电池组电性能检测自动化操作系统

研制了满足某种特殊要求的电池组.要准确了解该电池组的电性能就必须对电池组放电过程中的负载量实施精确控制,该负载量不是恒定不变的,而是随时间出现不规则变化.以前均是由多人手工扳动开关、密切配合来实现,其控制精度不高.本工作采用GP IB专用接口,运用Borland C+十语言编程,对整个放电过程实施程序控制.该操作系统可以对电池组放电过程的负载变化进行预置,然后系统自动按照预置进行电池组电性能检测的全过程控制,并对全过程实施监测,达到数据(或图形)的自动采集,实时显示,以及数据的存储和处理,最终形成按用户要求打印的性能测试表格.     

In-line recording and off-axis viewing technique for holographic particle velocimetry

Prior approaches (e.g., off-axis holography) to overcoming the limitations of in-line holography for particle fields, namely, intrinsic speckle noise and depth resolution, involved an increased complexity of the optical system. The in-line recording and off-axis viewing (IROV) technique employs a single laser beam to record an in-line hologram, which is then viewed off axis during reconstruction. The signal-to-noise ratio and depth resolution of IROV are higher than conventional in-line holography by an order of magnitude and are comparable with off-axis holography. IROV is a much simpler approach than off-axis holography and is highly promising for holographic particle velocimetry. Measurements of the three dimensional flow velocity field of a vortex ring obtained by an IROV-based holographic particle velocimetry system are presented.     

考虑多控制环耦合的并网逆变器非线性建模及仿真分析

随着新能源发电技术的快速发展和电力电子化设备的规模化应用,电力电子化已成为新型电力系统的重要发展趋势。并网逆变器作为新能源接入电网的重要接口,其暂态稳定性对电力系统的稳定可靠运行尤为重要。并网逆变器具有多控制环耦合与强非线性的特征,因此建立其非线性数学模型是分析其暂态稳定性的重要基础。然而,已有的研究大多是基于小信号建模或只考虑单一控制环节的简化非线性建模,不能完全表征并网逆变器在大扰动条件下的暂态响应。因此,充分考虑并网逆变器多控制环耦合特性,建立其全阶非线性暂态模型,包含功率下垂控制环、锁相环,电压电流双闭环控制。为了便于模型应用,采用奇异摄动法推导了非线性降阶模型。利用Matlab/Simulink时域仿真和RT-Lab实时仿真,验证了全阶模型和降阶模型在小扰动和大扰动下的准确性。在非线性降阶模型的基础上进行线性化,并利用小信号方法分析了系统参数对稳定性的影响。所建立的并网逆变器非线性暂态模型具有较高的模型精度和实用性,可为电力电子化电力系统的暂态稳定性分析提供数学模型基础。     

不同土壤湿度和雨强下径流曲线模型的改进

前期土壤湿度条件和降雨强度是影响径流曲线（SCS-CN）模型径流量预测精度的重要因素。分析不同流域下二者对SCS-CN模型性能的影响,对提高模型预测精度至关重要。基于5个半干旱半湿润和湿润流域的降雨径流资料,利用偏相关分析和K-均值聚类改进SCS-CN模型。结果表明：在重新划分前期土壤湿度条件区间后,模型预测能力大幅度提升,有效降低模型平均偏差,纳什效率系数平均提高42.8%。基于最大10 min雨强对SCS-CN模型改进后,纳什效率系数得到一定提高,且半干旱半湿润流域的提升幅度略大于湿润流域。改进的模型在研究流域都取得较好的效果,平均偏差均低于7 mm;除呈村流域非汛期外纳什效率系数均达到0.93,平均提升89%;均方根误差平均降低29.2 mm。     

被动踝足外骨骼对平地行走时运动表现的影响

被动踝关节外骨骼(unpowered-ankle exoskeleton)可实现人体步态行走良好辅助作用,但对其助行增强效果研究多局限于跑步机行走范式,现少有在平地行走下穿戴外骨骼对穿戴者运动生物力学影响的研究。本研究设计组装了一款低成本模块化的被动踝关节外骨骼,首次研究了平地行走下穿戴被动踝关节外骨骼对健康年轻穿戴者肌肉激活与运动表现的影响。实验招募5名穿戴者,在无外骨骼、仅穿戴外骨骼框架和穿戴外骨骼3种实验条件下完成直线行走任务,过程中同步采集人体下肢主要肌群的肌电和关节运动轨迹。提取了肌电激活特征和关节角度特征,采用双因素方差分析方法揭示了不同外骨骼穿戴状态对相关特征的影响。结果表明,外骨骼框架会对人体提供支撑,降低站立阶段腓肠肌内侧肌肉激活。而穿戴外骨骼在站立阶段使腓肠肌内侧的平均肌肉激活显著降低20%,也显著降低了踝关节的峰值力矩及功率。外骨骼会使髋膝关节的运动学和动力学表现发生变化,这可能与下肢关节间的能量交换有关。因此,被动踝关节外骨骼可在平地行走下对踝关节实现支撑相和推离阶段有效辅助,但穿戴者同时也会适应外骨骼穿戴而改变其步态。     

基于 P300 与 ErrP 决策融合的脑-机接口目标检测方法

针对脑-机接口(BCI)技术在目标检测中的应用仍然存在检测准确率受限的问题,提出基于事件相关电位(ERP)中的 P300 与错误相关电位(ErrP)决策融合的新型编解码方法。 BCI 系统编码方面通过目标图像和视觉反馈分别诱发 P300 与 ErrP 特征,解码方面采用单独 P300 特征、单独 ErrP 特征、P300 与 ErrP 特征层融合、P300 与 ErrP 决策层融合这 4 种方案进行目标检 测。 10 名健康受试者 4 种方案进行目标检测的平均结果显示,使用 P300 与 ErrP 决策层融合的平衡正确率最高,达到 80. 03%± 5. 20%,相比单独使用 P300 特征的方法提升了 4. 38%,相比单独使用 ErrP 特征的方法提升了 11. 29%,验证了混合 BCI 技术在 目标检测任务中的可行性。     

低功耗SAR ADC的高性能比较器综述

目前逐次逼近型模数转换器(SAR ADC)已经成为低功耗数模混合集成电路中模数转换器的首选架构,其中的核心模块—高性能比较器的功耗大小直接决定了SAR ADC的整体功耗。文章从低功耗SAR ADC系统出发,聚焦高性能低功耗电压域和时间域比较器的发展历程与最新研究进展,总结了通过优化SAR逻辑实现低功耗比较器的技术方法。该综述为数模混合电路设计者了解并掌握SAR ADC中高性能低功耗比较器技术提供有力参考。     

基于引导调制的彩色点云无参考质量评价方法

彩色点云(color point cloud, CPC)作为三维场景和对象的有效描述形式,在虚拟现实、增强现实等许多领域得到重要应用。CPC在其采集、压缩、传输、重建等过程中会引入相应的失真,需要设计有效的评价方法对失真CPC质量进行评测。本文提出一种基于引导调制的CPC无参考质量评价方法。考虑到几何信息与彩色纹理信息的联合失真,利用引导调制的方法联立两者,以综合考虑几何失真、彩色纹理失真、联合失真。结合人眼的多通道性,利用剪切波变换提取特征。最后,将所有特征构成的特征向量输入到支持向量回归模型(support vector regression, SVR)学习预测点云质量。实验结果表明,所提出的方法与人类主观感知具有很好的一致性。     

基于半桥MMC特征信号注入的柔性直流线路频变参数辨识

柔性直流电网故障电流上升速度快与电力电子器件过流能力弱形成突出矛盾,线路保护需要在数毫秒级完成故障判别,输电线路精确参数的获取对于提升继电保护的性能至关重要。然而直流系统中缺乏稳定基频,导致输电线路相关参数难以获取、保护实现较为困难。针对柔性直流线路频变参数难以获取的问题,提出基于半桥模块化多电平换流器(half bridge modular multilevel converter, HB-MMC)特征信号注入的柔性直流线路频变参数辨识方法。首先通过换流器控制在线路中注入特定频率信号,然后利用快速傅里叶分解提取不同频率的信号并计算指定频率下的线路参数,最后依据不同线路参数的频变特性拟合出对应的幅频特性曲线。仿真表明,所提参数辨识方法可以准确拟合保护所需直流线路频变参数,参数辨识频段内相对误差小于1.5%。     

Nanocellulose-Carboxymethylcellulose Electrolyte for Stable,High-Rate Zinc-Ion Batteries

Aqueous Zn ion batteries (ZIBs) are one of the most promising battery chemistries for grid-scale renewable energy storage. However, their application is limited by issues such as Zn dendrite formation and undesirable side reactions that can occur in the presence of excess free water molecules and ions. In this study, a nanocellulose-carboxymethylcellulose (CMC) hydrogel electrolyte is demonstrated that features stable cycling performance and high Zn²⁺ conductivity (26 mS cm⁻¹), which is attributed to the material's strong mechanical strength (≈70 MPa) and water-bonding ability. With this electrolyte, the Zn-metal anode shows exceptional cycling stability at an ultra-high rate, with the ability to sustain a current density as high as 80 mA cm⁻² for more than 3500 cycles and a cumulative capacity of 17.6 Ah cm⁻² (40 mA cm⁻²). Additionally, side reactions, such as hydrogen evolution and surface passivation, are substantially reduced due to the strong water-bonding capacity of the CMC. Full Zn||MnO₂ batteries fabricated with this electrolyte demonstrate excellent high-rate performance and long-term cycling stability (>500 cycles at 8C). These results suggest the cellulose-CMC electrolyte as a promising low-cost, easy-to-fabricate, and sustainable aqueous-based electrolyte for ZIBs with excellent electrochemical performance that can help pave the way toward grid-scale energy storage for renewable energy sources.