紧凑型边界扫描技术的功能与现状

芯片一体化进程的加剧以及对功耗控制的关注日益增加,边界扫描技术面临新的挑战,这些挑战来源于调试、应用、测试等方面,紧凑型边界扫描技术对此提出了有效的解决方法;以IEEE1149.7标准以及国内外文献报道为依据,对精简引脚与增强功能边界扫描技术的测试规范进行系统的分析,重点对该技术的新功能、新特性和新应用进行详细介绍;针对符合IEEE1149.1标准的测试系统与被测系统如何升级以实现IEEE1149.7标准新功能的问题提出了相应的建议;最后总结了该技术的发展方向和应用前景。     

Hyperworks在飞机结构优化设计中的应用

随着数字化设计的深入发展和运用,结构优化技术日趋成熟并运用于航空设计领域。本文结合有限元分析软件Hyperworks对飞机结构布置、结构细节设计进行分析,对结构重量、强度、刚度及工艺性等因素综合考虑以得出较优方案,并通过实例辅助说明拓扑优化的具体运用。     

混凝土坝冷却自适应控制的在线辨识

本文应用自动控制理论“自适应在线辨识”解决了混凝土大坝混凝土一、二期冷却的自动控制问题。通过预埋的电阻温度计实时量测温度,实时调节循环冷却水系统的流量和水温或是毋须进行通水,以便达到良好的冷却质量和经济节约的目的。     

小波递推最小二乘法的ARMAX模型参数估计

研究辨识系统优化问题,针对线性时不变ARMAX模型的参数估计,为了提高辨识精度,提出了直接利用小波域的数据,递推估计出模型的参数的方法.首先将时域的输入输出信号采用小波变换,得到了具有时频特征的小波域信号,可进行去噪方面的处理,去噪结果比时域和频域更有效.然后,利用小波递推最小二乘法对ARMAX模型进行参数估计,通过与时域递推最小二乘法的估计参数比较,仿真结果表明提出的方法是有效的.     

网络综合布线技术浅析

网络综合布线是一种基于楼宇内或楼宇间、为计算机、通信设施和监控系统架设的物理信息通道。本文从网络综合布线的历史、概念、技术层面进行阐述,力求为本专业人士提供一套完整的网络综合布线参照模型。     

相关函数脉冲响应法系统实时辨识

结合了相关函数法和脉冲响应法两种经典系统辨识方法原理,在随机信号干扰的情况下,设计对系统实现实时辨识的仿真软件,获得系统的非参数模型。该仿真设计中,以M序列作为输入信号,白噪声信号作为干扰信号,进行了Matlab仿真实验,讨论了M序列的幅值,采样时间和周期长度对系统辨识效果的影响,以及分析M序列的选取方法来减少系统辨识误差。     

三电平SPQC统一拓扑与中点电位振荡抑制策略

三电平并联型电能质量调节器(shunt power quality controller,SPQC)可集中治理三相四线制配电系统中多种由谐波电流引发的电能质量问题.三桥臂与四桥臂二极管中点箝位(neutral point clamped,NPC)拓扑作为主流方案得到了广泛应用,但缺乏不同场景下合理选择的结论.提出一种统一拓扑,可用于指导不同拓扑的参数优化,并实现补偿性能的定量比较.三电平结构固有的中点电位振荡问题严重影响装置的硬件安全与补偿效果,对不同分立拓扑分别改进脉宽调制(pulse width modulation,PWM)策略,在每个开关周期时间尺度内最大限度抑制中性点电位振荡,替代了传统控制策略的附加均压环.最后,仿真验证了理论结果与改进策略的有效性.     

基于Saber的三相Vienna双环仿真研究

针对三相Vienna拓扑工作模态多,且变化多样、控制复杂、设计困难的问题,分析了一种三相六开关Vienna变换器,实现电路的功率因数校正和输出稳压控制.介绍了三相六开关变换器的结构组成和工作原理,推导出变换器在d-q坐标系下的数学模型和小信号等效电路,分析出变换器SVPWM调制原理与发波方式.选用经典PI算法作为电压外环和电流内环的主要控制策略,并详述控制器的设计过程.利用Saber软件对电路进行仿真试验,结果表明输入电流能够完全跟随输入电压波动,实现了功率因数校正,且输出动态响应迅速,输出电压误差率低.     

基于全局灵敏度的互联电网阻尼提升策略

针对互联电网中潜在的弱阻尼低频振荡,提出了一种基于索波尔(Sobol')法全局灵敏度的阻尼提升策略,实现低频振荡的早期有效抑制.首先,利用随机子空间辨识(stochastic subspace identification,SSI)算法实现从系统随机响应数据中提取系统的振荡频率、阻尼比等,当系统的区间模式阻尼比小于5％时发出预警,进而利用Sobol'法辨识影响系统阻尼的关键机组,实现参调发电机的选取,并应用优化算法快速确定有功功率调整量,实现区间弱阻尼模式阻尼比的提升.最后,利用IEEE 4机2区系统的仿真结果验证了本文算法的有效性和可行性.     

基于强跟踪滤波器训练的前向神经网络及其在系统辨识中的应用研究*

给出基于强跟踪滤波器训练前向神经网络的新方法。由于强制残差序列保持相互正交,强跟踪滤波器相对扩展Kalman滤波的收敛速度更快,同时精度更高。最后通过系统辨识仿真实例验证该方法的有效性。