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关键词： 微带天线   阻抗匹配(电气)   互补金属氧化物半导体集成电路  

摘要： 为了解决小型化天线阻抗匹配时由于电感的精度不足导致阻抗匹配效果变差的问题,提出一种自动天线阻抗匹配的CMOS电路.首先,提出了一种新型阻抗匹配方法,该方法通过在天线的输入端与末端添加电容的方式来实现阻抗匹配.然后,通过将匹配的电容进行集成,提出一种片上自动阻抗匹配电路,通过功率检测电路和峰值检测电路来判断天线的输入功率的大小,通过电容扫描电路和程控电容来改变天线的输入阻抗.通过该电路,天线可以自动调节输入阻抗来匹配源端的输出阻抗,以获得最大的输入功率.该电路省去了使用网络分析仪调节阻抗匹配的步骤,从而可以降低测试环境的变化对阻抗匹配的影响,降低了射频功率放大器输出阻抗的设计要求,可以通过设计匹配电容的精度来改变阻抗匹配的精度.

关键词： OrCAD   PSpice   电路参数分析   电路仿真实验  

摘要： 电路参数分析是一种通用的参数扫描分析方法,可以与任何一种分析类型组合使用,对于研究元器件参数变化对电路性能的影响具有重要作用。通过研究运用PSpice软件对不同电路进行参数分析的过程,阐述了电路参数分析方法在电路仿真实验教学中的重要作用,并提出了线下测试与线上模拟仿真相结合的实验教学方法,为电路实验教学改革提供了一条切实可行的新途径。

关键词： HXN3B   机车   空气制动   继电器   处理   改进  

摘要： 介绍了HXN3B型内燃机车空气制动控制继电器电路控制原理,对调车作业过程中出现的不加载故障进行分析处理,总结出空气制动控制继电器电路的几点改进建议,对确保HXN3B型机车调车作业安全具有积极的促进作用。

关键词： 光学机械   量子光学   机械系统   边缘状态   超导电路   基础科学   测量技术研究   晶格  

摘要： 近日,瑞士洛桑联邦理工学院基础科学学院研究人员建造了第一个大型可配置的超导电路光学机械晶格,可克服量子光学机械系统的尺度挑战。该团队实现了光机械应变石墨烯晶格,并使用新的测量技术研究了非平凡的拓扑边缘状态。

关键词： 轨道电路   网络视频会议   评审意见   方案评审   评审要求   数字化  

摘要： 2022年11月8日,国铁集团科信部以网络视频会议方式组织召开了《车站数字化轨道电路关键技术研究》(K2021G016)方案评审会。与会专家听取了课题组关于研究报告和技术方案的汇报,经认真质询和讨论,形成评审意见如下。一、课题组提交的评审资料齐全、内容完整,符合评审要求。

关键词： 调相机   整流电路   阻容吸收回路   电阻灼烧  

摘要： 针对某调相机检修过程中发现的励磁系统可控硅整流电路阻容吸收回路电阻上部绝缘垫块被灼烧发黑变形的问题,通过仿真计算及实验验证,分析问题原因,从电阻回路设计、绝缘垫块选型选材等方面提出相应解决建议。

关键词： 齐次定理   叠加定理   电路  

摘要： 针对两类特定的电路分析问题,给出了基于齐次定理和叠加定理的两个推论。在单一激励线性电路中响应比例与对应激励比例相等。在多个激励的线性电路中,响应差值比例与对应激励差值比例相等。通过举例说明了推论在电路分析中的应用。在合适的条件下利用这两个推论,对电路的分析可达到事半功倍的效果。

关键词： 故障诊断   逆变电路   神经网络  

摘要： 文章针对UPS系统三相SPWM逆变电路的功率管的开路故障进行诊断研究。通过对UPS系统逆变电路输出线电压信号进行频谱分析提取故障特征向量,利用改进的BP神经网络算法实现故障模式识别。文中采用动量算法改进神经网络,加快了神经网络的收敛速度并提高了诊断精度。仿真测试结果表明,该诊断方法可实现对UPS系统三相SPWM逆变电路的故障诊断,同时可达到较高的精度。

关键词： 电压监测   多路电源   MC33161芯片  

摘要： 针对多路输出电源的自检要求,介绍了一种适用于多路电压的检测电路。介绍了通用电压监视器芯片MC33161的内部工作原理,给出了利用该芯片实现多路输出电压监测的硬件电路设计,通过工程实际验证,该设计具有电路简单,稳定可靠的特点,对其他类似设计有一定的借鉴意义。

关键词： 电池模型   参数辨识   最小二乘法   遗忘因子  

摘要： 对现有常用的锂离子电池模型进行分析,建立了便于工程应用的二阶RC网络等效电路模型,并在MATLAB中搭建相应电池模型,利用实测数据对电池模型参数进行离线辨识,对模型精度进行了验证。考虑到模型参数值在电池充放电过程中并不恒定,而是受到充放电倍率和电池荷电状态等因素影响不断变化,因此为提高模型精度,采用含遗忘因子的递推最小二乘方法进行模型参数的在线辨识,通过仿真分析对比不同遗忘因子的影响,确定了遗忘因子的最佳范围。实验结果表明,随着遗忘因子从1开始减小,模型的精度会先提高再减小。本模型比较合适的遗忘因子范围大致为0.90~0.95,最佳值应在0.94附近,此时模型的平均电压误差仅为0.00043 V,证明了本文辨识方法的正确性和高精度。