谐振高压传感器信号的高精度测量

差分谐振式高电压传感器的测量精度与后续频率测量电路的性能密切相关,而传统的谐振式传感器频率测量电路普遍存在精度和分辨率不高、响应速度慢以及携带不便等问题,针对这些问题,设计了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的高精度测频电路.该测频电路主体基于脉冲计数原理,同时利用Xilinx FPGA内的CARRY4延时单元构造T...     

合肥17层高楼爆破网路设计及可靠度分析

合肥一栋17层高楼拟予爆破拆除.因炮孔总数高达53000个,为防止因起爆网路失效而导致爆破任务失败,根据现场实际情况采用了孔内导爆管雷管簇并联,每层楼由四通联成2个多通路闭合网路,层间8通路的自下而上顺序0.5 s延期的起爆网路.用概率论的方法计算了每层主要网路的可靠度.理论计算和爆破实践表明该网路设计是可靠的,能满足巨大炮孔数量楼房拆除爆破的需要.     

开关磁阻起动／发电机数字控制系统设计

介绍了开关磁阻起动／发电机系统的构成及其工作原理。在此基础上,设计了以数字信号处理器（DSP）和可编程逻辑器件（CPLD）为核心的数字控制器,包括硬件和软件。该系统利用DSP的强大运算能力实现对系统的实时控制,采用CPLD芯片实现信号的逻辑处理,输出驱动信号控制开关管的通断,仿真波形验证了CPLD逻辑设计的正确性。通过DSP和CPLD的相互配合,从而达到准确控制开关磁阻起动／发电机良好运行的目的。     

含相互作用缺陷海洋立管极限载荷数值分析

对含相互作用缺陷的海洋立管极限载荷进行分析,考虑了相邻缺陷间轴向距离对含缺陷管道极限载荷的影响,由于材料和缺陷尺寸的非线性,采用有限元分析软件ANSYS进行分析计算,得到管道极限载荷与缺陷尺寸和距离的关系曲线,研究表明相邻缺陷间轴向距离对缺陷管线的影响较大,特别是当缺陷间距离较近时。结果与国内外相关的海洋管道腐蚀缺陷评价标准中的规定是一致的,证明含相互作用缺陷海洋立管极限载荷的分析计算采用有限元非线性分析是可行的。     

基于DSP的电除尘器用高压脉冲电源的设计

采用传统晶闸管相控电源供电的电除尘器存在能耗高、效率低等问题,文章设计了一种可以解决这些问题的电除尘器用高压脉冲电源,该电源主电路主要由移相全桥逆变电路和10组相对独立的脉冲输出单元构成。采用移相全桥ZVT-PWM软开关技术控制逆变电路前后桥臂的相位差;采用同步驱动技术驱动各脉冲输出单元,使各输出脉冲叠加后获得高压脉冲;DSP准确控制电源输出高压脉冲的电压、频率和脉宽。结果表明高压脉冲电源提高了电除尘器的除尘效率,减少了对电网的干扰和电能损耗,能满足多种电除尘的要求。     

一种单绕组无轴承开关磁阻电机绕组开路故障容错控制策略

无轴承开关磁阻电机(BSRM)具有双凸极结构,转矩脉动大是制约其运行性能和应用范围的主要因素之一,而采用直接瞬时转矩控制和直接悬浮力控制(DITCDFC)方法可以有效抑制其转矩脉动。基于这种控制方法,该文针对12/8极单绕组BSRM的绕组开路故障,提出一种容错控制策略,实现了电机单齿极绕组开路故障容错运行时的稳定悬浮。首先阐述了单绕组BSRM的悬浮原理及DITCDFC的工作原理,然后对绕组开路故障下的悬浮力缺失进行补偿,重新构造容错运行时的电压符号选择表。最后通过Matlab/Simulink模型仿真及原理样机实验,验证了该控制策略在单绕组BSRM绕组故障容错运行时具有良好的控制性能。     

一种鲁棒的Kalman滤波方法

在目标跟踪测量中,由于各种噪声的影响,Kalman滤波算法对野值数据的估计经常出现较大误差,直接影响了定位结果.修正增益的滤波方法在野值相对较小的情况下误差不能有效的识别.为此,提出残差权重自适应抗野值的Kalman滤波方法,该方法能明显的降低野值对定位结果的影响,对实测数据的仿真结果表明了该方法的有效性,满足试验要求.     

电场对InAs/InAlAs圆形截面量子线中激子态的影响

基于有效质量包络函数近似理论,采用变分法计算了InAs/InxAl1-xAs圆形截面量子线中的基态激子结合能和发射能.计算过程主要考虑了量子线半径、材料组分和外加电场的影响.理论研究表明,随着量子线半径的减小,激子结合能先增大到最大值,然后继续减小;Al组分越高,激子的结合能越高;较小强度的外加电场对激子结合能影响不大...     

大数据处理对电子商务的影响

如今我国的经济实力已经大大提升,同时也促进了电子商务的成长,电子商务变得愈发的重要.本文着重探讨了电子商务和大数据的成长现状及大数据处理对电子商务的影响. 在21世纪的今天,信息技术得到了前所未有的发展,带动了各个行业、领域的成长,使得电子商务有了较大的成长空间.同时,大数据处理技术与电子商务的深入融合,使电子商务得到...     

深度学习在GlobeLand30-2010产品分类精度优化中应用研究

本文提出结合深度卷积神经网络与在线高分遥感影像的分类方法,用于GlobeLand30地表覆盖产品的质量优化。首先,通过对多源地表覆盖产品的一致性分析,构建深度学习训练所需的高分辨率遥感大样本（224万样本量）;其次,基于该大规模样本集训练适用于GlobeLand30优化的深度卷积神经网络模型（GoogleNet Inception V3）;最后,利用训练好的神经网络模型对在线高分影像进行分类,用以优化GlobeLand30产品的不可靠区域。经独立测试样本集验证,经过训练的神经网络分类总体精度为87.7%,Kappa系数为0.86,相比原始GlobeLand30的精度（总体精度75.1%、Kappa系数0.71）有了明显提升。在4个试验区的GlobeLand 30产品优化实验表明：该方法能够有效优化GlobeLand30产品的分类精度。