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2025年 第38卷 第2期 刊出日期：2025-02-15

  

基于移相策略的无变压器半桥锂电池均衡器

周斌, 阚加荣, 陈鹤鸣, 陈威威, 李炎, 徐苏东

2025, 38(2):  1-9.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2025.02.001

摘要 ( 174 )   HTML ( 38 )   PDF (4454KB) ( 158 )  

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针对锂电池单体间存在不一致性以及传统半桥均衡器多绕组变压器制作难度大、成本高等问题,文中提出了一种无变压器半桥锂电池均衡器,并分析了该均衡器在高频状态下影响电池单体间能量流动的关键因素。均衡器采用移相控制、最短均衡路径以及并行均衡模式,可以快速实现多个电池单体间同时均衡,因此其均衡速度快、均衡效率高且不受串联电池单体数量的影响,具有控制简单、均衡效率高、灵活性高以及开关器件少等优点。根据电池充放电动态模型推导出电池单体间能量均衡计算式,通过搭建仿真模型和实验样机对其进行验证。仿真和实验结果表明,基于移相策略的无变压器半桥锂电池均衡器能够快速实现电池单体间电压均衡。

基于改进EK算法的FPGA内部互联自动化测试方法

傅僈喃, 陈苏婷, 解维坤, 林晓会

2025, 38(2):  10-16.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2025.02.002

摘要 ( 114 )   HTML ( 29 )   PDF (2526KB) ( 99 )  

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在现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)互联资源(Interconnect Resource, IR)测试中,现存测试方法存在测试向量配置次数多、测试复杂度高且测试效率低等问题。为减少配置次数和提高测试效率,文中提出一种基于改进EK(Edmonds-Karp)算法的FPGA内部互联自动化测试方法。该方法将EK算法中寻找从源点s到终点t最短路径的增广路径改为寻找s到t最长路径的增广路径,以此减少配置次数。根据FPGA内部底层互联资源结构建立模型,将改进EK算法应用到Kintex-7系列FPGA中进行自动化布线路径搜索,并将布线路径配置进FPGA进行仿真实验。实验结果表明,相较于现存测试方法,所提方法在不减小故障覆盖率的同时能够以较少的配置次数检测出FPGA内互联资源的开路故障、短路故障和固定型故障。

基于Abaqus的电辅助压力连接数值模拟

李永芳, 杨亚莉

2025, 38(2):  17-22.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2025.02.003

摘要 ( 90 )   HTML ( 9 )   PDF (2896KB) ( 60 )  

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文中基于能量守恒原理并考虑热传递影响,建立了板材搭接连接的电辅助压力连接(Electrically Assisted Pressure Joining,EAPJ)的传热通用理论模型。以Grade 1钛合金轧制板为研究对象,依据EAPJ实际实验搭建过程,利用Abaqus有限元软件对钛合金板EAPJ过程电场、温度场和残余应力场进行仿真和分析。实验结果表明,当施加电流时,工件接头温度迅速上升到峰值,然后维持在峰值温度附近直至停止通电。经过20 s的自然冷却后接头温度趋于室温,其残余应力集中在接头附近,约为110 MPa。通过EAPJ过程接头中心点位置的热循环曲线的实验和仿真数据对比发现,数值模拟结果与实验结果吻合良好,验证了该数值模拟方法的准确性,为EAPJ机理研究和实际生产工艺提供了理论依据。

基于深度学习的复杂模拟电路故障识别

黄泽华, 毕贵红, 张梓睿

2025, 38(2):  23-34.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2025.02.004

摘要 ( 136 )   HTML ( 15 )   PDF (8538KB) ( 94 )  

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复杂的模拟电路故障传递关系复杂,故障类型与故障特征之间存在复杂的非线性关系,导致特征提取困难和故障识别困难。针对该问题,文中提出了一种两测点、自适应噪声完备集合经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN)-多尺度伪彩色图像-AlexNet网络结合的模拟电路故障诊断方法。将复杂模拟电路两测点输出信号前后相接构造新的组合故障样本,两测点组合故障样本数据提高了表征复杂模拟电路整体故障状态的能力。将组合的故障样本信号进行多尺度分解,并将多尺度数据矩阵映射为二维伪彩色图,形成信息丰富、特征明显的多尺度故障伪彩色图像。利用深度学习模型AlexNet优异的图像特征挖掘和学习能力,将不同故障类型的多尺度伪彩色图像输入AlexNet中进行模型迁移训练学习并完成故障识别。通过对简单电路和复杂电路的单双故障及混合故障识别的比较分析,证明了所提模拟电路故障诊断方法对复杂模拟电路的不同故障类型能达到更高的识别准确率。

基于条件先验Swin Transformer的人脸图像超分辨重建

郑方亮, 王延年, 廉继红, 阮佩

2025, 38(2):  35-41.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2025.02.005

摘要 ( 99 )   HTML ( 6 )   PDF (2824KB) ( 68 )  

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针对现有基于Swin Transformer图像超分辨模型未对人脸图像进行预处理导致最终超分辨结果不佳的问题,文中提出了基于条件先验Swin Transformer的人脸图像超分辨重建方法。该方法利用人脸解析图融合Swin Transformer模型对人脸图像进行预处理,使用条件先验对人脸超分问题进行优化,采用人脸解析图Parsing Map进行约束从而得到更有价值的先验信息。在深层特征提取阶段,将通道空间注意力机制融合Swin Transformer模块对特征组调整进行速度与精度的平衡。实验结果表明,所提方法在测试集上的峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)为32.21 dB,相较于现有模型具有一定提升。实验证明改进模型更适用于人脸,所生成结果更清晰、更真实,能够还原出更多人脸图像纹理细节。

一种基于用电标识的新型用电量计量系统

陶学攀, 王涛, 李文杰, 张兵

2025, 38(2):  42-52.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2025.02.006

摘要 ( 67 )   HTML ( 11 )   PDF (5019KB) ( 57 )  

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详细的用户用电信息是推进节能减排、实施能源优化的关键。针对在获取精确的用电信息过程中存在的电力线干扰问题,文中提出了一种基于用电标识的新型用电量计量系统。该计量系统由用电标识端与采集计量端两部分组成。用电标识端通过ASK(Amplitude Shift Keying)数字调制为各用电器的用电信息进行独立编码,经电容耦合至电力线。采集计量端通过电力线载波通信对独立编码信息进行采集,并分析处理从而实现用电量计量。通过Multisim与MATLAB仿真软件对所提计量方案进行仿真验证,根据用电器特性可独立编码用电信息,采集计量端通过对独立编码数据分析处理可还原用电器的用电特性波形,实现较好的抗干扰性。

基于信任关系的非线性表征潜在因子模型

潘天艺, 宋燕

2025, 38(2):  53-61.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2025.02.007

摘要 ( 65 )   HTML ( 7 )   PDF (3486KB) ( 53 )  

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针对高维稀疏无向网络挖掘实体间潜在关联信息的表征能力较弱和计算效率较低的问题,文中在社交推荐模型框架下提出了一种基于信任关系的非负非线性表征潜在因子模型。该模型通过非线性映射塑造潜在矩阵的特征空间,既保证了目标矩阵的非负性,又提高了模型的表征能力。通过在模型训练的目标函数中引入图拉普拉斯正则化项保证了信任关系映射前后的结构一致性。基于6个公开数据集的对比实验结果表明,所提模型较其他模型具有明显的优越性。

基于脑电信号和周围生理信号的多模态融合情感识别

马壮, 甘开宇, 尹钟

2025, 38(2):  62-69.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2025.02.008

摘要 ( 143 )   HTML ( 6 )   PDF (2024KB) ( 114 )  

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基于脑电信号(Electroencephalogram,EEG)和周围生理信号解码人类内部情绪状态是情感计算领域的关键,但使用脑电信号或周围生理信号模态的机器学习模型性能可能受到限制。文中基于单模态方法提出了一种多模态融合策略,对每个脑电信号片段提取了微分熵特征、统计特征和复杂度特征,并对这些特征与周围生理信号特征进行了适当整合。文中方法融合了DEAP(Database for Emotion Analysis using Physiological Signals)数据集中记录的多个模态特征。在效价方面,单一脑电特征的实验精度为49.21%,两类特征融合分别取得了56.39%、55.24%和56.98%的分类精度,3类模态融合的实验精度为56.98%。在唤醒方面,单一脑电特征的实验精度为49.34%,两类特征融合分别取得了54.53%、54.53%和59.39%的分类精度,3类特征融合的实验精度为55.48%。实验结果表明,脑电信号特征和外周围生理信号特征融合后的多模态特征分类精度最高,相比于单一的脑电信号特征分类精度分别提升了7.77%和10.05%。

基于优化BPNN的FPGA内嵌高速接口总抖动预测方法

叶翔宇, 林晓会, 丁江乔, 解维坤

2025, 38(2):  70-77.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2025.02.009

摘要 ( 64 )   HTML ( 3 )   PDF (2858KB) ( 45 )  

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针对ATE(Automated Test Equipment)无法直接测试出FPGA(Field-Programmable Gate Array)内嵌高速接口总抖动的问题,文中提出了一种基于优化BPNN(Back Propagation Neural Network)对高速接口进行总抖动预测的方法。利用GA(Genetic Algorithm)较强的全局搜索能力优化BPNN的初始权重和寻参过程,组成了GA_BP神经网络,提高了预测总抖动的准确率。利用MATLAB软件建立GA_BP总抖动预测模型,对筛选后的抖动数据进行预测优化。实验结果表明,与未优化的BP神经网络和传统Elman神经网络预测模型相比,GA_BP预测模型的均方误差分别下降了75.5%、88.0%,迭代次数分别减少了68.0%、59.8%,说明GA_BP模型预测准确率和迭代效率更高,可被应用于ATE中进行总抖动量产测试。

RFID系统的安全性和隐私保护方法

史志才

2025, 38(2):  78-83.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2025.02.010

摘要 ( 63 )   HTML ( 3 )   PDF (748KB) ( 48 )  

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RFID(Radio Frequency IDentification)系统射频标签结构简单,且与阅读器间采用无线方式传输数据,易产生隐私泄露和受到安全攻击。针对该问题,文中提出通过双向轻权认证协议来保护RFID系统的安全性和隐私。该协议通过随机化标签的秘密信息再哈希的方法生成会话消息,标签与阅读器间采用二次相互认证,提升了协议的安全性。该协议通过哈希运算确保认证过程中会话信息的保密传输和完整性,通过对标签端每次发出会话消息的随机化确保了消息的新鲜性,系统秘密信息的更新确保协议满足前向安全性。RFID认证协议不仅能抵抗窃听、追踪、重放、去同步化等攻击,还能满足RFID系统的安全性和隐私保护需要。

隔离驱动芯片高速编解码电路设计

熊张良, 陈苏婷, 宣志斌, 赵庭晨, 刘甲俊, 傅僈喃

2025, 38(2):  84-92.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2025.02.011

摘要 ( 57 )   HTML ( 2 )   PDF (2536KB) ( 39 )  

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文中利用层叠式微型片上变压器的隔离传输方式设计了一种应用于隔离驱动电路的数字隔离器编解码方案。针对现有隔离器主流编解码方案中射频调制功耗过高和脉冲调制速率限制及可靠性问题,文中采用单双脉冲编解码技术降低功耗并优化编解码方式。相较于传统单双脉冲解码方式,将解码电路中采样脉冲信号改为边沿触发信号可提高可靠性,信号传输速率提升近两倍,降低了延时时间,并可结合刷新计时电路和看门狗电路实现数字隔离器的可靠传输。实验结果表明,在新设计下,数字信号可实现DC~90 Mbit·s^-1的隔离传输,编解码整体静态功耗为0.574 mA,动态功耗为0.257 mA·(Mbit·s^-1)^-1,延时时间小于18 ns,脉宽失真小于2 ns。

基于WLS-AUKF混合算法的主动配电网联合状态估计

满延露, 刘敏

2025, 38(2):  93-102.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2025.02.012

摘要 ( 84 )   HTML ( 7 )   PDF (1703KB) ( 64 )  

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响应负载和分布式能源的随机性和波动性、相量测量单元(Phasor Measurement Unit, PMU)配置的经济性需求对配电网状态估计提出了更高要求。文中提出了考虑PMU配置优化的加权最小二乘法(Weighted Least Squares,WLS)-自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Untraced Kalman Filtering,AUKF)的主动配电网联合状态估计。通过改进粒子群优化算法(Metropolis-Hastings Crossover Particle Swarm Optimization,MHCPSO)实现PMU优化配置,再结合WLS和AUKF提出联合状态估计。联合方式是WLS为AUKF馈送稳健的量测数据,AUKF为WLS提供先验预测值并补充量测冗余。仿真结果表明,在相同PMU数量下,MHCPSO算法比遗传粒子群算法(Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization,GAPSO)估计精度更高。在相同状态估计误差情况下,MHCPSO算法配置的PMU数量比GAPSO算法可最多减少4个。在光伏(Photovoltaic,PV)/电动汽车(Electric Vehicles,EV)并网无序充放电和某一时刻负荷突变情况下,WLS-AUKF算法均体现出了比UKF(Untraced Kalman Filtering)算法更好的估计性能。在PMU配置优化、PV/VE并网以及负荷突变3个场景中体现出了WLS-AUKF状态估计的高精度、经济性、抗差性和稳健性。