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一种多模式准谐振反激式变换控制器的设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对全负载条件下电源的转换效率问题,提出了一种反激式准谐振控制器的设计。该系统采用Quasi—Resonant/FFM/BURST多模式控制策略,在重栽时采用准谐振软开关;在中载时采用频率回扫(FFM)模式;在轻栽和空载的情况下采取BURST模式。控制器通过前馈控制消除了输入电压对输出电压的调制效应,提高了系统的动态响应;同时,采用反馈控制实现了对输出电压的精确控制。在1.5μmBCD(bipolar—CMOS—DMOS)工艺下完成了系统设计和仿真验证,仿真结果表明该控制器实现了预期的性能要求。 相似文献
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文章结合挥发窑生产工艺、相关金属氧化物反应热力学及物料的物理化学性质,从理论上分析挥发窑产生粘结的根本原因。并采用添加石灰石以缓解窑内粘结,试验结果表明:石灰石能改变熔渣的表面张力等物理化学性质,形成质地疏松物,易于脱落;挥发窑打窑频率降低,正常作业时间由以前的45d提高到100d。 相似文献
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通过采用顶空固相微萃取的方法(HS-SPME)对香椿中的香气成分进行富集,并结合气相色谱-质谱(GCMS)法、气相色谱-嗅闻-质谱GC-O-MS对其特征性风味物质进行分析鉴定,从而进一步探究香椿中的香气组成成分。结果表明:在香椿芽苗的生长过程中,第一次得到反式-1-丙烯基双二硫化物,该化合物在一定基础上可以转化为香椿中所含有的1-丙烯基硫醇和3,4-二甲基噻吩。通过对比含硫化合物的结构式发现,香椿与大蒜在很大基础上存在一致性,而导致两者拥有特征性风味的物质在一定基础上也有所相似。 相似文献
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图像的视觉特征对实现零样本图像分类有至关重要的作用.尽管目前VGG、GoogLeNet和ResNet等网络提取的深度特征在图像分类领域获得了广泛的应用,但其在零样本图像分类问题上的表现并不理想,仍旧存在较大的提升空间.此外,由于零样本学习场景下训练集与测试集不相交的设定,导致分类网络不可避免地存在领域偏移问题.为此,提出一种基于自监督增强特征的直推式零样本图像分类框架.首先,通过辅助任务构造伪标签,利用自监督学习获得图像的自监督特征并将其与无监督深度特征进行特征融合;然后,将融合特征嵌入语义空间中进行零样本图像分类,并获得未见类的初始预测标签;最后,利用未见类特征和预测标签迭代地优化视觉-语义映射.所提出框架组件可选择,框架组件自监督网络、主干网络和降维网络分别选用CFN、VGG16和PCA构成网络.在CUB、SUN和AwA2数据集上的实验结果表明,所提出网络能够增强特征的判别能力,在零样本图像分类问题上表现良好. 相似文献