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基于SATA3.0的存儲系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)[模擬設(shè)計(jì)][數(shù)據(jù)中心]

針對遙測試驗(yàn)中，獲取的高分辨率、高幀頻的大容量圖像數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)存儲以及傳輸穩(wěn)定性問題，對存儲系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。該系統(tǒng)以Kintex 7系列FPGA為控制核心，將接收到的大容量圖像通過SATA3.0傳輸總線，存儲到固態(tài)硬盤中,并且優(yōu)化了鏈路狀態(tài)機(jī)，通過實(shí)時(shí)標(biāo)志監(jiān)測解決了傳輸中斷的問題。存儲完成后，通過千兆以太網(wǎng)將固態(tài)硬盤中的數(shù)據(jù)讀取到上位機(jī)進(jìn)行回放和分析。在常溫以及-40 ℃和+60 ℃條件下完成大量的讀寫測試，結(jié)果表明，優(yōu)化后的存儲系統(tǒng)可以完成高速率、長時(shí)間的穩(wěn)定存儲，在大容量存儲方面具有很好的參考價(jià)值。

發(fā)表于：1/25/2021 9:21:00 AM

電動汽車接入微網(wǎng)優(yōu)化調(diào)度模型建立及其算例[電源技術(shù)][汽車電子]

為了解決風(fēng)、光出力波動性和電動汽車接入電網(wǎng)無序充電問題，根據(jù)電動汽車用戶對激勵(lì)因素的敏感程度不同，建立電動汽車分類接入微網(wǎng)兩階段優(yōu)化調(diào)度模型，并開展算例分析。研究結(jié)果表明，與無序充電相比，電動汽車兩階段調(diào)度微網(wǎng)在負(fù)荷峰、谷時(shí)段的?琢值都明顯減小，儲能單元基本能滿足微網(wǎng)運(yùn)行需求，風(fēng)光利用率高達(dá)95.43%，聯(lián)絡(luò)線交換功率僅為24.2 kW，顯著減小微網(wǎng)風(fēng)光出力波動對大電網(wǎng)的影響。隨著III類電動汽車占比逐漸增加，風(fēng)光利用率明顯上升。算例分析證明所提出的兩階段優(yōu)化調(diào)度模型能有效降低微網(wǎng)外購電量，提高風(fēng)光利用率，改善微網(wǎng)功率波動對大電網(wǎng)的影響。

發(fā)表于：1/22/2021 9:05:00 AM

面向水質(zhì)監(jiān)測的無人巡檢器控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開發(fā)[測試測量][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對傳統(tǒng)水質(zhì)在線監(jiān)測系統(tǒng)成本高、低擴(kuò)展性等問題，設(shè)計(jì)了一種基于4G的無人巡檢器及控制系統(tǒng)，構(gòu)建以樹莓派為核心，集成視頻、水質(zhì)傳感器、超聲波傳感、GPS等多種信息采集器的邊緣計(jì)算網(wǎng)絡(luò)，設(shè)計(jì)了應(yīng)用通信協(xié)議，研發(fā)了控制系統(tǒng)軟件包括無人巡檢器端控制軟件、云服務(wù)器端控制軟件和手機(jī)端控制軟件。系統(tǒng)運(yùn)行結(jié)果表明，控制系統(tǒng)能完成一定水域面積下的多點(diǎn)水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)及地理位置的實(shí)時(shí)采集、傳送、存儲、查詢，利用遠(yuǎn)程視頻實(shí)時(shí)控制無人巡檢器的航行路線、水質(zhì)監(jiān)測點(diǎn)等，并支持多臺無人巡檢器在線作業(yè)，具有高擴(kuò)展性，可平順切換到5G網(wǎng)絡(luò)。

發(fā)表于：1/22/2021 8:51:00 AM

電弧爐電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)GFLC算法的研究[可編程邏輯][其他]

電弧爐電極調(diào)節(jié)器是一種復(fù)雜的非線性模型，控制不好會消耗大量的電能和時(shí)間。為了更加準(zhǔn)確快速地控制電極調(diào)節(jié)系統(tǒng)，提出了一種遺傳模糊邏輯控制器(GFLC)算法，采用一種新型的編碼方式來調(diào)整隸屬函數(shù)及邏輯規(guī)則，從而克服了非線性系統(tǒng)不好控的太多問題，減少了復(fù)雜系統(tǒng)之間引起的誤差影響。通過訓(xùn)練和驗(yàn)證，遺傳模糊邏輯控制器能夠?qū)崟r(shí)調(diào)節(jié)控制參數(shù)，與傳統(tǒng)PID控制方法比較，GFLC控制電極調(diào)節(jié)更加快速準(zhǔn)確。

發(fā)表于：1/21/2021 9:24:00 AM

工業(yè)控制系統(tǒng)安全防護(hù)體系研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

工業(yè)控制系統(tǒng)(簡稱工控系統(tǒng))廣泛應(yīng)用于水力、電力、石油、交通、軍工等各個(gè)行業(yè)，其安全性和穩(wěn)定性關(guān)系著國家關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)置的正常運(yùn)行。隨著工控行業(yè)數(shù)字化生產(chǎn)、智能制造的推進(jìn)，工控系統(tǒng)面臨著嚴(yán)重的安全威脅。通過分析典型的攻擊方式和現(xiàn)有防護(hù)措施的弱點(diǎn)，提出和設(shè)計(jì)一套縱深的工控系統(tǒng)安全防護(hù)體系，并從物理安全、數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)絡(luò)安全、主機(jī)與應(yīng)用安全、控制安全五個(gè)方面分別闡述其技術(shù)重點(diǎn)，在可信平臺的基礎(chǔ)之上構(gòu)建安全綜合防護(hù)平臺，形成了一套自適應(yīng)的、閉環(huán)的、可進(jìn)行自我防御與恢復(fù)的安全模型與機(jī)制，立體地維護(hù)了工控系統(tǒng)的安全，有利于工控系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

發(fā)表于：1/21/2021 9:18:00 AM

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能認(rèn)知頻譜預(yù)測技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

為了使通信用戶頻譜接入更為有效，增強(qiáng)在時(shí)域和空間域的頻譜利用靈活性，首先介紹采用最速下降法進(jìn)行學(xué)習(xí)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過程，并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頻譜預(yù)測算法進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。通過對一段時(shí)期內(nèi)的電磁頻譜狀態(tài)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練，調(diào)節(jié)參數(shù)使算法模型建立輸入數(shù)據(jù)與輸出結(jié)果之間的認(rèn)知關(guān)系，進(jìn)而改變BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法自身的結(jié)構(gòu)，優(yōu)化權(quán)值與閾值，最終使得頻譜預(yù)測數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性更接近于實(shí)際值，預(yù)測誤差變小。

發(fā)表于：1/20/2021 9:24:00 AM

一種智能RFID電子車牌的天線設(shè)計(jì)方案[其他][汽車電子]

在目前的RFID汽車管理的應(yīng)用中，其管理方案基本都是在前擋風(fēng)玻璃上粘貼一個(gè)RFID標(biāo)簽。然而隨著現(xiàn)在帶有加熱絲擋風(fēng)玻璃的普及，這種安裝方式已經(jīng)不能覆蓋所有車型，標(biāo)簽安裝在部分汽車上之后根本讀不到?；谶@種現(xiàn)狀，給出了一種新型的天線設(shè)計(jì)方案，依靠汽車車牌這一交管部門必管控的部件，研發(fā)一種不拆卸車牌即可安裝的新型RFID標(biāo)簽，可以解決標(biāo)簽因汽車差異化而導(dǎo)致的標(biāo)簽讀不到、讀距參差不齊的問題，極大地方便交管部門管理和監(jiān)督社會車輛。

發(fā)表于：1/20/2021 9:16:00 AM

基于UDS協(xié)議的整車VCU固件升級方案[其他][其他]

針對傳統(tǒng)VCU（Vehicle Control Unit）固件升級方法繁雜、協(xié)議不規(guī)范并且升級過程中硬件拆卸易損等問題，提出一種基于UDS（Unified Diagnostic Service）協(xié)議的整車VCU固件升級方案。結(jié)合測試樣車現(xiàn)有電子電氣架構(gòu)，參照ISO14229和ISO15765協(xié)議中的固件升級服務(wù)規(guī)范，實(shí)現(xiàn)了整車VCU固件升級功能。測試結(jié)果表明，該升級方案能夠準(zhǔn)確、穩(wěn)定地實(shí)現(xiàn)VCU的固件程序更新，極大方便了后期開發(fā)、測試和維護(hù)工作。

發(fā)表于：1/19/2021 7:55:00 PM

基于運(yùn)動想象的腦電信號特征提取研究[其他][其他]

基于運(yùn)動想象腦電信號的腦-機(jī)接口系統(tǒng)在醫(yī)療領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景，被應(yīng)用于運(yùn)動障礙人士的輔助控制以及腦卒的預(yù)后康復(fù)。由于運(yùn)動想象的腦電信號信噪比低、不平穩(wěn)以及差異性顯著，對腦電信號識別帶來負(fù)面影響。一個(gè)有效的特征提取算法能夠提高腦-機(jī)系統(tǒng)的腦電信號識別率。提出一種多通道的腦電信號特征提取方法，將數(shù)據(jù)矩陣分解為基矩陣與系數(shù)矩陣的乘積，以類間離散度做為性能判據(jù)對系數(shù)矩陣進(jìn)行特征提取，提取可分性更高、維數(shù)更少的特征。結(jié)合腦電信號識別領(lǐng)域常見的分類器在2008年BCI競賽數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證，證明所提方法是有效的。

發(fā)表于：1/19/2021 7:39:00 PM

基于MEC的5G虛擬專網(wǎng)在家電企業(yè)應(yīng)用研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][5G]

隨著國家提出新基建的要求，未來以數(shù)字基建為核心的“新基建”也為5G網(wǎng)絡(luò)及相關(guān)應(yīng)用的建設(shè)按下了“快進(jìn)鍵”，家電制造業(yè)具備工業(yè)制造80%的屬性，因此5G在家電制造領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。針對家電企業(yè)制造低時(shí)延生產(chǎn)場景要求，結(jié)合移動邊緣計(jì)算（Mobile Edge Computing，MEC）具備使計(jì)算/存儲等業(yè)務(wù)運(yùn)營靠近客戶能力的特點(diǎn)，組建5G虛擬專網(wǎng)，有效解決工業(yè)制造企業(yè)信息孤島，促進(jìn)運(yùn)營技術(shù)（OT）與信息技術(shù)（IT）相融合。利用5G結(jié)合移動邊緣計(jì)算，為某家電制造企業(yè)打造集終端、平臺、網(wǎng)絡(luò)、應(yīng)用一體化的端到端整體方案，解決高時(shí)延問題的同時(shí)，保證企業(yè)數(shù)據(jù)安全。

發(fā)表于：1/19/2021 7:33:00 PM