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一種基于電流狀態(tài)監(jiān)測分析的系統(tǒng)自我監(jiān)控管理技術(shù)[測試測量][工業(yè)自動化]

信息系統(tǒng)的高可靠、易測試是保證其使用效能的重要因素，一些老舊系統(tǒng)受當時技術(shù)發(fā)展的約束，無法做到易測試。如何提高這些系統(tǒng)的測試性從而保障系統(tǒng)的高可用性，是信息系統(tǒng)技術(shù)改造的關(guān)鍵技術(shù)之一。通過對一類系統(tǒng)的電源系統(tǒng)架構(gòu)改造，增加系統(tǒng)電流實時狀態(tài)監(jiān)測與自我監(jiān)控診斷功能，通過對系統(tǒng)中設(shè)備啟動運行中的電流監(jiān)測，實現(xiàn)對系統(tǒng)運行狀態(tài)的在線自我狀態(tài)監(jiān)控診斷，從而給系統(tǒng)的維護檢修提供輔助決策支持功能。該技術(shù)對于提高系統(tǒng)的精準維護與高可用性具有重要意義。

發(fā)表于：9/20/2018 10:58:00 AM

基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人體穴位定位系統(tǒng)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

穴位的位置是否找準會直接影響治療效果，因此設(shè)計了一種基于粒子群算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PSO-BP）的穴位相對坐標預(yù)測模型，然后與ARM結(jié)合構(gòu)成一個可以用于人體穴位定位的系統(tǒng)。首先采用PC進行MATLAB仿真訓練學習，然后將最優(yōu)權(quán)值及閾值保存下來并簡化算法嵌入ARM內(nèi)，將在線預(yù)測轉(zhuǎn)變?yōu)殡x線過程。實驗結(jié)果表明：經(jīng)粒子群優(yōu)化過的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有效地改善了局部極值缺陷，可應(yīng)用于定位端預(yù)測穴位的位置，并在LCD中顯示穴位相關(guān)信息，控制端收到位置數(shù)據(jù)后可執(zhí)行電機上的運動操作。

發(fā)表于：9/20/2018 10:46:00 AM

基于AD2S1205的旋變解碼系統(tǒng)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

為了利用磁阻式旋轉(zhuǎn)變壓器獲取永磁同步電機（Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM）的轉(zhuǎn)子位置信息和轉(zhuǎn)速信息，基于解碼芯片AD2S1205，設(shè)計了旋變解碼系統(tǒng)。首先分析了磁阻式旋轉(zhuǎn)變壓器的工作原理，然后設(shè)計出旋變解碼系統(tǒng)的硬件電路，并通過C代碼實現(xiàn)轉(zhuǎn)子位置信息和電機轉(zhuǎn)速信息的計算。最后，利用單片機和電機驅(qū)動板驅(qū)動電機旋轉(zhuǎn)，并通過CAN總線實時將轉(zhuǎn)子位置信息和電機轉(zhuǎn)速信息發(fā)送到dSPACE。實驗結(jié)果表明，該旋變解碼系統(tǒng)能夠有效地解算出電機轉(zhuǎn)子的位置信息和電機的轉(zhuǎn)速信息。

發(fā)表于：9/19/2018 10:33:00 AM

基于Zynq-7000的自動化監(jiān)測系統(tǒng)BSP設(shè)計與實現(xiàn)[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

實現(xiàn)一種基于Zynq-7000全可編程片上系統(tǒng)（AP SoC）的板級支持包（BSP）設(shè)計方法及應(yīng)用流程。該BSP設(shè)計主要面向工業(yè)自動化監(jiān)測領(lǐng)域，提供了一種行之有效的嵌入式系統(tǒng)BSP實現(xiàn)流程，有利于提高工業(yè)自動化監(jiān)測系統(tǒng)的開發(fā)效率。針對使用串行通信方式的工業(yè)監(jiān)測設(shè)備，設(shè)計面向小型自動化監(jiān)測系統(tǒng)的FPGA工程,并使用專門針對基于FPGA的片上系統(tǒng)而設(shè)計的PetaLinx工具構(gòu)建嵌入式Linux系統(tǒng)。最后通過自行研制的基于Zynq XC7Z010系列型號芯片的硬件平臺驗證了BSP設(shè)計的正確性及穩(wěn)定性。

發(fā)表于：9/19/2018 10:21:00 AM

圖像去模糊系統(tǒng)的頻域處理改進方法[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

工程應(yīng)用中，在對模糊圖像處理時，由于空域去卷積的方式難度較大，通常對圖像進行頻域變換后，在頻域中進行相關(guān)的處理與實現(xiàn)。針對圖像去模糊系統(tǒng)的頻域處理硬件資源消耗大、轉(zhuǎn)換靈活性差、處理時間長等問題，以DE2開發(fā)板為硬件平臺，結(jié)合模糊圖像及去模糊算法特點，采用輸入數(shù)據(jù)預(yù)處理、原位計算、拋位、流水線結(jié)構(gòu)、并行處理等方式設(shè)計實現(xiàn)了一種針對圖像去模糊系統(tǒng)的頻域處理方式。實驗數(shù)據(jù)顯示，方法對圖像數(shù)據(jù)頻域處理的精確度始終保持在98.5%以上，硬件資源僅用了9 162個邏輯單元。實驗結(jié)果表明，所設(shè)計的系統(tǒng)在處理精度及資源利用上優(yōu)于其他同類系統(tǒng)。

發(fā)表于：9/18/2018 10:35:00 AM

基于Vivado HLS的Canny算法實時加速設(shè)計[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

針對Canny邊緣檢測算法在實時圖像處理過程中運算耗時長、數(shù)據(jù)運算量大的缺點，研究了利用Vivado HLS實現(xiàn)Canny邊緣檢測算法的硬件加速方法。該方法由FPGA的邏輯資源生成算法對應(yīng)的RTL級硬件電路，實現(xiàn)算法硬件加速。實驗結(jié)果表明，該方法能快速實時檢測圖像邊緣，有效降低FPGA設(shè)計圖像算法的難度，可以應(yīng)用到實時視頻圖像處理中。

發(fā)表于：9/18/2018 10:21:00 AM

高速率低延時Viterbi譯碼器的設(shè)計與實現(xiàn)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

在Vitebi譯碼器的實現(xiàn)中，由于路徑存儲方式的不同分為回溯和寄存器交換模式，效果是延時與資源消耗一般只能二取其一，互為矛盾。采取3～6長度的RE-寄存器交換，混合回溯模式，極大地減少了回溯時間，并減少了路徑存儲空間需求，付出的代價是每ACS增加2～5 LUT；再結(jié)合其他Viterbi譯碼器優(yōu)化算法，如分支度量一次計算，每ACS查找——即4選1等措施，實現(xiàn)了高吞吐量(340 Mb/s)、低延時、低資源消耗的全并行Viterbi譯碼器。

發(fā)表于：9/17/2018 11:58:00 AM

基于帶溫度補償?shù)霓D(zhuǎn)換器的時域溫度傳感器[模擬設(shè)計][物聯(lián)網(wǎng)]

針對溫度對于時域溫度傳感器電路性能的影響做了相應(yīng)改進。首先根據(jù)溫度系數(shù)與晶體管尺寸的定性關(guān)系，通過減小傳感部分的晶體管長寬比以增大其溫度系數(shù)。其次在TDC(Time-to-Digital Converter)的振蕩環(huán)中加入用于溫度補償?shù)碾娏麋R并調(diào)整反相器參數(shù)，以使TDC振蕩環(huán)在所選溫度范圍內(nèi)溫漂接近于0。該方法減少了電路的總功耗和功率密度，從而降低了電路自熱以及自熱造成的性能損失。

發(fā)表于：9/17/2018 10:26:00 AM

雙頻段環(huán)境能量采集電路設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計了一款低輸入功率下的雙頻段能量采集電路，采用T型匹配網(wǎng)絡(luò)完成整流電路的輸入匹配，并通過并聯(lián)短截線拓寬了匹配帶寬。測量結(jié)果表明，能量采集電路在1.84 GHz和2.45 GHz處阻抗匹配良好。其次，在0 dBm的單頻輸入功率下，該電路在1.84 GHz和2.45 GHz處分別取得5.12%和9.97%的RF-DC效率，負載5.1 kΩ兩端的輸出電壓分別為0.51 V和0.71 V；在0 dBm的雙頻輸入功率下,能量采集電路的效率達到了14.9%，輸出電壓為0.87 V。將這些采集到的能量儲存起來，足以驅(qū)動一些低功耗器件。

發(fā)表于：9/14/2018 11:07:00 AM

基于FPGA的塊存儲器資源功能驗證及實現(xiàn)[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

可編程邏輯陣列由于具備片內(nèi)資源豐富、靈活、可重構(gòu)等特點在數(shù)字信號處理、硬件加速及芯片原型驗證中具有廣泛的應(yīng)用。塊存儲器作為可編程邏輯陣列中的重要片內(nèi)資源，具備高速及大容量的特點。為了解決高速塊存儲資源功能驗證時序約束要求高等不足，設(shè)計了采用跨時鐘域的高速塊存儲器資源功能驗證方法，并基于可編程邏輯陣列進行了功能仿真驗證。實驗結(jié)果表明，該方法能夠滿足640 MHz的高速塊存儲器資源驗證需求，并且具備模塊化的特點，能夠方便地對大容量塊存儲器資源進行測試驗證。

發(fā)表于：9/14/2018 10:57:00 AM