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基于AEKF的鋰離子電池SOC估算

基于AEKF的鋰離子電池SOC估算[測試測量][其他]

針對拓展卡爾曼濾波(Extended Kalman Filter, EKF)算法進(jìn)行鋰離子電池荷電狀態(tài)(State of Charge, SOC)估算時噪聲信息固定從而導(dǎo)致估算精度低的問題,提出噪聲信息協(xié)方差能夠自動匹配的自適應(yīng)拓展卡爾曼濾波(Adaptive Extended Kalman Filter, AEKF)算法。首先基于電池的雙極化(Dual Polarization, DP)等效電路模型進(jìn)行參數(shù)辨識,建立精確的等效模型;然后在動態(tài)應(yīng)力測試(Dynamic Stress Test, DST)工況下對比了EKF濾波算法與AEKF濾波算法噪聲協(xié)方差矩陣變化情況以及對電池SOC的估算效果,結(jié)果表明AEKF濾波算法具有更高的估算精度;最后設(shè)置了幾組不同的SOC初始偏差,驗證了AEKF濾波算法在估算電池SOC時具有魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點。

發(fā)表于:5/8/2023 4:17:48 PM

960~1400 MHz寬帶功率放大器設(shè)計

960~1400 MHz寬帶功率放大器設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

基于橫向擴(kuò)散金屬氧化物半導(dǎo)體(LDMOS)器件,研制了一款應(yīng)用于L波段的寬帶射頻功率放大器。該放大器共由2級放大級聯(lián)組成,為了實現(xiàn)寬帶以及良好的輸出駐波,末級功放采用平衡式拓?fù)潆娐方Y(jié)構(gòu);級間匹配網(wǎng)絡(luò)使用微帶線及電容混合匹配方法實現(xiàn)寬帶匹配。最終實測數(shù)據(jù)如下:頻率覆蓋0.96 GHz~1.4 GHz,功放整體輸出功率達(dá)到50 dBm(100 W),功率增益大于30 dB,效率大于45%。功率回退8 dB,輸出功率42 dBm時,鄰信道功率比(ACPR)為-40 dBC。指標(biāo)表明功放模塊能夠很好地應(yīng)用于雷達(dá)和無線通信發(fā)射機(jī)中。

發(fā)表于:5/8/2023 4:05:00 PM

高精度高擺幅多工位ADC測試系統(tǒng)設(shè)計

高精度高擺幅多工位ADC測試系統(tǒng)設(shè)計[模擬設(shè)計][其他]

基于V93000 ATE設(shè)計了一種采用外加電源升壓變換模塊及可變增益儀器儀表運(yùn)算放大器,以解決大輸入擺幅高精度多工位ADC的量產(chǎn)測試需求的測試方案。理論分析和測試驗證結(jié)果表明,該ADC測試系統(tǒng)可分別產(chǎn)生峰峰值超過29 V的Ramp波和正弦波測試信號,測試信號SNR優(yōu)于105 dB、THD優(yōu)于-103 dB,可以滿足16 bit、±10 V甚至以上高輸入擺幅多工位ADC的大批量量產(chǎn)測試需求。

發(fā)表于:5/8/2023 3:38:26 PM

基于JTAG的高效調(diào)試系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

基于JTAG的高效調(diào)試系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)[模擬設(shè)計][工業(yè)自動化]

為了給自研處理器芯片提供一種高效方便的調(diào)試方法,提出了一種基于JTAG的片內(nèi)調(diào)試系統(tǒng)設(shè)計方法。該調(diào)試系統(tǒng)在遵循JTAG標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的基礎(chǔ)上,簡化片內(nèi)調(diào)試硬件模式設(shè)計,以較少的硬件開銷和精簡高效的專用調(diào)試指令設(shè)計,不僅實現(xiàn)了調(diào)試中斷、指令/數(shù)據(jù)斷點設(shè)置、單步執(zhí)行及寄存器/存儲器數(shù)據(jù)讀寫等基本調(diào)試功能,還支持現(xiàn)場保護(hù)與恢復(fù)、Trace Buffer、指令插入執(zhí)行等高級調(diào)試功能。經(jīng)實際芯片測試證明,該調(diào)試系統(tǒng)具有兼容JTAG協(xié)議、功能全面、靈活高效、結(jié)構(gòu)簡單、便于操作等特點。

發(fā)表于:5/8/2023 3:31:07 PM

基于CNN的智慧農(nóng)場圖像分類方法

基于CNN的智慧農(nóng)場圖像分類方法[人工智能][工業(yè)自動化]

為解決新疆兵團(tuán)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)中有感知無決策的問題,提出一種基于注意力機(jī)制模塊(SENet)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型遷移學(xué)習(xí)的圖像分類方法(TL-DA-SE-CNN)。該方法選擇4種不同的CNN模型進(jìn)行權(quán)重采集,包括VGGNet、ResNet、InceptionNet和MobileNet。模型使用SENet分類器代替卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層,提取圖像的結(jié)構(gòu)性高階統(tǒng)計特征進(jìn)行主題分類,并使用BP算法進(jìn)行參數(shù)調(diào)整,分類準(zhǔn)確度達(dá)98.20%。實驗結(jié)果表明,將CNN與遷移學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)增強(qiáng)和SENet相結(jié)合的技術(shù)提高了牲畜圖像分類的性能,是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)場自動化分群中的有效應(yīng)用。

發(fā)表于:5/8/2023 3:07:10 PM

基于改進(jìn)TOPSIS模型的出租車運(yùn)營決策優(yōu)化方法

基于改進(jìn)TOPSIS模型的出租車運(yùn)營決策優(yōu)化方法[人工智能][汽車電子]

以降低出租車運(yùn)營損失為目標(biāo),分別利用排隊論對司機(jī)等待的平均時間成本進(jìn)行量化,以及通過熵值法改進(jìn)的TOPSIS模型對不同時段載客可能性進(jìn)行量化,進(jìn)而完成空載潛在損失參數(shù)的量化,通過量化指標(biāo)構(gòu)建出出租車運(yùn)營損失模型,并基于此模型給出了降低損失的運(yùn)營決策方法。引用洛陽北郊機(jī)場航班及出租車數(shù)據(jù)的驗證,證明了該決策方法能夠有效降低出租車的運(yùn)營損失。

發(fā)表于:5/8/2023 3:00:11 PM

國產(chǎn)PLC發(fā)展現(xiàn)狀及展望

國產(chǎn)PLC發(fā)展現(xiàn)狀及展望[模擬設(shè)計][信創(chuàng)產(chǎn)業(yè)]

綜述了國內(nèi)PLC的發(fā)展歷史,介紹了國內(nèi)PLC市場現(xiàn)狀、主流國產(chǎn)PLC、PLC標(biāo)準(zhǔn)以及相關(guān)國家政策,分別從功能性能、邏輯編程軟件、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、產(chǎn)品譜系以及標(biāo)準(zhǔn)化等方面分析了國內(nèi)外PLC的差距。針對存在的差距,結(jié)合歐系、美系和日系PLC的特點,提出了一種中國系PLC的發(fā)展思路,瞄準(zhǔn)國防軍工、關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施等行業(yè)需求,通過重大項目和重點領(lǐng)域的帶動,基于國產(chǎn)自主軟硬件生態(tài)開展國產(chǎn)PLC研制和應(yīng)用推廣工作。

發(fā)表于:5/8/2023 2:53:02 PM

孔縫尺寸參數(shù)對腔體的5G屏蔽效能影響規(guī)律研究

孔縫尺寸參數(shù)對腔體的5G屏蔽效能影響規(guī)律研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

為保證換流站5G設(shè)備屏蔽腔體的屏蔽性能,明確腔體孔縫數(shù)量及尺寸對其屏蔽效能的影響規(guī)律,在HFSS仿真環(huán)境下,構(gòu)建了屏蔽腔體的電磁屏蔽效能分析模型,分析了5G微帶貼片天線電磁輻射的空間分布特征;然后,分析了腔體孔縫高度對屏蔽效能的影響,發(fā)現(xiàn)不同孔縫直徑下屏蔽效能均隨孔縫高度的增加而呈增強(qiáng)趨勢,電磁輻射強(qiáng)度由0.5 mm高度下的24.81 dB降低為2.0 mm高度下的16.29 dB,同時分析發(fā)現(xiàn)屏蔽效能隨孔縫直徑的增加呈現(xiàn)下降趨勢,最大輻射強(qiáng)度由1.0 mm直徑的-15.13 dB增長至7.0 mm直徑的49.87 dB;最后,在孔縫面積占比一定的情況下,發(fā)現(xiàn)隨著孔縫數(shù)量的增多和孔縫直徑的減小,屏蔽腔體的屏蔽效能是不斷提高的。

發(fā)表于:5/8/2023 2:45:00 PM

基于5G小基站的室內(nèi)定位技術(shù)與應(yīng)用研究

基于5G小基站的室內(nèi)定位技術(shù)與應(yīng)用研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

高精度室內(nèi)定位技術(shù)與小基站通信網(wǎng)絡(luò)結(jié)合能夠有效降低室內(nèi)定位的部署及運(yùn)維成本,為各類定位應(yīng)用場景提供了重要解決方案。首先歸納對比了常用定位技術(shù),進(jìn)一步分析了不同定位技術(shù)在小基站應(yīng)用的可行性;然后,提出了基于5G小基站的室內(nèi)定位方案,并對其架構(gòu)進(jìn)行了具體闡述,該方案具備傳輸網(wǎng)絡(luò)易擴(kuò)展、傳輸路徑靈活化、定位接口開放化的優(yōu)勢;最后,給出了基于本方案選定的兩種定位技術(shù)的應(yīng)用場景及定位流程。結(jié)果表明,基于小基站的室內(nèi)定位方案能夠滿足消費(fèi)者領(lǐng)域及更加廣泛的垂直行業(yè)的定位需求,具有重大意義及應(yīng)用前景。

發(fā)表于:5/8/2023 2:33:52 PM

基于AI算法的5G無線通信設(shè)備能耗建模方法研究

基于AI算法的5G無線通信設(shè)備能耗建模方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

基于5G網(wǎng)管系統(tǒng)中可采集到的大量能耗、性能指標(biāo)和基站配置數(shù)據(jù),利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對現(xiàn)網(wǎng)主流AAU設(shè)備建立能耗測算模型,并對模型的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗證。測試結(jié)果表明,利用該方案對現(xiàn)網(wǎng)幾款主流AAU設(shè)備建立的能耗測算模型精度都達(dá)到97%以上,充分證明該能耗建模方法具有很高的實用性和推廣價值。

發(fā)表于:5/8/2023 2:26:41 PM

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