基于BP神经网络的电子元器件寿命预测

电子元器件的寿命预测对于制订寿命试验的规划,确定所需的试验时间及试验经费,都有十分重要的指导作用.基于BP神经网络提出了一种电子元器件寿命预测的方法,该方法可对当前样本的未来观测值或未来样本的观测值进行预测.对MOS电容的加速寿命试验数据进行了仿真试验,结果表明该方法可较好地预测MOS电容在相应的应力条件下的失效时间,且精度较高.     

基于Profibus-DP的液体灌装-装箱一体机设计

采用PLC技术、变频、伺服技术、Profibus现场总线控制技术,将S7-200 CPU通过EM277 Proibus-DP从站模块连入Proibus-DP网,建立S7-300与S7-200之间通信的方法,设计了集输送、灌装、加盖、装箱四合一体的液体灌装-装箱一体机,详细介绍了该系统的方案设计,硬件配置和程序设计;试验证实,该系统可靠性高、安全性好;在传送模块使用PLC控制变频器不仅能平稳启停电机,安全可靠输送玻璃瓶,同时能大大降低系统能耗;在装箱过程中使用伺服电机控制三自由度机械手,可实现精确的多位置控制;同时该系统具有很强的扩展性和灵活性,可以在空瓶传送过程中再加装空瓶清洗模块,次瓶剔除装置等,同时可与六自由度机械人结合,组成新的灌装生产线;该系统可应用于各种液体产品的包装生产线中。     

基于LSSVM的小子样元器件寿命预测

现代高可靠元器件在寿命试验时会出现失效数据很少的小子样情形,而传统的可靠性评估方法需要大量的失效数据,针对此情况,从工程实践的实际需求出发,提出了基于最小二乘支持向量机的小子样元器件寿命预测方法。该方法通过建立最小二乘支持向量机模型,从而可根据已知元器件的失效时间去直接预测同一批未失效元器件的失效时间。将该方法应用于热载流子效应引起MOS管退化失效的加速寿命试验中进行MOS管失效时间的预测,结果表明基于最小二乘支持向量机的寿命预测方法在进行小子样元器件的寿命预测时具有很高的精确度。     

小子样统计理论及IC可靠性评估

小子样IC可靠性评估方法显得越来越重要,传统的小子样可靠性评估是基于Bayes方法,其主要特点是可充分利用先验信息进行统计推断,近年来发展的支持向量机(SVM)在小子样可靠性评估中具有独特的优势,已在软件可靠性评估和可靠性预测方面取得了重要应用.将SVM与Bayes方法相结合并应用于小子样IC的可靠性评估,将大大节省IC可靠性评估的时间,有效地提高工作效率.     

基于谐波调制的低功耗超宽带脉冲收发器设计

为实现更高的超宽带近场数据传输,提出一种基于脉冲谐波调制的集成低功率收发器。该收发器在发射器（Tx）端使用两个具有特定振幅的窄脉冲,来抑制由接收器（Rx）高Q值LC谐振电路引起的码间干扰（ISI）,从而实现高数据率。提出的接收器结构是以非相干能量检测为基础,检测使用了基于脉冲的新型自动增益控制电路,这大大降低了短耦合距离内的功率消耗（46%）及ISI。提出的收发器采用0.35 μm标准CMOS工艺制成。测试结果显示,当距离为10 mm时,实测数据传输速率为20 Mb/s,误码率为8.7×10?8。当电源电压为1.8 V时,提出的发射器和R接收器的功率损耗分别为180和12.15 pJ/bit。     

铜铟硒多晶薄膜太阳电池的制备技术

简述了铜铟硒多晶薄膜太阳电池的研究现状，讨论了其制备技术及其特点，给出了进一步研究和要解决的现存问题。     

高职电信专业学生关键能力培养的研究

随着知识经济时代的到来和经济全球化的加速,关键能力在高职毕业生的求职中越来越重要.本文分析了高职电信专业学生所需具备的八个方面的关键能力与素质,并在此基础上,从课程设置、教学评价、"三步曲"的校内实训模式、双语教学四个方面探讨了培养学生关键能力的途径,为培养高职电信专业学生的关键能力提供了借鉴和思路.     

一种应用三方通信技术的全自动分拣系统设计

采用三方通信技术,将主站FX2N-48MRPLC与从站FX2N-16MRPLC、D700变频器、触摸屏通过三方通信方式连入通信网络,设计了集输送、姿势判别、材质判别、颜色判别、姿势调整、次品剔除、分拣一体的全自动分拣系统,详细介绍了该系统的方案设计,硬件配置和三方通信方式、程序设计技巧等。试验证实,变频器应用传送带能保持工件安全、连续传送,而且为系统节省能耗,变频器程序采用多个命令格式(HF0)可以缩短程序扫描时间,减少繁琐的程序编写,提高生产运行效率;利用脉冲定位,可减少由于传统时间定位引起的误差,实现精准控制;同时该系统可在传送模块中增加其他的传感器,增加物流分拣的安全性;将通信技术拓展到无线通信,可实现手机监控,智能管理。该系统可广泛应用于物流分拣、工厂自动化分拣生产线中。     

基于LSSVM的威布尔分布形状参数估计

固态介质击穿寿命特性通常用威布尔分布来描述,形状参数卢反应了固态介质的失效特征,因而需要精确估计β值.提出了在小样本情况下基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数评估方法,并给出了LSSVM在MOS电容与时间有关的击穿寿命分布评估中的应用实例,并与常规的最小二乘评估方法相比,得到的结果表明LSSVM的评估精度更高(均方误差更小)、鲁棒性更好,在小样本情况下能更精确地确定威布尔分布的形状参数.