/2019 1:13:00 PM

PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)齒輪箱故障診斷[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

針對目前齒輪箱系統(tǒng)在利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷時存在正確識別率低和依靠經(jīng)驗選擇參數(shù)的問題，提出了基于粒子群優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的齒輪箱故障診斷方法。簡要介紹利用齒輪振動原理提取特征參數(shù)建立故障模型，該模型以齒輪箱特征向量為輸入、故障類型為輸出，詳細(xì)分析了通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)齒輪箱故障診斷。仿真結(jié)果表明，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對齒輪箱故障診斷收斂速度慢，故障識別率為82%；概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型故障診斷識別率依據(jù)經(jīng)驗選取spread值決定，故障識別率最大為98%；粒子群優(yōu)化后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)故障診斷分類識別率為100%且自適應(yīng)能力強。

發(fā)表于：12/16/2019 10:17:00 AM

面向制造大數(shù)據(jù)的安全存儲交換技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

為解決制造大數(shù)據(jù)的安全存儲和交換問題，提出一種面向制造大數(shù)據(jù)的存儲交換模式，重點分析了制造大數(shù)據(jù)在存儲和交換時的安全風(fēng)險，提出一種面向制造大數(shù)據(jù)的安全存儲交換模式。使用可搜索加密技術(shù)、基于屬性的訪問控制技術(shù)和進(jìn)程度量方法等關(guān)鍵技術(shù)解決數(shù)據(jù)存儲和交換時的泄露風(fēng)險，并總結(jié)分析了這些關(guān)鍵技術(shù)的現(xiàn)狀和不足，展望未來發(fā)展。

發(fā)表于：12/16/2019 10:07:00 AM

一起覆冰舞動引發(fā)線路故障的分析探討[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

目前，對輸電線路安全穩(wěn)定運行的要求較高，因此減少線路覆冰舞動跳閘對于提高線路運行穩(wěn)定性及可靠性十分重要。針對一起由于線路覆冰舞動引發(fā)的線路故障進(jìn)行詳細(xì)分析，分析故障測距，探討現(xiàn)場情況，發(fā)掘事件發(fā)生原因，最終定位故障點，為后續(xù)有效控制線路覆冰舞動故障打下基礎(chǔ)。

發(fā)表于：12/16/2019 10:05:00 AM

面向5G的車聯(lián)網(wǎng)安全業(yè)務(wù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

簡要介紹了3GPP V2X通信安全技術(shù)現(xiàn)狀和遠(yuǎn)景?；谲嚶?lián)網(wǎng)通信安全風(fēng)險給出了相應(yīng)的安全需求，簡要介紹了實現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)通信安全的基本方法，并據(jù)此提出了實現(xiàn)車聯(lián)網(wǎng)通信安全的服務(wù)架構(gòu)、PKI架構(gòu)和多PKI系統(tǒng)互信機制。最后展望了國內(nèi)車聯(lián)網(wǎng)安全標(biāo)準(zhǔn)化現(xiàn)狀和產(chǎn)業(yè)發(fā)展遠(yuǎn)景。

發(fā)表于：12/13/2019 1:32:00 PM