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基于SVM的不平衡電網(wǎng)下VIENNA整流器性能優(yōu)化[電源技術(shù)][其他]

為了減小不平衡輸入條件下直流側(cè)電壓紋波和無功功率的直流分量，在VIENNA整流器穩(wěn)態(tài)運(yùn)行分析的基礎(chǔ)上，采用改進(jìn)型直接同步解耦方法對電流內(nèi)環(huán)建模，同時(shí)加入少量功率補(bǔ)償來擴(kuò)大工作區(qū)域，以適應(yīng)不同程度的不平衡電壓。另外，加入死區(qū)控制追蹤參考電流，選擇最佳占空比驅(qū)動門極開斷。該控制策略有效地實(shí)現(xiàn)直流側(cè)電壓紋波消除以及功率因數(shù)校正。仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該控制策略的可行性。

發(fā)表于：1/29/2019 6:14:00 AM

基于數(shù)字PID切換控制的Buck變換器研究[電源技術(shù)][其他]

為了改善DC-DC變換器的穩(wěn)態(tài)性能，提出一種數(shù)字PID切換控制的技術(shù)。與傳統(tǒng)的數(shù)字PID控制技術(shù)不同，切換PID控制是通過設(shè)定一個(gè)誤差值，通過對電壓誤差值與設(shè)定值比較，進(jìn)行PID控制的切換。以數(shù)字PID切換控制Buck變換器為例，通過Simulink進(jìn)行仿真，分析了其穩(wěn)態(tài)性能。結(jié)果表明，在負(fù)載或輸入電壓變化的情況下，數(shù)字PID切換控制能夠在保持良好的瞬態(tài)響應(yīng)的同時(shí)，獲得良好的穩(wěn)態(tài)性能。

發(fā)表于：1/29/2019 5:54:00 AM

可用于電聲測試系統(tǒng)的專業(yè)音頻接口設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

針對電聲測試系統(tǒng)對低成本、高性能音頻接口的需求，設(shè)計(jì)了一種由下位機(jī)嵌入式系統(tǒng)和上位機(jī)計(jì)算機(jī)軟件組成的電聲測試系統(tǒng)專用音頻接口。音頻接口采用高速USB2.0接口傳輸音頻數(shù)據(jù)，通過音頻編解碼器對音頻信號進(jìn)行D/A和A/D轉(zhuǎn)換，實(shí)現(xiàn)播放和錄音功能。經(jīng)測試音頻接口生成正弦信號的總諧波失真低于專業(yè)聲卡；信號采集通道的幅頻特性優(yōu)于專業(yè)聲卡；同步錄音功能能夠?qū)崿F(xiàn)錄音和播放完全同步。

發(fā)表于：1/28/2019 1:26:00 PM

海洋微生物原位濃縮保壓采樣控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

為了實(shí)現(xiàn)大量海洋微生物樣本的自動采集，設(shè)計(jì)了一個(gè)基于STC單片機(jī)的自容式海洋微生物原位濃縮保壓采樣控制系統(tǒng)。該控制系統(tǒng)采用磁力傳動的方式解決電機(jī)可靠密封與運(yùn)行的問題，以單片機(jī)作為主控制器，通過檢測系統(tǒng)周圍海水壓力和工作狀態(tài)，控制電機(jī)和電磁閥工作，結(jié)合蓄能器的保壓特性和采樣過濾裝置實(shí)現(xiàn)對海洋微生物無污染無壓力突變濃縮采樣。通過對控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡化設(shè)計(jì)，提高了可靠性。實(shí)驗(yàn)表明，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單，功能完備，能夠?qū)崿F(xiàn)對海洋微生物的自動采樣控制目的。

發(fā)表于：1/28/2019 1:03:00 PM

基于FPGA的實(shí)時(shí)MIPI CSI-2圖像采集與處理系統(tǒng)[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

針對目前移動嵌入式領(lǐng)域中廣泛使用的MIPI CSI-2接口，設(shè)計(jì)了一種基于Lattice FPGA的實(shí)時(shí)圖像采集與處理系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了高清圖像采集、Bayer格式轉(zhuǎn)換、圖像縮放、圖像倒置和飽和度調(diào)整等多種功能。通過對系統(tǒng)進(jìn)行功能驗(yàn)證與測試，表明系統(tǒng)可以穩(wěn)定地采集1080p60的圖像數(shù)據(jù)，并完成相關(guān)的圖像處理功能，具有一定的實(shí)用價(jià)值。相對于其他平臺，采用FPGA具有實(shí)時(shí)性高，功耗和成本低以及系統(tǒng)升級方便等優(yōu)勢。

發(fā)表于：1/25/2019 1:45:00 PM

XBT自動投放測量系統(tǒng)電機(jī)控制單元設(shè)計(jì)與故障分析[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

XBT自動投放測量系統(tǒng)能夠在惡劣海況下完成探頭的自動投放，電機(jī)控制單元是系統(tǒng)投放機(jī)構(gòu)的控制核心。該單元由主控芯片、電源管理、通信及電機(jī)控制接口等部分組成，可實(shí)現(xiàn)對投放系統(tǒng)中步進(jìn)電機(jī)、伺服電機(jī)和直流電機(jī)運(yùn)動狀態(tài)的實(shí)時(shí)控制。在提出了軟硬件設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)方案后，對電機(jī)控制單元在測試中發(fā)現(xiàn)的各種故障進(jìn)行了機(jī)理分析，改進(jìn)后的試驗(yàn)結(jié)果表明：電機(jī)控制單元能夠?qū)崟r(shí)響應(yīng)上位機(jī)的控制命令，保證各電機(jī)運(yùn)動狀態(tài)穩(wěn)定，使自動投放系統(tǒng)具有實(shí)用性好、投放效率高與自動化程度高的特點(diǎn)。

發(fā)表于：1/25/2019 1:24:00 PM

基于Flash控制器的FPGA在線加載功能設(shè)計(jì)[可編程邏輯][其他]

傳統(tǒng)的FPGA程序更新的方式是使用開發(fā)工具通過JTAG方式將FPGA程序固化至存儲器件Nor Flash中，當(dāng)某一復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)需要更新多塊FPGA時(shí)，JTAG方式由于同時(shí)只能更新一塊FPGA，耗費(fèi)時(shí)間長，并且還必須連接線纜，無法實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程更新。因此，提出了一種FPGA在線更新程序的實(shí)現(xiàn)方案，該方案可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)的多塊FPGA程序更新，最大化更新速度的同時(shí)，可通過網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程更新，便于調(diào)試及遠(yuǎn)程升級。

發(fā)表于：1/24/2019 11:37:00 AM

基于自適應(yīng)深度檢測的工控安全防護(hù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][信息安全]

為了解決工控防火墻及其他網(wǎng)絡(luò)防護(hù)設(shè)備在接口流量過大、資源占用過多時(shí)，容易成為響應(yīng)瓶頸的問題，研究一種基于自適應(yīng)深度檢測的工控安全防護(hù)系統(tǒng)。系統(tǒng)安裝在被保護(hù)設(shè)備的上游，實(shí)現(xiàn)對工控協(xié)議的識別和深度解析，以及工控網(wǎng)絡(luò)協(xié)議的深度檢測過濾，并根據(jù)工控現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)自適應(yīng)動態(tài)調(diào)整深度檢測算法級別。系統(tǒng)能夠處理目前比較流行的各種工控協(xié)議，并對之進(jìn)行深度解析，對工控現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)起到保護(hù)作用。

發(fā)表于：1/24/2019 11:29:00 AM

基于TOF相機(jī)的靶標(biāo)識別與位姿測量系統(tǒng)設(shè)計(jì)[嵌入式技術(shù)][其他]

設(shè)計(jì)了以激光為驅(qū)動光源的TOF相機(jī)嵌入式系統(tǒng)，采集灰度圖像和深度圖像對合作靶標(biāo)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測識別、匹配，并求出目標(biāo)物體的位姿信息。所使用的靶標(biāo)為圓形靶標(biāo)，采用經(jīng)典的閾值算法，提取靶標(biāo)的形心坐標(biāo)以及計(jì)算圓心率作為靶標(biāo)識別的條件，使用經(jīng)典的確定性退火算法完成靶標(biāo)配，得到兩組三維坐標(biāo)值，利用SVD方法求解位姿數(shù)據(jù)。在實(shí)驗(yàn)中，利用TOF相機(jī)解算的姿態(tài)角度精度能夠達(dá)到0.13°，位置平移精度有0.6%，能夠準(zhǔn)確識別靶標(biāo)并且計(jì)算位姿，驗(yàn)證了此TOF相機(jī)用于交會對接、SLAM等領(lǐng)域的可行性。

發(fā)表于：1/23/2019 1:37:00 PM

Faster R-CNN定位后的工業(yè)CT圖像缺陷分割算法研究[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

由Faster R-CNN定位的缺陷區(qū)域內(nèi)存在弱邊緣，若直接采用常規(guī)分割算法對該小區(qū)域進(jìn)行處理，會出現(xiàn)嚴(yán)重的過分割或欠分割現(xiàn)象。在此研究了一種針對Faster R-CNN定位后的工件缺陷的精確閾值分割法。在利用形態(tài)學(xué)開閉重建算法對定位區(qū)域進(jìn)行重建，并對重建后的圖像用Otsu雙閾值法做變換處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步利用最大熵閾值分割法對變換后的圖像進(jìn)行分割，最終對分割出的缺陷進(jìn)行面積、周長等參數(shù)的測量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所研究算法較常規(guī)的算法對工件的缺陷（裂紋、氣泡和夾渣）有更好的分割能力。該算法不僅可以準(zhǔn)確地分割出包含弱邊緣的目標(biāo)，還可以有效排除輪廓背景對分割的干擾。

發(fā)表于：1/23/2019 1:26:00 PM