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一種彈載數據采集存儲模塊設計[測試測量][航空航天]

彈上傳感器數據如何準確無誤上傳至上位機并快速進行存儲一直是采集存儲設備制造的關鍵技術難題。為解決這一難題，提出一種基于雙模式供電、斷電續(xù)存和交錯雙頁面編程技術的數據采集存儲模塊。雙模式供電保證即使其中鋰電池斷電，USB接口仍然可以為存儲設備繼續(xù)供電，數據傳輸不會因斷電而丟數；斷電續(xù)存技術確保斷電情況下采集數據的完整性；交錯雙頁面編程技術保障采集數據高速準確實時存儲。通過實驗可得出，設備斷電不會影響采集數據準確性，并且該模塊存儲速度可達到30.72 MB/s。

發(fā)表于：11/14/2019 9:57:00 AM

智能彈藥飛參數據高速回讀系統(tǒng)關鍵技術研究[測試測量][航空航天]

靶場實彈測試需要內置離線式采集存儲裝置記錄各項飛參數據，數據回讀過程中，存在由于靶場測試時間有限，現有的回讀裝置無法及時回讀數據，導致靶場試驗無法繼續(xù)的問題。基于上述問題，設計了一種高速數據回讀裝置。接口芯片使用FT600，在數據傳輸中，通過乒乓操作節(jié)約了緩存空間，減小了傳輸速度的壓力。使用QT編寫上位機，實現數據接收及判讀處理。通過驗證，回讀速度可達到160 MB/s，無丟幀、錯幀問題，節(jié)約了回讀時間，能夠實現在有限時間內完成彈體內部所有模塊運行參數的回讀。

發(fā)表于：11/14/2019 9:43:00 AM

深度學習在電力信息化領域的研究現狀及展望[嵌入式技術][智能電網]

深度學習技術，近些年在學術界乃至工業(yè)界得到了廣泛的關注，并且在計算機視覺、自然語言處理等方面取得了令人矚目的成果，但是在電力系統(tǒng)深度學習技術還沒有得到普及，本文介紹了深度學習的概念、主要網絡模型，并對當前電力系統(tǒng)中深度學習的相關應用進行了介紹，最終結合冀北電力公司未來關注的重點"零碳冬奧"、"一網一平臺"等，對深度學習技術在電力信息化領域的應用前景進行了展望。

發(fā)表于：11/14/2019 9:18:00 AM

多源復合型彈藥無損檢測系統(tǒng)設計[測試測量][工業(yè)自動化]

針對彈藥內部損傷特征差別較大，難以使用一種射線源成像進行無損探傷的問題，提出了一種雙焦點射線源融合成像方法和系統(tǒng)。介紹了系統(tǒng)總體結構組成和軟硬件設計方案，同步控制電路對兩種射線源進行集中控制和焦點切換，智能控制終端對多自由度機械操作平臺全方位操控，超聲波自動測距裝置對焦距進行精準調整。圖像采集處理軟件采用基于曲波變換的自適應圖像增強方法，對常規(guī)焦點和微焦點射線圖像進行增強和匹配；利用缺陷圖像自動識別算法實現缺陷的智能輔助識別。應用結果表明，該系統(tǒng)對彈藥內部不同部位、不同尺寸的損傷均具有很好的成像檢出效果。

發(fā)表于：11/13/2019 2:09:00 PM

一種快速鎖定鎖相環(huán)的方案設計[模擬設計][其他]

提出了一種鎖相環(huán)快速鎖定的方案，在傳統(tǒng)鎖相環(huán)基礎上，額外設置輔助充電模塊，此模塊可實現在輸入參考時鐘與反饋時鐘頻率差距較大時，提供大電流對濾波器中的電容充電，在臨近鎖定狀態(tài)時退出快速鎖定模式切斷充電通路，因此極大地縮短了的鎖定時間，并基于電路仿真驗證了方案的可行性與穩(wěn)定性。

發(fā)表于：11/13/2019 1:54:00 PM

無線二層傳送技術在電力通信中的研究和應用[通信與網絡][智能電網]

提出了一種以基于無線VPDN的方案，可利用二層隧道技術為客戶構建與公眾互聯網隔離的虛擬專網，用戶可使用移動終端通過無線寬帶VPDN網絡安全訪問客戶網絡或應用系統(tǒng)，該方案已成功應用于北京電力公司等單位，實際應用情況表明該方案不僅能夠滿足移動辦公、移動數據采集、無線數據傳輸等需求，而且能夠提供數據安全和性能穩(wěn)定的保障。

發(fā)表于：11/13/2019 1:17:00 PM

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

電力電纜作為城市中心全戶內變電站最重要的電能傳輸介質，是影響變電站安全性、可靠性、靈活性和經濟性的重要因素，研究變電站電纜敷設方案是研究變電站建設技術經濟方案重要的組成部分。針對實現變電站電纜敷設技術經濟最佳方案的目標，通過對全站電纜量進行梳理統(tǒng)計，結合平面布置對電纜敷設路徑進行優(yōu)化，利用三維軟件，對各間隔配電裝置電纜敷設建立模型，進行全站一次電纜敷設三維可視化模擬，精確設計電纜敷設路徑，校驗碰撞，模擬施工作業(yè)面，優(yōu)化電纜敷設路徑和設施，并結合規(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、建設和運行安全、擴建便利、經濟節(jié)約的電纜敷設優(yōu)化設計方案,可節(jié)約站內電纜敷設投資約30%。

發(fā)表于：11/12/2019 9:58:00 AM

一款應用于物聯網芯片的皮安級CMOS電壓基準源[電源技術][通信網絡]

設計了一種應用于物聯網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，柵致漏極泄漏(Gate-Induced Drain Leakage，GIDL)效應及柵-漏電容饋通效應的影響，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較低的溫度系數，但是線性調整率及電源抑制比(Power Supply Rejection Ratio，PSRR)過低，大大限制了其在具有高電源噪聲的物聯網芯片中的應用。在傳統(tǒng)的雙MOS管電壓基準源基礎上，基于0.18 μm CMOS工藝，設計了一種新型的自穩(wěn)壓五MOS管電壓基準源。Spectre仿真結果顯示，0~120 ℃范圍內，該自穩(wěn)壓五MOS管電壓基準源的平均溫度系數為39.2 ppm/℃；電源電壓1.0~2.0 V范圍內，該電壓基準源的線性調整率為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設計[模擬設計][醫(yī)療電子]

設計了一種12位精度，200 kS/s采樣率的逐次逼近型模數轉換器(SAR ADC)。針對傳統(tǒng)的電容開關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切換算法，提高了轉換精度，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，對電路進行了設計和仿真。仿真結果表明，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(ENOB)為11.49位，功耗為22 μW，優(yōu)值系數(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模轉換器設計[模擬設計][通信網絡]

在寬帶通信、高速視頻傳輸等領域中，由于受到時鐘抖動、隨機噪聲等非理想因素的影響，電流舵數模轉換器的動態(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“數據比對的方向性及方位隨機均衡選擇”，在維持低開關活動性的同時，將誤差進行隨機均衡，轉換為白噪聲，提高數模轉換器的輸出動態(tài)范圍。14 bit/400 MHz數模轉換器采用SMIC 0.18 μm CMOS工藝進行流片驗證。測試結果表明，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