用于电弧检测的电力专用SoC设计

针对传统的电弧电路故障检测结果不准确的问题,设计用于电弧检测的SoC系统,并且在55nm工艺下进行流片验证。采用包含两种结构的模数转换器的片上电压源,设计了锁相环以及复位电路,精度最高可达8.67 bit。验证结果表明,本设计可提高电弧检测的准确性。     

“碳化硅功率半导体技术”专题前言

半导体功率器件(即电力电子器件)是电力电子技术的三大核心基础之一,被比作电力电子装置的“CPU”。现有功率器件多采用Si基或SOI基,但是受限于自身材料特性的影响,在节能与转换效率方面越来越显示出他们的局限性。为解决上述问题,半导体功率器件除了继续对传统器件进行新理论和新结构的创新研究外,也正在遵循“一代材料、一代器件、一代装置、一代应用”的发展趋势,从传统的Si基和SOI基向宽禁带半导体SiC和GaN基进行扩展和延伸。     

一线总线技术在冻结温度监测中的应用研究

通过分析DS18B20的感温原理及一线总线的驱动原理,设计出了一个具有适当下拉及上拉速率的驱动电路,延长了一线总线测温传输距离,消除了终端反射影响,实现了利用DS18B20进行温度自动监测,为冻结施工中的温度监测提供了一种有效的在线测量方法。     

IMS技术在福建电力的应用方案探讨

福建电力的传统电路交换设备在运行多年后,弊端日现,已经无法满足企业日益增长的用户数量和业务多样性的需求,IMS技术的成熟,让这一困扰电力系统通信的问题有了解决的方向。文章通过论述IMS系统的技术架构及优势,提出了福建电力IMS系统建设方案。     

关于硬件木马电路检测技术分析及发展趋势探讨

本文结合HTH电路的复杂性等特征分析与实际应用现状,研究了HTH电路的具体检测技术方法并对当前热点技术进行对比分析,探讨了HTH电路检测方法的技术发展趋势。     

改进HSR-FCN的服装图像识别分类算法研究

目前网络上的服装图像数量增长迅猛，对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络（Region-Based Fully Convolutional Networks，R-FCN）引入到服装图像识别中，针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题，提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合，改变图片特征学习方式，使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络，对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐，加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明，改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习，且在训练时间更短的情况下，比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点，达到96.69%。     

PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测

针对模拟电路健康管理的特点，提出了一种基于PSO优化多核RVM的模拟电路故障预测方法。利用参数分析得到电路的输出频域响应作为特征，计算其与电路无故障标准响应的欧氏距离来表征电路元件健康值，将多个核函数线性组合，并用PSO优化多核RVM参数后的模型实现对各个时间点元件的健康值变化轨迹进行预测。仿真结果表明，该方法在小样本情况下，预测效果优于单一核函数的RVM模型，适用于健康管理中实时预测，具有较好的实用性。