摘要：根据全球定位系统(global positioning system,GPS)秒时钟的随机误差和高精度晶振的累计误差互补的特点,利用数字锁相原理,通过测量GPS秒时钟与晶振秒时钟间的相位差来控制晶振秒时钟的分频系数,实时消除晶振秒时钟的累计误差,从而产生高精度秒时钟,并利用复杂可编程逻辑器件(complex programmable logic device,CPLD)设计了高精度同步时钟系统。GPS信号接收正常时,CPLD根据数字锁相原理产生高精度同步时钟;GPS信号接收不正常时,CPU调取存储的分频系数控制CPLD产生高精度时钟。仿真分析和实验结果表明该时钟系统具有很高的时间准确度和稳定性。

摘要：根据压电材料的压电效应,设计了一种利用压电片将风能转换为电能,且能自动迎风的风向标式风压发电装置。建立了该装置的数学模型,基于力矩分析,导出了其满足自动迎风要求的参数关系式。装置利用风力吹动压电片震荡,通过能量收集电路收集压电片产生的电能供负载使用。通过对整个装置进行力矩分析及系统稳定性研究表明,该装置在任意风向情况下能自动迎风稳定运行,可满足路灯等小功率负载的供电要求。

摘要：针对移动机器人在公共服务领域导航任务中的深度强化学习算法所面临的状态信息交互困难、回馈机制不充分和动作探索冗余等问题,提出势场增强注意力深度强化学习PARL算法.首先,利用人工势场法和注意力机制设计势场注意力网络;然后,利用人工势能场理论构建一种全新的势场奖励函数;最后,提出反向近似模型,并结合势场奖励函数的空间划分方式改进动作空间.实验结果表示,使用PARL算法驱动的机器人,自主学习效率得到提高,平均导航成功率和安全率分别为100%和98.2%,与SARL、CADRL、ORCA算法相比,平均导航时间缩短0.14~1.11 s,且导航动作的鲁棒性更强.

摘要：该文提出采用信号流图实现任意阶FTFN-RC通用滤波器的方法。通过对网络函数的直接分析,导出了任意阶传输函数的FTFN-RC实现电路。该滤波电路仅包含n个有源器件,n个接地电容和n个接地电阻,可以实现n阶低通、带通、高通电流模式滤波。不必改变电路内部结构就可以同时在不同的输出端实现不同的滤波功能,简化了电路结构,便于集成。完成了MOS级的PSPICE仿真,仿真结果表明了所提出电路的可行性。

摘要：为提高可再生能源比重,推进能源转型,增强电力传输可靠性,本文中作者提出了SSPF-700000/500超高压变压器作为深远海海上升压站变压器,并根据深远海电力传输及环境特点,进行了深远海海上升压站变压器的方案设计,分析了变压器在半穿越和全穿越运行工况下的抗短路能力。结果表明:该变压器方案设计合理,抗短路能力较强,完全满足深远海海上升压站变压器的可靠性要求。

摘要：针对电网电压出现不平衡会导致储能变流器(power conversion system,PCS)输出的有功功率波动、无功功率波动和三相电流峰值越限问题,文中提出了一种考虑电流峰值限制的储能变流器协调控制策略。首先分析了传统控制策略在电网电压不平衡下的局限性;其次利用瞬时功率理论与加权思想,在αβ两相静止坐标系上实现抑制有功功率波动与抑制无功功率波动的协调控制;然后在上述基础上,加入一种电流峰值限制方法,能在PCS进行协调控制的同时保障输出的三相电流峰值不越限;最后仿真实验结果验证了控制策略的有效性和优越性。该策略能提高PCS在电网电压不平衡下的稳定性,扩展了PCS输出有功功率的能力,并且在控制过程中既不需要对电网电压进行锁相,又不需要对正负序电流进行分别控制,结构简单易于工程实现。

摘要：提出了一种基于神经网络的医药大输液中可见异物视觉检测方案。首选设计了视觉检测机器人的异物检测方案和光机电一体化系统,采用高速CCD传感器采集到图像序列;然后采用均值滤波方法对图像序列滤波,消除随机噪声;再通过快速傅里叶变换(FFT)相位相关算法实现图像序列的配准,弥补机械抖动引入的像素偏移;最后,通过BP神经网络完成微弱异物与瓶体背景的分割,并统计异物的大小与数量,完成医药输液中可见异物的高速高精度检测。实验结果表明,设计的方案异物检测精度达50μm,异物正确率达99.7%,满足高速医药生产线在线实时检测需求。

摘要：煤炭生产是一个高风险的行业,具有很多安全隐患。设计了一套基于EPA煤矿安全生产监控系统,主要是由传感器,监测和控制节点的接口板,监控软件,组态软件等组成,能实现对煤炭生产现场数据采集和输出设备的智能控制。并且完全能符合煤矿安全监控系统通用技术的要求。

摘要：针对250 m L及以上医药大输液生产过程中造成药液中出现毛发、漂浮物、玻璃屑等可见异物的在线实时检测难题,开发了一种基于机器视觉的医药大输液可见异物智能检测系统。在研究医药大输液图像滤波、异物分割的基础上,设计了大输液图像特征提取算法,提出了基于影响度剪枝的改进极限学习机(ID-ELM)分类算法对可见异物分类识别,最后进行了相关实验验证算法的可行性。所设计的检测系统在医药企业用户运行并测试表明,该系统具有高检测精度、高效率、高稳定性的特性,识别准确率超过95.5%,能有效剔除次品,解决了医药大输液可见异物的在线自动检测和识别的难题,为医药生产企业分析产品质量提供了技术保障.

摘要：研究了2型FIR线性相位滤波器的幅频特性与激励矩阵为CTB的神经网络并行算法之间的关系,提出并证明了该神经网络算法的收敛性定理,给出了FIR高阶数字滤波器优化设计实例.计算机仿真结果表明了该神经网络并行算法在FIR高阶数字滤波器优化设计领域的有效性.