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熱場(chǎng)發(fā)射電子槍在電子束光刻機(jī)中的應(yīng)用研究[其他][其他]

介紹了電子槍的分類與特點(diǎn)，重點(diǎn)介紹了熱場(chǎng)發(fā)射電子槍的原理、結(jié)構(gòu)、特點(diǎn)及在電子束光刻機(jī)中的應(yīng)用。闡述了電子束光刻機(jī)束流與電子槍提取極電流之間關(guān)系，并分析了熱場(chǎng)發(fā)射電子槍各個(gè)參數(shù)對(duì)提取極電流的影響。研究了熱場(chǎng)發(fā)射電子槍的調(diào)校對(duì)電子束光刻工藝的影響，并通過實(shí)驗(yàn)得出束斑與束流的關(guān)系。最后通過調(diào)整電子槍參數(shù)，制備了不同的光刻圖形，滿足了不同的光刻工藝要求，驗(yàn)證了分析的結(jié)論。

發(fā)表于：4/2/2022 9:54:00 AM

基于FPGA的大功率壓電陶瓷數(shù)字驅(qū)動(dòng)電源設(shè)計(jì)[其他][其他]

目前疊堆型壓電陶瓷最高能夠產(chǎn)生70 kN的推力，且具有納米級(jí)的精密定位。為提高壓電陶瓷驅(qū)動(dòng)電源的輸出性能和精確度，提出了一種基于FPGA的大功率高精度壓電陶瓷數(shù)字驅(qū)動(dòng)電源的設(shè)計(jì)，具有100倍固定輸出增益。該驅(qū)動(dòng)電源以FPGA作為控制核心，采用半橋逆變的電路拓?fù)洌瑫r(shí)引入閉環(huán)控制調(diào)節(jié)輸出電壓。在等效電容為5 μF的壓電陶瓷負(fù)載下，該驅(qū)動(dòng)電源的輸入帶寬為10 Hz~800 Hz，輸出功率可達(dá)1 kW，電壓紋波小于30 mV，輸出精度高達(dá)99.3%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該驅(qū)動(dòng)電源可應(yīng)用于振動(dòng)臺(tái)、六足控制平臺(tái)等疊堆型壓電陶瓷應(yīng)用領(lǐng)域中，具有良好的驅(qū)動(dòng)性能。

發(fā)表于：4/2/2022 9:49:00 AM

面向水下目標(biāo)的雙目視覺測(cè)距方法[其他][其他]

針對(duì)水下機(jī)器人對(duì)于探測(cè)海洋具有的高靈敏度、低成本、易攜帶特點(diǎn)的要求，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)面向水下目標(biāo)的雙目視覺測(cè)距檢測(cè)方法。采用張正友標(biāo)定算法，通過使用9×9棋盤獲取水下雙目相機(jī)的內(nèi)外矩陣模型的參數(shù)，采用SGBM(Semi-Global Block Matching)立體匹配算法，增強(qiáng)了圖像的對(duì)比度，削弱了圖像色斑的影響，保證了算法的魯棒性，提升了匹配搜索速度。將視差圖通過矩陣運(yùn)算轉(zhuǎn)化成深度圖，并將其映射成可視化點(diǎn)云，構(gòu)建目標(biāo)物體的三維立體信息。

發(fā)表于：4/2/2022 9:44:00 AM

基于混合聚類與融合用戶興趣的協(xié)同過濾推薦算法[其他][其他]

發(fā)表于：4/2/2022 9:38:00 AM

WiFi-TSN低時(shí)延轉(zhuǎn)換架構(gòu)[其他][其他]

無線網(wǎng)絡(luò)與TSN(Time Sensitive Networking)的融合是目前工業(yè)界的關(guān)注點(diǎn)之一。傳統(tǒng)的基于應(yīng)用層軟件的網(wǎng)關(guān)存在CPU利用率高、處理延遲長(zhǎng)、性能差等缺點(diǎn)。因此提出了一種WiFi-TSN低時(shí)延轉(zhuǎn)換架構(gòu)，來實(shí)現(xiàn)WiFi網(wǎng)絡(luò)與TSN網(wǎng)絡(luò)的集成。該架構(gòu)采用Verilog語言實(shí)現(xiàn)，通過硬件來保證通信信道之間可預(yù)測(cè)的延遲，能夠在極短的時(shí)間內(nèi)完成協(xié)議轉(zhuǎn)換和協(xié)議數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)發(fā)。采用Vivado EDA工具來完成電路的設(shè)計(jì)，并進(jìn)行足量的仿真測(cè)試來評(píng)估電路的端到端延遲性能。

發(fā)表于：4/2/2022 9:33:00 AM

基于IEC 1158標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)場(chǎng)總線芯片設(shè)計(jì)[其他][其他]

介紹了一種符合IEC 1158標(biāo)準(zhǔn)物理層現(xiàn)場(chǎng)總線芯片架構(gòu)及其設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。芯片設(shè)計(jì)有曼徹斯特(Manchester)編解碼電路、循環(huán)冗余校驗(yàn)(Cyclic Redundancy Check，CRC)電路、載波偵測(cè)電路、極性糾正電路等功能電路。內(nèi)置高級(jí)可擴(kuò)展接口(Advanced eXtensible Interface，AXI)電路作為與外置處理器的數(shù)據(jù)傳輸總線。完成了此芯片的全部RTL代碼編寫工作，進(jìn)行了全面的時(shí)序仿真。并以ZYNQ-7015為硬件平臺(tái)，進(jìn)行了芯片功能測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明所設(shè)計(jì)的芯片達(dá)到了設(shè)計(jì)要求。

發(fā)表于：4/2/2022 9:29:00 AM

現(xiàn)場(chǎng)總線協(xié)議轉(zhuǎn)換硬件架構(gòu)設(shè)計(jì)[其他][其他]

針對(duì)目前多種現(xiàn)場(chǎng)總線協(xié)議共存的現(xiàn)象，在分析了CAN總線協(xié)議、MODBUS總線協(xié)議和HART總線協(xié)議的基礎(chǔ)上，提出了三種總線協(xié)議轉(zhuǎn)換的原理，包括總線地址轉(zhuǎn)換原理、總線協(xié)議幀轉(zhuǎn)換原理以及總線錯(cuò)誤通知轉(zhuǎn)換等，并在此協(xié)議轉(zhuǎn)換原理的基礎(chǔ)上，提出了現(xiàn)場(chǎng)總線協(xié)議轉(zhuǎn)換硬件架構(gòu)，以提升協(xié)議轉(zhuǎn)換的實(shí)時(shí)性。

發(fā)表于：4/2/2022 9:24:00 AM

HART調(diào)制解調(diào)芯片高速通信接口設(shè)計(jì)[其他][其他]

為適應(yīng)當(dāng)下工廠設(shè)備間，針對(duì)設(shè)備量以及傳輸數(shù)據(jù)量龐大問題，設(shè)計(jì)了一種新型的HART調(diào)制解調(diào)芯接口，通過AXI4總線接口代替?zhèn)鹘y(tǒng)的UART接口，加速HART調(diào)制解調(diào)芯片與CPU之間的通信速度。相比于URAT傳統(tǒng)接口按位傳輸，AXI4總線接口可并行傳輸32位8個(gè)字節(jié)，數(shù)據(jù)傳輸速度可達(dá)到納秒級(jí)別。通過AXI4總線模塊與CPU的互聯(lián)，實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)功能配置與數(shù)據(jù)的交互。HART調(diào)制解調(diào)芯片高速通信接口設(shè)計(jì)基于FPGA平臺(tái)進(jìn)行原型驗(yàn)證，結(jié)果表明，該架構(gòu)能有效識(shí)別HART通信協(xié)議，CPU與HART芯片數(shù)據(jù)交互達(dá)到納秒級(jí)別，調(diào)制解調(diào)正確率高達(dá)100%，滿足HART通信協(xié)議要求。

發(fā)表于：4/2/2022 9:20:00 AM

工業(yè)以太網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)與發(fā)展[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動(dòng)化]

隨著信息技術(shù)的發(fā)展，工業(yè)以太網(wǎng)覆蓋率日益提高，工業(yè)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通成為現(xiàn)代工廠向智能化、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的基礎(chǔ)。首先對(duì)我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展政策、工業(yè)網(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)現(xiàn)狀和工業(yè)以太網(wǎng)協(xié)議類型進(jìn)行闡述，分析了目前工業(yè)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的障礙。其次探索新技術(shù)推動(dòng)工業(yè)以太網(wǎng)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)的新方法。最后針對(duì)我國(guó)工業(yè)以太網(wǎng)和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展現(xiàn)狀，提出建設(shè)性意見，助力我國(guó)工業(yè)以太網(wǎng)的應(yīng)用和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展。

發(fā)表于：4/2/2022 9:14:00 AM

基于差量特征與AdaBoost的家用負(fù)荷識(shí)別方法研究[其他][其他]

針對(duì)家用負(fù)荷提出了一種使用智能電表進(jìn)行數(shù)據(jù)采集的非侵入式負(fù)荷在線識(shí)別方法。該方法使用智能電表計(jì)算出負(fù)荷的差量特征向量預(yù)先建立特征庫(kù)，訓(xùn)練以決策樹作為弱分類器的AdaBoost分類器模型，利用負(fù)荷投切時(shí)電表的告警信息中包含的特征向量進(jìn)行分類以實(shí)現(xiàn)負(fù)荷在線識(shí)別，實(shí)時(shí)性好且提高了單一決策樹模型的識(shí)別效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該方法的可行性，實(shí)現(xiàn)了負(fù)荷使用信息的獲取，具有較好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

發(fā)表于：3/16/2022 5:25:00 PM