基于滑模控制的Sigma-Delta调制器参数设计和优化

将滑模控制策略引入到Sigma-Delta调制器设计中,用于分析一位比较器环节对Sigma-Delta调制器系统产生的非线性影响。通过将Sigma-Delta调制器中积分器的状态输出作为研究变量,一位比较器环节作为变结构单元对系统工作原理进行重新建模,同时基于滑模变结构控制理论推导出了采用近似线性化方法分析一位比较器非线性特性需满足的基础条件。在保证满足一位比较器环节可近似线性化处理的基础上,采用智能优化算法对Sigma-Delta调制器系统参数进行优化设计,降低了调制器系统参数设计难度,同时进一步提高系统性能。理论分析和仿真结果验证了本文方法的可行性和有效性。     

检波器评估系统——一致性函数,相关运算以及传递函数分析

提出一种基于一致性函数的检波器性能评估方法,对常规速度检波器和加速度计检波器的性能矩阵进行评估,以提高地震监测和勘探应用质量。同时介绍了传递函数分析法以及延时互相关分析法这两种检波器性能评估方法。分析传递函数分析法、延时互相关分析法和一致性函数法发现:传递函数分析法和延时互相关分析法分别从频率域和时间域分析评估检波器的性能;传递函数分析法需要同时分析检波器输出的幅频特性和相频特性,涉及较多的参数,不能直观地评估检波器的性能;延时互相关分析法则需要计算多组数字时移,存在计算量较大的问题。相比于前面两种方法,一致性函数法是一种综合性的检波器性能评估方法,该方法基于频率域中输入信号以及经过检波器的输出信号的变化程度,将多个待分析变量统一为一个归一化变量——一致性函数值(取值范围为0~1),消除了输入信号和输出信号之间变化幅度的影响,只单纯反映两个信号每单位变化时的相似程度。解决了现有检波器性能评估方法中存在的复杂的参数比较和计算量大的问题,更加直观以及全面地评估检波器的性能。     

一种安全的继电器关断路径设计方案

为了提高车辆继电器使用的安全性和可靠性,基于功能安全ISO26262开发流程和E-GAS三层软件架构,设计了一个安全的继电器关断路径方案。在传统继电器控制的基础之上,增加了继电器的反馈信号,冗余关断电路和监控单元;并在此条件下搭建实验环境进行测试。测试结果显示,该方案提高了继电器关断路径诊断的覆盖度,能够诊断出继电器的潜在故障,验证了方案的可行性。     

基于ANN的新型MOFs性能预测

在MOFs研究领域,探寻新型MOFs仍然是非常困难的研究问题.将MOFs进行"材料基因编码"后,应用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)可以快速探索新型MOFs,但其性能依赖于设定的个体适应度函数,且对新生成的MOFs个体的有效评估也影响了该方法的效果.机器学习方法可以对MOFs的构效关系进行评估与预测,人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)是众多机器学习方法中具有代表性的一个,可以发掘非线性的构效关系.本文提出将神经网络用于预测遗传算法生成的新型MOFs个体对CH4气体的吸附能力,从而帮助遗传算法搜索新型MOFs.实验结果表明,神经网络可以有效评估新型MOFs材料,证明了将神经网络与遗传算法相结合用于新型MOFs搜索和筛选的可行性.     

基于Zynq的虹膜识别系统设计与实现

针对虹膜识别系统存在成本高、操作难度大等不足,给出一种基于Zynq的虹膜识别系统设计方法,进一步拓展虹膜识别系统在民用市场中的运用面。具体讲,就是将虹膜图像存储在SD卡内,通过linux的ramfs(am file system)将SD卡中的虹膜图像加载到RAM,使用VDMA将虹膜数据从RAM搬运至虹膜降噪IP核进行算法加速,完成矩阵卷积的硬件加速,加速完成的数据通过VDMA,搬运回至RAM,供虹膜处理的下一个阶段使用。实验结是证明了所提方法的有效性。