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基于PLC的電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)的技術(shù)研究[電源技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

直流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)具有調(diào)速性能優(yōu)良、可靠性高的優(yōu)點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)的各個(gè)領(lǐng)域。首先簡要介紹了直流電機(jī)調(diào)速原理以及對(duì)調(diào)速的要求，然后設(shè)計(jì)了基于CPU224XPPLC的直流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)，并通過仿真軟件編寫了PLC梯形圖，最后在S7200中進(jìn)行了電機(jī)調(diào)速實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的直流電機(jī)PLC調(diào)速系統(tǒng)能比較好地實(shí)現(xiàn)給定的任務(wù)指標(biāo)

發(fā)表于：4/8/2017 6:19:00 PM

一種面向局域網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)行為審計(jì)方法的研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，單位內(nèi)部用戶的監(jiān)管和網(wǎng)上行為責(zé)任追溯審計(jì)方法成為必需。文中根據(jù)局域網(wǎng)的特點(diǎn)，針對(duì)局域網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)行為審計(jì)問題，對(duì)相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了一定的研究和分析，提出了一種有效的基于TCP重組和快速多字符匹配的局域網(wǎng)行為審計(jì)方法，應(yīng)用該方法可以更為高效地實(shí)現(xiàn)局域網(wǎng)中網(wǎng)絡(luò)行為的審計(jì)，實(shí)際測(cè)試表明該方法具有更高的效率和可操作性。

發(fā)表于：4/7/2017 2:24:00 PM

物理層網(wǎng)絡(luò)編碼系統(tǒng)中ARQ的設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][汽車電子]

在物理層網(wǎng)絡(luò)編碼系統(tǒng)中，鏈路層差錯(cuò)控制采用基于終端節(jié)點(diǎn)的自動(dòng)重傳請(qǐng)求（TO-ARQ）方案。文中針對(duì)TO-ARQ系統(tǒng)存在傳輸速率慢、延時(shí)較大的缺點(diǎn)，在TO-ARQ的基礎(chǔ)上，提出了一種基于終端和中繼的自動(dòng)重傳請(qǐng)求（TR-ARQ）方案。該方案在中繼接收的物理層網(wǎng)絡(luò)編碼數(shù)據(jù)包受損時(shí)，中繼將立即發(fā)送反饋信息請(qǐng)求終端節(jié)點(diǎn)重傳相應(yīng)的數(shù)據(jù)分組，從而降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆答佈訒r(shí)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，相比TO-ARQ，TR-ARQ方案改善了系統(tǒng)的延時(shí)，并顯著提高了系統(tǒng)的傳輸速率。

發(fā)表于：4/7/2017 2:07:00 PM

WSN中基于改進(jìn)的RSSI定位算法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

降低節(jié)點(diǎn)定位誤差是無線傳感網(wǎng)一直不斷改進(jìn)的方向。在RSSI定位算法的基礎(chǔ)上,引入加權(quán)概念降低定位誤差。首先針對(duì)定位算法中RSSI均值不準(zhǔn)確的問題,采用常態(tài)分布處理,通過似然函數(shù)來獲得RSSI的閾值,從而避免均值過大的情況；其次通過權(quán)值因子來分配錨節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)之間估算距離的權(quán)重。在MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中,與其他算法在通信半徑和錨節(jié)點(diǎn)密度等條件下的相比發(fā)現(xiàn)，文中算法具有比較好的效果。

發(fā)表于：4/7/2017 1:50:00 PM

能源并網(wǎng)系統(tǒng)中IGBT模塊的溫度場(chǎng)分布分析[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

溫度影響著絕緣柵雙極型晶體管(IGBT)模塊的可靠性，采用傳統(tǒng)的功電熱耦合仿真模型只能測(cè)得IGBT模塊離線情況下的一個(gè)結(jié)溫，不能獲得實(shí)際工況下芯片表面的溫度場(chǎng)分布。在傳統(tǒng)功率循環(huán)試驗(yàn)仿真的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，考慮到IGBT關(guān)斷過程中的電壓緩變，將該電壓作為載荷，利用數(shù)值仿真軟件ANSYS熱分析環(huán)境，采用有限元分析方法得到模塊溫度場(chǎng)分布圖，分析了溫度場(chǎng)分布特征，可知溫度較高區(qū)域出現(xiàn)在有源區(qū)的四周邊沿處，這同以前的實(shí)驗(yàn)結(jié)果一致，證明仿真模型的正確性。以上分析對(duì)研究IGBT模塊的可靠性和模塊在線監(jiān)測(cè)具有一定的指導(dǎo)意義。

發(fā)表于：4/7/2017 1:39:00 PM

面向片上網(wǎng)絡(luò)路由器FIFO故障的實(shí)時(shí)容錯(cuò)設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為滿足對(duì)片上網(wǎng)絡(luò)路由器FIFO故障的實(shí)時(shí)容忍需求，設(shè)計(jì)了一種可實(shí)時(shí)檢測(cè)路由器FIFO故障并對(duì)故障容忍的方法。首先建立了路由器FIFO的功能模型及故障模型，在此基礎(chǔ)上利用測(cè)試地址在線生成法，提出了一種針對(duì)于片上網(wǎng)絡(luò)路由器FIFO的故障實(shí)時(shí)檢測(cè)算法，并提出利用FIFO重定向機(jī)制容忍FIFO故障。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，對(duì)測(cè)試電路參數(shù)進(jìn)行合理地設(shè)置，可將測(cè)試電路對(duì)路由器性能影響降到很小范圍，且在故障條件下，吞吐率和延時(shí)得到較好的改善。

發(fā)表于：4/7/2017 1:30:00 PM

基于曲線擬合的智能稱重傳感器自校正[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)智能傳感器自校正的問題，構(gòu)建了基于IEEE1451智能傳感器校正引擎的校正模型，優(yōu)化了校正公式，闡述了曲線擬合法的基本原理。然后以應(yīng)變式稱重傳感器為實(shí)例，描述了其工作機(jī)理，并分析誤差產(chǎn)生的原因，以曲線擬合法為理論依據(jù)，進(jìn)行非線性校正。通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)求出校正引擎多項(xiàng)式各項(xiàng)系數(shù)，將電壓量代入校正公式，進(jìn)行砝碼標(biāo)定值與校正輸出值之間的比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，利用校正引擎對(duì)稱重傳感器進(jìn)行校正，實(shí)現(xiàn)了稱重傳感器輸入與輸出之間的線性化關(guān)系，改善了零點(diǎn)漂移的情況。

發(fā)表于：4/7/2017 1:30:00 PM

結(jié)構(gòu)優(yōu)化的維特比譯碼器的實(shí)現(xiàn)方案[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)維特比譯碼器譯碼過程中速度制約的問題，設(shè)計(jì)了一種結(jié)構(gòu)優(yōu)化的維特比譯碼器。該結(jié)構(gòu)通過蝶形單元的直通互連，使得在狀態(tài)轉(zhuǎn)移過程中不需要對(duì)路徑度量值進(jìn)行大范圍存儲(chǔ)，簡化了路徑度量值的存儲(chǔ)與讀取邏輯。并且可以根據(jù)不同的應(yīng)用要求靈活配置蝶形處理單元的復(fù)用次數(shù)。最后，結(jié)合FPGA平臺(tái)，利用Verilog硬件描述語言和Vivado軟件對(duì)譯碼器進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。綜合實(shí)現(xiàn)結(jié)果表明，該譯碼器占用1 564個(gè)LUT單元，能夠在100 MHz系統(tǒng)時(shí)鐘下進(jìn)行有效譯碼。

發(fā)表于：4/7/2017 12:21:00 PM

基于光流定位的自動(dòng)路徑規(guī)劃清掃機(jī)器人[嵌入式技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

掃地機(jī)器人作為智能家居的一個(gè)分支，在當(dāng)下火熱一時(shí)。一個(gè)完整的機(jī)器人定位以及路徑規(guī)劃系統(tǒng)是必不可少的。此文針對(duì)機(jī)器人路徑規(guī)劃進(jìn)行了研究，光流定位是由機(jī)器視覺延伸出的一種技術(shù)，通過攝像頭識(shí)別進(jìn)行定位，能反應(yīng)機(jī)器人實(shí)時(shí)的二維坐標(biāo)。基于光流定位和測(cè)距模塊，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)室內(nèi)大致地形的判別，從而規(guī)劃出一條最優(yōu)的清掃路線。實(shí)驗(yàn)證明：該規(guī)劃方案能基本覆蓋室內(nèi)的清掃區(qū)域。

發(fā)表于：4/7/2017 12:14:00 PM

基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糖尿病生化指標(biāo)值預(yù)測(cè)[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

糖尿病在治療過程中，其生化檢驗(yàn)指標(biāo)的變化受患者基本特征、指標(biāo)等影響。文中針對(duì)預(yù)測(cè)患者糖尿病生化指標(biāo)的問題，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等機(jī)器學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建了一個(gè)基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的糖尿病生化指標(biāo)預(yù)測(cè)模型。該模型考慮了糖尿病生化指標(biāo)和患者的基本特征對(duì)指標(biāo)的影響，同時(shí)又將患者之前的檢驗(yàn)數(shù)據(jù)樣本加入到模型中。實(shí)驗(yàn)證明，對(duì)于糖尿病患者的指標(biāo)數(shù)據(jù)，3個(gè)主要血檢指標(biāo)預(yù)測(cè)訓(xùn)練集的R2值達(dá)到0.772 1、0.551 8、0.706 3，測(cè)試集的R2值達(dá)到了0.644 7、0.584 0、0.804 6，對(duì)比實(shí)驗(yàn)也證明了該模型相較于常用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型有著更好的預(yù)測(cè)效果。

發(fā)表于：4/7/2017 12:03:00 PM