单片电压巡检及在燃料电池发动机中的应用

燃料电池堆单片电池的工作状态直接影响到整个电池堆的性能,需要对单片电压进行实时监控。以应用于某一微型燃料电池汽车的5 kW燃料电池堆系统为例,介绍了基于单片机MC9S12DP256B的质子交换膜燃料电池（PEMFC）单片电压巡检系统（SCVM）的结构、工作原理、软件设计以及在燃料电池堆系统控制中的应用。通过CAN总线技术,单片电压巡检系统实现了与燃料电池堆控制单元（FCU）的通讯,可以有效地将各单片电压的状态传递至FCU,使之在电堆出现异常状况下及时采取相关处理措施,降低燃料电池堆的损伤,延长使用寿命。还提出了拓展和完善该系统的设想。     

基于补偿模糊神经网络的中期电力负荷预测研究

提出一种基于补偿模糊神经网络的电力负荷预测方法,介绍了给予模糊逻辑和神经网络的补偿模糊神经网络(CFNN)及其学习算法,充分利用神经网络非线性逼近能力的优点并结合CFNN学习速度快、全局稳态优化运算等特点,建立中期电力负荷预测模型,并用 MATLAB 编写了计算程序,进行了实例计算,并验证了 CFNN 用于电力负荷预测的有效性。     

基于SJA1000和PCA82C250的CAN总线接口设计

CAN总线是当前较为流行的技术,介绍了CAN总线的主要特性,简述了SJAl000和PCA82C250的结构和工作原理,并基于此设计了CAN总线接口,给出了系统硬件电路设计和SJAl000的初始化、接收、发送报文的软件流程,为后续的CAN总线应用给出一定参考.     

基于Clang/LLVM构建编译实践全局观

针对目前编译实验教学过程中内容安排不够合理、与实际应用契合不够紧密的问题,提出基于Clang/LLVM面向业界实际的实验教学模式,通过分析目前课程现状及目标,阐述实验方案具体实施方法,最后通过对实验结果的教学反馈,说明该实验设计更好地平衡了基础性、实践性和综合性,使得学生可以通过实际编译框架,更好地理解编译机制,掌握利用编译解决实际问题的能力,构建起编译实践的全局观。