基于．NET的网络化多功能虚拟仪器系统的研究

本文针对传统虚拟仪器的地域限制、单机局限、测控现场不能分开及功能单一等原因,将因特网技术与虚拟仪器技术相结合,继承并发展了虚拟仪器的概念,延伸和扩大了虚拟仪器的资源。本文分析了网络化虚拟仪器的关键技术,提出了基于．NET实现网络多功能虚拟仪器平台的思路、方法,并以虚拟实验室系统为例予以实现。     

基于Web的价格监测系统的设计与实现

介绍了一种基于Web的价格监测系统,该系统可以有效地提高工作效率,降低数据出错的概率.给出该系统的总体设计方案,并介绍了系统中几个比较重要的功能模块的设计.     

基于FPGA的编码器倍频-鉴相电路

光电轴角编码器,又称光电角位置传感器,是电气传动系统中用来测量电动机转速和转子位置的核心部件.文章分析光电编码器四倍频原理,提出了一种基于可编程逻辑器件FPGA对光电编码器输出信号倍频、鉴相、计数的具体方法,它对提高编码器分辨率与实现高精度、高稳定性的信号检测及位置伺服控制具有一定的现实意义.     

MPEG-4中的无限制运动补偿的实现

在MPEG-4的简单级编解码中,针时摄像头的平移或旋转,在帧间编码模式下,对参考帧需要进行数据的外扩.本文是在Linux系统下.实现了一种以宏块为单位的数据填充的无限制运动补偿技术,同时还提出了另外一种以字节为单位的数据填充的无限制运动补偿技术.     

嵌入式USB蓝牙设备驱动程序的实现

本文首先介绍了基于OMAP1510芯片搭建嵌入式Linux系统的方法和OMAP1510的USB结构.然后分析了蓝牙协议栈的体系及其协议栈中软硬件接口的HCI层.最后,给出Linux下实现USB蓝牙设备驱动程序的重要结构体和函数.并详细地测试和验证了所开发的USB蓝牙设备的驱动程序能支持多个USB蓝牙设备.并在这些蓝牙设备之间能同时建立多条蓝牙通信链路的结论.     

变流器辅助换流的柔性切换开关拓扑与控制

分布式新能源渗透率的快速提高,在提升配电网灵活性的同时也加大了其运行调控难度。为此,文中提出一种新型配电网柔性切换开关设备,开关由集成门极换流晶闸管(integrated gate-commutated thyristor,IGCT)与并联电压型变流器组成,其中针对并联电压型变流器采取虚拟同步发电机控制,可实现负载在不同馈线间的平稳切换。文中首先将所提柔性切换开关与柔性多状态开关及机械开关的主要特征进行比较;然后,分析柔性切换开关在故障前、故障中和故障后的工作模式,并研究在3种工作模式间进行柔性切换时的切换逻辑;最后,通过基于RT-Lab的控制在环实验模拟开关在不同馈线间切换的过程,获得不同工作模式下和柔性切换过程中的电压电流波形。实验结果表明柔性切换开关具有短时电压支撑能力,在不同馈线间切换的过程中不产生电压电流冲击。     

基于谐波测量阻抗偏差的接地极线路保护新方法

针对目前特高压直流输电系统接地极线路保护存在死区的问题,提出了一种基于谐波测量阻抗偏差的接地极线路保护新方法。在不同故障工况下推导了接地极线路的谐波测量阻抗表达式,利用阻抗表达式分析了正常运行工况与故障工况下谐波测量阻抗的偏差特性。在此基础上,提出了基于谐波测量阻抗偏差的接地极线路故障保护判据。利用PSCAD/EMTDC进行仿真验证,仿真结果表明,所提保护方法较传统保护方法可有效检测到接地极线路发生的各种故障,耐受过渡电阻能力强,且不存在保护死区。     

区块链电子存证系统的设计与实现

文中介绍了区块链技术在电子证据存证方面的应用。通过将需要的电子证据以交易的形式记录下来,并明确记录时间戳,然后将记录存储在节点账本中。利用分布式数据存储技术完成电子存证过程,区块链技术可以实现不可篡改的信息存取和交换,有效保证电子数据的安全性和可信性。文中还探讨了区块链技术在降低处理电子证据时的技术风险和存储成本以及其对司法机构的协助作用。     

皮秒激光烧蚀7075铝合金数值模拟与实验研究北大核心CSCD

为了解超快激光与材料相互作用的机理,优化激光金属烧蚀能力,以达到理想的烧蚀效果,本文在二维轴对称模型中引入了适用于超快激光烧蚀的双温模型,模拟了皮秒激光对于以7075铝合金为代表的低熔点合金的烧蚀行为。通过更改皮秒激光的功率密度和冲击次数,确定皮秒激光各参数对于7075铝合金的影响并与实验结果相对照。结果表明,激光烧蚀的深度小于通过双温模型计算出的金属熔化温度层,同时激光的烧蚀深度与激光密度线性相关,当烧蚀深度大于一定数值时,激光烧蚀深度几乎不随着烧蚀次数的增加而增大。     

基于拓扑链路识别的光网络流量数据合成算法

基于深度学习的光网络流量诊断与预测等场景中,由于保密等原因,光链路的流量数据采集和存储工作受限。针对数据量少而无法支撑深度学习的问题,文章提出了一种基于拓扑链路识别的光网络流量数据合成算法,其核心思想是在生成对抗网络框架下,联合基于光网络拓扑的条件生成模型和基于光网络流量的数据合成模型,以自监督的方式合成指定光链路的流量数据。仿真结果表明,所提算法合成的光网络流量数据在自相关系数指标上与真实数据接近且使得基于全连接神经网络的流量预测模型准确率达到95%以上。