一种用于Boost PFC变换器的改进关断时间控制策略

一种用于Boost PFC变换器的改进关断时间控制策略[电源技术][智能电网]

针对Boost PFC变换器的关断时间控制策略在工作模式切换时可能出现的交流输入电流失真的问题，提出了一种改进的关断时间控制策略，该策略在多种工作模式下，不需要任何模式识别和控制算法，即可实现单位功率因数校正，与传统的关断时间控制策略相比，能够减小输入电流失真，提高THD性能。

发表于：2019/1/3 下午1:05:00

新型单相不对称五电平无变压器型光伏逆变器

新型单相不对称五电平无变压器型光伏逆变器[电源技术][智能电网]

传统两电平逆变器在高频开关下工作带来的电流谐波和功率损耗等问题亟待解决。多电平逆变器不需升压转换级，能够输出多个不同电压等级，输出电压谐波含量少。提出了一种单相不对称的五电平无变压器型逆变器拓扑，由基本H桥和T型桥两部分组成，其中T型桥位于H桥和直流分压电容之间，是一对相反的功率管和二极管组成的并联桥路。详细分析了新型拓扑的几种工作状态，给出了对应的PWM调制策略，仿真验证了该拓扑和调制策略的有效性。

发表于：2019/1/3 上午11:00:00

基于双积分滑模控制的Buck-Boost电压平衡器的研究

基于双积分滑模控制的Buck-Boost电压平衡器的研究[电源技术][智能电网]

基于Buck-Boost电压平衡器构架的双极性直流微电网获得了广泛研究。其中有效地控制电压平衡器使系统正、负极电压保持相等，从而保证系统的供电电能质量。针对Buck-Boost电压平衡器的控制，设计一种双积分滑模控制器。该方法考虑了系统的非线性和工作动态，并采用双积分滑模面以减小稳态误差。实验结果表明，相比传统的PI控制器，本文设计的控制器能有效缩短动态调节时间和减小正、负极电压差值。

发表于：2019/1/2 下午1:14:00

基于IRVM的锂电池荷电状态评估方法与仿真验证

基于IRVM的锂电池荷电状态评估方法与仿真验证[电源技术][其他]

针对相关向量机算法多步预测精度低和在线预测适应性差的问题，提出一种改进的增量相关向量机模型对锂离子电池的荷电状态进行在线预测。选择锂离子电池电压、充放电电流和表面温度作为模型的输入，荷电状态作为模型的输出，构造模型的训练集。选用快速序列稀疏贝叶斯学习算法进行训练，并结合增量学习法建立增量学习相关向量机模型进行锂离子电池在线预测方法研究。研究发现通过自动调整核参数的方法，可以保证有较高的预测精度。算法验证实验表明，该算法预测精度高、计算速度快且通用性强，可为锂离子电池荷电状态的预测与应用提供参考。

发表于：2019/1/2 下午1:03:00

基于FPGA临空数据采集系统的设计

基于FPGA临空数据采集系统的设计[可编程逻辑][工业自动化]

设计了一个基于FPGA的数据采集系统，该系统运行在临近空间下，为了使系统在复杂环境下稳定运行，从硬件和软件两方面进行设计。在硬件方面，由于FPGA抗干扰性强，将其作为采集系统的控制器，对传感器数据采集模块和执行机构都进行冗余处理，将其分为主板和从板，以此保证系统的有效性。在软件方面，基于信号分类的结果进行模块化处理，分析代码可能存在的问题，对复杂任务的模块采用状态机设计。经过测试，数据采集系统能够长时间稳定运行，能够实时下发采样数据，也能响应地面指挥站的命令。

发表于：2018/12/28 下午2:19:00

基于深层卷积神经网络的剪枝优化

基于深层卷积神经网络的剪枝优化[嵌入式技术][其他]

随着近几年来深度学习的兴起，其在目标检测、图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习领域都取得了重大的突破，其中以卷积神经网络在深度学习中的运用较多。自VGGNet出现以来，深度学习逐渐向深层的网络发展，网络越来越深，这不仅增大了对硬件平台存储、运行内存的需求，还大大增加了计算量，对硬件平台资源的要求越来越高。因此将深度学习应用于嵌入式平台尤为困难。对此，通过对模型进行剪枝的方法将训练好的网络模型压缩处理，在基本保证准确率的情况下去除不重要的参数，缩减模型，减小网络的计算复杂度，将深度学习应用于嵌入式平台。

发表于：2018/12/28 下午2:09:00

跨平台SCADA的历史数据收集与存储设计

跨平台SCADA的历史数据收集与存储设计[嵌入式技术][工业自动化]

历史数据是工业生产中设备运行产生的实时数据记录。针对国产PLC上位机监控系统的数据收集和存储过程中数据量过大、效率低等问题，设计出一种跨平台的、满足工业生产要求、利于问题回溯的收集存储方式。通过关键帧和变更集的方式进行数据压缩和收集。划分多个内存缓冲区并利用时间戳的变化实现自动切换，提升数据的读写效率。同时采用Qt的信号和槽机制触发线程进行数据存储操作，实现数据收集和存储同时进行。在Windows和Linux操作系统平台上运行，其功能和性能皆达到设计要求。

发表于：2018/12/27 下午1:50:00

基于RFID技术的叉车式AGV动作指令算法研究

基于RFID技术的叉车式AGV动作指令算法研究[微波|射频][汽车电子]

为了解决复杂路径下叉车式AGV的导引问题，提出一种车辆动作指令算法。与传统方式将单一动作指令写进RFID电子标签内不同，该算法生成的指令存储在车载控制系统并以标签位置识别作为指令执行条件。在建立调度地图模型并对标签编码基础上，进行路径规划，设计动作指令算法。采用C语言编程，选择基于ARM架构的车型和RC522射频识别模块对该算法验证，试验表明，车辆能够识别标签信息并执行相应的动作指令，执行不同任务时在同一标签处可以实现不同动作，提高了标签利用率，可较灵活地完成调度任务。

发表于：2018/12/27 上午6:14:00

基于雾计算的高速公路服务区内容访问技术研究

基于雾计算的高速公路服务区内容访问技术研究[通信与网络][汽车电子]

车联网（Vehicular Ad hoc Networks，VANETs）在高速公路上具有车辆高速行驶、密度低、通信基础设施稀缺、车辆连通性低等特点，使得高速公路上的车辆难以实现对其他车辆或路边单元（Road Side Unit，RSU）的内容访问。提出了一种在高速公路服务区利用雾计算以协助车辆获取感兴趣内容的模型。该车辆雾计算（Vehicle Fog Computing，VFC）模型中，高速公路服务区收集来自各个地方的车辆提供的各种服务，将大量的停泊车辆和慢速行驶车辆作为雾设备。通过VFC本地化转发，不仅减少了通信延迟，还实现了令人满意的内容访问和实时数据流传输。此外，对通信能量消耗与系统延迟之间的关系进行公式化，并在雾计算中采用了外部近似（Outer Approximation，OA）算法来优化其权衡。仿真结果表明，通过采用雾计算和云计算结合的通信模式和均衡优化算法，随着能量消耗的增长，系统的通信延迟会明显地降低。

发表于：2018/12/26 下午1:23:00

一种基于敏感性分析的改进参数筛选方法

一种基于敏感性分析的改进参数筛选方法[嵌入式技术][其他]

地球系统模式是预测未来气候变化的重要工具。物理参数化方案是其关键部件，其包含的大量不确定参数会严重影响模型模拟性能。而参数不确定性分析面临参数个数过多的挑战。传统敏感性分析方法被广泛用于识别重要参数，然而它并没有考虑参数交互作用的动态变化对筛选过程的影响。对此，利用一个典型非线性数学函数分析该变化导致的筛选结果偏差，进而提出了动态敏感性分析方法(Dynamic Sensitivity Analysis Method，DSAM)。在一个数值函数和单柱大气模式的实验中，DSAM和传统方法的定量筛选结果偏差高达29％。将筛选结果应用于参数优化，模式的优化性能提升67%。

发表于：2018/12/26 上午5:37:00