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          EEPW首頁(yè) >> 主題列表 >> ?202306

          探秘EVSE,全面解析電動(dòng)汽車供電設(shè)備

          • _____隨著電動(dòng)汽車 (EV) 的不斷普及,了解電動(dòng)汽車基礎(chǔ)設(shè)施,特別是電動(dòng)汽車供電設(shè)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(duì)向電動(dòng)汽車過(guò)渡的重要性。什么是EVSE?電動(dòng)汽車供電設(shè)備 (EVSE) 提供電動(dòng)汽車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?shù)诫妱?dòng)汽車,為電動(dòng)汽車電池充電。EVSE 名稱多樣,可以被稱為充電站、電動(dòng)汽車充電器或充電點(diǎn)等。電動(dòng)汽車充電器組件構(gòu)成電動(dòng)汽車供電設(shè)備 (EVSE) 的組件設(shè)計(jì)用于安全高效地將電力從電
          • 關(guān)鍵字: 202306  EVSE  電動(dòng)汽車供電  

          圖像處理技術(shù)在物理實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用探究*

          • 為了研究圖像處理技術(shù)在物理實(shí)驗(yàn)中的應(yīng)用,設(shè)計(jì)一種圖像處理檢測(cè)物理實(shí)驗(yàn)結(jié)果的系統(tǒng)。根據(jù)已學(xué)的圖像處理知識(shí)和物理實(shí)驗(yàn)基本常識(shí),借助LabVIEW軟件的Line Profile線剖面圖技術(shù)對(duì)實(shí)驗(yàn)中不同質(zhì)量小車所打出的紙帶進(jìn)行識(shí)別,從而推斷出各個(gè)點(diǎn)的位置信息,計(jì)算出實(shí)驗(yàn)結(jié)果,最終將系統(tǒng)得到的結(jié)果與學(xué)生計(jì)算的數(shù)據(jù)值對(duì)比,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)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(yàn)的檢測(cè)與計(jì)算,可以得出圖像處理在物理實(shí)驗(yàn)以及教師教學(xué)中具有實(shí)用價(jià)值,今后可應(yīng)用于類似實(shí)驗(yàn)的檢測(cè)。
          • 關(guān)鍵字: 202306  圖像處理  物理實(shí)驗(yàn)  線剖圖  點(diǎn)距分析  

          基于遍歷算法的智能湖泊環(huán)境監(jiān)測(cè)及凈化裝置*

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

          變步長(zhǎng)自適應(yīng)盲源分離算法的設(shè)計(jì)研究

          • 盲信號(hào)由于不能被觀測(cè)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(wěn)態(tài)性能之間的平衡,一定程度上影響盲信號(hào)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(zhǎng)自適應(yīng)盲源分離算法的設(shè)計(jì)思路。
          • 關(guān)鍵字: 202306  盲源分離  算法  自適應(yīng)步長(zhǎng)  收斂  穩(wěn)態(tài)失調(diào)  

          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(biāo)。本文研究基于SWIPT的下行MC-NOMA系統(tǒng)EE最大化問(wèn)題,該問(wèn)題是非凸問(wèn)題不易求解。在用戶最低信息速率限制,使用DC規(guī)劃進(jìn)行子信道內(nèi)功率分配。仿真結(jié)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(tǒng)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(shù)的語(yǔ)音增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)算法

          • 針對(duì)損失函數(shù)計(jì)算過(guò)程加入關(guān)于人耳聽(tīng)覺(jué)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種聯(lián)合損失函數(shù)的語(yǔ)音增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)算法。研究結(jié)果表明:本文設(shè)計(jì)的混合損失函數(shù)實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)語(yǔ)音質(zhì)量的明顯優(yōu)化。加入注意力機(jī)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(yùn)用聯(lián)合損失函數(shù)并融合注意力機(jī)制后,可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲得更優(yōu)質(zhì)量增強(qiáng)語(yǔ)音。利用注意力機(jī)制提取特征參數(shù)以及結(jié)合聯(lián)合損失函數(shù)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化能夠促進(jìn)增強(qiáng)語(yǔ)音質(zhì)量的提升并達(dá)到更高的可懂度。
          • 關(guān)鍵字: ?202306  語(yǔ)音增強(qiáng)  聯(lián)合損失函數(shù)  聽(tīng)覺(jué)  語(yǔ)音失真  

          一款高三階交調(diào)點(diǎn)的GaAs射頻放大器

          • 介紹了一款滿足于5G通信發(fā)展要求,工作頻率高增益,高線性度,高三階交調(diào)點(diǎn)的射頻放大器的設(shè)計(jì)。采用砷化鎵異質(zhì)結(jié)晶體管(GaAs HBT)工藝,基于達(dá)林頓結(jié)構(gòu)進(jìn)行設(shè)計(jì)。在原有結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上,添加了偏置結(jié)構(gòu),一方面提高了放大器工作狀態(tài)的線性度,提高了三階交調(diào)點(diǎn)指標(biāo);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(wěn)定。放大器能夠工作在10 MHz~4 GHz,輸出三階交調(diào)點(diǎn)達(dá)到40 dBm,線性度高,適用于5G通信信號(hào)處理系統(tǒng)。
          • 關(guān)鍵字: 202306  射頻放大器  GaAs HBT  三階交調(diào)點(diǎn)  高線性度  

          基于小波變換充電站諧波檢測(cè)方法的研究

          • 充電站的諧波具備較大的復(fù)雜性,傳統(tǒng)基于瞬時(shí)無(wú)功功率和傅里葉變化的諧波檢測(cè)方式無(wú)法對(duì)充電站的諧波進(jìn)行實(shí)時(shí)的檢測(cè)或檢測(cè)不準(zhǔn)確,針對(duì)這種情況,本文使用小波變換的方式對(duì)充電站的諧波進(jìn)行檢測(cè),并通過(guò)仿真試驗(yàn)的方式發(fā)現(xiàn)DB20小波函數(shù)在諧波檢測(cè)具備較大優(yōu)勢(shì),最后使用matlab中simulink仿真平臺(tái)對(duì)上述結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)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(diào)度研究

          • 以某地區(qū)微電網(wǎng)系統(tǒng)典型日為例,以24 h為調(diào)度周期,考慮分時(shí)電價(jià)的并網(wǎng)型微電網(wǎng),算例結(jié)果表明,改進(jìn)的算法在微電網(wǎng)配置中具有更高效益,對(duì)比分析了有無(wú)儲(chǔ)能裝置時(shí)的調(diào)度結(jié)果,表明儲(chǔ)能裝置具有調(diào)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(diào)度  多目標(biāo)  NSGA-II  

          基于激光測(cè)距的盲區(qū)檢測(cè)雷達(dá)設(shè)計(jì)

          • 在大數(shù)據(jù)與工業(yè)化高速發(fā)展的時(shí)代,大型貨車的市場(chǎng)擁有量也與日俱增;而因?yàn)榇筘涇囓嚿磔^高較長(zhǎng)的原因,擁有較大盲區(qū),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(qū)檢測(cè)雷達(dá)的設(shè)計(jì),本方案通過(guò)激光測(cè)距傳感器矩陣,安裝在貨車不同盲區(qū)位置,達(dá)到盲區(qū)檢測(cè)預(yù)警的目的,相較于傳統(tǒng)毫米波雷達(dá)的設(shè)計(jì),降低了大量的成本,同時(shí)搭配軟件算法可實(shí)現(xiàn)50hz的采樣率,±3%的檢測(cè)精度。
          • 關(guān)鍵字: 202306  激光測(cè)距  盲區(qū)檢測(cè)  嵌入式  傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)  

          Aurora協(xié)議的高速傳輸系統(tǒng)的研究與FPGA實(shí)現(xiàn)

          • 隨著5G技術(shù)的發(fā)展,對(duì)信號(hào)的帶寬以及傳輸速率都有較高的要求,同時(shí)對(duì)高速率數(shù)據(jù)解析處理和傳輸使得對(duì)信號(hào)的測(cè)試難度變得越來(lái)越有挑戰(zhàn)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(yīng)用。本研究主要基于Xilinx公司的ku060系列芯片,使用FPGA內(nèi)部自帶的Aurora協(xié)議的IP核進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn),為了滿足Aurora協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸,本設(shè)計(jì)使用了數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換模塊,對(duì)傳輸過(guò)來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn) 行處理,以達(dá)到Aurora協(xié)議數(shù)據(jù)傳輸?shù)囊蟆?/li>
          • 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(hào)健康狀況預(yù)測(cè)

          • 為了提高時(shí)柵傳感系統(tǒng)的測(cè)量精度,本文設(shè)計(jì)了一種綜合運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與灰色模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的模型。根據(jù)激勵(lì)信號(hào)的實(shí)際誤差引起的測(cè)試精度變化,得到預(yù)測(cè)模型的各項(xiàng)參數(shù)。之后建立組合預(yù)測(cè)模型并設(shè)置了健康狀況的參考標(biāo)準(zhǔn)。經(jīng)測(cè)試發(fā)現(xiàn),經(jīng)健康診斷標(biāo)準(zhǔn)判定,健康狀況預(yù)測(cè)結(jié)果與電路實(shí)際相符。該健康狀況預(yù)測(cè)方法預(yù)測(cè)精度高,且明顯高于單一模型,滿足提前準(zhǔn)確獲悉電路系統(tǒng)健康狀況的要求。
          • 關(guān)鍵字: 202306  時(shí)柵位移傳感器  激勵(lì)信號(hào)誤差  組合預(yù)測(cè)模型  健康診斷  

          面向無(wú)創(chuàng)腦機(jī)接口系統(tǒng)的研究

          • 腦機(jī)接口(Brain-Computer Interface,BCI)系統(tǒng)可以使一些由于各種疾病或者災(zāi)難導(dǎo)致大腦功能正常卻因?yàn)樯窠?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(hào)轉(zhuǎn)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(hào)具有采集設(shè)備價(jià)格相對(duì)低廉、采集方便和頻域特征突出等優(yōu)勢(shì),所以目前對(duì)無(wú)創(chuàng)腦機(jī)接口的研究范圍最廣。BCI技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域內(nèi)都具有極大的應(yīng)用價(jià)值和研究意義,應(yīng)用前景廣闊。
          • 關(guān)鍵字: 202306  無(wú)創(chuàng)  腦電信號(hào)  腦機(jī)接口  

          軌枕生產(chǎn)線鋼模橫移自動(dòng)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)

          • 本鋼模橫移自動(dòng)控制系統(tǒng)采用西門子S7-200smart PLC結(jié)合多種傳感器通過(guò)邏輯控制程序自動(dòng)完成橫移過(guò)程,并提高軌枕傳送效率、減少人工成本、降低軌枕制造成本。
          • 關(guān)鍵字: 202306  軌枕生產(chǎn)線  自動(dòng)橫移  PLC  傳感器  邏輯控制  

          基于STM32的轉(zhuǎn)轍機(jī)接點(diǎn)深度低功耗監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)*

          • 針對(duì)復(fù)雜環(huán)境下轉(zhuǎn)轍機(jī)接點(diǎn)深度測(cè)量問(wèn)題,設(shè)計(jì)完成一套基于STM32的轉(zhuǎn)轍機(jī)接點(diǎn)深度在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng),并對(duì)系統(tǒng)軟件及硬件接口進(jìn)行了闡述。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)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(tǒng),并開(kāi)發(fā)完成可視化操作界面。該監(jiān)測(cè)系統(tǒng)克服了既有系統(tǒng)操作復(fù)雜,人工值守,手動(dòng)啟動(dòng),成本高昂等缺點(diǎn)。系統(tǒng)通過(guò)對(duì)接點(diǎn)深度異常狀態(tài)實(shí)時(shí)報(bào)警,提醒人工介入,及時(shí)排除設(shè)備故障隱患,為鐵路運(yùn)行安全提供有力保障。
          • 關(guān)鍵字: 202306  接點(diǎn)深度  轉(zhuǎn)轍機(jī)  低功耗  STM32  
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