低功耗高性能的全MOS电压基准源设计

设计了一种基于亚阈值技术的全MOS电压基准源,采用共源共栅结构来增大PSRR,使用MOS管代替电阻,优化温度特性,使电路中大部分MOS管工作于亚阈值区。基于0.18μm CMOS工艺进行设计、版图绘制、和前、后仿真,在后仿真中得出相关参数值。对各参数做出详细分析,包括:一定温度范围内的温度系数;常温下基准输出电压;不同电源电压条件下的线性调整率、基准源静态电流及功耗,并对不同频率下的电源电压抑制比进行了对比。实验结果表明达到了低功耗高性能的设计目标。     

基于单片机C8051F500的无刷直流电机控制研究

永磁无刷直流电机是近些年发展起来的一种新型电机,具有效率高、调速性能好、启动转矩大等诸多优点,在运动控制领域中的应用日趋广泛。基于电机专用控制芯片MC33035,采用单片机C8051F500为主控芯片,设计一款无刷直流电机智能控制器,实现对无刷直流电机启动停止、正反转、调速、转速显示等控制。通过简要介绍无刷直流电机工作原理,使用MATLAB/Simulink对控制系统进行建模仿真,对无刷直流电机控制系统进行软、硬件设计。实验结果表明,该控制系统运行稳定,抗干扰性强,具有良好的市场应用价值。     

面向噪声丢包感知的无线网络拥塞算法

针对无线网络链路干扰大、误码率高等特点，以及TCP Westwood算法（TCPW）存在估算带宽时过度依赖包的反馈，缺乏区分传输过程中丢包类型的缺点等问题，提出一种TCPW拥塞控制优化算法--TCPW-F。该算法利用发送速率等构建拥塞因子[F]作为判断丢包类型的依据，同时对判定发生噪声丢包时的拥塞窗口进一步调整，避免噪声丢包引起的窗口下降，提高该情况下窗口的发送效率。仿真结果表明，TCPW-F算法在时延性能方面表现更优，单位时间抖动趋于稳定的速度更快。在同一信道带宽下增大包生成速率，改进算法的实时吞吐量明显高于原算法，具备一定的噪声丢包感知能力，无线网络的TCP传输质量获得较大改善。     

机器人系统有限时间自适应迭代学习控制

研究任意初态下，机器人系统的有限时间自适应迭代学习控制方法。引入初始修正吸引子的概念，构造一个含有初始修正项的误差变量。针对定常机器人系统和时变机器人系统，采用Lyapunov-like方法，分别设计迭代学习控制器处理系统中不确定性。并且，采用未含/含限幅学习机制，保证闭环系统各变量的一致有界性和误差变量在整个作业区间一致收敛性。藉以实现跟踪误差在预先指定区间的完全跟踪。仿真结果验证所设计控制方法的有效性。     

Linux下高效可靠的应用同步升级技术

为了能够向用户提供既可靠又高效的系统及软件更新方法,我们设计了以镜像源管理服务器为主的软件更新方案。本文详细介绍了镜像源管理服务器技术的设计方案,并对技术方案进行了理论分析,对技术方案的验证方法和验证结论做了详细的分析和说明。镜像源管理服务器技术在实现中,相较于当前Linux通用的镜像源更新方案,能够避免单一镜像源更新不够及时的问题、源服务器网络负载过高问题,为用户提供稳定且快速的资源下载。     

基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略

传统的综放工作面放顶煤控制存在顶煤采出率低、出煤含矸率高等问题,而现有智能决策方法又存在建模困难、学习样本难以获取等障碍。针对上述问题,在液压支架放煤口动作决策过程中引入强化学习思想,提出一种基于Q-learning模型的智能化放顶煤控制策略。以最大化放煤效益为主要目标,结合顶煤放出体实时状态特征及顶煤动态赋存状态,采用基于Q-learning的放顶煤动态决策算法,在线生成多放煤口实时动作策略,优化多放煤口群组协同放煤过程,合理平衡顶煤采出率、出煤含矸率的关系。仿真和对比分析结果表明,该控制策略的顶煤平均采出率为91.24%,比传统"见矸关窗"的放煤方法提高约15.8%;平均全局奖赏值为685,比传统放煤方法提高约11.2%。该控制策略可显著减少混矸、夹矸等现象对放煤过程的影响,提高顶煤放出效益,减少煤炭资源浪费。     

带式输送机煤流量自适应检测方法

针对现有带式输送机煤流量检测方法存在检测精度易受环境影响、实现过程复杂、信息提取耗时较长等问题,提出了一种基于机器视觉的带式输送机煤流量自适应检测方法。首先,采用基于小波变换的融合算法对带式输送机运输煤料原始图像进行增强处理,并采用OTSU算法将增强图像分割为胶带图像和煤料图像;然后,对煤料图像进行空洞填充、轮廓检测和面积计算等处理,获取煤料图像面积信息;最后,采用基于数学建模的煤流量检测算法,通过计算煤料瞬时体积获得煤流量检测值。试验结果表明,该方法平均检测时间约为30ms,检测结果与电子胶带秤测量结果的误差约为5%,满足带式输送机自动调速控制系统对煤流量检测实时性和准确性的要求。