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基于時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能電表故障預(yù)測[其他][其他]

針對智能電表故障具有的突發(fā)性、復(fù)雜性以及多面性等特點(diǎn)，提出一種基于時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ST-CNN)的故障預(yù)測方法。該方法首先采用滑動窗口將時(shí)間信息融入特征變量中，構(gòu)建具有時(shí)空特性的輸入矩陣，然后與CNN相結(jié)合，建立智能電表故障預(yù)測模型，并采用Adam算法對模型參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。最后應(yīng)用現(xiàn)場的實(shí)際數(shù)據(jù)對基于ST-CNN的智能電表故障預(yù)測模型進(jìn)行仿真，結(jié)果表明該方法預(yù)測精度高，泛化能力強(qiáng)。

發(fā)表于：3/7/2022 1:21:00 PM

基于CCTV視頻監(jiān)控系統(tǒng)整合技術(shù)研究與設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動化]

CCTV視頻監(jiān)控系統(tǒng)是自動化程度較高海洋鉆井中較常使用的重要設(shè)備之一，對保障鉆井生產(chǎn)起到了重要作用。在鉆井平臺配置中多為監(jiān)控甲板和鉆井區(qū)域，對于JU2000E型鉆井平臺，其配備了雙系統(tǒng)監(jiān)控設(shè)備，但兩個(gè)系統(tǒng)之間無融合。為此，從平臺使用實(shí)際、成本控制及組網(wǎng)便利性出發(fā)，對實(shí)現(xiàn)平臺級CCTV系統(tǒng)整合的方案及多平臺構(gòu)建集中遠(yuǎn)傳監(jiān)控的可能性進(jìn)行了探討。

發(fā)表于：3/7/2022 1:17:00 PM

一款基于開關(guān)電容的倍壓器研究與設(shè)計(jì)[其他][其他]

基于開關(guān)電容的倍壓器又稱為電荷泵，設(shè)計(jì)將電荷泵集成到一顆芯片中。該芯片能夠在4 V至20 V的輸入范圍內(nèi)工作，并提供7 V至38 V的輸出，提供超過10 mA的輸出電流。電路采用電荷泵結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)倍壓，該電路的特點(diǎn)是無需電感，就可實(shí)現(xiàn)對輸入電壓的倍增，消除了電磁干擾的影響。空載情況下電源電流最大不超過12 mA。另外該電路采用雙極型工藝制造，不易發(fā)生閂鎖。

發(fā)表于：3/7/2022 1:13:00 PM

10-16位旋變數(shù)字轉(zhuǎn)換器中Sigma-Delta調(diào)制器設(shè)計(jì)[其他][其他]

設(shè)計(jì)了一種應(yīng)用于10-16位旋變數(shù)字轉(zhuǎn)換器的Sigma-Delta調(diào)制器，調(diào)制器為二階結(jié)構(gòu)，在此基礎(chǔ)上增加了斬波調(diào)制器電路祛除閃爍噪聲，通過積分器的電荷比例改善運(yùn)放的動態(tài)范圍，并利用Cadence仿真軟件中的Spectre工具對調(diào)制器進(jìn)行VerilogA建模，并對其性能進(jìn)行仿真，此外，利用仿真軟件MATLAB軟件對調(diào)制器進(jìn)行FFT頻譜分析，并比較兩者之間的仿真結(jié)果，根據(jù)仿真結(jié)果顯示，該調(diào)制器的設(shè)計(jì)滿足10-16位轉(zhuǎn)換器的使用要求。

發(fā)表于：3/7/2022 1:09:00 PM

高精度分段線性補(bǔ)償基準(zhǔn)電壓源[其他][其他]

介紹了一種新型電壓基準(zhǔn)電路，基于分段線性補(bǔ)償方式設(shè)計(jì)了一種高精度基準(zhǔn)電壓源。利用與溫度成正比的電流(IPTAT)和與溫度成反比的電流(ICTAT)做差，從而獲得用于基準(zhǔn)電壓源曲率補(bǔ)償?shù)姆侄尉€性電流。將電路整個(gè)工作溫度區(qū)間分為兩段，利用分段線性電流完成補(bǔ)償，且增加三極管基極電流補(bǔ)償技術(shù)，最終得到高精度的基準(zhǔn)輸出電壓。仿真結(jié)果表明，在-55 ℃~125 ℃溫度范圍時(shí)，基準(zhǔn)電壓源溫度系數(shù)為1.208×10-6/℃，低頻時(shí)電源抑制比低于-88 dB。當(dāng)電源電壓從2.5 V升至5 V時(shí)，線性調(diào)整率為0.108 mV/V。

發(fā)表于：3/7/2022 1:05:00 PM

一款DVI視頻接收芯片的設(shè)計(jì)[其他][其他]

設(shè)計(jì)了一款DVI(Digital Visual Interface)接收芯片并提出了一種基于全數(shù)字的T.M.D.S(Transition Minimized Differential Signaling)信號接收恢復(fù)方案，能夠大大降低PLL(Phase Locked Loop)的設(shè)計(jì)難度，降低芯片的硬件開銷。首先介紹了芯片的整體框架和各模塊的作用，然后對基于本方案的數(shù)據(jù)恢復(fù)原理和實(shí)現(xiàn)方式進(jìn)行重點(diǎn)說明，最后對芯片的仿真測試結(jié)果進(jìn)行了相關(guān)的討論。測試結(jié)果表明，芯片能夠兼容市面上的其他DVI產(chǎn)品并與之通信，滿足DVI 1.0規(guī)范要求。

發(fā)表于：3/7/2022 11:53:00 AM

面向船載遠(yuǎn)程會議的麥克風(fēng)陣列高精度DOA估計(jì)[其他][其他]

隨著船舶智能化水平提高，船載遠(yuǎn)程會議系統(tǒng)對提高應(yīng)急處理能力、推進(jìn)船岸一體化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)有重要意義，麥克風(fēng)陣列是保證遠(yuǎn)程會議系統(tǒng)語音效果和支持多模態(tài)交互的重要語音前端。但船舶艙室狹小尺寸一方面導(dǎo)致只能采用小尺寸麥陣，另一方面小艙室導(dǎo)致的強(qiáng)混響以及嘈雜艙室噪聲也使傳統(tǒng)麥克風(fēng)陣列算法性能嚴(yán)重下降。考慮船舶艙室復(fù)雜環(huán)境下小尺寸麥陣DOA估計(jì)場景，提出了一種輕量級Mask-DOA估計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該方法在DOA估計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入Mask算法降低噪聲和混響的干擾，并提取增強(qiáng)后的GCC-PHAT作為網(wǎng)絡(luò)特征，從而在小尺寸麥陣上實(shí)現(xiàn)高精度DOA估計(jì)。仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的Mask-DOA模型面對復(fù)雜的船舶艙室環(huán)境更魯棒，泛化能力更強(qiáng)。

發(fā)表于：3/7/2022 11:48:00 AM

標(biāo)簽結(jié)合現(xiàn)實(shí)場景的交通標(biāo)志分類檢測研究[其他][其他]

交通標(biāo)志在車輛的安全行駛和自動駕駛中都有著大量的研究。由于交通標(biāo)志的種類繁多且受各種因素的影響，交通標(biāo)志的分類檢測也是一個(gè)具有挑戰(zhàn)的難題。為此，提出了一種標(biāo)簽結(jié)合現(xiàn)實(shí)道路場景的交通標(biāo)志分類檢測方法，該方法分為數(shù)據(jù)生成部分和目標(biāo)檢測部分。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用該方法生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)，能夠有效地訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)場景交通標(biāo)志的分類檢測，并且優(yōu)化的檢測模型相比文中提到的模型具有更小的體積和更快的速度。

發(fā)表于：3/7/2022 11:43:00 AM

基于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車輛短預(yù)瞄電磁導(dǎo)引方案[其他][其他]

電磁導(dǎo)引是一種車輛自動導(dǎo)引方案，廣泛應(yīng)用于工業(yè)、物流等領(lǐng)域。為解決現(xiàn)有電磁導(dǎo)引方案對車輛機(jī)械結(jié)構(gòu)要求較高、易受傳感器預(yù)瞄距離短的限制、難以應(yīng)用于小型自動導(dǎo)引車輛的問題，提出了一種基于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的導(dǎo)引方案。通過數(shù)據(jù)分析尋找有限預(yù)瞄距離內(nèi)的最優(yōu)傳感器排布方案，設(shè)計(jì)和訓(xùn)練全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對車身姿態(tài)及車后道路的信息進(jìn)行全面預(yù)測，以彌補(bǔ)傳感器短預(yù)瞄所造成的前向道路探測能力的不足。經(jīng)模擬和實(shí)際測試，該方案能極大改善較小體積車輛的短預(yù)瞄電磁導(dǎo)引系統(tǒng)的控制效果，實(shí)現(xiàn)車輛的穩(wěn)定快速運(yùn)行。

發(fā)表于：3/7/2022 11:38:00 AM

基于5G的輸電線路在線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)建模方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

輸電線路在線監(jiān)測系統(tǒng)是智能電網(wǎng)的重要組成部分。針對當(dāng)前缺乏有效構(gòu)建滿足性能要求的在線監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)模型的問題，提出一種基于代價(jià)函數(shù)的綜合評價(jià)建模方法。模型融合短距ZigBee無線中繼通信和長距5G通信，根據(jù)通信過程中的延遲和能耗兩個(gè)指標(biāo)對所有節(jié)點(diǎn)通過優(yōu)化方式進(jìn)行分組，使得傳輸數(shù)據(jù)的代價(jià)函數(shù)最優(yōu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的模型能夠有效構(gòu)建出性能優(yōu)化的在線監(jiān)測系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，有利于實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)和雙碳目標(biāo)。

發(fā)表于：3/7/2022 11:33:00 AM