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無線二層傳送技術(shù)在電力通信中的研究和應(yīng)用[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

提出了一種以基于無線VPDN的方案，可利用二層隧道技術(shù)為客戶構(gòu)建與公眾互聯(lián)網(wǎng)隔離的虛擬專網(wǎng)，用戶可使用移動終端通過無線寬帶VPDN網(wǎng)絡(luò)安全訪問客戶網(wǎng)絡(luò)或應(yīng)用系統(tǒng)，該方案已成功應(yīng)用于北京電力公司等單位，實(shí)際應(yīng)用情況表明該方案不僅能夠滿足移動辦公、移動數(shù)據(jù)采集、無線數(shù)據(jù)傳輸?shù)刃枨?，而且能夠提供?shù)據(jù)安全和性能穩(wěn)定的保障。

發(fā)表于：11/13/2019

選擇正確的加速度計，以進(jìn)行預(yù)測性維護(hù)[MEMS|傳感技術(shù)][工業(yè)自動化]

　傳統(tǒng)維護(hù)一般是預(yù)防性或糾正性維護(hù)，通常會占用很大一部分生產(chǎn)成本?，F(xiàn)在，使用IIoT（工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)）監(jiān)測機(jī)器的健康狀態(tài)有助于實(shí)現(xiàn)預(yù)測性維護(hù)，讓行業(yè)人員能夠預(yù)測故障，從而大幅節(jié)省運(yùn)營成本。

發(fā)表于：11/13/2019

一種基于三維設(shè)計的變電站一次電纜敷設(shè)優(yōu)化方案研究[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

電力電纜作為城市中心全戶內(nèi)變電站最重要的電能傳輸介質(zhì)，是影響變電站安全性、可靠性、靈活性和經(jīng)濟(jì)性的重要因素，研究變電站電纜敷設(shè)方案是研究變電站建設(shè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)方案重要的組成部分。針對實(shí)現(xiàn)變電站電纜敷設(shè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)最佳方案的目標(biāo)，通過對全站電纜量進(jìn)行梳理統(tǒng)計，結(jié)合平面布置對電纜敷設(shè)路徑進(jìn)行優(yōu)化，利用三維軟件，對各間隔配電裝置電纜敷設(shè)建立模型，進(jìn)行全站一次電纜敷設(shè)三維可視化模擬，精確設(shè)計電纜敷設(shè)路徑，校驗(yàn)碰撞，模擬施工作業(yè)面，優(yōu)化電纜敷設(shè)路徑和設(shè)施，并結(jié)合規(guī)劃要求對電纜出站方式進(jìn)行優(yōu)化。最終形成電纜連接順暢、建設(shè)和運(yùn)行安全、擴(kuò)建便利、經(jīng)濟(jì)節(jié)約的電纜敷設(shè)優(yōu)化設(shè)計方案,可節(jié)約站內(nèi)電纜敷設(shè)投資約30%。

發(fā)表于：11/12/2019

一款應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)芯片的皮安級CMOS電壓基準(zhǔn)源[電源技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計了一種應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)芯片的極低功耗電壓基準(zhǔn)源。由于漏致勢壘降低(Drain-Induced Barrier Lowering，DIBL)效應(yīng)，柵致漏極泄漏(Gate-Induced Drain Leakage，GIDL)效應(yīng)及柵-漏電容饋通效應(yīng)的影響，傳統(tǒng)的基于MOS管漏電流的皮安級電壓基準(zhǔn)源雖然可以實(shí)現(xiàn)較低的溫度系數(shù)，但是線性調(diào)整率及電源抑制比(Power Supply Rejection Ratio，PSRR)過低，大大限制了其在具有高電源噪聲的物聯(lián)網(wǎng)芯片中的應(yīng)用。在傳統(tǒng)的雙MOS管電壓基準(zhǔn)源基礎(chǔ)上，基于0.18 μm CMOS工藝，設(shè)計了一種新型的自穩(wěn)壓五MOS管電壓基準(zhǔn)源。Spectre仿真結(jié)果顯示，0~120 ℃范圍內(nèi)，該自穩(wěn)壓五MOS管電壓基準(zhǔn)源的平均溫度系數(shù)為39.2 ppm/℃；電源電壓1.0~2.0 V范圍內(nèi)，該電壓基準(zhǔn)源的線性調(diào)整率為33.4 ppm/V；負(fù)載電容3 pF情況下，該電壓基準(zhǔn)的PSRR性能為-9 dB@0.01 Hz及-62 dB@100 Hz。另外，在該0.18 μm CMOS工藝下，該電壓基準(zhǔn)的電流消耗僅為59 pA@27 ℃，版圖面積僅為5 400 μm2。

發(fā)表于：11/12/2019

一種新型的12位SAR ADC設(shè)計[模擬設(shè)計][醫(yī)療電子]

設(shè)計了一種12位精度，200 kS/s采樣率的逐次逼近型模數(shù)轉(zhuǎn)換器(SAR ADC)。針對傳統(tǒng)的電容開關(guān)切換算法的大電容面積和高功耗，采用一種新型的電容開關(guān)切換算法，提高了轉(zhuǎn)換精度，降低了功耗。此外，比較器電路采用一種全差分動態(tài)比較器和靜態(tài)預(yù)放大比較器分時工作的方法，進(jìn)一步降低了功耗?；赥SMC 0.18 μm CMOS工藝，對電路進(jìn)行了設(shè)計和仿真。仿真結(jié)果表明，在采樣率為200 kS/s時，信號噪聲失真比(SNDR)為70.94 dB，有效位數(shù)(ENOB)為11.49位，功耗為22 μW，優(yōu)值系數(shù)(FOM)為38.2 fJ/(Conversion·step)。

發(fā)表于：11/12/2019

基于動態(tài)隨機(jī)均衡的電流舵數(shù)模轉(zhuǎn)換器設(shè)計[模擬設(shè)計][通信網(wǎng)絡(luò)]

在寬帶通信、高速視頻傳輸?shù)阮I(lǐng)域中，由于受到時鐘抖動、隨機(jī)噪聲等非理想因素的影響，電流舵數(shù)模轉(zhuǎn)換器的動態(tài)性能受到極大限制。針對該問題，提出一種動態(tài)隨機(jī)均衡的電流源選擇算法。其核心思想是基于“數(shù)據(jù)比對的方向性及方位隨機(jī)均衡選擇”，在維持低開關(guān)活動性的同時，將誤差進(jìn)行隨機(jī)均衡，轉(zhuǎn)換為白噪聲，提高數(shù)模轉(zhuǎn)換器的輸出動態(tài)范圍。14 bit/400 MHz數(shù)模轉(zhuǎn)換器采用SMIC 0.18 μm CMOS工藝進(jìn)行流片驗(yàn)證。測試結(jié)果表明，在電源電壓1.8 V、時鐘頻率400 MHz時，無雜散動態(tài)范圍達(dá)到90.1 dB，平均功耗為86 mW。

發(fā)表于：11/11/2019

供應(yīng)商產(chǎn)能及運(yùn)營風(fēng)險模型研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][智能電網(wǎng)]

近年隨著國內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢趨緩，部分企業(yè)因?yàn)槁?lián)保、資金鏈斷裂陷入資金風(fēng)險等使得公司物資供應(yīng)的履約風(fēng)險和資金風(fēng)險不斷增加，部分供應(yīng)商的部分行為已經(jīng)出現(xiàn)異常。為了對可能存在供應(yīng)風(fēng)險的供應(yīng)商提前識別，本文使用綜合評價和小波分析相結(jié)合的方法，分別從供應(yīng)商的歷史供貨情況和供應(yīng)商用電情況兩個角度對供應(yīng)商進(jìn)行分析，其中供應(yīng)商的歷史供貨數(shù)據(jù)包含：供應(yīng)商平均送貨延遲次數(shù)、供應(yīng)商供貨差量、供應(yīng)商歷年供貨體量變化等三個維度。提前定位存在潛在運(yùn)營風(fēng)險的供應(yīng)商，實(shí)現(xiàn)供應(yīng)商產(chǎn)能異動的預(yù)判，從而有針對性地對高風(fēng)險供應(yīng)商進(jìn)行核實(shí)與監(jiān)督。達(dá)到事前預(yù)警：在招標(biāo)環(huán)節(jié)，為評標(biāo)人員提供供應(yīng)商產(chǎn)能評估依據(jù)。事中監(jiān)測：實(shí)時分析供應(yīng)商產(chǎn)能情況，定位潛在產(chǎn)能不足供應(yīng)商的目的。

發(fā)表于：11/11/2019

對敏感型電子信號輸入實(shí)施過壓保護(hù)的可靠新方法[電源技術(shù)][工業(yè)自動化]

對電子系統(tǒng)可靠性的高要求，特別是在工業(yè)環(huán)境中，不斷給開發(fā)人員帶來巨大的挑戰(zhàn)。過壓保護(hù)是一個關(guān)鍵的設(shè)計考量因素和挑戰(zhàn)，因?yàn)橐Ｗo(hù)系統(tǒng)不受過壓影響通常需要用到更多部件，但是這些附加部件經(jīng)常會對系統(tǒng)產(chǎn)生影響，在最壞的情況下，甚至?xí)a(chǎn)生錯誤信號。除此之外，這些部件會額外增加成本，還會進(jìn)一步加重空間限制問題。因此，在設(shè)計保護(hù)電路時，傳統(tǒng)的解決方案往往需要在系統(tǒng)精度和保護(hù)等級之間做出妥協(xié)。

發(fā)表于：11/11/2019

應(yīng)用于無濾波級D類音頻功放的新型死區(qū)時間控制系統(tǒng)[模擬設(shè)計][消費(fèi)電子]

設(shè)計實(shí)現(xiàn)了一種可集成于無濾波級D類音頻功率放大器內(nèi)部的新型死區(qū)時間控制系統(tǒng)，通過全新的死區(qū)控制系統(tǒng)以及輔助功率管柵級電壓分段式驅(qū)動電路的采用，有效改善了功放的總諧波失真。采用0.35 μm CMOS 工藝實(shí)現(xiàn)了集成這種新型死區(qū)時間控制系統(tǒng)的2.1 W單聲道無濾波級全差分D類音頻功放。在3.0 V～5.5 V電源電壓范圍、增益設(shè)置為單位增益、8 Ω喇叭負(fù)載下，輸出功率1 W時，該D類音頻功的總諧波失真(THD+N)為0.03%。

發(fā)表于：11/11/2019

基于密碼邏輯陣列的分組密碼高能效映射方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

分組密碼是應(yīng)用最為廣泛的密碼體制之一，密碼邏輯陣列實(shí)現(xiàn)分組密碼算法的方式兼具靈活度和高性能?；陧?xiàng)目組設(shè)計的密碼邏輯陣列結(jié)構(gòu)，分析分組密碼的基本特征，在此基礎(chǔ)上提出了分組密碼在陣列上高能效映射的模型和基本原則，減少了映射消耗的計算資源和互連資源，通過循環(huán)并行映射方式加速密碼處理，論述了典型分組密碼算法的映射方法。在陣列芯片上對映射結(jié)果進(jìn)行實(shí)測分析，其AES算法處理能效為9.54 Mbps/mW，相較于其他密碼處理結(jié)構(gòu)有著明顯能效優(yōu)勢，結(jié)果表明本文提出的映射方法在分組密碼處理上具有較好的能效特性。

發(fā)表于：11/8/2019

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在肝包蟲病CT圖像診斷中的應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convonlutional Neural Network，CNN)在肝包蟲病CT圖像診斷中的應(yīng)用。選取兩種類型的肝包蟲病CT圖像進(jìn)行歸一化、改進(jìn)的中值濾波去噪和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等預(yù)處理。以LeNet-5模型為基礎(chǔ)提出改進(jìn)的CNN模型CTLeNet，采用正則化策略減少過擬合問題，加入Dropout層減少參數(shù)個數(shù)，對二分類肝包蟲圖像進(jìn)行分類實(shí)驗(yàn)，同時通過反卷積實(shí)現(xiàn)特征可視化，挖掘疾病潛在特征。結(jié)果表明，CTLeNet模型在分類任務(wù)中取得了較好的效果，有望通過深度學(xué)習(xí)方法對肝包蟲病提供輔助診斷和決策支持。

發(fā)表于：11/8/2019

基于回路阻抗陣的低壓配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)評估方法[電源技術(shù)][智能電網(wǎng)]

為解決低壓配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)評估問題，提出了一種基于回路阻抗的低壓配電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)評估方法。建立了低壓配電網(wǎng)回路阻抗模型，提出了基于智能電表電壓與電流變化速率的回路阻抗近似計算方法；建立了需求側(cè)實(shí)時電壓數(shù)據(jù)陣和需求側(cè)實(shí)時電流數(shù)據(jù)陣分別記錄配電變壓器所屬的所有智能電表不同時刻的電壓與電流量測信息，并通過兩矩陣生成了需求側(cè)實(shí)時回路阻抗數(shù)據(jù)陣，以記錄配電變壓器所屬的所有智能電表上游回路的阻抗變化情況；最后基于回路阻抗數(shù)據(jù)陣詳細(xì)討論了配電網(wǎng)需求側(cè)運(yùn)行狀態(tài)的評估方法。實(shí)例分析驗(yàn)證了本文所提方法的可行性，可滿足現(xiàn)場工程實(shí)際需求。

發(fā)表于：11/8/2019

嵌入式平臺下的車輛跟蹤系統(tǒng)設(shè)計[嵌入式技術(shù)][汽車電子]

設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了NVIDIA嵌入式平臺Jetson TX2上的車輛跟蹤系統(tǒng)。從攝像頭采集YUV420格式的視頻數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)送到Tegra Parker硬件HEVC編碼器進(jìn)行編碼，輸出碼流經(jīng)過RTP封裝后通過UDP廣播發(fā)送，利用Gstreamer多媒體框架開發(fā)接收及解碼程序，最后，針對獲取的視頻動態(tài)進(jìn)行車輛的跟蹤與顯示。運(yùn)行Yolo V2檢測算法，對車輛進(jìn)行檢測，從而為跟蹤系統(tǒng)提供跟蹤對象。利用Kalman濾波算法對車輛的位置進(jìn)行預(yù)測，再經(jīng)過Meanshift算法進(jìn)行車輛跟蹤。系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)幀率為60 f/s的超高清4K視頻實(shí)時編碼和傳輸，此系統(tǒng)中的HEVC 硬件編碼器編碼速率比PC端x265編碼器大3個數(shù)量級，PSNR比PC端x265編碼器高6 dB，更加適用于智能交通中。

發(fā)表于：11/7/2019

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)存儲器的設(shè)計及應(yīng)用[嵌入式技術(shù)][其他]

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的存儲能力一直是一個重大的缺陷，其存儲主要體現(xiàn)在權(quán)重系數(shù)上，因此參數(shù)量一多，訓(xùn)練起來就十分困難。給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計一個外部關(guān)聯(lián)存儲器，能有效對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢，并將查詢的結(jié)果作為輔助輸入傳入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中去。此外，設(shè)計了自然語言語句的向量嵌入模型，并將模型和關(guān)聯(lián)存儲器集合起來形成一個自動關(guān)聯(lián)語句語義向量的關(guān)聯(lián)存儲系統(tǒng)，其性能指標(biāo)達(dá)到了設(shè)計要求。

發(fā)表于：11/7/2019

負(fù)荷聚合商參與電力市場的框架設(shè)計[其他][智能電網(wǎng)]

隨著市場觀念逐漸引入電力系統(tǒng)，系統(tǒng)對需求側(cè)的重視程度和互動程度被提升到新的高度，電力系統(tǒng)的利益主體逐步多元化。負(fù)荷聚合商作為電網(wǎng)側(cè)和用戶側(cè)中間重要的協(xié)調(diào)機(jī)構(gòu)，發(fā)揮著越來越重要的作用。本文基于負(fù)荷分類，給出了負(fù)荷聚合商的定義，并就我國電力市場發(fā)展現(xiàn)狀，對負(fù)荷聚合商參與電力市場的框架結(jié)構(gòu)、應(yīng)用場景、商業(yè)模式進(jìn)行了梳理和分析，分析了負(fù)荷聚合商與其他市場主體的關(guān)系，對負(fù)荷聚合商參與電力市場的關(guān)鍵問題進(jìn)行了詳細(xì)論述。

發(fā)表于：11/7/2019