融合知识图谱和多模态的文本分类研究

传统文本分类方法主要是基于单模态数据所驱动的经验主义统计学习方法,缺乏对数据的理解能力,鲁棒性较差,单个模态的模型输入也难以有效分析互联网中越来越丰富的多模态化数据。针对此问题提出两种提高分类能力的方法：引入多模态信息到模型输入,旨在弥补单模态信息的局限性;引入知识图谱实体信息到模型输入,旨在丰富文本的语义信息,提高模型的泛化能力。模型使用BERT提取文本特征,改进的ResNet提取图像特征,TransE提取文本实体特征,通过前期融合方式输入到BERT模型中进行分类,在研究多标签分类问题的MM-IMDB数据集上F1值达到66.5%,在情感分析数据集Twitter15&17上ACC值达到71.1%,结果均优于其他模型。实验结果表明,引入多模态信息和实体信息能够提高模型的文本分类能力。     

多模式磁偏码器设计

为了提供电动机伺服控制所需要的不同模式的位置信号而设计的磁编码器采用了一种全新的双磁钢复合磁路结构。利用2S-10芯片的三轴霍尔效应,感应平行芯片表面的磁场,把磁信号转换成正余弦电信号;在对原始信号误差进行理论分析的基础上,通过DSP对原始正余弦信号进行误差补偿并对角度进行反正切运算,实现增量模式、PWM模式和同步串口模式信号;三步锁定型开关霍尔元件输出无刷直流电机换相信号,最终实现了3种模式信号同时输出。信号右达8位精度、10位分辨率。     

基于SOP生产工艺的系统级封装

提出了一种基于SOP24基板及生产工艺,利用空余的管脚焊盘放置被动元件实现内部互连,制作SiP封装集成电路的封装工艺。选择红外发射电路,使用HT6221红外编码器芯片、电阻、三极管等无源元件,制造出集成了驱动电路的红外发射芯片。建立开发平台对内部器件的布置进行优化,最终制作出工艺简单、性能可靠的SiP封装器件。用一个标准的SOP24封装组件实现了完整的系统功能,面积比系统级封装前减少50％,可靠性大幅度提高,用户使用该芯片开发产品的难度大大降低。     

千兆瓦级核电发电机端部磁场与温度场分析

在设计过程中对发电机各重要部件的温度分布进行计算,对于保证发电机的安全可靠运行具有重要意义。运用行波电磁场理论与有限元分析方法,对千兆瓦级核电发电机的定子端部电磁场及温度场的耦合场进行了计算分析。计算结果表明该型发电机端部结构和风路设计合理、可靠,端部结构件的温升裕度较大。     

基于增量编码器的超低速估算方法研究

该文研究了电机伺服系统中低分辨率增量编码器超低速测量问题。详细分析了周期测、频率法利用编码器脉冲计算超低转速时的分辨率及绝对误差,给出了影响转速测量的影响因素。低速测量时,窗口时间增大,滞后效应明显,根据伺服系统脉冲响应,估算了低速测量时滞后时间对系统稳定性的影响,得到了稳定运行区域。实际伺服系统中,常用频率法和周期法的综合测量时,给出了两种测量算法切换点及测试结果,并对测量得结果进行了试验研究。     

一种组合型中点SPWM采样方法的研究

提出一种组合型中点不对称规则采样法,只需在三角载波的波峰(或波谷)进行采样,利用数学中线性组合的原理构造出波谷(或波峰)的“采样点”,再根据二分法的原理求得SPWM波开关点的时刻值。详细阐述了该方法的基本理论,并得出产生SPWM波开关点的运算方程。理论分析与仿真研究表明,与传统的规则采样法相比,该方法的SPWM算法更简单,采样点更少,开关点时刻值的误差和负载电流THD更小,且输出的基波幅值更大。所以,该方法对传统的规则采样法进行了优化,更加逼近了自然采样法的调制效果,易于在DSP上实现,并且运算速度快,具有良好的工程应用价值。     

基于增量式旋转编码器的永磁风力发电机控制研究

永磁直驱型风力发电机是一种低转速大转矩的发电机,风力机运行过程中要实现最大风能的捕获,需要对发电机进行转矩控制。使用一种高精度增量式旋转编码器,测量永磁同步发电机的转速和转子位置,并在此基础上实现了发电机的矢量控制。实验表明,经过初始安装角度的校正,这种高精度的增量式码盘能够准确测量发电机的转速和转子位置,没有累积误差,基于这种编码器的矢量控制方法在永磁风电实验系统上取得了很好的效果。     

基于旋转编码器的转速控制系统的实现

利用旋转编码器使用寿命长、运行稳定、对工作环境要求低等优点,设计了基于旋转编码器的转速测量模块.采用仪表通用协议——MODBUSRTU,实现了与上位监控系统的串行通信.该模块已被成功应用于永磁可变磁场控制系统中用于磁环转速的调节,结果表明设计的转速控制模块可准确地实现转速控制.     

基于改进Prony算法的RFI抑制处理方法研究

研究了以正弦波建模为基础的超宽带合成孔径雷达(ultrawide band syntheticapertureradar,UWB SAR)抑制射频噪声干扰(radiofrequencyinterference,RFI)的方法;详细研究了复噪声中正弦参数估计的统计性能,给出了模型中各参数估计的克拉美 罗限;分析了基于Prony法的准最优算法和迭代最大似然法2种参数估计方法,通过改进传统的Prony算法,改善了RFI信号参数的估计性能。最后,通过仿真实验,验证了所研究抑制算法的有效性。     

多重自相关函数在微弱正弦信号检测中的应用

研究了一种用于微弱正弦信号检测的新方法,该方法利用了正弦函数的特殊性质,在信号未知的情况下,通过多次自相关运算成功的检测出埋没于强大噪声中的微弱正弦信号．分别讨论了多重自相关法在白噪声背景下、有色噪声背景下,单一正弦信号、多个正弦信号等情况的检测效果,并给出了具体的仿真结果,此方法在频率测量中具有极高的准确性;在幅度测量上,精度略低,但通过多次测量取平均值,仍可达到预期的精度．与以往的弱信号时域处理方法比较,多重自相关检测方法具有理论推导简单、物理意义明确等特点,应用前景广泛。