一维纳米SnO_2传感器对变压器油中气体的检测

为准确在线监测电力变压器油中溶解气体,预测其潜伏性故障,通过水热法合成了多种一维纳米SnO2材料,并以其作为气敏材料制作了旁热式气体传感器,研究了其对变压器油中析出气体乙炔的气敏性能。结果显示,各元件表现出不同的气敏性能,其中花状纳米SnO2对乙炔气体的敏感性能最优,在360℃的工作温度下,其对体积分数为1×10–4的乙炔的灵敏度达到38,响应和恢复时间分别为15 s和28 s。     

锂离子电池负极材料SnO2的制备及其性能研究

以NaOH为沉淀剂,聚乙二醇400(PEG400)为分散剂,采用改进的化学沉淀法制备了前驱体粉末Sn(OH)2,在不同温度下煅烧得到了SnO2纳米颗粒。运用X射线衍射、扫描电镜、恒流充放电、循环伏安法等手段对所制材料的结构、表面形貌和电化学性能进行了研究。结果表明:采用改进的化学沉淀法可以得到平均粒度为80nm左右的SnO2纳米颗粒,其中700℃下煅烧合成的SnO2性能最佳,其首次放电比容量和充电比容量分别为1 576.3mAh/g和836.7 mAh/g,首次库仑效率为53.1%。经过20次循环充放电后,其比容量仍有411.4 mAh/g。     

掺杂纳米SnO2气敏传感器的研究进展

介绍了半导体气敏传感器的发展历史和掺杂纳米SnO2气敏传感器的特性与应用;详细分析了掺杂金属单质、金属氧化物和稀土元素对SnO2气敏性的影响,通过掺杂可以显著改善其对特定气体的灵敏度、稳定性和选择性等参数;利用元件表面的氧吸附理论分析掺杂纳米SnO2的气敏机理;展望了SnO2气敏传感器的发展前景.     

基于Renyi熵的非线性系统中传感器管理算法

针对高斯非线性系统中的多目标跟踪问题,提出了一种基于Renyi熵的传感器管理算法。该算法首先根据无迹卡尔曼滤波计算预测误差与滤波误差,度量目标跟踪精度要求;利用Renyi熵结合Parzen窗函数对概率密度函数进行近似估计,得到目标的信息增量,以此作为代价函数。同时,引入目标优先级(即威胁度),得到效能函数,形成传感器管理模型;最后利用该模型实现了传感器资源的分配。仿真结果表明,该算法利用Renyi熵可以表达非线性系统高阶特性的特点,结合Parzen窗函数,保持精度的同时减少运算量,较好地度量了跟踪过程中信息的不确定性,降低了跟踪误差,优化了系统的跟踪性能。     

SnO2纳米棒阵列的制备及光学、场发射性能研究

采用简单的一步水热法直接在不锈钢基底上制备了不同形貌的SnO2纳米棒阵列。利用X射线衍射（XRD）,扫描电镜（SEM）、透射电镜（TEM）、 分光光度计、场发射装置对材料的结构、形貌、光致发光谱和场发射特性进行了表征。XRD结果表明不锈钢基底上制备的样品为四方晶系金红石结构。SEM和TEM结果表明不同的反应条件下都能够在基底上大面积的垂直生长单晶SnO2纳米棒阵列,但是形貌和尺寸发生了改变（A:针尖状,B:铅笔状）。室温下的光致发光光谱（PL）表明两种样品在367、392、419 nm处分别存在较强的发射峰,并且紫外光峰强与可见光峰强比值较大,说明样品的结晶质量较好。场发射测试结果表明:两种样品的场发射都是通过电子隧道效应进行的,且样品A的场发射性能优于样品B。     

TiO2光阳极染料敏化太阳能电池的研究进展

通过介绍染料敏化太阳能电池(dye-sensitized solar cells,简称DSSC)的研究背景,指出了DSSC的研究意义。从光阳极、染料敏化剂、电解质和对电极等基本构成要素方面综述了DSSC的研究现状,并展望了其未来的发展方向。     

锂离子电池正极材料LiMnO2的最新研究进展

层状结构的LiMnO2正极材料具有能量密度高、安全性能好、价格低廉和无毒性等优点,是下一代锂离子电池正极材料中强有力的竞争者。介绍了近年来国内外LiMnO2正极材料的的研究现状与进展,并对其结构特性、制备方法、体相掺杂和表面包覆进行了评述,提出了目前LiMnO2正极材料研究中尚存在的一些问题,并对其未来的发展前景进行了展望。     

CeO2掺杂对SiO2-Al2O3-CaO-MgO玻璃的改性研究

采用高温熔融的方法制备了掺杂不同质量分数的CeO2的SiO2-Al2O3-CaO-MgO玻璃,研究了所制玻璃的物理化学性能。结果表明:掺杂少量CeO2可以使SiO2-Al2O3-CaO-MgO玻璃的网络结构更加完整,降低玻璃的转变温度;随着CeO2含量的增加,玻璃的线膨胀系数呈现先降低后增加的变化趋势;掺杂CeO2的玻璃相对介电常数高于未掺杂的玻璃,随着CeO2含量增加,玻璃的相对介电常数呈现下降的趋势。     

Au纳米颗粒修饰的ZnSnO3纳米立方体结构的制备及其气体传感器性能

采用沉淀法和化学还原法合成了金纳米颗粒(NP)修饰的ZnSnO₃纳米立方体结构(AuNP@ZnSnO₃),通过扫描电子显微镜(SEM)、透射电子显微镜(TEM)和X射线衍射仪(XRD)等表征手段对所合成的复合纳米结构进行了分析,并研究了基于该复合纳米材料的气体传感器对一氧化碳(CO)和甲烷(CH₄)气体的气敏特性。同时,以树莓派Zero 2W为主控模块,设计了集成实时显示、网页显示和数据记录等功能的传感器测试系统,用于测试所制备的气体传感器性能。测试结果表明,相比于ZnSnO₃气体传感器,所制备的AuNP@ZnSnO₃气体传感器表现出更优异的气敏性能。在最佳工作温度(240℃)下,其对体积分数均为1×10^-4的CO和CH₄气体响应度分别可达4.08和2.57,分别约为ZnSnO₃气体传感器响应度的1.59倍和1.71倍,并且具有较低的工作温度、良好的重复性以及长期稳定性。     

Cu/Sb掺杂SnO2纳米晶薄膜的H2S气敏特性

以SnCl2·2H2O、CuCl2·2H2O、SbCl3和无水乙醇为原料,采用sol-gel浸渍提拉法(sol-geldip-coatingmethod,SGDC)制备了纳米晶气敏薄膜。在多个工作温度和气体浓度下测试了薄膜对H2S的气敏特性。结果表明:r(Cu:Sb:Sn)为1:5:100,工作温度为140℃时,薄膜对H2S有很好的灵敏度和选择性,敏感浓度下限可达0.7×10–6。     

多孔硅基VO2纳米颗粒复合体的制备及增强NO2室温气敏特性研究

为了提高室温下多孔硅对NO₂气体的灵敏度,提出采用化学气相输运沉积法在多孔硅表面生长VO₂纳米颗粒,形成多孔硅基VO₂纳米颗粒复合结构,通过调节VO₂的沉积压强来改变VO₂纳米颗粒的尺寸,研究其对多孔硅基VO₂纳米颗粒复合结构室温气敏性能的影响。利用场发射扫描电子显微镜、X射线衍射仪、能谱仪和透射电子显微镜对复合结构的微观形貌、物相和晶体结构进行表征分析。实验结果表明,在沉积压强为330 Pa下获得的复合结构,对摩尔分数为5×10^-6的NO₂的室温灵敏度达到最大(13.15),是多孔硅灵敏度的5.95倍,并具有良好的选择性。对NO₂展现出优异的气敏性能是由于粒径较小的VO₂纳米颗粒表面活性增强,与多孔硅之间形成较宽的耗尽层,从而提高了气敏性能。该研究将有助于提升多孔硅在NO₂气敏传感器中的应用。     

薄膜电容式表面应力生物传感器设计与优化

在总结传统微悬臂梁表面应力生物传感方法缺陷的基础上,提出了基于PDMS(polydimethylsiloxane,聚二甲基硅氧烷)微薄膜的电容式表面应力生物传感器,分析了其基本结构原理及优点,并运用ANSYS软件建立了传感器仿真模型,对相同表面应力下,Au电极大小不同的薄膜形变进行了仿真,计算输出电容。结果表明,薄膜形变量及电容改变量与Au电极在PDMS薄膜上的覆盖率有关,通过比较输出电容改变量与薄膜形变之间的关系,得出了传感器最优结构尺寸。     

基于IMMEPF的多普勒盲区目标异类多传感器联合跟踪

对于机载脉冲多普勒雷达,多普勒盲区是不可避免的。为解决多普勒盲区内机动目标跟踪问题,提出了基于扩展卡尔曼粒子滤波(IMMEPF)的雷达和ESM联合跟踪算法。该算法融合了交互式多模型(IMM)、粒子滤波(PF)和扩展卡尔曼滤波(EKF)的优势,采用多模型结构以匹配目标的运动模型。粒子滤波能处理非线性、非高斯问题,而采用EKF产生粒子,由于考虑了当前观测值,使得粒子的分布更接近后验概率密度分布,克服粒子的退化现象,从而提高估计精度。仿真结果表明,给出的算法能够显著提高对落入多普勒盲区内的目标点迹的跟踪精度。     

纳米La0.67Sr0.33MnO3块体的磁性与电输运特性研究

采用溶胶–凝胶法制备了纳米La0.67Sr0.33MnO3样品,通过XRD、TEM及PPMS(物理性质测量系统)研究了样品的结构、磁性和电输运特性。结果表明,样品为单相菱方钙钛矿结构,平均晶粒大小为61 nm,在10 K到300 K间样品具有铁磁性和绝缘体导电行为,在温度小于60 K时因库仑阻塞效应样品电阻随温度降低急遽增加。纳米晶粒尺寸导致样品具有强的磁电阻效应,其中低场磁电阻效应由晶粒间自旋极化电子隧穿界面引起,高场磁电阻效应由界面磁无序引起。     

PWM型高压电源的设计

以CRT为像源的平视显示系统对高压电源的性能、效率、体积、重量等有很高的要求,PWM型高压开关电源因为具有体积小、重量轻、效率高等优点而获得了广泛的应用。对PWM型高压电源的原理、单元电路等进行详细的介绍。电路采用逆变方式,从27 V直流电压,经过功率变换、升压变压、倍压整流等环节产生所需要的高电压。电压的稳定调节通过安置在负反馈通道中的脉宽调制器SG1525A实现,其基本原理是,采样电路对输出电压进行采样,与基准电压进行比较后,引起PWM产生的方波宽度改变,控制功率变换器中开关管的通断时间,使得输出电压向相反方向改变,从而使输出电压保持稳定。     

复合烧结助剂对ZnNb2O6陶瓷的低温烧结与性能的影响

采用传统固相反应法制备了ZnNb2O6陶瓷,研究了复合添加BaO-CuO-V2O5(BCV)烧结助剂对ZnNb2O6陶瓷的烧结特性、物相组成、微观组织形貌及微波介电性能的影响。结果表明:掺杂少量BCV的ZnNb2O6陶瓷物相组成并未改变,仍为ZnNb2O6单相。添加质量分数2%的BCV可使ZnNb2O6陶瓷的烧结温度降至950℃,并且在950℃烧结3 h具有较佳的微波介电性能:εr=24.7,Q.f=75 248 GHz,τf=–50.4×10–6/℃。     

基于点迹态势图像处理的数据关联新方法

密集杂波环境下,传统的点迹融合方法进行点迹数据关联处理时,运算量大、错误关联明显。针对这一问题,提出一种基于点迹态势图像处理的数据关联方法。首先根据传感器探测性能与目标速度范围估计实现点迹量测的图像化,生成点迹态势图像;然后对图像进行邻域连通性判别等形态学处理,实现杂波点迹的剔除。结合像素点对应点迹含有的时间信息进行连通域标记,得到不同目标点迹的归类划分,进而实现点迹数据的关联处理。仿真验证表明,该方法从原理上避免了组合爆炸,降低了运算量,且能够很好地解决错误关联问题,提高数据关联处理的准确性。     

LD泵浦双棒Nd:GdVO4激光器

为了获得可对红外成像探测器具有干扰效果的高功率、高重复频率3.8μm中红外激光,首先通过LD侧面泵浦双棒技术和高重复频率声光调Q技术,获得高功率高重复频率1.06μm激光,再将其作为泵浦光进行非线性差频试验,获得3.8μm激光输出。将输出的3.8μm中红外激光用于红外探测器的干扰试验,获得了较好的干扰效果。     

基于BP-AdaBoost的电子式电能表故障检测方法

为了解决现有电子式电能表故障检测方法精度偏低、训练速度慢的问题,提出一种BP-AdaBoost复合神经网络故障预测方法。首先,在单一BP神经网络的基础上,利用组合分类器算法AdaBoost对其进行改进,将多个单一BP神经网络作为弱分类器,多次迭代训练得到强分类器;随后,将该故障预测方法应用于电子式电能表的典型故障——整流桥故障的分类判别中;利用Simulink搭建电子式电能表仿真模型,选取故障注入点与观测点,仿真运行生成的故障数据作为BP-AdaBoost算法的处理对象。仿真结果表明,BP-AdaBoost故障预测方法与单一BP神经网络故障预测方法相比,能提高预测精度,显著减小误差,在实际应用中具有一定可行性。     

图像增强中优化算法适应度函数设计

确定图像非线性增强变换函数中最佳参数的通常做法是利用智能优化算法自动寻优,其中,优化算法中适应度函数的设计对于算法寻优的性能、图像增强的效果具有举足轻重的作用。目前,最常用的适用于图像质量评价的适应度函数仅是包含图像方差单一项,其实评价图像增强效果的重要因素还包括信息熵、紧致度、信噪改变量以及像素差别量等。据此,设计新的应用于图像非线性增强优化算法的适应度函数,充分考虑上述5种影响因素,并且兼顾图像的整体与局部,大的结构和小的细节平衡体现。将新设计的适应度函数用于遗传算法及粒子群算法对图像进行非线性变换增强实验,仿真结果表明,该算法具有较高的自适应性,且增强质量评价明显提高。