融合RFID的无线湿度传感器节点设计研究

针对融合RFID的无线湿度传感器节点设计的需求,采用中芯国际0.18μm CMOS工艺设计并制造了一种集成湿度传感器节点。该传感器节点采用湿度传感器与其它标签电路集成设计,制造成本低。湿度传感器单元采用聚酰亚胺作为感湿材料,利用顶层金属层制作叉指结构电极,无需任何后处理工艺。整流电路采用自偏置结构降低了MOS开关管的有效导通电压,避免了高成本肖特基工艺的使用。接口电路基于锁相环原理,采用全数字电容-数字直接转换结构,能够工作在超低电源电压下。后期测试结果显示,该无源湿度传感器标签在常温下灵敏度为18.75 f F/%RH,最大回滞偏差7%,整体功耗约为4μW,在阅读器发射功率为2 W条件下,最大工作距离达到14 m。     

适用无源射频识别标签的集成压力传感器设计

针对无源射频识别 (RFID) 传感器标签发展的需求,采用商业化互补金属氧化物 (CMOS) 工艺,设计了一种集成电容式压力传感器及其接口电路。集成压力传感器采用金属层M1作为下电极,牺牲的金属层M2作为间隙层,通过过孔连接的金属层M3和M4及其介质构成上电极。传感器接口电路基于锁相环原理,采用全数字结构,将传感器信号转移到频率域处理。后期测试结果显示,所设计的压力传感器线性度高,温度稳定性好,接口电路在1 V电源电压下,只消耗了0.6 μW功率,尤其适用于无源RFID标签的设计。     

一种电机运行监测技术北大核心CSCD

为了克服电机有线监测的不足,提出了一种融合RFID技术的无线监测方法。首先,设计了无线加速度传感器标签;其次,采用RFID测试仪对标签进行通信测试;最后,实验环境下对电机表面振动在线监测,实时得出电机表面振动加速度值。通过分析实验结果,得到了电机振动加速度值与状态的初步关系,验证了该方法的有效性。     

应用于RFID的超低功耗CMOS温度传感器设计

针对融合射频识别( RFlD)的无线温度传感器节点设计的需求,采用0. 18μm 1P6M台积电CMOS工艺,设计了一种低功耗集成温度传感器.该温度传感器首先将温度信号转换为电压信号,然后通过经压控振荡器将电压信号转换为受温度控制的频率信号,再通过计数器,将频率信号转换为数字信号.传感器电路利用MOS管工作在亚阈值区,并采用动态阈值技术获得超低功耗.测试结果显示:所设计的温度传感器仅占用0. 051 mm2 ,功耗仅为101 nW,在0~100℃范围内误差为-1. 5~1. 2℃.     

基于边缘计算的智能电能表能耗与寿命优化方法

针对智能电能表在大规模使用后出现的寿命异常缩短,能耗异常增高问题。提出了一种基于边缘计算的智能电能表能耗与寿命优化方案。使用边缘服务器接收和上传智能电能表数据,在边缘端通过卷积神经网络(CNN)提取能耗与寿命的影响因子,采用K-means聚类算法预测用电量变化从而得到能耗与寿命优化模型。仿真结果表明,在基于边缘计算的能耗与寿命优化环境中,优化的1000个智能电能表的使用寿命提高了30%,总能耗降低了26%。为智能电能表长期稳定工作提供了一种研究方法。     

基于连续小波奇异熵的模拟电路故障诊断新方法

针对模拟电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障诊断准确率,提出了一种基于连续小波Tsallis奇异熵和超限学习机的故障诊断方法。首先应用连续小波变换计算被测电路时域响应信号的时频系数矩阵,然后将其分割为8个相同大小的子矩阵,分别计算每个子矩阵的Tsallis奇异熵,组成特征向量,最后将特征应用于超限学习机多类分类器进行区分。仿真结果表明,故障诊断方法能较好地获取故障响应信号的本质特征,并具有较其他现存方法更高的故障诊断正确率。     

基于MEC优化BP神经网络的PSD非线性校正

光电位置敏感传感器(PSD),特别是其B区存在非线性误差大、测量精度低的问题.针对现有神经网络校正方法的不足,提出一种基于思维进化计算(MEC)算法优化的神经网络校正模型.该方法首先应用MEC算法搜索最优神经网络初始权值和阈值,再利用LM算法训练BP神经网络,最后将训练好的神经网络用于PSD非线性校正.仿真实验结果表明,所提出的方法校正精度高,收敛速度快,泛化能力强,测试数据的平均误差被控制在0.005 mm以下.经过校正后的PSD在非线性区表现出与线性区相似的线性程度,提高了PSD的测量精度.     

基于小波包Tsallis熵和RVM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路故障难以识别等问题,提出一种基于小波包Tallis熵和多分类相关向量机(Rele-vance Vector Machine,RVM)的模拟电路故障诊断方法.该方法采用脉冲信号仿真模拟电路,应用小波包变换对采集到的故障响应信号进行分解,通过提取不同频带内的Tsallis熵作为故障特征值,利用相关向量机对各种状态下的特征向量进行分类决策,实现模拟电路的故障定位.实验结果表明,提出的故障诊断方法相较于现有的故障诊断方法能较好地提取故障特征,极大地提高模拟电路故障诊断的效率.     

基于最优匹配机制的微电网P2P交易策略研究

针对用户参加P2P市场的积极性不高问题,提出了一种心理动机模型,制定针对不同场景的电价定价策略和用户优先级策略,提高用户P2P交易的参与度.针对交易市场存在的能源失衡问题,提出了一种智能配电系统中微电网最优联盟匹配机制,确定微网间的最优联盟;设计一种层次联盟形成机制,形成微电网用户联盟.最后通过仿真分析验证了所提交易策...     

基于RFID传感和DBN的人体活动识别技术研究

本文提出一种基于RFID传感标签和深度信念网络（Deep belief networks, DBN）的人体活动识别技术。首先,设计了一种无源RFID（Radio frequency identification,RFID）传感标签,人体加速度信号存入传感器数据区,标签序列号和硬件版本组成了标签ID可以进行唯一标识。然后从数据中提取初始特征,采用核主成分分析（KPCA）和线性判别分析（LDA）对特征进行进一步处理,使其更具鲁棒性,有利于快速的人体活动识别。最后,利用这些特征训练DBN。在一个可穿戴传感器数据集上进行实验,仿真结果表明,所设计的传感标签最小灵敏度约为-17dBm,对应在2W的阅读器功率下传感标签最大工作距离为10.5m;所提出的DBN算法优于其他算法,也极大的提高了识别准确率。