基于多角度多层次的认知无线电网络安全研究

认知无线电(Cognitive Radio)技术是为了解决无线网络中频谱资源短缺问题而提出来的新兴技术,它的提出有效的缓解了频谱资源短缺问题,但同时也引入了特有的安全威胁,针对认知无线的特点,从整体架构、协议栈和认知行为的多个角度和层次,研究其在无线网络中引入的安全隐患和已有的解决方案,并对认知无线电安全问题做进一步的展望.     

前置式磁控电弧传感器焊缝自动跟踪系统

针对目前机械式电弧传感器普遍存在的问题,将磁场控制电弧技术应用于焊缝跟踪,设计了磁控电弧传感器和一种双十字滑块的结构系统,对采样信号采用了RCπ型滤波和巴特沃思滤波器进行双级滤波,提出了有限区间去极值离散积分比较法来提取实际焊缝坡口的偏差信息。焊缝跟踪试验验证了该系统的有效性。     

一种新的组件式ATE通用测试适配器模型

根据目前ATE测试中需要进行电气适配的信号种类和传输流向,提出一种基于I2C总线协议的通用测试适配器模型,该模型主要包括用于信号调理、通道选择的硬件组件,用于测试适配控制的MCU以及测试适配器软件管理接口.在应对多种电气测试适配要求时,可灵活选择挂接到I2C总线上的硬件组件,实现通道自动选择和信号的适配调理,具有动态配置能力高,组件复用性强的特点,适应于现有自动化测试任务的需要.     

工业控制以太网协议实现研究

基于以太网的工业控制网络是工业控制系统的发展趋势。研究高速以太网的关键技术,其中包括解决以太网通信的实时性、可互操作性、可靠性、抗干扰性和本质安全等问题,同时研究开发相关高速以太网技术的现场设备、网络化控制系统和系统软件等是目前工业控制理论界的一项重要任务。通过分析工业控制以太网的工作原理和相关的性能指标及目前常用的工业控制以太网协议实现细节得出以下结论：尽管各种工业以太网技术可能会像现场总线国际之争那样,出现多协议并存局面,但以太网协议的相融统一是工业控制以太网发展的必然趋势。     

基于PWM占空比优化的PMSM预测直接转矩控制

针对PMSM传统直接转矩控制存在开关频率不规则、开关噪声的频率范围太宽和死区补偿算法复杂等问题,本文提出了一种基于优化脉宽调制(PWM)和死区补偿的PMSM预测直接转矩控制(DTC)方法。该方法首先在已知零电压矢量的基础上,根据预测转矩和磁通误差来选择两个其他有效电压矢量,与此同时,也考虑反电动势和磁通-转矩耦合器;接着,利用零电压矢量和两个其他有效电压矢量预测每个采样周期的转矩和磁通变化量,其中,三个电压矢量的开关周期由转矩和磁通误差以及在上一步中计算出的预测转矩和磁通变化共同决定;然后,采用死区补偿算法和改进的PWM来减小死区效应,以提高预测效果;最后,通过仿真和实验验证了所提方法的有效性和优越性,研究结果表明,所提方法在转矩控制和磁通控制效果要明显优于其他方法,且极大降低了开关损耗。     

基于沙戈荒新能源送出特性的特高压工程知识图谱构建技术研究

为了解决直流系统中工况变动及负载变更条件下造成的故障电弧识别准确率低的问题,提出了一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解-希尔伯特（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise-Hilbert transform, CEEMDAN-HT）包络谱和堆叠自编码器（stacking automatic encoder,SAE）的直流串联故障电弧诊断方法。首先参考雄安高铁站区直流系统典型负载搭建含混合负载的直流串联故障电弧实验平台,采集多工况下的电流信号并建立故障电弧数据库。其次采用CEEMDAN对原始信号进行分解得到多个固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）,然后进行HT变换Hilbert transform）分析包络谱,组成首尾相接的高维特征样本,最后将样本输入SAE模型中学习特征,实现变负载下的直流故障电弧识别。实验结果表明：该方法能够很好地发挥CEEMDAN-HT从原始信号中提取故障电弧特征和SAE无监督学习的能力,不需要人工设置阈值即可准确识别故障电弧并进行负载分类,平均准确率可达98.9%。     

“锚点”探究教学法的创新实践

结合教学实践研究“锚点”探究教学法在“电子技术基础”课程的应用,旨在以学生感兴趣的问题为基础,着力培养学生学习的主动性,将学习过程转化为在教师引导下的“再创造”过程。通过“引锚-探锚-固锚-省锚-悟锚”开展新型开放式的教学模式研究,实现单稳态触发器教学内容的一体化设计,引导学生自主建构知识体系,提升其电路分析、设计和应用实践能力。     

卷积神经网络加速器中SEU的评估与加固研究

AI加速器在空间探索应用时需要考虑到空间辐射环境下SEE引发的软错误。在AI加速器设计过程中,需要对其SEE容错能力和可靠性进行评估,本文对Lenet-5的加速器进行了SEU故障注入,提出了一种从网络结构与电路模块映射的角度进行统计评估的方法。实验结果证明,在神经网络中,由于AI加速器计算数据大的特点,发生在权重和特征图的SEU错误在传播过程中有可能会被池化层屏蔽掉,SEU错误发生在靠近输出的层级比靠近输入的层级更容易导致识别准确率的下降。此外,实验还发现,在加速器电路模块映射中,负责产生使能信号和地址控制信号的控制单元CTRL比处理单元PE和存储单元MEM更容易被SEU错误所影响,严重时会影响加速器的正常运行。最后本文针对评估结果,进行了STMR加固措施对CTRL进行了加固,相比于FTMR,极大地减少了面积开销。     

基于最大转子储能的风电场风机变利用率的 有功功率分配策略优化

风机采用最大功率追踪控制时无功率备用量,当系统供需发生变化时,易对系统稳定性造成较大影响。提出了一种风场变利用率的有功功率分配策略,在满足系统调度命令的同时,减少风能的损失,提高风能利用率。考虑到风场的尾流效应,所提方案通过改变每台风力机的利用率来控制风机的有功功率输出。其中,每台风力机的利用率根据其自身转速而自适应调整。当风机转速较高时,风力机的利用率则较高。当风机转速较低时,则降低风力机的利用率,这样风电场可存储更多的旋转动能,可在系统需要时释放回系统。通过在基于双馈风机的风电场中对所提变利用率策略进行研究,结果表明,在满足调度需求的同时,所提控制策略比传统的等利用率方案更加节能。     

永磁电磁型低速磁悬浮车轨耦合振动抑制新方法EI北大核心CSCD

针对永磁电磁混合磁浮列车静浮实验中遇到的车轨耦合振动问题,首先建立考虑轨道弹性的系统数学模型,分析产生振动的原因,提出了通过设置非线性饱和环节、动态调整饱和阈值来抑制车轨耦合振动的新方法。系统在平衡点附近时通过调整饱和阈值来改变控制输出的幅值特性,逐步消除引起共振的能量,从而达到抑制振动的目的,系统在偏离平衡点时,快速释放饱和环节,进而提升控制器的调节能力和抗干扰能力。