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控制系統(tǒng)中智能計(jì)算的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方法[模擬設(shè)計(jì)][其他]

在SCADA組態(tài)軟件系統(tǒng)中，智能計(jì)算是必不可少的一個(gè)環(huán)節(jié)。它在處理各個(gè)采集點(diǎn)之間的邏輯關(guān)系、一些時(shí)序類(lèi)采集點(diǎn)的累計(jì)、平均、積分等以及一些熱工領(lǐng)域的蒸汽表函數(shù)時(shí)體現(xiàn)了極大的優(yōu)越性和便利性。描述了一種控制系統(tǒng)中智能計(jì)算的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)方法，首先提出了組合宏和組態(tài)Tag的嵌套調(diào)用概念，然后分別介紹了計(jì)算模塊處理流程、組合宏基本定義、軟件模塊劃分及調(diào)用、計(jì)算組態(tài)工具的設(shè)計(jì)、內(nèi)存索引表設(shè)計(jì)、全局和局部變量設(shè)計(jì)、計(jì)算負(fù)荷均分設(shè)計(jì)、在線處理的計(jì)算類(lèi)設(shè)計(jì)以及計(jì)算處理的接口函數(shù)設(shè)計(jì)等。該系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想先進(jìn)，實(shí)時(shí)性高，組態(tài)便捷快速，計(jì)算準(zhǔn)確無(wú)誤，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域的工業(yè)控制系統(tǒng)。

發(fā)表于：7/11/2023 5:11:40 PM

無(wú)線電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)管理圖模型及應(yīng)用[測(cè)試測(cè)量][數(shù)據(jù)中心]

針對(duì)無(wú)線電監(jiān)管實(shí)踐中數(shù)據(jù)類(lèi)型多、數(shù)據(jù)量大和異構(gòu)等問(wèn)題，如何管理無(wú)線電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)一直是研究工作的熱點(diǎn)?；跓o(wú)線電監(jiān)管知識(shí)圖譜框架，建立了無(wú)線電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)管理圖模型，以MATLAB為工具，仿真了高斯信道條件下典型無(wú)線電業(yè)務(wù)的信號(hào)調(diào)制特性，獲得了無(wú)線電頻譜仿真數(shù)據(jù)集，從而建立無(wú)線電頻譜使用狀況知識(shí)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)查詢(xún)、推理和可視化等功能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于Django框架和圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j無(wú)線電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)管理Web應(yīng)用系統(tǒng)能夠?yàn)闊o(wú)線電監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)智慧化管理提供有效的解決方案。

發(fā)表于：7/11/2023 5:04:24 PM

基于BLE Mesh的資產(chǎn)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)[測(cè)試測(cè)量][其他]

針對(duì)當(dāng)前資產(chǎn)定位系統(tǒng)定位精度、建設(shè)成本和部署靈活性難以有效平衡的問(wèn)題，基于BLE Mesh采用多維標(biāo)度分析（MultiDimensional Scaling-Map， MDS-MAP）定位算法設(shè)計(jì)了一種資產(chǎn)定位系統(tǒng)。系統(tǒng)首先對(duì)原始接收信號(hào)強(qiáng)度（Received Signal Strength Indicator， RSSI）進(jìn)行高斯-卡爾曼融合濾波，提高了RSSI值的準(zhǔn)確性；然后利用生存時(shí)間（Time To Live， TTL）對(duì)中繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行約束，提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠行?；最后利用半徑彌補(bǔ)法與Bellman-Ford融合迭代方案對(duì)生成的距離矩陣進(jìn)行修正，減小了測(cè)距誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)可有效完成藍(lán)牙標(biāo)簽信息更新以及位置展示，平均定位精度達(dá)到了0.94 m。本系統(tǒng)具有成本低、工程實(shí)施方便的優(yōu)點(diǎn)，有一定的應(yīng)用價(jià)值和發(fā)展前景。

發(fā)表于：7/11/2023 4:59:00 PM

極端條件下高壓輸電線路覆冰識(shí)別檢測(cè)技術(shù)[測(cè)試測(cè)量][其他]

目前，越來(lái)越多的高壓輸電線路需穿過(guò)重度覆冰區(qū)，由冰雪災(zāi)害引起的輸電線路故障問(wèn)題頻繁發(fā)生，從而造成一定的經(jīng)濟(jì)損失，故需要探索一種有效識(shí)別極端條件下覆冰輸電線路狀態(tài)的檢測(cè)算法。提出小波變換模極大值和多尺度多結(jié)構(gòu)形態(tài)學(xué)兩者加權(quán)融合算法，對(duì)算法的原理進(jìn)行了分析，結(jié)合所采集到的圖像，通過(guò)去霧、濾波、灰度增強(qiáng)等方法對(duì)圖像預(yù)處理，對(duì)邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。通過(guò)對(duì)比經(jīng)典常用的邊緣檢測(cè)算子發(fā)現(xiàn)，該方法在極端條件下對(duì)覆冰輸電線路邊緣輪廓檢測(cè)誤差只有0.661 7%，滿足極端條件下覆冰輸電線路識(shí)別檢測(cè)，為下一步輸電線路覆冰厚度計(jì)算以及故障診斷提供技術(shù)支持。

發(fā)表于：7/11/2023 4:44:03 PM

支持多協(xié)議的可配置通信引擎設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)國(guó)內(nèi)對(duì)于專(zhuān)用通信引擎的研究空缺，實(shí)現(xiàn)了一種支持多協(xié)議的可配置通信引擎設(shè)計(jì)，并以典型的數(shù)據(jù)鏈路層協(xié)議——高級(jí)數(shù)據(jù)鏈路控制（High 1evel Data Link Control， HDLC）協(xié)議的引擎塊實(shí)現(xiàn)為例，采用System Verilog搭建仿真平臺(tái)，通過(guò)C語(yǔ)言編寫(xiě)測(cè)試case，以回環(huán)驗(yàn)證的方式保證設(shè)計(jì)正確性?？膳渲靡鎵K以自研RSIC核為核心，采用AHB總線互連，內(nèi)部集成HDLC、UART等通信協(xié)議以及DMA、TDM、GPIO等通用外設(shè)，實(shí)現(xiàn)通信協(xié)議的處理及數(shù)據(jù)傳輸，有助于解放處理器負(fù)載，提高數(shù)據(jù)處理效率，同時(shí)將HDLC與可配置通信引擎相結(jié)合，解決了多路信號(hào)的HDLC對(duì)處理器資源的占用率高等問(wèn)題。

發(fā)表于：7/11/2023 4:33:28 PM

一種基于頂部熱沉的抗輻射POL電源設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][航空航天]

針對(duì)衛(wèi)星裝備的小型化、整機(jī)系統(tǒng)的輕量化需求，提出一種基于頂部熱沉的抗輻射POL電源設(shè)計(jì)方案，重點(diǎn)討論了電路設(shè)計(jì)、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、工藝設(shè)計(jì)。通過(guò)仿真分析、樣品測(cè)試及評(píng)估試驗(yàn)，驗(yàn)證該設(shè)計(jì)的合理性?；谠摲桨冈O(shè)計(jì)的樣品在體積、功率密度、重量等方面優(yōu)勢(shì)明顯，可為宇航用高可靠、高性能電子裝備系統(tǒng)提供微型化、輕量化的三次電源解決方案。

發(fā)表于：7/11/2023 4:24:53 PM

基于RISC-V架構(gòu)的Spike緩存模型的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[嵌入式技術(shù)][其他]

使用基于精簡(jiǎn)指令集原則的指令架構(gòu)（RISC-V）的指令集，針對(duì)現(xiàn)有Spike驗(yàn)證模型中的緩存寫(xiě)回功能的缺失問(wèn)題，設(shè)計(jì)一種基于RISC-V指令集的現(xiàn)代超標(biāo)量處理器緩存模型。基于現(xiàn)代高速緩存的基本原理，結(jié)合Spike驗(yàn)證模型，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代高速緩存的基本讀寫(xiě)操作，并進(jìn)行系統(tǒng)級(jí)芯片（SoC）環(huán)境下的仿真和驗(yàn)證，可作為微型電子芯片（IC）前端邏輯設(shè)計(jì)中的驗(yàn)證模型使用。該方案能夠以較快的時(shí)間完成基于RISC-V指令集的大型SoC的設(shè)計(jì)與驗(yàn)證。

發(fā)表于：7/11/2023 4:17:40 PM

一種面向SoC的全方位系統(tǒng)監(jiān)測(cè)驗(yàn)證方案[電子元件][其他]

伴隨著目前SoC尺寸和復(fù)雜度的迅速增加，如何在系統(tǒng)層面實(shí)施充分完善的驗(yàn)證成為了一項(xiàng)重要挑戰(zhàn)。棘手的工作不但來(lái)自于對(duì)系統(tǒng)層面各項(xiàng)硬件資源的調(diào)度和測(cè)試場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)，也來(lái)自于如何從復(fù)雜的系統(tǒng)運(yùn)行中獲得有用的信息。為了讓驗(yàn)證人員在仿真過(guò)程中及時(shí)掌握系統(tǒng)信息，提出一種面向SoC的全方位系統(tǒng)監(jiān)測(cè)驗(yàn)證方案，基于UVM框架可以實(shí)時(shí)獲得多種系統(tǒng)狀態(tài)信息。該方案也是基于一種自動(dòng)化的驗(yàn)證平臺(tái)并在此之上將監(jiān)測(cè)到的信息做了處理，以用來(lái)輔助驗(yàn)證人員更好地分析系統(tǒng)和定位問(wèn)題。

發(fā)表于：7/11/2023 4:03:31 PM

一種乳腺X線影像腫塊的多特征融合檢測(cè)算法[人工智能][醫(yī)療電子]

針對(duì)在單視圖的乳腺腫塊檢測(cè)算法中漏檢率和假陽(yáng)性率較高的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的自動(dòng)檢測(cè)算法。將擴(kuò)張殘留網(wǎng)絡(luò)（Dilated Residual Network，DRN）結(jié)合重新設(shè)計(jì)的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)（Feature Pyramid Network，F(xiàn)PN）用于對(duì)乳腺腫塊的檢測(cè)。首先利用DRN中的膨脹卷積，減少對(duì)圖像的下采樣次數(shù)；再擴(kuò)充網(wǎng)絡(luò)的深度，使其輸出滿足FPN所需的輸入；在FPN結(jié)構(gòu)中，采用注意力機(jī)制降低不同特征圖直接融合所造成的信息損失，同時(shí)采用密集連接代替原有的橫向連接，充分融合淺層特征中目標(biāo)的位置和細(xì)節(jié)信息。仿真實(shí)驗(yàn)顯示，所設(shè)計(jì)的模型在CBSI-DDSM數(shù)據(jù)集上的檢測(cè)精度相比于基準(zhǔn)模型提升了7.1%。

發(fā)表于：7/11/2023 3:53:02 PM

基于Hammerstein-Wiener模型的CSTR反應(yīng)器辨識(shí)[人工智能][其他]

針對(duì)化工過(guò)程中廣泛應(yīng)用的連續(xù)攪拌反應(yīng)釜（CSTR）反應(yīng)器，提出一種新的基于極限學(xué)習(xí)機(jī)的Hammerstein-Wiener模型的辨識(shí)建模方法。其中，Hammerstein-Wiener模型的兩個(gè)非線性環(huán)節(jié)采用兩個(gè)不同的極限學(xué)習(xí)機(jī)逼近，線性環(huán)節(jié)采用自回歸ARX模型。因極限學(xué)習(xí)機(jī)的特殊結(jié)構(gòu)，此模型可以表示成線性回歸的形式，最終利用廣義最小二乘法求解模型的參數(shù)。此方法辨識(shí)過(guò)程簡(jiǎn)單，辨識(shí)過(guò)程的計(jì)算量較小。最后對(duì)CSTR的辨識(shí)結(jié)果表明，在相同條件下與基于多項(xiàng)式的Hammerstein 模型和ARX-LSSVM Hammerstein 模型相比，該方法具有較高辨識(shí)精度，表明了該方法的有效性。

發(fā)表于：7/11/2023 3:46:03 PM