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基于ST-TCN的太阳能光伏组件故障诊断方法

基于ST-TCN的太阳能光伏组件故障诊断方法[其他][其他]

实地调研并收集电站光伏组件常见的故障类型，并对光伏组件在不同工作状况下的电流特征曲线进行分析，发现光伏组件的电流数据叠加了复杂的表现特征和高噪声。为能精准诊断光伏组件的故障类型，提出一种软阈值化的时序卷积神经网络(Soft Thresholding Temporal Convolutional Network，ST-TCN)光伏组件故障诊断模型。ST-TCN网络使用多个残差模块的膨胀卷积层、ReLU层、Dropout层提取电流数值特征和时序特征，再使用残差模块的软阈值化对所提取的特征降噪，最终使用全连接层对残差模块提取的特征进行故障诊断分类。实验结果表明，ST-TCN网络不仅结构简单，收敛速度快，而且故障诊断准确率高，达到92.99%。

發(fā)表于：2022/12/20 下午4:25:00

一种可适应复杂网压条件的快速锁相环

一种可适应复杂网压条件的快速锁相环[电源技术][其他]

基于双二阶广义积分器的锁相环(DSOGI-PLL)被广泛应用于逆变器实现同步并网。但是，当电网电压三相不平衡或存在谐波分量和直流偏移，即网压条件较为复杂时，滤波效果不理想，对输入信号的检测出现波动。因此，提出一种改进的二阶广义积分器结构，在分离正负序电压的基础上加入直流分量抑制模块，滤除直流电压，并在锁相环加入低通滤波器，从而提高锁相环抑制谐波电压和直流电压的能力，准确提取电网电压同步信号。在MATLAB/Simulink进行仿真研究，实验结果表明，该锁相环在电网电压存在多次谐波和直流电压时能够滤除谐波分量和直流分量，锁频锁相效果较好。

發(fā)表于：2022/12/20 下午4:19:00

石墨复合材料极板模压成型自动化生产线设计

石墨复合材料极板模压成型自动化生产线设计[其他][工业自动化]

双极板是质子交换膜燃料电池(PEMFC)两个重要组成部件之一，对燃料电池整体的重量、体积、功率等影响巨大，对燃料电池的整体生产成本和生产周期起到关键性的影响作用。采用模压方式生产的石墨复合材料极板可以一次成型整板，省去二次加工时间，大大提高生产效率。石墨复合材料极板模压成型自动化生产线设计包括上料段、模压段、烘干段、后处理段、检测段、包装段六部分，能满足工业化、大批量生产极板要求，满足燃料电池行业对极板的需求量。

發(fā)表于：2022/12/20 下午4:11:00

一种高线性度的2.4 GHz CMOS功率放大器设计

一种高线性度的2.4 GHz CMOS功率放大器设计[模拟设计][其他]

为了满足目前物联网低成本、低功耗与较高线性度的市场应用需求，提出了一种高线性度的2.4 GHz功率放大器(PA)。该功率放大器为两级结构，为了提高增益的同时保持较低的静态功耗其驱动级采用了电流复用两级共源放大结构，并且使用了两级失真抵消的方法减小了晶体管跨导非线性的影响，同时采用二极管线性化偏置来补偿寄生电容非线性导致的增益压缩现象。该功率放大器采用0.18 μm CMOS工艺，后仿真结果表明，在2.4 GHz工作频率下，该PA小信号增益为30 dB，输出1 dB压缩点为22 dBm，静态功耗为53 mW，功率附加效率峰值为31%。

發(fā)表于：2022/12/20 下午4:05:00

一种LZ4无损压缩电路设计

一种LZ4无损压缩电路设计[模拟设计][工业自动化]

为缓解存储系统中软件压缩算法对计算资源的大量占用，使用LZ4算法设计了一种无损压缩电路。提出了一种循环队列结构的滑动字典，结合散列表模块构建LZ4无损压缩电路，最后使用Calgary和Canterbury语料库，在Xilinx KC705 FPGA平台对电路进行验证并与软件压缩对比。结果表明所设计的LZ4无损压缩电路保持了软件压缩相同的压缩率的同时，在压缩效率上远超过软件压缩。

發(fā)表于：2022/12/20 下午3:59:00

基于深度学习的词语级中文唇语识别

基于深度学习的词语级中文唇语识别[其他][其他]

在无声或噪声干扰严重的环境下，或对于存在听觉障碍的人群，唇语识别至关重要。针对词语级中文唇语识别的问题，提出了SinoLipReadingNet模型，前端采用Conv3D+ResNet34结构用于时空特征提取，后端分别采用Conv1D结构和Bi-LSTM结构用于分类预测，并引入Self-Attention、CTCLoss对Bi-LSTM后端进行改进。最终在新网银行唇语识别数据集上进行实验，结果表明，SinoLipReadingNet模型在识别准确率上明显优于中科院D3D模型，多模型融合的预测准确率达到了77.64%，平均字错率为21.68%。

發(fā)表于：2022/12/20 下午3:53:00

融合轻量化与梯形结构的学生行为检测算法

融合轻量化与梯形结构的学生行为检测算法[其他][其他]

为了解决常见目标检测算法在课堂场景中难以有效应用的问题，提出了一种融合轻量化与梯形结构的学生行为检测算法。该算法基于YOLOv4架构，针对目标分类和分布空间的特点，提出一种新的“梯”形特征融合结构，并结合MobileNetv2思想，优化模型参数得到梯形-MobileDarknet19特征提取网络，既减少了网络的计算量，提高了工作效率，同时加强了目标特征的信息传输，提升了模型学习能力；在尺度检测阶段引入5层的DenseNet网络，增强网络对小目标的检测能力。实验结果表明，提出的YOLOv4-ST算法相比于原YOLOv4算法mAP提高了5.5%，相比于其他主流算法，在学生课堂行为检测任务中具有较好的实用性。

發(fā)表于：2022/12/20 下午3:47:00

服务型自主创新生态的价值及产业趋势研究

服务型自主创新生态的价值及产业趋势研究[其他][信创产业]

近年来中国自主软硬件生态发展迅速，然而自主技术体系依旧存在资源稀缺、技术服务获取难度大、成本高等痛点。为此，鹏城实验室提出了基于开源开放的模式发展服务型自主生态，搭建了鹏城生态开发者云平台，无偿为开发者提供一体化的自主软硬件技术栈和服务。介绍了鹏城生态开发者云平台过去三年的建设成果和服务情况。基于开发者云用户对计算资源的使用数据，计算了开发者云产生的综合经济效益。通过对开发者云用户行为数据的分析，找出了自主产业的三个发展趋势，为自主软硬件生态的发展研究提供了新视角、新思路和新方法。

發(fā)表于：2022/12/20 下午3:44:00

能源互联网安全态势体系建设研究

能源互联网安全态势体系建设研究[通信与网络][信息安全]

能源互联网是我国实现能源结构变革，提高能源的安全和绿色水平的关键。因此能源互联网的安全关系着能源互联网的稳定、安全运行。研究能源互联网安全态势感知体系，打造能源互联网安全态势综合监测平台，实现能源互联网安全态势监测分析以及内外网的安全风险监测；打造全球能源互联网安全加固与防护体系，并形成一系列的安全规范，从而实现能源互联网安全风险态势全面感知，安全威胁高效预警，提升能源互联网安全可控水平，全方位、多角度保证能源互联网安全，确保用户切身利益。

發(fā)表于：2022/12/20 下午3:39:00

面向设计制造的多集群高性能计算平台构建技术

面向设计制造的多集群高性能计算平台构建技术[模拟设计][工业自动化]

工业制造与工程研制对仿真分析计算需求的不断增加、仿真分析模型越来越大、计算精度要求越来越高、多学科迭代次数越来越多，对高性能计算能力要求也呈现几何级数的增长，这一切都对高性能计算资源提出了更高的要求。经过多年的建设，陆续建成了一批独立的高性能计算系统,该模式不利于资源的共享和高效利用。为此提出了一种基于多集群构建的高性能计算平台的设计方法。

發(fā)表于：2022/12/20 下午3:22:00