Cu掺杂SnO2(110)面对CO气敏机理的第一性原理研究

基于密度泛函理论的第一性原理计算,研究了有毒气体CO在本征和Cu掺杂SnO_2(110)面不同原子位的吸附,通过对吸附能的比较得出了最佳吸附位置及吸附结构。计算结果表明,本征SnO_2(110)面对CO的吸附很弱。而对于Cu掺杂SnO_2的(110)面,掺杂浓度选2.7%和5.4%两组,分别用Sn_(15)CuO_(24)和Sn_(14)Cu_2O_(24)表示。通过比较本征和不同Cu掺杂浓度下SnO_2(110)面上CO的吸附能和电荷布居,发现Cu掺杂可显著提高CO的吸附性能,其中Cu掺杂浓度为5.4%的Sn_(14)Cu_2O_(24)表面的吸附活性位点增加,吸附效果最好。     

基于单频通信的低压电力线通信系统设计与实现

为了提高低压电力线通信的可靠性,提出了一个将单频通信和低压电力线通信相融合的低压电力线载波单频通信系统。该系统在基于Q/GDW 11612—2016标准的物理层基础上,只需对数据链路层进行修改从而缩短了信号的传播时间。同时,提出一种基于分数型锁相环的间隔式时钟同步算法,避免了时钟的过度调节,实现了系统中单频通信时钟同步的高精度调整。仿真及实际测量结果表明：所提出的时钟同步算法具有很高的时钟精度;由于低压电力线载波单频通信系统融合了两者互补的优势,相比于电力线通信,该系统具有更高的通信可靠性。验证了低压电力线载波单频通信系统是实际可行可靠的。     

基于MF协议的协作NOMA系统物理层安全性能研究

针对协作非正交多址(NOMA)系统中信息安全传输问题,该文提出一种基于修改转发(MF)中继的物理层安全(PLS)传输方案。该方案利用MF中继将解码信息修改后再转发,避免了合法信息泄露到窃听节点。首先对NOMA-MF系统进行建模,然后推导了系统安全中断概率(SOP)、严格正保密容量(SPSC)和窃听概率(IP)来衡量系统的保密性和安全性,以及中断概率(OP)以衡量其可靠性。此外,推导了系统的渐近性能,对比分析了解码转发(DF)协议下NOMA-DF系统与NOMA-MF系统的性能。推导及仿真结果表明：NOMA-MF系统的保密性能和安全性能比NOMA-DF系统更具有优势;NOMA-MF系统的OP和IP之间存在最优信噪比(SNR)以实现系统安全及可靠性的平衡;存在最佳功率分配参数以实现最低的SOP和OP。     

PC三电平逆变器电解电容故障特征分析

针对目前NPC三电平逆变器电解电容故障特征难以提取的问题,提出变分模态分解与模态能量结合的故障特征提取方法。该方法通过采集NPC三电平逆变器输出端的电流信号,结合参考电流信号,求取电流的偏差信号。根据电流偏差信号频率分布的特点,用模态重复率对VMD的分解尺度进行参数寻优。利用VMD对电流偏差信号分解,得到具有中心频率的有限带宽的模态分量。根据模态分量的信息熵确定能表征电容故障的特征分量,进而计算特征分量的模态能量,构造特征向量,寻求特征变化规律,并对其进行分类。结果表明,此方法能够准确地反映出电解电容的工作状态。     

基于二茂铁标记的电化学DNA生物传感器研究

将二茂铁和巯基修饰的脱氧核糖核酸(DNA)探针通过自组装的方式固定到金电极表面,以二茂铁作为电子介体构建电化学DNA传感器,利用杂化前后DNA传感器所展现出峰电流的差异,实现对目标DNA的定量检测。通过研究DNA杂化前后方波伏安法的扫描频率与二茂铁电子介体传输速率关系,优化扫描频率。结果表明:当扫描频率200 Hz时,目标DNA浓度在5. 0×10~(-9)～1. 0×10~(-7)mol/L范围内,峰电流的变化与目标DNA浓度呈线性关系,线性拟合方程式为ΔI_P/I_0(%)=0. 760 95+0. 610 65 c,检测限为1. 7×10~(-9)mol/L(S/N=3)。     

基于石墨烯晶体管的多巴胺检测微流控芯片

设计并制备了一种集成液体栅极的石墨烯场效应晶体管的微流控芯片,利用其对多巴胺进行检测,研究了多巴胺分子对石墨烯场效应管转移特性的影响。将石墨烯转移到载玻片上作为导电通道和传感材料集成在微流通道内部,利用剥离(lift-off)工艺制作晶体管的源极和漏极,采用液体栅极的方法对晶体管的转移特性进行测试。同时,结合微电子学的能带理论,从电子迁移的角度出发,讨论了石墨烯和多巴胺之间的氧化还原反应。并采用金属Pt电极作为石墨烯晶体管的栅极,检测到了1 nmol/L浓度的多巴胺溶液。     

基于电化学还原氧化石墨烯的电化学DNA生物传感器

使用还原氧化石墨烯(rGO)制备一种简单、快速和可重复方法构建DNA生物传感器。将带负电的氧化石墨烯(GO)与半胱氨酸上带正电的氨基基团通过静电作用相互吸附,用线性扫描伏安法(LSV)电化学还原电极表面吸附的GO。将二茂铁标记的DNA(Fc-DNA)探针固定到r GO表面,成功构建DNA传感器。传感器的制备过程使用循环伏安法和拉曼光谱表征。通过杂化前后DNA传感器所展现出方波信号峰电流的差异,实现对目标DNA的定量检测。实验结果表明:目标DNA浓度在1. 0×10~(-13)～1. 0×10~(-6)mol/L范围内,峰电流变化与目标DNA浓度呈线性关系,线性相关系数为0. 981,检测限是2. 0×10~(-13)mol/L (S/N=3)。     

一种新型激活函数:提高深层神经网络建模能力

修正线性单元做为深层神经网络的激活函数,常被用来处理复杂的函数来提高深层神经网络的建模能力。针对传统修正线性单元提出一种新的激活函数——Tanh ReLU,Tanh ReLU在修正线性单元的基础上为其添加一个负值和边界值,同时保证Tanh ReLU函数在原点处相切,以此克服由于修正线性单元激活函数非零均值激活、极大输出值和原点处不连续的缺点而损害网络的生成。将此新的激活函数应用于MNIST手写数据分类实验以验证其建立的深层神经网络的性能;同时针对网络中不同的超参数的选择,来进一步验证Tanh ReLU对于提高深层神经网络模型性能的影响。实验结果表明：与修正线性单元相比,Tanh ReLU建立的深层神经网络得到了更好的分类结果,实现了提高深层神经网络分类性能的目的。     

基于Infogram的重复瞬态特征提取与旋转机械故障诊断

针对旋转机械常见故障类型与检测问题,考虑到旋转机械故障振动信号的重复瞬态、冲击和循环平稳特性,提出基于Inogram的重复瞬态特征提取与旋转机械故障诊断方法.不同于谱峭度、快速谱峭度图以及包络谱,Infogram不仅能够同时在时域和频域捕获重复瞬态特征,而且以热力学的平衡态分离思想为基础能够测量信号平方包络和平方包络谱的负熵,因此它对冲击和循环平稳较为敏感,有助于实现旋转机械故障诊断.通过对仿真和电机轴承实验数据分别用提出方法和集总经验模式分解提取故障征兆特征,结果表明提出方法优于集总经验模式分解方法,能够实现旋转机械关键零部件的故障诊断.