2018年蔬菜国家食品安全监督抽检结果分析

目的 分析2018年我国蔬菜的食品安全形势。方法 汇总2018年蔬菜国家食品安全监督抽检结果, 对不合格项目等信息进行分析。结果 2018年共抽检蔬菜2077批次, 检出不合格样品68批次, 总体合格率为96.7%。抽检的16种蔬菜中, 菠菜的合格率仅为85.2%, 芹菜、韭菜、普通白菜、豇豆的合格率分别为87.3%、89.8%、90.8%和94.4%, 姜和黄瓜的合格率分别为98.8%和99.4%, 其余9种蔬菜未检出不合格。菠菜、芹菜、普通白菜的不合格原因主要是毒死蜱超标, 韭菜的不合格原因主要是腐霉利超标。结论 菠菜、芹菜、韭菜、普通白菜的合格率偏低, 毒死蜱、腐霉利等农药超标是主要的食品安全问题。     

FTU中电流采样值准确性问题研究

研究了馈线终端单元(FTU)的电流采样.比较分析了3个厂家的具有典型代表性的的FTU电流采样方式、原理及采样值的准确性.最后,基于综合了3个厂家采样方式的不同有点,提出一种新的Ffru电流采样方式,该电路准确度和灵敏度较高、成本低.     

基于同时采样模数转换器的步进电动机细分驱动实验研究

提出了利用同时采样模数转换器对步进电动机电流进行数字化处理的方法.介绍了MAXIM1310芯片的特点,分析了传统步进电动机细分控制电路的原理,就其组成的驱动电路讨论了电流波形修正方法,实现从程序算法角度去修正驱动电流使达到理想的波形,从而更加有效地抑制转矩波动,提高步进电动机的运行平稳性.     

一种高效的小体积激磁电源的设计

介绍了一种广泛应用于伺服系统中,用于激励旋转变压器或同步机的交流激磁电源,在该电源电路的设计中采用SPWM脉宽调制技术,并用自然采样法完成了SPWM的采样方法提高了电路的效率,降低了功耗;采用高频变压器升压,保证了高可靠、小体积,实验结果证明该方法实施方便,产品性能可靠、稳定,完全满足武器系统要求。     

采用低阶动态补偿器的电力系统分散控制

提出一种用低阶动态补偿器抑制电力系统低频振荡的分散控制方法。安装在不同地点的多个低阶动态补偿器通过给定结构输出反馈统一设计,使系统的所有机电振荡模态具有整体最优的阻尼效果。用本地可测量和广域测量系统(wide area measurement system,WAMS)提供的部分关键远方信息共同作为补偿器的输入,从而可使本地振荡模态和区间振荡模态都得到良好的抑制。同时考虑多种运行方式优化控制器参数,使控制器具有更好的适应性;采用区域极点配置保证控制器具有一定的鲁棒性。最后,将控制器的参数求解归结为一个非光滑优化问题,并用梯度采样法进行求解。2个示例系统的仿真结果表明,该文所设计的控制器对低频振荡有着明显的抑制作用,优于传统的电力系统稳定器(power system stabilizer,PSS)。     

具有非线性输入的鲁棒自适应模糊滑模控制

针对一类具有死区非线性输入的SISO非线性系统,基于滑模控制原理,提出了一种稳定自适应模糊控制器设计方案.该方案通过使用积分型Lyapunov函数避免了反馈线性化方法中可能出现的控制器奇异性问题,运用两阶段法构造两个Lyapunov函数,确定出用于建模的有界闭区域,再证明跟踪误差收敛到零.通过理论分析,证明了闭环控制系统全局一致终结有界;仿真结果表明了该方法的有效性.     

提高低压差线性稳压器输出电压精度的方法

固定式或可调式LDO的输出电压精度取决于其初始精度、稳定性、内部带隙基准电压源的温度系数和取样电阻的精度。详细分析了影响LDO输出电压精度的主要因素,重点阐述提高LDO输出电压精度的方法。     

Robust integral of neural network and precision motion control of electrical–optical gyro-stabilized platform with unknown input dead-zones

Parametric uncertainty associated with unmodeled disturbance always exist in physical electrical–optical gyro-stabilized platform systems, and poses great challenges to the controller design. Moreover, the existence of actuator deadzone nonlinearity makes the situation more complicated. By constructing a smooth dead-zone inverse, the control law consisting of the robust integral of a neural network (NN) output plus sign of the tracking error feedback is proposed, in which adaptive law is synthesized to handle parametric uncertainty and RISE robust term to attenuate unmodeled disturbance. In order to reduce the measure noise, a desired compensation method is utilized in controller design, in which the model compensation term depends on the reference signal only. By mainly activating an auxiliary robust control component for pulling back the transient escaped from the neural active region, a multi-switching robust neuro adaptive controller in the neural approximation domain, which can achieve globally uniformly ultimately bounded (GUUB) tracking stability of servo systems recently. An asymptotic tracking performance in the presence of unknown dead-zone, parametric uncertainties and various disturbances, which is vital for high accuracy tracking, is achieved by the proposed robust adaptive backstepping controller. Extensively comparative experimental results are obtained to verify the effectiveness of the proposed control strategy.     

基于太赫兹波的高分辨率空间电荷测试方法及系统

空间电荷的特性及分布状态直接改变介质内部电场的强弱,严重影响器件的电学性能。近年来,纳米材料和微纳电子器件飞速发展,在纳米量级乃至更小尺度上探测和掌握空间电荷的特征信息成为亟待解决的问题。为此基于脉冲电声法基本原理,设计并实现了一种基于太赫兹波和弹光取样技术的空间电荷分布测试新方法。基于应力双折射效应原理,设计制作了弹光取样传感器,并测试了性能。搭建了空间电荷测试系统,对定制硅PN结试样进行了测试,空间电荷区宽度随偏置电压的变化规律与PN结基本电学特性吻合。该方法采用全光学技术手段,克服了传统电子测试技术对系统带宽的限制,实验结果表明,该测试方法可以有效且可靠地将空间电荷测试分辨率提升至纳米量级。