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基于小波分析的水電站饋線故障快速檢測算法研究[測試測量][工業(yè)自動化]

針對水電站饋線微機繼電保護裝置常用采樣算法時間偏長的現(xiàn)狀，以及現(xiàn)代化繼保裝置對于切斷故障的時效性要求越趨嚴格，提出了一種基于Symlets5小波的饋線微機保護算法。通過研究分析Symlets5小波分解重構后的故障信號高頻分量波形模極大值，發(fā)現(xiàn)Symlets5小波算法最快能夠在故障發(fā)生后在2/n~5/n周期內判定短路故障的發(fā)生，并計算出故障后信號幅值。Symlets5小波算法可作為保護算法啟動的判據或者與其他算法配合使用，可大大提高饋線保護裝置切斷故障線路的時效性，保護水電站饋線運行安全。

發(fā)表于：2025/1/20

數字示波器模擬輸入帶寬測試方法研究[測試測量][工業(yè)自動化]

分析了數字示波器帶寬的概念，研究分析兩種示波器帶寬測試方法。搭建示波器帶寬測試專用硬件平臺，并實現(xiàn)了自動化測試。測試了指定示波器產品的帶寬，使用提出的方法得到對應的波特圖，驗證了方法的可行性。該硬件平臺和自動化測試方法不僅適用于示波器帶寬測試，而且適用于各類數據采集產品的模擬輸入帶寬測試。

發(fā)表于：2025/1/20

適用于超聲電機驅動器的雙H橋電路設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

超聲電機作為新型電機，其電機驅動器的設計至關重要?；?.18 μm高壓CMOS工藝設計了一款適用于超聲電機驅動器的雙H橋集成電路，本集成電路包含兩個相同的獨立裸芯，搭配簡單的外圍電路能夠實現(xiàn)兩路不同相位電壓的輸出。同時，內部集成了邏輯控制模塊可兼容TTL、CMOS兩種輸入電平，集成自適應死區(qū)控制可避免同一橋臂直通。最后，通過驗證板實測可滿足100 kHz的兩路不同相位電壓的輸出，可完成對超聲電機的有效驅動。

發(fā)表于：2025/1/20

一種基于AHB總線DMA控制器驗證方法[模擬設計][工業(yè)自動化]

針對傳統(tǒng)芯片驗證平臺驗證用例復用性差、驗證時間長的問題，提出了一種基于AHB總線DMA控制器驗證方法。通過該方法修改優(yōu)化的驗證平臺可移植性高，具有模擬聯(lián)動IP產生請求、回復與中斷信號的功能，支持在傳輸中對AHB總線隨機注入錯誤的能力。為證明方法的有效性，對DMA控制器UVM驗證平臺架構進行修改優(yōu)化，并復用該平臺構建Image2D控制器UVM驗證平臺，分別收集兩個驗證平臺代碼覆蓋率。實驗結果表明，該方法能夠提高驗證平臺調試排錯速度，提升驗證平臺兼容性，節(jié)約15%以上的驗證開發(fā)時間，并保證驗證平臺代碼覆蓋率為100%。

發(fā)表于：2025/1/20

基于AES和SM4加密算法的固態(tài)硬盤設計與實現(xiàn)[模擬設計][信息安全]

硬盤安全存儲是固態(tài)硬盤（SSD）相關技術中的一個核心問題。基于SATA接口，提出了一種在SSD控制器設計時，添加硬件模塊實現(xiàn)多種加密算法來進行SSD存儲數據的加解密方法，實現(xiàn)了AES和SM4兩種算法。實驗表明，方案中設計的SSD進行加密讀速率為223 MB/s，寫速率159 MB/s，提出的加密算法對SATA硬盤的讀寫速度無影響。方案中的加密算法為硬件并行輸入，對SATA接口的速度和其他因素沒有干擾，因此保證了加密速度較快、兼容性高、安全性高和靈活性強的優(yōu)勢。

發(fā)表于：2025/1/20

SerDes鏈路協(xié)同仿真與無源鏈路優(yōu)化設計[人工智能][工業(yè)自動化]

隨著SerDes鏈路信號傳輸速率的提升，信道鏈路經過芯片封裝和印刷電路板過孔、AC電容和連接器等，會導致信號完整性（Signal Integrity， SI）挑戰(zhàn)進一步增大。提出基于SerDes 32 Gbps-NRZ信道傳輸系統(tǒng)，優(yōu)化無源信道中的BGA過孔、AC耦合電容焊盤、FMC連接器（FPGA Mezzanine Card Connector）處Pin腳設計，提升了通道阻抗的一致性，建立了更為準確的無源鏈路通道模型，并結合芯片有源IBIS-AMI模型，對比分析優(yōu)化前后鏈路信道對眼圖的影響，保證了32 Gbps-NRZ高速信號的穩(wěn)定傳輸。

發(fā)表于：2025/1/20

基于ERNIE-CAB-CNN的稀土專利文本分類模型[EDA與制造][工業(yè)自動化]

針對稀土專利文本專業(yè)性強的特點以及現(xiàn)有的文本分類方法存在的不足，鑒于類別注意力在計算機視覺領域的廣泛應用和取得的良好效果，提出了一種用于文本分類的類別注意力模塊（Category Attention Module，CAB），并結合預訓練模型ERNIE和卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks，CNN）構建了一個用于稀土專利文本分類的創(chuàng)新模型ERNIE-CAB-CNN。模型使用ERNIE對專利文本進行向量化，得到語義信息更加豐富的向量表示后，通過CAB為文本中各個類別的重要特征賦予較高權值，使模型可以更準確地區(qū)分不同類別的特征。最后用CNN進一步提取文本中其他關鍵局部特征，得到的最終文本向量表示用于分類。通過Patsnap專利數據庫官方網站檢索下載稀土專利數據構建數據集進行實驗，實驗結果表明，稀土專利文本分類模型ERNIE-CAB-CNN在測試集上分類的準確率、精確率、F1分數分別為82.68％、83.2％、82.06％，取得了良好的分類效果。

發(fā)表于：2025/1/20

基于動態(tài)自適應計算引擎的MobileNetV3網絡加速器設計[模擬設計][工業(yè)自動化]

現(xiàn)有面向高效輕量化MobileNetV3網絡的加速方法通常采用高度定制的計算引擎進行模型計算，從而限制了加速器的可擴展性使其僅適用于小型網絡或資源豐富的硬件平臺。針對此問題，提出了基于動態(tài)自適應計算引擎的MobileNetV3網絡加速器。首先，設計了局部感知區(qū)域卷積的流水線推理架構實現(xiàn)特征、權重的高度并行處理和緩沖調度。其次，提出全局自適應的點卷積方法優(yōu)化點卷積，并結合空間探索獲得最優(yōu)的參數配置以實現(xiàn)最大計算并行性。此外，加速器可以根據模型參數變化動態(tài)配置以適應不同場景。實驗結果顯示加速器推理速度為8 F/s，是現(xiàn)有方法速度的2.7倍。

發(fā)表于：2025/1/20

基于深度學習的植物病害圖像識別算法綜述[人工智能][其他]

植物病害對農業(yè)生產和糧食安全構成嚴重威脅，及時準確地識別和處理成為關鍵步驟。綜述了深度學習在植物病害識別中的應用現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)及未來發(fā)展方向。首先介紹了植物病害的重要性和傳統(tǒng)識別方法的局限性，然后探討了深度學習技術的優(yōu)勢及其在植物病害識別中的應用前景，特別是YOLO系列模型在植物病害實時檢測中的應用。同時對比了常見的深度學習算法在植物病害識別中的性能，以及對數據集多樣性、實時性和災難性遺忘等挑戰(zhàn)進行了分析。最后，提出了持續(xù)學習和模型更新的重要性，并展望了未來研究方向。

發(fā)表于：2025/1/20

IW610系列：為物聯(lián)網優(yōu)化的Wi-Fi 6三頻無線解決方案[通信與網絡][物聯(lián)網]

在當今的智能家居和工業(yè)自動化環(huán)境中，不同的終端設備通過多種無線協(xié)議進行無縫交互至關重要。恩智浦宣布推出IW610系列，這是一款突破性、成本和功耗優(yōu)化的Wi-Fi 6、BLE、802.15.4三頻無線解決方案，旨在提供高網絡效率和超低延遲。無論是構建新一代智能家居，還是擴展工業(yè)物聯(lián)網解決方案，IW610系列都能夠提升連接，提供更快、更智能的交互所需的可靠基礎。

發(fā)表于：2025/1/17

變壓器測試方案設計及選擇[測試測量][智能電網]

變壓器測試方案設計及選擇

發(fā)表于：2025/1/13

變壓器完整測試所需儀器介紹[測試測量][工業(yè)自動化]

變壓器完整測試所需儀器介紹

發(fā)表于：2025/1/13

變壓器參數介紹[測試測量][智能電網]

變壓器的參數是描述其性能和特性的關鍵指標，以下是變壓器的主要參數及其詳細說明：

發(fā)表于：2025/1/13

變壓器的主要類型介紹[測試測量][工業(yè)自動化]

變壓器（Transformer）是利用電磁感應的原理來改變交流電壓的裝置，主要構件是初級線圈、次級線圈和鐵芯（磁芯）。主要功能有：電壓變換、電流變換、阻抗變換、隔離、穩(wěn)壓（磁飽和變壓器）等。

發(fā)表于：2025/1/13

想要BMS高效穩(wěn)定？電流感應電阻解決方案了解下！[電源技術][汽車電子]

當今，隨著電動汽車（EV）、儲能系統(tǒng)（ESS）等行業(yè)的快速發(fā)展，電池管理系統(tǒng)（BMS）在電池應用中的地位變得越來越重要。

發(fā)表于：2025/1/10