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基于μC/OS-II的蓄電池狀態(tài)監(jiān)測與智能控制系統(tǒng)[電源技術(shù)][汽車電子]

針對12 V車載蓄電池供電系統(tǒng)中蓄電池提前失效的情況，設(shè)計了一套基于μC/OS_II的蓄電池狀態(tài)監(jiān)測與智能控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)綜合使用反激式開關(guān)電源技術(shù)、μC/OS_II多任務(wù)管理、數(shù)字PI控制器以及PWM脈寬調(diào)制技術(shù)，實現(xiàn)了對蓄電池充、放電過程的統(tǒng)一管理，有效避免了蓄電池的欠充、過充以及過放發(fā)生。此外，提出了采用最小二乘擬合局部放電曲線，獲取一階系數(shù)的方法對蓄電池的使用壽命和性能進行評估。實驗表明：該系統(tǒng)實時性能良好，運行可靠，為蓄電池維護和管理提供了良好的解決方案。

發(fā)表于：8/21/2017 3:39:00 PM

高穩(wěn)定度磁體電流測量系統(tǒng)的研究和設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

40 T混合磁體外超導(dǎo)磁體需要高穩(wěn)定度電源，其輸出電流紋波要求控制在±5 ppm以內(nèi)(額定電流為16 kA)。電源控制系統(tǒng)是基于數(shù)字調(diào)節(jié)環(huán)，所以電源穩(wěn)定度主要受限于磁體電流的測量。而且，模擬測量系統(tǒng)的輸入分辨率要優(yōu)于1O μV。對于這樣一個高穩(wěn)定度的模擬測量系統(tǒng)的設(shè)計，首先分析了系統(tǒng)噪聲和溫度特性對測量系統(tǒng)的影響，然后給出了實際的電路。最后通過實驗驗證該電路滿足要求。

發(fā)表于：8/18/2017 2:00:00 PM

集成功率解耦的單相PFC AC/DC變換器設(shè)計及控制[電源技術(shù)][汽車電子]

對于電動汽車車載充電器，其前端PFC AC/DC變換器輸出存在二倍頻脈動功率，傳統(tǒng)解決方法導(dǎo)致充電器使用壽命和安全可靠性的直接下降。為此，論文采用的方法降低了變換器輸出脈動功率和電容容量，并基于功率解耦電路工作原理的分析，完成其關(guān)鍵參數(shù)的確定。針對PFC AC/DC變換器設(shè)計無模型非線性功率控制器，旨在提升變換器的動靜態(tài)性能和魯棒性，針對2 kW車載充電器，建立了集成功率解耦電路的PFC AC/DC變換器的SIMULINK仿真模型，通過系統(tǒng)仿真研究證實所建立的集成功率解耦電路的PFC AC/DC變換器一體化解決方案的可行性和有效性。

發(fā)表于：8/18/2017 1:49:00 PM

基于SOPC的交錯APFC變換器設(shè)計[電源技術(shù)][汽車電子]

針對基于串行結(jié)構(gòu)控制器（如MCU、DSP）設(shè)計的交錯有源功率因素校正(APFC)變換器存在運行速度慢、動態(tài)特性差的問題，提出了一種基于SOPC技術(shù)控制的交錯APFC變換器架構(gòu)。該架構(gòu)采用并行結(jié)構(gòu)FPGA作為開發(fā)平臺，以NiosⅡ軟核處理器為核心，運行速度快，提升了系統(tǒng)的整體性能。文中設(shè)計了系統(tǒng)各模塊的IP核，并構(gòu)建了交錯APFC變換器的SOPC系統(tǒng)。800 W的樣機實驗結(jié)果表明：該方案具有功率因素校正效果好、峰值限流能力強、動態(tài)響應(yīng)速度快等優(yōu)點。

發(fā)表于：8/17/2017 1:41:00 PM

結(jié)合SIFT特征和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池的物體分類方法[嵌入式技術(shù)][其他]

為了提高物體分類性能，提出了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池特征分類方法，并結(jié)合SIFT特征實現(xiàn)物體的可靠分類。該方法首先提取樣本的SIFT特征向量，并從特征向量集合中隨機選取樣本子集；然后采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為每一個樣本子集構(gòu)建基元分類器；接著通過重復(fù)迭代方式得到許多基元分類器集合，再結(jié)合增強技術(shù)組建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池；最后采用樸素貝葉斯模型對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)池中的各個基元分類器集合的分類結(jié)果進行融合，預(yù)測特征的最終分類結(jié)果。實驗結(jié)果表明，新方法的運算效率高，對VOC-2007數(shù)據(jù)集的分類正確率高。

發(fā)表于：8/17/2017 1:27:00 PM

DFT插值算法在鼓風機故障模式識別中的應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

提出一種離散頻譜估計新方法，該方法在傳統(tǒng)插值方法基礎(chǔ)上運用加零技術(shù)，能較快確定頻譜的小數(shù)部分。新方法提高了離散頻譜估計的速度與精度，并能被應(yīng)用于煤氣鼓風機等旋轉(zhuǎn)機械的故障模式識別。實驗結(jié)果表明，新算法有效提高了煤氣鼓風機故障模式識別的準確度。此外，仿真研究顯示，該方法不僅在噪聲條件下的估計誤差較傳統(tǒng)算法低，而且能適用于除漢寧窗以外的其他經(jīng)典窗函數(shù)，具有較強的兼容性與魯棒性。

發(fā)表于：8/16/2017 11:47:00 AM

結(jié)合分塊模糊熵和隨機森林的圖像分類方法[嵌入式技術(shù)][數(shù)據(jù)中心]

為提高圖像分類性能，提出了一種圖像分類方法。其基本思想是將圖像內(nèi)容的不確定性描述看作是一個隨機過程，采用分塊模糊熵來提取圖像特征，采用隨機森林方法進行特征分類。首先，考慮全局和局部特性，將圖像劃分為多個圖像子塊；然后，對每一個圖像子塊進行模糊c均值聚類，提取模糊熵特征；接著，通過歸一化處理，得到圖像的模糊熵特征向量；最后，構(gòu)造隨機森林分類器，實現(xiàn)模糊熵特征向量的分類。實驗結(jié)果表明，該方法的錯分率低，分類耗時少。

發(fā)表于：8/16/2017 11:18:00 AM

水下航行器智能航向滑模控制[嵌入式技術(shù)][工業(yè)自動化]

為了實現(xiàn)對自主水下航行器參考航向的平滑、快速跟蹤，提出了一種基于干擾觀測器的航向跟蹤自適應(yīng)反演滑模控制算法。針對水池試驗中不同程度的水流干擾，利用一種干擾觀測器觀測系統(tǒng)的不確定性和外部干擾，未觀測到的部分干擾采用自適應(yīng)滑?？刂破鬟M行補償。控制器的設(shè)計消除了傳統(tǒng)滑?？刂频摹岸墩瘛爆F(xiàn)象，且保證了閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。同時該控制系統(tǒng)可智能選取控制策略，通過判斷水流循環(huán)等外界干擾的程度，自動選取合適的控制策略，最終消除外界干擾，提高了跟蹤的穩(wěn)定性和快速性。仿真結(jié)果表明，該控制策略能很好地實現(xiàn)智能航向跟蹤控制，使跟蹤誤差在有限時間內(nèi)快速收斂到零，對外界擾動的變化具有強魯棒性和良好的自適應(yīng)性。

發(fā)表于：8/15/2017 11:23:00 AM

基于博弈論能耗均衡的無線傳感網(wǎng)絡(luò)路由算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了平衡能量消耗，延長網(wǎng)絡(luò)壽命，提出基于博弈論能耗均衡的無線傳感網(wǎng)絡(luò)路由算法——EGT-EBGR。EGT-EBGR路由的目的是使節(jié)點能耗均衡，進而延長網(wǎng)絡(luò)壽命。首先，將發(fā)送節(jié)點的傳輸范圍劃分幾個轉(zhuǎn)發(fā)子區(qū)域，然后再結(jié)合進化博弈論EGT(Evolutionary Game Theory)，從平衡負載角度，從轉(zhuǎn)發(fā)子區(qū)域內(nèi)選擇一個轉(zhuǎn)發(fā)子區(qū)域，再利用貪婪算法從此轉(zhuǎn)發(fā)子區(qū)域內(nèi)選擇一個節(jié)點作為下一跳的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。通過進化博弈論和貪婪算法GA(Greedy Algorithm)平衡負載，縮短傳輸距離，有效地降低地能量消耗速度，進而延長網(wǎng)絡(luò)壽命。仿真數(shù)據(jù)表明，提出的EGT-EBGR協(xié)議能夠有效地平衡能量消耗，擴延了網(wǎng)絡(luò)壽命。

發(fā)表于：8/15/2017 11:08:00 AM

基于能量獲取下協(xié)作認知網(wǎng)的資源聯(lián)合分配[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

頻譜共享和能量獲取是提高帶寬和能量效率的前沿技術(shù)，滿足了無線傳輸數(shù)據(jù)的不斷增長的要求。在協(xié)作認知無線網(wǎng)絡(luò)中，由混合接入點提供無線能量的次用戶系統(tǒng)幫助主用戶傳輸數(shù)據(jù)。作為回報，次用戶以時分多址的方式獲得頻譜接入的機會來傳輸自己的數(shù)據(jù)。為了最大限度地提高次用戶系統(tǒng)的吞吐量，提出了一個次系統(tǒng)吞吐量最優(yōu)的資源分配方案。在滿足主系統(tǒng)基本性能的約束下，根據(jù)次用戶參與度來選擇最佳次用戶集合，聯(lián)合對SUS進行時隙和能量的分配。

發(fā)表于：8/14/2017 1:53:00 PM