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設(shè)計應(yīng)用

WiFi-TSN低时延转换架构

WiFi-TSN低时延转换架构[其他][其他]

无线网络与TSN(Time Sensitive Networking)的融合是目前工业界的关注点之一。传统的基于应用层软件的网关存在CPU利用率高、处理延迟长、性能差等缺点。因此提出了一种WiFi-TSN低时延转换架构，来实现WiFi网络与TSN网络的集成。该架构采用Verilog语言实现，通过硬件来保证通信信道之间可预测的延迟，能够在极短的时间内完成协议转换和协议数据的转发。采用Vivado EDA工具来完成电路的设计，并进行足量的仿真测试来评估电路的端到端延迟性能。

發(fā)表于：2022/4/2 上午9:33:00

基于IEC 1158标准的现场总线芯片设计

基于IEC 1158标准的现场总线芯片设计[其他][其他]

介绍了一种符合IEC 1158标准物理层现场总线芯片架构及其设计实现。芯片设计有曼彻斯特(Manchester)编解码电路、循环冗余校验(Cyclic Redundancy Check，CRC)电路、载波侦测电路、极性纠正电路等功能电路。内置高级可扩展接口(Advanced eXtensible Interface，AXI)电路作为与外置处理器的数据传输总线。完成了此芯片的全部RTL代码编写工作，进行了全面的时序仿真。并以ZYNQ-7015为硬件平台，进行了芯片功能测试，测试结果表明所设计的芯片达到了设计要求。

發(fā)表于：2022/4/2 上午9:29:00

现场总线协议转换硬件架构设计

现场总线协议转换硬件架构设计[其他][其他]

针对目前多种现场总线协议共存的现象，在分析了CAN总线协议、MODBUS总线协议和HART总线协议的基础上，提出了三种总线协议转换的原理，包括总线地址转换原理、总线协议帧转换原理以及总线错误通知转换等，并在此协议转换原理的基础上，提出了现场总线协议转换硬件架构，以提升协议转换的实时性。

發(fā)表于：2022/4/2 上午9:24:00

HART调制解调芯片高速通信接口设计

HART调制解调芯片高速通信接口设计[其他][其他]

为适应当下工厂设备间，针对设备量以及传输数据量庞大问题，设计了一种新型的HART调制解调芯接口，通过AXI4总线接口代替传统的UART接口，加速HART调制解调芯片与CPU之间的通信速度。相比于URAT传统接口按位传输，AXI4总线接口可并行传输32位8个字节，数据传输速度可达到纳秒级别。通过AXI4总线模块与CPU的互联，实现结构功能配置与数据的交互。HART调制解调芯片高速通信接口设计基于FPGA平台进行原型验证，结果表明，该架构能有效识别HART通信协议，CPU与HART芯片数据交互达到纳秒级别，调制解调正确率高达100%，满足HART通信协议要求。

發(fā)表于：2022/4/2 上午9:20:00

工业以太网网络互联技术与发展

工业以太网网络互联技术与发展[通信与网络][工业自动化]

随着信息技术的发展，工业以太网覆盖率日益提高，工业网络互联互通成为现代工厂向智能化、数字化转型的基础。首先对我国工业互联网发展政策、工业网络市场现状和工业以太网协议类型进行阐述，分析了目前工业网络互联的障碍。其次探索新技术推动工业以太网实现网络互联的新方法。最后针对我国工业以太网和工业互联网的发展现状，提出建设性意见，助力我国工业以太网的应用和工业互联网的发展。

發(fā)表于：2022/4/2 上午9:14:00

基于差量特征与AdaBoost的家用负荷识别方法研究

基于差量特征与AdaBoost的家用负荷识别方法研究[其他][其他]

针对家用负荷提出了一种使用智能电表进行数据采集的非侵入式负荷在线识别方法。该方法使用智能电表计算出负荷的差量特征向量预先建立特征库，训练以决策树作为弱分类器的AdaBoost分类器模型，利用负荷投切时电表的告警信息中包含的特征向量进行分类以实现负荷在线识别，实时性好且提高了单一决策树模型的识别效果。实验结果证明了该方法的可行性，实现了负荷使用信息的获取，具有较好的实际应用价值。

發(fā)表于：2022/3/16 下午5:25:00

基于C3D的化学实验室人员不安全行为模式识别

基于C3D的化学实验室人员不安全行为模式识别[通信与网络][信息安全]

针对因人的不安全行为导致化学实验室安全事故的预防问题，提出了基于三维卷积网络(Convolutional 3D，C3D)的化学实验室人员不安全行为模式识别方法。定义了5种典型的人员不安全行为模式，以某高校化学实验室作为研究区域，构建了人员不安全行为模式数据集，建立了基于C3D的人员不安全行为模式识别模型，并对模型在不同应用场景下的性能进行了评估。结果表明：在特定人员于特定实验场景中出现上述5种不安全行为时，该模型在测试集上得到的F1指数平均值均能达到97%以上；在非特定人员与非特定场景中出现不安全行为时，模型能够有效识别部分不安全行为。该研究成果预期可以为化学实验室人员不安全行为的预测、预警、预防提供技术支持。

發(fā)表于：2022/3/16 下午5:18:00

PLC控制系统的上下位机安全通信方案

PLC控制系统的上下位机安全通信方案[其他][其他]

随着科技的发展和社会的进步，工业控制网络与互联网日益融合，工控通信所面临的安全隐患日益增多。针对工控通信安全事件频发的问题，以PLC控制系统为例，对PLC控制系统的上下位机的系统结构、通信安全隐患等方面进行分析；从通信协议选择、安全连接建立、传输数据加密方式、通信过程等方面进行了方案设计，提出了一种基于SCTP协议的安全保密通信方案。

發(fā)表于：2022/3/16 下午5:06:00

基于双向GRU与残差拟合的车辆跟驰建模

基于双向GRU与残差拟合的车辆跟驰建模[其他][其他]

为了提高微观交通仿真中车辆跟驰建模的准确性与泛化能力，将物理类模型与深度学习相结合，提出一种基于双向GRU(门控循环单元)与残差拟合的跟驰模型框架。该框架使用双向GRU网络对物理类跟驰模型预测值与真实值的残差进行学习，并在NGSIM公开数据集上进行测试。通过对比IDM、GIPPS、GM三种跟驰模型下的残差拟合效果，表明双向GRU网络可以对原模型预测结果的偏差进行有效的修正。选用IDM作为本框架的物理类模型，提出了Bi-GRU-IDM模型，与现有SVR模型、BPNN模型、GRU模型进行对比，结果表明Bi-GRU-IDM在预测精度、泛化性能上明显优于其他三种模型。

發(fā)表于：2022/3/16 下午5:02:00

基于ResNet50对地震救援中人体姿态估计的研究

基于ResNet50对地震救援中人体姿态估计的研究[其他][其他]

调查发现，地震中死亡人数增加的原因主要是错过救援的黄金时间，因此可通过救援无人机自动对受灾人员进行行为识别与状态分析。人体姿态估计是指对图像中人体关节点和肢体进行检测的过程，在人机交互和行为识别应用中起着重要的作用，然而由于背景复杂、肢体被遮挡等因素导致标注人体关节点和肢体十分困难。因此提出一种结合ResNet50及CPM的模型，该模型通过获取图像特征和精调机制，计算出关节点依赖关系，最后划分到对应人体。实验表明，该模型与其他模型对比能够提高复杂场景下人体姿态估计的效果。

發(fā)表于：2022/3/16 下午4:56:00

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