桩基缺陷特征的视窗提取及特征向量矩阵

为了实现对桩基多处缺陷的探测和提高缺陷类型检测的正确率,依据模式识别理论和小波理论,采用局部特征分析的方法,改进现有特征向量提取方式,提出了特征向量的移动视窗提取方法及特征向量的矩阵形式.与现有方法相比,特征向量的视窗提取方法可以检测出同一桩基存在的两个以上缺陷点,能更准确检测各个缺陷的位置,并大幅提高了依据桩基反射波对桩基缺陷类型检测的正确率.该方法适合于基于反射波的多目标探测和一维构件的多缺陷检测等相关领域研究.     

基于自定义探针的绑定前TSV测试方法

提出了一种基于自定义探针的绑定前TSV测试方法,该方法采用兼容于IEEE 1149.1测试标准的可测性设计结构,通过片上测试电路连接穿透硅通孔(TSV)前端和自定义探针连接TSV后端构成闭合回路,使得阻性故障测试不受故障位置影响,测试结果具有更高的精度。此外,与暂态过程中捕获TSV测试结果的其他测试方法不同,本方法是在稳态过程中进行,这使得寄生电容、TSV电容和生产工艺偏差对测试结果的影响更小,测试鲁棒性更高。经过HSPICE的仿真验证,证明了其有效性,根据仿真结果,对其测试精度,测试时间以及芯片占用面积进行了分析与评估。     

基于神经网络算法的组合序列密码芯片

序列密码一直是密码学中最重要的加密方式之一.现提出基于神经网络算法的序列密码加密芯片设计,在保留原序列良好统计特性基础上,使输出序列的周期性和线性复杂性均有增加.利用FPGA技术进行序列密码芯片电路设计,灵活运用现代电子设计方法实现了运算功能和时序分配.逻辑综合仿真结果验证了芯片电路的正确性.该研究结果有助于序列密码算法在信息安全及现代保密通信设备中的应用.     

基于DBN的故障特征提取及诊断方法研究

随着装备日趋复杂化,依靠专家经验或信号处理技术人工提取和选择故障特征变得越来越困难。此外,以BP神经网络、SVM为代表的浅层模型难以表征被测信号与装备健康状况之间复杂的映射关系,且面临维数灾难等问题。结合深度置信网络(DBN)在提取特征和处理高维、非线性数据等方面的优势,提出一种基于深度置信网络的故障特征提取及诊断方法。该方法通过深度学习利用原始时域信号训练深度置信网络并完成智能诊断,其优势在于能够摆脱对大量信号处理技术与诊断经验的依赖,完成故障特征的自适应提取与健康状况的智能诊断,该方法对时域信号没有周期性要求,具有较强的通用性和适应性。在仿真数据集和轴承数据集上进行了故障特征提取和诊断实验,实验结果表明:本文提出的方法能够有效地从原始信号中进行多种工况、多种故障位置和多种故障程度的故障特征提取和诊断,并且具有较高的故障识别精度。     

基于观测相似性粒子滤波的纯角度目标跟踪

单站被动纯角度目标跟踪问题在理论和实际应用中一直都是被广泛研究的一个重要而困难的课题。本文提出一种重采样基于观测路径相似性的粒子滤波算法,该算法利用粒子观测路径和系统状态观测路径的相似性来修正粒子权值并使用修正后的权值进行重采样。实验结果表明当观测噪声方差小于系统噪声方差时,该算法在单站被动纯角度目标跟踪的误差均方根值和误差方差上均优于SIR粒子滤波、辅助粒子滤波和高斯粒子滤波。     

基于差值二次分配的扫描链平衡算法

 IP核的测试时间与其加载测试封装后的最大输入/输出扫描链长度有直接关系,为了降低测试成本,减少测试时间,必须对IP核内的扫描链进行平衡设计.最为经典的扫描链平衡方法是BFD(Best Fit Decrease)方法,它具有实现简单、算法复杂度低等优点,但是其分配的结果尚有待提高之处.本文提出一种基于差值的二次分配的扫描链平衡方法,其主要思想是选择IP核内部的某一条扫描链作为基准扫描链,将其长度记为L,将所有长度超过L的扫描链与之做差,并将差值记为di.在第一次分配中,只将长度大于L的扫描链按照长度为L的基准扫描链进行分配;然后将长度小于L的扫描链与差值di重新排序后,按照从大到小的顺序,依次将其放置在可以放置的最小的测试封装扫描链上进行第二次分配.该方法简单易实现,通过在ITC'02 SOC标准测试集上实验,数据表明,基于差值二次分配的扫描链平衡方法与现有方法相比,能得到更好的平衡结果.     

一种可应用于并发在线测试的扫描单元设计

航天等领域对集成电路可靠性要求较高,要求其具有在线测试功能,以便及时发现故障,减少损失。结合现有扫描设计方法,设计了一种改进的扫描单元结构。将该扫描单元应用于时序电路后,能够在电路工作的同时进行测试;通过灵活的时钟选择机制,方便地控制电路进行非并发和并发测试。仿真实验表明,应用本文提出的扫描单元,时序电路能够在增加一定硬件冗余的条件下实现在线测试,时间开销较小,有较高的可靠性和一定的容错能力,实用性强。     

故障预测与健康管理技术综述

本文介绍了故障预测与健康管理技术(prognostics and health management,PHM)的基本概念和研究内涵,重点对故障预测体系结构、方法、相关标准以及国内外研究现状进行了综合论述和分析,总结了当前的研究热点和存在的技术难点,展望了未来研究发展趋势。     

具有延迟的未知数目稀疏源盲混合信道估计方法

在具有延迟的稀疏源盲分离中,混合信道的估计是一个关键组成部分,其估计精度直接影响到源信号的估计精度.提出了一种源信号数目未知时的混合信道盲估计方法.首先根据时频域观测信号幅值呈线性聚类的几何特点,提出了一个新的线性聚类有效性准则,并根据此准则估计源信号数目.同时利用改进的霍夫变换寻找每一类数据的致密直线方向,作为衰减矩阵列向量的估计.然后利用时频域不同观测信号间的相位差特性,估计延迟矩阵.几个语音信号的仿真实验表明了该方法的有效性和实用性.     

航天器电源建模仿真综述与展望

电源系统是航天器上必不可少的重要分系统,用于产生、储存、分配电能。随着航天器数量的爆发式增长,电源系统的建模仿真成为航天器健康管理和智能运维领域的研究热点。鉴于此,本文首先总结了航天器电源的分类、组成及发展趋势。接着,从航天器健康管理和智能运行维护视角,综述了航天器电源建模及仿真技术体系,航天器电源典型部件机理建模、数据驱动建模、数字孪生融合建模方法,航天器电源的仿真技术与仿真软件、建模仿真的典型应用。最后对航天器电源建模仿真的技术挑战及发展趋势进行总结和分析。本文预期能够为航天器电源健康管理、航天器电源建模与仿真、数字孪生领域的研究人员提供一定的参考和借鉴。