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EEPW首頁(yè) >> 主題列表 >> ?202306

探秘EVSE,全面解析電動(dòng)汽車(chē)供電設備

  • _____隨著(zhù)電動(dòng)汽車(chē) (EV) 的不斷普及,了解電動(dòng)汽車(chē)基礎設施,特別是電動(dòng)汽車(chē)供電設備 (EVSE) 或者說(shuō)充電站,變得極其重要。本文解釋了 EVSE工作原理以及它對向電動(dòng)汽車(chē)過(guò)渡的重要性。什么是EVSE?電動(dòng)汽車(chē)供電設備 (EVSE) 提供電動(dòng)汽車(chē)和電源之間的可靠連接,確保安全高效的充電。EVSE 從電網(wǎng)獲取電力并傳輸到電動(dòng)汽車(chē),為電動(dòng)汽車(chē)電池充電。EVSE 名稱(chēng)多樣,可以被稱(chēng)為充電站、電動(dòng)汽車(chē)充電器或充電點(diǎn)等。電動(dòng)汽車(chē)充電器組件構成電動(dòng)汽車(chē)供電設備 (EVSE) 的組件設計用于安全高效地將電力從電
  • 關(guān)鍵字: 202306  EVSE  電動(dòng)汽車(chē)供電  

圖像處理技術(shù)在物理實(shí)驗中的應用探究*

  • 為了研究圖像處理技術(shù)在物理實(shí)驗中的應用,設計一種圖像處理檢測物理實(shí)驗結果的系統。根據已學(xué)的圖像處理知識和物理實(shí)驗基本常識,借助LabVIEW軟件的Line Profile線(xiàn)剖面圖技術(shù)對實(shí)驗中不同質(zhì)量小車(chē)所打出的紙帶進(jìn)行識別,從而推斷出各個(gè)點(diǎn)的位置信息,計算出實(shí)驗結果,最終將系統得到的結果與學(xué)生計算的數據值對比,進(jìn)而實(shí)現對學(xué)生的快速打分。經(jīng)過(guò)實(shí)際的操作,圖像處理能夠順利完成該實(shí)驗的檢測與計算,可以得出圖像處理在物理實(shí)驗以及教師教學(xué)中具有實(shí)用價(jià)值,今后可應用于類(lèi)似實(shí)驗的檢測。
  • 關(guān)鍵字: 202306  圖像處理  物理實(shí)驗  線(xiàn)剖圖  點(diǎn)距分析  

基于遍歷算法的智能湖泊環(huán)境監測及凈化裝置*

  • 設計了一款基于遍歷算法的智能湖泊環(huán)境監測及凈化裝置,該裝置采用全局路徑規劃和局部路徑規劃的方法來(lái)實(shí)現各個(gè)功能,全局路徑規劃通過(guò)GPS定位來(lái)實(shí)現,主要是確定航行的路線(xiàn)和水質(zhì)的采集,局部路徑規劃通過(guò)攝像頭模塊運行YOLOV3模型來(lái)確定視野內垃圾的位置信息,然后規劃出最短路徑實(shí)現垃圾拾取。
  • 關(guān)鍵字: 202306  柵格化  路徑規劃  遍歷算法  深度優(yōu)先搜索算法  水質(zhì)檢測  

變步長(cháng)自適應盲源分離算法的設計研究

  • 盲信號由于不能被觀(guān)測和如何混合未知的特性,盲源分離的同時(shí),還需兼顧收斂性能、跟蹤性能和穩態(tài)性能之間的平衡,一定程度上影響盲信號處理技術(shù)的發(fā)展。通過(guò)分析盲源分離算法存在的問(wèn)題和影響因素,提出高效變步長(cháng)自適應盲源分離算法的設計思路。
  • 關(guān)鍵字: 202306  盲源分離  算法  自適應步長(cháng)  收斂  穩態(tài)失調  

基于SWIPT的下行多載波NOMA能量效率優(yōu)化算法研究

  • 5G網(wǎng)絡(luò )能耗赤字問(wèn)題日益研究,EE成為5G網(wǎng)絡(luò )性能的一個(gè)重要指標。本文研究基于SWIPT的下行MC-NOMA系統EE最大化問(wèn)題,該問(wèn)題是非凸問(wèn)題不易求解。在用戶(hù)最低信息速率限制,使用DC規劃進(jìn)行子信道內功率分配。仿真結果表明,該資源分配策略能有效提高基于SWIPT的協(xié)作MC-NOMA系統EE。
  • 關(guān)鍵字: 202306  多載波  NOMA  資源分配策略  綠色通信  

基于聯(lián)合損失函數的語(yǔ)音增強深度學(xué)習算法

  • 針對損失函數計算過(guò)程加入關(guān)于人耳聽(tīng)覺(jué)數據的基礎上,設計了一種聯(lián)合損失函數的語(yǔ)音增強深度學(xué)習算法。研究結果表明:本文設計的混合損失函數實(shí)現增強語(yǔ)音質(zhì)量的明顯優(yōu)化。加入注意力機制后能夠促進(jìn)背景噪音的進(jìn)一步減弱,從而獲得更高可懂度。綜合運用聯(lián)合損失函數并融合注意力機制后,可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )獲得更優(yōu)質(zhì)量增強語(yǔ)音。利用注意力機制提取特征參數以及結合聯(lián)合損失函數進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化能夠促進(jìn)增強語(yǔ)音質(zhì)量的提升并達到更高的可懂度。
  • 關(guān)鍵字: ?202306  語(yǔ)音增強  聯(lián)合損失函數  聽(tīng)覺(jué)  語(yǔ)音失真  

一款高三階交調點(diǎn)的GaAs射頻放大器

  • 介紹了一款滿(mǎn)足于5G通信發(fā)展要求,工作頻率高增益,高線(xiàn)性度,高三階交調點(diǎn)的射頻放大器的設計。采用砷化鎵異質(zhì)結晶體管(GaAs HBT)工藝,基于達林頓結構進(jìn)行設計。在原有結構基礎上,添加了偏置結構,一方面提高了放大器工作狀態(tài)的線(xiàn)性度,提高了三階交調點(diǎn)指標;另一方面保證晶體管工作電流在-55℃,125℃工作狀態(tài)下保持穩定。放大器能夠工作在10 MHz~4 GHz,輸出三階交調點(diǎn)達到40 dBm,線(xiàn)性度高,適用于5G通信信號處理系統。
  • 關(guān)鍵字: 202306  射頻放大器  GaAs HBT  三階交調點(diǎn)  高線(xiàn)性度  

基于小波變換充電站諧波檢測方法的研究

  • 充電站的諧波具備較大的復雜性,傳統基于瞬時(shí)無(wú)功功率和傅里葉變化的諧波檢測方式無(wú)法對充電站的諧波進(jìn)行實(shí)時(shí)的檢測或檢測不準確,針對這種情況,本文使用小波變換的方式對充電站的諧波進(jìn)行檢測,并通過(guò)仿真試驗的方式發(fā)現DB20小波函數在諧波檢測具備較大優(yōu)勢,最后使用matlab中simulink仿真平臺對上述結果進(jìn)行驗證。
  • 關(guān)鍵字: 202306  充電站  諧波  小波變換  

基于改進(jìn)NSGA-II算法的微電網(wǎng)優(yōu)化調度研究

  • 以某地區微電網(wǎng)系統典型日為例,以24 h為調度周期,考慮分時(shí)電價(jià)的并網(wǎng)型微電網(wǎng),算例結果表明,改進(jìn)的算法在微電網(wǎng)配置中具有更高效益,對比分析了有無(wú)儲能裝置時(shí)的調度結果,表明儲能裝置具有調峰,提高微電網(wǎng)靈活性和效益的作用。
  • 關(guān)鍵字: 202306  微電網(wǎng)  優(yōu)化調度  多目標  NSGA-II  

基于激光測距的盲區檢測雷達設計

  • 在大數據與工業(yè)化高速發(fā)展的時(shí)代,大型貨車(chē)的市場(chǎng)擁有量也與日俱增;而因為大貨車(chē)車(chē)身較高較長(cháng)的原因,擁有較大盲區,這間接造成了多起重大交通事故的發(fā)生;基于此原因,本文提出了一種低成本的盲區檢測雷達的設計,本方案通過(guò)激光測距傳感器矩陣,安裝在貨車(chē)不同盲區位置,達到盲區檢測預警的目的,相較于傳統毫米波雷達的設計,降低了大量的成本,同時(shí)搭配軟件算法可實(shí)現50hz的采樣率,±3%的檢測精度。
  • 關(guān)鍵字: 202306  激光測距  盲區檢測  嵌入式  傳感器網(wǎng)絡(luò )節點(diǎn)  

Aurora協(xié)議的高速傳輸系統的研究與FPGA實(shí)現

  • 隨著(zhù)5G技術(shù)的發(fā)展,對信號的帶寬以及傳輸速率都有較高的要求,同時(shí)對高速率數據解析處理和傳輸使得對信號的測試難度變得越來(lái)越有挑戰性,目前Aurora協(xié)議作為最常用的一種高速傳輸協(xié)議,被廣泛應用。本研究主要基于Xilinx公司的ku060系列芯片,使用FPGA內部自帶的Aurora協(xié)議的IP核進(jìn)行設計實(shí)現,為了滿(mǎn)足Aurora協(xié)議的數據傳輸,本設計使用了數據轉換模塊,對傳輸過(guò)來(lái)的數據進(jìn) 行處理,以達到Aurora協(xié)議數據傳輸的要求。
  • 關(guān)鍵字: 202306  Aurora協(xié)議  高速率  

基于BP-GA算法的時(shí)柵傳感器信號健康狀況預測

  • 為了提高時(shí)柵傳感系統的測量精度,本文設計了一種綜合運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )與灰色模型進(jìn)行預測的模型。根據激勵信號的實(shí)際誤差引起的測試精度變化,得到預測模型的各項參數。之后建立組合預測模型并設置了健康狀況的參考標準。經(jīng)測試發(fā)現,經(jīng)健康診斷標準判定,健康狀況預測結果與電路實(shí)際相符。該健康狀況預測方法預測精度高,且明顯高于單一模型,滿(mǎn)足提前準確獲悉電路系統健康狀況的要求。
  • 關(guān)鍵字: 202306  時(shí)柵位移傳感器  激勵信號誤差  組合預測模型  健康診斷  

面向無(wú)創(chuàng )腦機接口系統的研究

  • 腦機接口(Brain-Computer Interface,BCI)系統可以使一些由于各種疾病或者災難導致大腦功能正常卻因為神經(jīng)通路損壞而無(wú)法與外界交流的患者通過(guò)將大腦活動(dòng)產(chǎn)生的電信號轉換成向外界輸出的控制命令,與外界建立新的實(shí)時(shí)交互關(guān)系。無(wú)創(chuàng )的腦電信號具有采集設備價(jià)格相對低廉、采集方便和頻域特征突出等優(yōu)勢,所以目前對無(wú)創(chuàng )腦機接口的研究范圍最廣。BCI技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域內都具有極大的應用價(jià)值和研究意義,應用前景廣闊。
  • 關(guān)鍵字: 202306  無(wú)創(chuàng )  腦電信號  腦機接口  

軌枕生產(chǎn)線(xiàn)鋼模橫移自動(dòng)控制系統設計

基于STM32的轉轍機接點(diǎn)深度低功耗監測系統設計*

  • 針對復雜環(huán)境下轉轍機接點(diǎn)深度測量問(wèn)題,設計完成一套基于STM32的轉轍機接點(diǎn)深度在線(xiàn)監測系統,并對系統軟件及硬件接口進(jìn)行了闡述。通過(guò)對系統的軟硬件合理配置,開(kāi)發(fā)出基于STM32L071CBT6為主控,SIM800C為發(fā)射模塊的具備休眠喚醒技術(shù)的低功耗物聯(lián)網(wǎng)系統,并開(kāi)發(fā)完成可視化操作界面。該監測系統克服了既有系統操作復雜,人工值守,手動(dòng)啟動(dòng),成本高昂等缺點(diǎn)。系統通過(guò)對接點(diǎn)深度異常狀態(tài)實(shí)時(shí)報警,提醒人工介入,及時(shí)排除設備故障隱患,為鐵路運行安全提供有力保障。
  • 關(guān)鍵字: 202306  接點(diǎn)深度  轉轍機  低功耗  STM32  
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