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关键词： 电动汽车   高压连接器   互锁电路   故障检测  

摘要： 文章设计一种电动汽车高压连接器互锁状态检测电路,通过两路低压信号实现对高压器件连接状态的有效检测。基于该电路,提出一种高压互锁故障检测方法,设计高压互锁信号波动参数,通过该参数表征电磁干扰对高压互锁信号的影响程度,并利用该参数实现高压互锁故障阈值的自适应调节,以此避免由于车辆环境中非预期电磁干扰而导致高压互锁故障的误报问题。

关键词： 极限评估   电源监控   失效模式  

摘要： 基于国内某款抗辐照电源监控电路开展了极限评估研究,分析该款产品的详细规范、核心参数、极限判据等内容。通过设计步进应力试验、寿命试验、辐照试验等,评估电路在电、热、机械等应力下的极限能力和失效模式,并对极限评估的方案有效性进行了验证。试验结果表明,设计的极限评估方案能够有效反映器件在各种极限条件下的性能,通过试验可以查出器件的设计薄弱环节和失效模式,为器件在设计、工艺以及材料方面的优化提供支撑。

关键词： 广域网   电路   监控  

摘要： 随着我国产业数字化转型进入深入发展阶段,数字化应用正在赋能千行百业,市场对业务可靠性、可用性要求越来越高,重要业务广域网电路的中断随时可能引发社会舆情。网络监控作为保障业务连续性的关键手段,其战略价值日益提升。传统的广域网监控方式只有通过专线接入用户内网,才能实现端到端电路监控。主要研究无须专线实现端到端电路监控,为广域网监控技术的研究提供了一种新的思路。

关键词： 电路板元器件   识别技术   深度学习   YOLOv5网络  

摘要： 为了研究基于深度学习的电路板元器件目标检测及标识字符识别技术,解决电子设备检测与维护中的自动识别与分类问题。本文提出改进的YOLOv5(you only look once version 5)网络用于电路板元器件识别,包括结构设计、轻量化网络以及特征融合策略。同时,利用卷积循环神经网络(convolutional recurrent neural network,CRNN)实现电路板元器件标识识别,包括框架设计、算法改进等。开展多项实验,分析其效果与性能。通过MobileNet v3、ShuffleNet v2和Ghostnet等轻量化网络改进YOLOv5,实现了高效元器件识别;通过双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network,BiFPN)特征融合策略进一步提升识别性能。实验显示,该改进网络在电路板元器件检测中具有优异表现。利用CRNN及其改建算法,对电路板标识进行准确识别,实验结果验证了其有效性。基于深度学习的电路板元器件目标检测及标识字符识别技术取得了显著成果,证明了改进网络及策略的有效性与适用性。

关键词： 交互机制   电路与系统   误触发   分立元器件   时间参数   启动电路   松耦合   联动关系  

摘要： 针对中小型低压电子设备中启动电路与系统的可靠性、适用性问题,通过厘清人机环之间的相互关系、交互机制进行系统的构建,并采用基于时间参数的量化方法对启动全过程进行分析,精确定义各个启动环节之间的联动关系,然后再结合国产分立元器件特点采用松耦合型电路结构进行具体设计。经测试与分析表明,该电路与系统能够有效消除误触发、误操作,能够在较大范围内调整其工作参数,并在多个层面上调整其实现方式,使其在一定程度上实现了性能和功能的按需调整。

关键词： 多小波神经网络   通信电源电路   短路故障诊断   频率分量特征   小波函数  

摘要： 由于通信电源电路信号由多维属性构成,导致对短路故障状态的诊断效果难以得到保障,为此,提出基于多小波神经网络的通信电源电路短路故障诊断方法研究。该方法先构建了以通信电源电路信号分析为核心的多小波神经网络,设置输入层神经元数量与通信电源电路信号的频率分量特征数量一致,隐含层设置4个小波函数对应机端电压、有功功率、无功功率以及励磁电流信号的分析处理。然后,激活函数将信号转换为可处理的形式,利用小波函数对特征进行分析,在输出层集成结果,确定故障的程度。最后,实验证实了该方法的优越性。对于不同的短路故障,R2>0.999确保准确诊断,优于控制。

关键词： 动力与电气工程  

ISBN: (纸本)9787030799241

摘要： 本书集作者近四十年教学研究之所成，包括五章和两个附录。正文内容包括：电路性质与电路定律；正弦稳态电路分析；暂态电路分析；网络的端口分析；均匀传输线分析。主要内容根植于电路理论教学基本要求，但又明显高深于教学基本要求。附录包括用韵律结构表述的电路理论知识点——韵律化电路理论，以及从作者三十余年的硕士研究生入学考试命题中精选出的中等难度试题及详解。

关键词： 无线激光通信   TIA电路   旋转环境   频信号传输  

摘要： 针对航空发动机、涡轮机等装备旋转部件的环境参数测量中的信号传输问题，以850 nm波长的LD器件作为信号载体，设计一套无线激光通信的收发电路，详细阐述了激光发射电路与光电探测电路的设计原理与方法。其中，发射电路具有自动功率控制、故障指示、电流监测等功能，接收电路具有信号放大、光电流监测、自动降噪等功能。利用实验室搭建的光学平台与旋转环境对该系统进行性能测试，进一步验证了设计电路的正确性和合理性。实验结果表明，设计的电路能够在5000 r/min的环境下实现速率为100 Mbit/s的稳定传输，为旋转环境下的传感器参数动态监测提供了一种无线数据传输可行性方案。

关键词： 直线感应电机   分段供电   不对称等效电路   静态边端效应  

摘要： 针对分段供电双边直线感应电机初级绕组互感不对称的问题，本文在以往研究的基础上，提出了一种考虑电机阻抗不对称的等效电路模型。基于分段供电双边直线感应电机在正序、负序和零序电流下的脉振气隙磁场表达式，推导出对应的集总参数复电感，分别建立了正序、负序及零序电流下电机不对称T型等效电路模型，并提出了电机不对称等效电路参数辨识方法。试验结果验证了所提出的分段供电双边直线感应电机不对称等效电路模型相较于未考虑静态边端效应的参数模型具有更高的准确性。

关键词： 集成电路   反向工程   图像分割   霍夫圆检测   HE-UNet  

摘要： 芯片产业是国家安全和经济发展的重要基础，而集成电路反向工程作为分析芯片内部的手段是芯片产业链中的重要环节。集成电路反向工程包括从扫描电子显微镜（ScanningElectronMicroscope，SEM）逐层采集芯片图像、识别器件、提取栅极网表、推断其功能等步骤，而将电气元件和金属线从集成电路（IntegratedCircuit，IC）图像背景中分割出来是识别器件等步骤的前提。然而，传统图像分割方法因为缺乏专家经验的学习不能适应IC图像复杂多变的电路情况。本文提出了名为HE-UNet的方法，用于提取IC图像中金属线与过孔，该方法包含三个步骤，首先利用U-M2(MobileNetV2-UNet)网络提取芯片图像的含噪特征，其次利用霍夫圆检测算法去除过孔周围的噪声，最后利用边缘检测池化去除远离过孔的噪声。本文提出的方法主要贡献包括：1）这种方法可以完全自动检测金属线与过孔的位置，而无需人工的干预；2）结合U-M2(MobileNetV2-UNet）、霍夫圆检测和边缘检测池化这三种混合方法，用于确定检测金属线与过孔的精确位置。本文在企业提供的一万多张尺寸为1024×1024的IC图像上的实验结果表明，只需选取其中399张图像用于训练，HE-UNet就可以有效完成金属线和过孔的分割。其中，平均交汇比（Mean Intersection over Union，mIoU）为98.24%，平均像素精确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）为99.11%，均优于现有方法。