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为得到卫星搭载的高速跨阻运算放大器在星载环境中长时间工作后的性能变化情况,对3款增益带宽积大于1GHz的高速跨阻放大器芯片关键特征参数的电离总剂量损伤特性及变化规律进行了试验研究。辐照试验在60Co γ射线源上采用高温加速评估的方法完成,辐照到放大器芯片上的剂量率为0.3~0.5Gy(Si)/s。分析了放大器芯片输出偏置、输出噪声和带宽等关键电参数在辐照前后及高温(85℃±6℃)退火前后的特性,讨论了引起电参数变化的机理。结果表明,经过两轮150Gy(Si)剂量辐照及高温退火后,放大器芯片的输出偏置和输出噪声水平无明显变化,时域脉冲响应正常,-3dB带宽减小了3%左右。带宽为3款高速跨阻放大器芯片的辐射敏感参数,其变化与电离辐射在SiO2/Si界面引起正电荷建立和界面态直接相关。辐照后的芯片仍然能够满足高带宽测试情况下的需求,150Gy(Si)为电参数和功能合格的累积剂量。 相似文献
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现代电力系统因其“双高”特性造成电能质量扰动模式愈加复杂,对复合扰动的准确分类提出了挑战。传统电能质量扰动分类方法在特征提取阶段所提取的特征由人为确定,难以判断所提取的特征对分类问题是否有效,加之多重复合扰动特征相互耦合导致扰动特征的可分性确定困难。为此,提出一种基于粒度的计算方法进行特征选择的模型。在提取的扰动特征集的基础上,通过构建多粒度空间反映特征分布差异性,进而挖掘各粒度下的最优特征子集以确定有效和冗余的分类特征,达到优化分类效果的目的。在此基础上,通过集成分类模型融合不同粒度空间最优扰动特征集所训练的同质弱分类器模型,提出一种新的电能质量扰动多粒度集成分类方法。该方法克服了现有方法在进行多粒度分类时通过寻找最优单粒度空间特征而导致的其他粒度空间信息丢失的问题。实验表明,多粒度特征选择算法可提取对分类有效的扰动特征,集成分类模型可进一步改善模型的分类性能。 相似文献
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以CuSO_4·5H_2O为原料,KOH为添加剂,酒石酸为还原剂,在水热条件下通过调整相关的实验参数,制备了一系列不同形态的Cu_2O微-纳米晶体及三维十字形枝晶。采用XRD、SEM等手段对不同形态的Cu_2O晶体进行了表征,探讨了不同因素变化对Cu_2O晶体形态的影响。分析认为,晶体生长过程控制了晶体的具体形貌和大小,Cu_2O晶体显露的单形晶面随晶体生长条件的变化而不同。在低温、弱碱性、高浓度溶液中有利于形成八面体形态的Cu_2O晶体,而菱形十二面体单形晶面在高温、强碱性、低浓度溶液中形成的晶体中显露的面积有所增大。 相似文献
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This paper presents an OCPA (operant conditioning probabilistic automaton) bionic autonomous learning system based on Skinner’s operant conditioning theory for solving the balance control problem of a two-wheeled flexible robot. The OCPA learning system consists of two stages: in the first stage, an operant action is selected stochastically from a set of operant actions and then used as the input of the control system; in the second stage, the learning system gathers the orientation information of the system and uses it for optimization until achieves control target. At the same time, the size of the operant action set can be automatically reduced during the learning process for avoiding little probability event. Theory analysis is made for the designed OCPA learning system in the paper, which theoretically proves the convergence of operant conditioning learning mechanism in OCPA learning system, namely the operant action entropy will converge to minimum with the learning process. And then OCPA learning system is applied to posture balanced control of two-wheeled flexible self-balanced robots. Robot does not have posutre balanced skill in initial state and the selecting probability of each operant in operant sets is equal. With the learning proceeding, the selected probabilities of optimal operant gradually tend to one and the operant action entropy gradually tends to minimum, and so robot gradually learned the posture balanced skill. 相似文献
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