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基于FPGA的高速模數(shù)轉(zhuǎn)換器評(píng)估系統(tǒng)[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計(jì)并驗(yàn)證了一種基于現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯陣列（FPGA）的高速模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）評(píng)估系統(tǒng),?；贔PGA設(shè)計(jì)了底層邏輯,，根據(jù)不同的測(cè)試指標(biāo)控制ADC的信號(hào)采集和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,，將模擬輸入信號(hào)轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到FPGA的分布式存儲(chǔ)器（Block RAM）中,，通過(guò)用戶數(shù)據(jù)報(bào)協(xié)議（UDP）將數(shù)據(jù)傳輸?shù)诫娔X端的基于MATLAB開(kāi)發(fā)的上位機(jī),，由電腦中央處理器（CPU）負(fù)責(zé)處理計(jì)算數(shù)據(jù)并輸出測(cè)試結(jié)果到用戶界面上,。以一款16位,、采樣率100 MS/s的ADC為例,，以該評(píng)估系統(tǒng)對(duì)ADC的各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)試和分析,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)高速,、高精度ADC的測(cè)試和評(píng)估,。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00

系留多旋翼無(wú)人機(jī)通信系統(tǒng)天線布局及仿真分析[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計(jì)了一種適用于系留多旋翼無(wú)人機(jī)通信系統(tǒng)的天線布局，采用FEKO仿真軟件進(jìn)行了電磁兼容仿真分析,，并進(jìn)行了實(shí)裝試飛,。仿真及實(shí)測(cè)表明，該天線布局方式可適用于多旋翼無(wú)人機(jī)通信系統(tǒng),。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00

小型化低剖面全向?yàn)V波天線設(shè)計(jì)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

設(shè)計(jì)了一個(gè)小型化全向微帶濾波天線,。天線由帶通濾波器和微帶天線組成，二者共用一個(gè)地平面以減小尺寸且采用縫隙耦合方式連接,，帶通濾波器蝕刻在微帶貼片天線的饋線位置處,，引入選頻濾波功能,，在輸入饋線前端添加一個(gè)橫向矩形貼片使整個(gè)系統(tǒng)達(dá)到良好的阻抗匹配。與傳統(tǒng)的微帶天線相比,，所設(shè)計(jì)的濾波天線在不改變尺寸大小的基礎(chǔ)上引入了選頻濾波功能,，在通帶邊緣體現(xiàn)出較高的選擇性。仿真與測(cè)試結(jié)果表明,，該濾波天線的阻抗帶寬為2.31 GHz~2.56 GHz,，且通帶內(nèi)增益平緩，平均增益約為2.1 dBi,，在工作頻段內(nèi)呈全向輻射特性,。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00

W頻段固態(tài)氣密功率放大器設(shè)計(jì)[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)3 mm頻段功率合成的需要，基于波導(dǎo)氣密結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)了一種8合1放大器,，實(shí)現(xiàn)了W波段瓦級(jí)的功率輸出。利用硅基芯片實(shí)現(xiàn)了模塊的氣密,，創(chuàng)新地解決了W頻段波導(dǎo)的氣密需求,。本合路結(jié)構(gòu)基于波導(dǎo)合路原理，并對(duì)內(nèi)部結(jié)構(gòu)進(jìn)行了電磁分析,。而后使用高頻仿真軟件進(jìn)行了建模,、仿真，對(duì)比分析仿真結(jié)果與實(shí)物測(cè)試結(jié)果,，表明該W頻段基于波導(dǎo)氣密結(jié)構(gòu)的功率合成放大器的指標(biāo)可滿足設(shè)計(jì)要求,。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00

基于深度自編碼器的智能電網(wǎng)竊電網(wǎng)絡(luò)攻擊異常檢測(cè)[模擬設(shè)計(jì)][智能電網(wǎng)]

現(xiàn)有AMIs中的異常檢測(cè)器存在淺層架構(gòu)，難以捕獲時(shí)間相關(guān)性以及電力消耗數(shù)據(jù)中存在的復(fù)雜模式,，從而影響檢測(cè)性能,。提出基于長(zhǎng)短期記憶（LSTM）的序列對(duì)序列（seq2seq）結(jié)構(gòu)的深度（堆棧）自編碼器。自動(dòng)編碼器結(jié)構(gòu)的深度有助于捕獲數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式,，seq2seq LSTM模型可以利用數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特性,。研究了簡(jiǎn)單自編碼器、變分自編碼器和注意自編碼器（AEA）的性能,，得出在這3種自編碼器采用seq2seq結(jié)構(gòu)時(shí)檢測(cè)性能優(yōu)于全連接結(jié)構(gòu),。仿真結(jié)果表明，帶有注意力機(jī)制的檢測(cè)器（AEA）檢出率和虛警率分別比現(xiàn)有性能最好的檢測(cè)器高4%~21%和4%~13%,。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00

基于弧度特征的火箭時(shí)序數(shù)據(jù)相似性評(píng)估[模擬設(shè)計(jì)][航空航天]

評(píng)估火箭時(shí)序數(shù)據(jù)的相似性是火箭時(shí)序數(shù)據(jù)分析的主要任務(wù)之一,。動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法是最具代表性的相似性度量算法，但由于其容易發(fā)生病態(tài)對(duì)齊現(xiàn)象,，時(shí)刻點(diǎn)常被算法錯(cuò)誤匹配,，導(dǎo)致度量精度難以滿足要求。為解決該問(wèn)題,，提出一種基于弧度特征的時(shí)序數(shù)據(jù)相似性評(píng)估算法,。該算法充分考慮了原始時(shí)序特征和弧度特征,，并采用時(shí)刻鄰域信息進(jìn)行計(jì)算，極大地提升了算法對(duì)序列局部形狀的捕捉能力,。將算法用于時(shí)間序列分類(lèi)任務(wù),，在9個(gè)具有火箭數(shù)據(jù)類(lèi)似特征的數(shù)據(jù)集上與4種相似度度量進(jìn)行了對(duì)比，獲得了26.04%以上的分類(lèi)精度提升,，證明了算法的有效性,。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00

基于體硅MEMS工藝的射頻微系統(tǒng)沖擊特性仿真研究*[微波|射頻][航空航天]

高過(guò)載沖擊試驗(yàn)成本高、周期長(zhǎng),，同時(shí)失效檢測(cè)手段較少,，難以定位結(jié)構(gòu)薄弱點(diǎn)。針對(duì)體硅工藝MEMS（Micro-electromechanical System）射頻微系統(tǒng),，采用沖擊響應(yīng)譜與瞬態(tài)動(dòng)力學(xué)方法,，研究板級(jí)與試驗(yàn)條件下的高沖擊載荷響應(yīng)。仿真結(jié)果表明,，該射頻微系統(tǒng)能夠承受高沖擊過(guò)載,，仿真結(jié)果可提前預(yù)判結(jié)構(gòu)失效點(diǎn)，提高產(chǎn)品抗沖擊可靠性,。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00

單極性ADC靜態(tài)參數(shù)的測(cè)試方法[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

模數(shù)轉(zhuǎn)換器（ADC）的靜態(tài)指標(biāo)包括微分非線性（DNL）和積分非線性（INL）,，測(cè)量靜態(tài)參數(shù)的主要方法為碼密度直方圖法。傳統(tǒng)的碼密度直方圖法對(duì)輸入正弦波的幅值的計(jì)算精度有較高的要求,，提出了一種基于碼密度直方圖的歸一化處理的平臺(tái)方案,。根據(jù)測(cè)試要求，選取符合要求的測(cè)試激勵(lì)幅值輸入,，從而對(duì)歸一化處理后的方案有效性進(jìn)行驗(yàn)證,。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明進(jìn)行歸一化處理降低了正弦波幅值的變化對(duì)于碼密度直方圖法的影響，提高了碼密度直方圖法測(cè)試的穩(wěn)定性,。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00

基于主軸電機(jī)電流信號(hào)的表面粗糙度檢測(cè)[測(cè)試測(cè)量][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)表面粗糙度不能及時(shí)檢測(cè)造成的工件浪費(fèi)問(wèn)題,，首次提出根據(jù)主軸電機(jī)電流信號(hào)進(jìn)行表面粗糙度檢測(cè)分類(lèi)。通過(guò)實(shí)驗(yàn)采集不同表面粗糙度加工時(shí)的主軸電機(jī)電流信號(hào),，采用小波包分解將電流信號(hào)分解成不同頻段,，借助能量特征和裕度因子對(duì)不同頻段電流信號(hào)進(jìn)行評(píng)估，過(guò)濾低相關(guān)性頻段,，再通過(guò)隨機(jī)森林篩選特征,，降低特征的冗余性?？傊C波失真特征實(shí)現(xiàn)了積屑瘤檢測(cè),，僅依賴構(gòu)建的電流信號(hào)特征工程表面粗糙度檢測(cè)準(zhǔn)確率高達(dá)95%以上，并且檢測(cè)時(shí)間在2 s以內(nèi),，基本實(shí)現(xiàn)了工件表面粗糙度的快速準(zhǔn)確檢測(cè),。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00

風(fēng)力發(fā)電機(jī)組高強(qiáng)度螺栓的疲勞預(yù)測(cè)[EDA與制造][工業(yè)自動(dòng)化]

風(fēng)力發(fā)電機(jī)組法蘭盤(pán)和葉根輪轂處通過(guò)高強(qiáng)度螺栓進(jìn)行連接,，大多數(shù)風(fēng)力發(fā)電機(jī)塔筒發(fā)生倒塌就是連接螺栓疲勞所導(dǎo)致的。為了減少此類(lèi)塔筒倒塌事故的發(fā)生,，提出了一種新的螺栓疲勞損傷分析和預(yù)測(cè)方法,。針對(duì)2.0 MW風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的高強(qiáng)度連接螺栓，采用超聲探頭和溫度傳感器采集螺栓數(shù)據(jù),，獲得螺栓隨機(jī)應(yīng)力譜,；然后基于雨流計(jì)數(shù)法和Goodman公式修正應(yīng)力譜，提取應(yīng)力循環(huán)數(shù)據(jù),；最后基于螺栓材料S-N曲線和Miner線性累計(jì)損傷理論,，構(gòu)建螺栓疲勞預(yù)測(cè)模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，所估算的螺栓疲勞損傷遠(yuǎn)小于螺栓疲勞極限,，滿足風(fēng)力發(fā)電機(jī)組的設(shè)計(jì)壽命要求。

發(fā)表于：2024/2/21 13:21:00