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MEMS熱式氣體流量傳感器設(shè)計[MEMS|傳感技術(shù)][工業(yè)自動化]

在工業(yè)生產(chǎn)過程中提供準確的流量檢測信息對于系統(tǒng)性能的提升有著重要的作用，基于MEMS技術(shù)制造出的熱式流量傳感器通過采集溫差變化來反映管道內(nèi)流量變化，具有體積小、精度高、微流量段靈敏的特點。介紹了熱式流量傳感器的熱分布模型，利用COMSOL Multiphysics軟件對管道內(nèi)的流量傳感器進行電場、流場和熱場的耦合仿真，確定傳感器芯片的關(guān)鍵參數(shù)。采用MEMS加工工藝制造流量傳感器芯片，搭建標定測試平臺，對傳感器芯片進行封裝測試。傳感器測量范圍達到300 SLM，數(shù)字輸出準確度等級達到1.0，模擬輸出準確度等級達到1.5。

發(fā)表于：2025/10/28 16:25:30

等離子鍍膜用射頻電源功率計算與控制系統(tǒng)研究[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

當前的等離子磁控濺射鍍膜領(lǐng)域廣泛使用的射頻電源存在功率控制精度不足，功率可調(diào)范圍有限，以及因功率計算不準確導致輸出功率波動較大和誤差顯著等問題。為此，基于數(shù)字下變頻技術(shù)生成射頻信號源，提出了一種等離子體鍍膜用射頻電源功率計算與控制系統(tǒng)，通過VI Sensor上耦合的傳輸線上的信息直接計算出射頻電源的輸出功率，并利用控制器調(diào)節(jié)信號源幅值，從而實現(xiàn)對輸出功率的精確調(diào)節(jié)。仿真驗證該方法能夠?qū)崿F(xiàn)快速、準確的功率計算及高精度的功率調(diào)節(jié)。通過實際樣機測試，該方案被證實能夠顯著降低輸出功率誤差，并提高鍍膜樣品上的成膜質(zhì)量，為等離子磁控濺射鍍膜技術(shù)的發(fā)展注入了新的活力。

發(fā)表于：2025/10/28 16:16:01

手持式光皮樺種苗葉片生理參數(shù)光譜檢測設(shè)備研制[MEMS|傳感技術(shù)][其他]

針對林業(yè)現(xiàn)場光皮樺種苗葉片生理參數(shù)高效檢測的需求，開發(fā)了一款基于近紅外光譜技術(shù)的手持式光皮樺種苗葉片生理參數(shù)檢測設(shè)備。該設(shè)備集成了微型近紅外光譜傳感器、安卓手機和云服務(wù)器，通過藍牙與移動網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集與分析。采用偏最小二乘回歸（PLSR）方法構(gòu)建了葉片含水率和葉綠素含量的預(yù)測模型，并使用多元散射校正（MSC）預(yù)處理提高了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。驗證結(jié)果表明，含水率模型的R2為0.923，RMSE為0.044，葉綠素模型的R2為0.824，RMSE為2.569，表明模型具有較高的預(yù)測精度和可靠性。該研究提供了一種便捷、無損的檢測手段，具有廣泛的應(yīng)用前景。

發(fā)表于：2025/10/28 16:07:00

基于PoE技術(shù)的多功能可級聯(lián)全向會議麥克風設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][消費電子]

隨著全球化商務(wù)環(huán)境的發(fā)展、遠程辦公的普及以及突發(fā)事件可能帶來的不便，社會對在線會議的需求日益增長。為滿足這一需求，設(shè)計并實現(xiàn)了一種多功能、可級聯(lián)的全向會議麥克風。該設(shè)備采用系統(tǒng)級芯片（SoC）、觸控傳感器和MEMS麥克風，結(jié)合PoE供電技術(shù)，構(gòu)建了一個集音頻采集、數(shù)據(jù)傳輸及多設(shè)備級聯(lián)功能于一體的硬件平臺。在算法方面，系統(tǒng)集成了回聲消除與混響抑制等音頻處理技術(shù)，以提升語音質(zhì)量。實驗結(jié)果表明：單個設(shè)備可在半徑7 m范圍內(nèi)高效拾音，支持最多4臺設(shè)備級聯(lián)，并在大空間環(huán)境下實現(xiàn)穩(wěn)定運行。同時，揚聲器的頻率響應(yīng)保持在±60dB以內(nèi)；經(jīng)音頻算法處理后，回聲消除效率超過98%，混響抑制比可達94%，滿足會議麥克風的設(shè)計要求。

發(fā)表于：2025/10/28 15:58:01

基于鏡頻抑制混頻器的X波段上下變頻模塊設(shè)計[微波|射頻][工業(yè)自動化]

上下變頻模塊是微波電路中的關(guān)鍵部分，其性能的好壞將直接影響整個系統(tǒng)的性能。設(shè)計了一種基于鏡頻抑制混頻器的X波段上下變頻模塊。通過對整機主要指標的分析與計算，下變頻采用一次變頻方案，上變頻采用兩次變頻方案。在滿足鏡頻抑制度要求的情況下，利用一個固定本振頻率進行多次變頻的方式，使上變頻具有較高的本振隔離度。測試結(jié)果表明，下變頻的鏡頻抑制度為29 dBc，發(fā)射端口的本振抑制度為71 dBc。模塊指標符合性較好，滿足使用要求，對研制該類型的上下變頻組件具有一定的參考價值。

發(fā)表于：2025/10/28 15:49:01

一種能夠混合噪聲的模擬高頻腔的設(shè)計及實現(xiàn)[微波|射頻][工業(yè)自動化]

同步輻射加速器高頻系統(tǒng)的集成與調(diào)試離不開高頻腔，但其造價昂貴，加工周期長，使用實際高頻腔測試低電平控制器（LLRF）有損壞腔體的風險；此外，實際高頻腔的中心頻率是固定的，只能測試工作在對應(yīng)頻率的低電平控制器。為了解決上述問題，設(shè)計了一種中心頻率能夠跟隨低電平，同時可以混合白噪聲的模擬高頻腔裝置，用來測試低電平控制器的各項性能。詳細闡述了模擬高頻腔的設(shè)計思路與實現(xiàn)方法，并使用所設(shè)計的模擬高頻腔與LLRF鏈接、測試，證明了該模擬高頻腔可以測試工作在不同頻率下的LLRF，測試其幅相穩(wěn)定性及其閉環(huán)控制能力。所設(shè)計的模擬高頻腔對高頻系統(tǒng)的集成、調(diào)試具有巨大的現(xiàn)實意義，能夠大大提高低電平控制器的測試效率，同時也能有效避免為測試LLRF導致實際高頻腔受損的風險。

發(fā)表于：2025/10/28 15:39:00

區(qū)域網(wǎng)絡(luò)邊界識別技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

網(wǎng)絡(luò)邊界識別是進行網(wǎng)絡(luò)拓撲測量的一個重要環(huán)節(jié)，當前的區(qū)域網(wǎng)絡(luò)邊界識別技術(shù)主要基于對于區(qū)域網(wǎng)絡(luò)的抽樣探測和基于IP地址的地理定位技術(shù)進行邊界篩選的方法進行，此方法存在網(wǎng)絡(luò)拓撲獲取不完善、邊界驗證手段少等問題。針對此問題，提出了面向區(qū)域網(wǎng)絡(luò)邊界識別的高覆蓋探測策略和基于多源信息融合的區(qū)域邊界IP識別技術(shù)，通過設(shè)計探測點部署位置和目標覆蓋策略對區(qū)域拓撲邊界進行測量以提升發(fā)現(xiàn)邊界的概率，通過對WHOIS、時延、traceroute等多源信息進行獲取以補充邊界驗證數(shù)據(jù)來源，通過建立基于機器學習的驗證模型提高了區(qū)域網(wǎng)絡(luò)邊界識別的可信度及覆蓋率。將此方法應(yīng)用于地區(qū)A的網(wǎng)絡(luò)邊界識別與驗證工作中，驗證了此方法的有效性。

發(fā)表于：2025/10/28 15:30:01

基于FPGA的ZUC算法快速實現(xiàn)研究[可編程邏輯][數(shù)據(jù)中心]

祖沖之（ZUC）算法是我國自主研發(fā)的商用序列密碼算法，已被應(yīng)用于服務(wù)器實時運算和大數(shù)據(jù)處理等復雜需求場景，ZUC的高速實現(xiàn)對于其應(yīng)用推廣具有重要的實用意義?；诖?，針對ZUC適用環(huán)境的FPGA實現(xiàn)高性能要求，通過優(yōu)化模乘、模加等核心運算，并采用流水化結(jié)構(gòu)設(shè)計，在FPGA硬件平臺上實現(xiàn)了ZUC算法。實驗結(jié)果表明，ZUC算法核的數(shù)據(jù)吞吐量可達10.4 Gb/s，與現(xiàn)有研究成果相比，降低了關(guān)鍵路徑的延遲，提升了算法工作頻率，在吞吐量和硬件資源消耗方面實現(xiàn)了良好的平衡，為ZUC算法的高性能實現(xiàn)提供了新的解決方案。

發(fā)表于：2025/10/28 15:21:01

基于CNN-BiLSTM-Attention的工業(yè)數(shù)據(jù)中心IT設(shè)備能耗預(yù)測模型研究[模擬設(shè)計][數(shù)據(jù)中心]

IT設(shè)備的能耗直接影響到工業(yè)數(shù)據(jù)中心的電力消耗，預(yù)測IT設(shè)備能耗對優(yōu)化能源管理和資源規(guī)劃具有重要意義。然而，由于IT能耗數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出非線性、非平穩(wěn)的特點，導致預(yù)測精度低。對此，結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN、雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)BiLSTM和注意力機制的優(yōu)勢，分別對IT設(shè)備能耗的局部特征、數(shù)據(jù)中深層次的關(guān)鍵信息進行提取，并根據(jù)自測IT設(shè)備能耗數(shù)據(jù)集構(gòu)建基于CNN-BiLSTM-Attention的能耗預(yù)測模型，該模型的R2、MAE和RMSE分別為0.905 3、0.050 4、0.067 3，相較于現(xiàn)有的LSTM、BiLSTM和CNN-BiLSTM模型均有不同程度的提高，說明該模型可以應(yīng)用于工業(yè)數(shù)據(jù)中心內(nèi)IT設(shè)備能耗的準確預(yù)測。

發(fā)表于：2025/10/28 15:10:02

基于位置等效的Link16終端低軌衛(wèi)星接入設(shè)計[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

隨著信息化戰(zhàn)場的發(fā)展，Link16數(shù)據(jù)鏈在衛(wèi)星上的應(yīng)用正成為一個不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。星地融合是實現(xiàn)更高效、實時信息交換的重要方向，但在實際應(yīng)用中，多普勒效應(yīng)和信號時延帶來的挑戰(zhàn)不容忽視。提出了一種基于位置等效的 Link16數(shù)據(jù)鏈終端低軌衛(wèi)星接入設(shè)計方案，通過計算時延中心處的時延值和多普勒值并進行信號預(yù)補償，消除了信號在星地傳輸帶來的大多普勒、對齊了衛(wèi)星星載Link16時間基準，實現(xiàn)了Link16數(shù)據(jù)鏈終端低軌衛(wèi)星接入設(shè)計，仿真表明方案可行，可支撐數(shù)據(jù)鏈天地一體化應(yīng)用。

發(fā)表于：2025/10/28 15:01:57