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提出一种双耦合电感单开关二次型高增益变换器。在传统单开关二次型Boost变换器拓扑的基础上,在前级Boost电路单元引入耦合电感,输出端叠加以提升变换器的升压增益特性;同时,通过在后级Boost电路单元引入耦合电感,进一步减小开关管的电压应力。此外,采用无源无损吸收电路抑制了开关管两端的电压尖峰,从而可选取低导通电阻、低电压等级的MOSFET以降低开关管的导通损耗,提高了变换器的效率。文中详细分析了变换器的工作原理及工作特性,最后通过搭建一台200W、18V/200V的实验样机,验证了理论分析的正确性。 相似文献
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移动低占空比传感网邻居发现算法 总被引:1,自引:1,他引:1
低占空比技术极大地降低了传感网(即无线传感器网络)的能耗,延长了网络的生命周期,但却使邻居发现变得异常困难.尤其结合了节点移动性后,邻居发现问题将具有更大的挑战性.提出了一种基于Continuous TorusQuorum 的移动低占空比无线传感器网络的邻居发现算法,可以解决这种在对称和非对称场景下的邻居发现问题,并提出了适用于移动场景的邻居发现概率作为评估邻居发现算法的性能,项目还开发了用于测量移动场景下低占空比邻居发现算法性能的仿真平台.理论分析和仿真实验结果均表明:该算法无论在对称或者非对称场景下均取得了很好的能效、发现概率和发现延时性能,优于当前几种典型的异构邻居发现算法(比如Disco,U-Connect 等). 相似文献
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针对机场巴士运行过程影响因素复杂、难以预测运行时间的问题,建立了一种基于子空间辨识算法的机场巴士运行时间预测模型.首先根据运行过程中所产生的多源大数据,考虑不同时段的乘坐人数、发车间隔、道路拥挤度等因素,建立机场巴士运行过程状态空间模型;然后提取适合描述机场巴士运行过程的特征变量作为模型的输入输出,通过子空间辨识方法对模型进行求解;最后以首都机场巴士的一条实际运营路线作为案例进行仿真分析.计算结果表明,该模型预测平均绝对百分误差和均方误差分别为2.25%和4.77,表现均好于传统的BP神经网络预测模型和最小二乘法辨识模型,具有较好的预测精度,有一定的实际应用价值. 相似文献
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准确估计航班保障服务时间可以极大提高地面航班保障服务效率。采用主成分分析(PCA)方法降低变量间的相关性,考虑到BP神经网络的网络结构难以确定,且网络初始权重、阈值随机,提出改进的遗传算法来优化BP神经网络的结构,初始权重、阈值,建立自适应多层遗传算法(AMGA)的BP神经网络航班保障服务时间估计模型。为验证所提AMGA-BP算法的性能,以国内某枢纽机场航班保障服务时间作为研究对象,与传统的GA-BP、BP两种算法做对比实验,进行航班保障服务时间估计,实验结果表明,AMGA-BP算法比BP算法和GA-BP算法精确度更高。 相似文献
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设计了一种高速高精度恒流输出驱动电路.该电路通过消除反馈环路失配和增加输出阻抗的方式提高驱动电路输出电流的精度;同时通过减小功率晶体管过驱电压的方式加快输出电流的开启速度.该恒流输出驱动电路基于0.18μm BCD工艺设计,版图面积约为0.1 mm2.通过芯片测试,该恒流输出驱动电路的输出电流为60 mA时,负载电压在0.3~4.5 V范围内输出电流精度为±0.16%;输出电流为120 mA时,负载电压在0.55V~4.5V范围内输出电流精度为±0.12%.输出电流为120 mA时,输出电流开启时间为20 ns. 相似文献