检索结果-内蒙古大学图书馆

测控技术 2013年第12期32卷 143-146页

作者：宋伟陈太洪邢绍邦杨银忠江苏理工学院电气信息工程学院江苏常州213001

针对12V16AH容量的镍氢电池充电需求,设计了一款数字式智能充电器。该充电器电源电路采用反激式拓扑结构,控制电路通过对电池电压、充电电流和电池温度的监测以动态调整PWM波占空比,从而实现电池充电过程的数字化和优化管理。介绍了硬... 详细信息

针对12V16AH容量的镍氢电池充电需求,设计了一款数字式智能充电器。该充电器电源电路采用反激式拓扑结构,控制电路通过对电池电压、充电电流和电池温度的监测以动态调整PWM波占空比,从而实现电池充电过程的数字化和优化管理。介绍了硬件电路的原理,并详细分析了RCD箝位电路和变压器的设计,介绍了充电器的软件流程。实验结果表明,该系统能实现电池充电过程的优化控制管理,具有充电快速、可靠、体积小等优点,可广泛适用于不同类型电池的充电。

关键词：镍氢电池 RCD箝位变压器

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蛋白质分子机器结构的特性分析及去折叠研究

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数据采集与处理 2022年第5期37卷 1126-1133页

作者：张莉莉蒋益锋谢良旭孔韧常珊江苏理工学院电气信息工程学院生物信息与医药工程研究所常州213001

分子机器是指由分子尺度的物质构成且能行使某种加工功能的机器,主要构件是蛋白质等生物分子。三维空间结构决定了蛋白质的相关特性和功能,理解蛋白质的氨基酸(残基)序列如何折叠成特定的三维空间结构,即蛋白质结构的折叠机制及其特性... 详细信息

分子机器是指由分子尺度的物质构成且能行使某种加工功能的机器,主要构件是蛋白质等生物分子。三维空间结构决定了蛋白质的相关特性和功能,理解蛋白质的氨基酸(残基)序列如何折叠成特定的三维空间结构,即蛋白质结构的折叠机制及其特性对于分子机器的研究具有重要意义。因此,使用一种快速简单的研究蛋白质结构折叠机制信息的模拟方法很有必要。本文主要基于蛋白质的自然状态拓扑,采用高斯网络模型研究了蛋白质GB1,分析了其结构特性及其结构的展开过程,与相关实验和分子动力学模拟数据吻合良好,表明该弹性网络模型适用于蛋白质结构的研究。

关键词：蛋白质弹性网络模型结构特性去折叠 GB1

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基于白光LED的可见光通信系统设计

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光通信技术 2014年第11期38卷 50-52页

作者：俞洋江苏理工学院电气信息工程学院江苏常州213001

基于白光LED提出一种可见光通信(Visible Light Communication,VLC)系统设计方案。详细给出了该方案的系统原理与组成、可见光通信发射机设计和可见光通信接收机设计,并给出了信号光/电转换、电信号调制/解调以及最终将传输的数据信息... 详细信息

基于白光LED提出一种可见光通信(Visible Light Communication,VLC)系统设计方案。详细给出了该方案的系统原理与组成、可见光通信发射机设计和可见光通信接收机设计,并给出了信号光/电转换、电信号调制/解调以及最终将传输的数据信息解调还原出来的详细过程。测试结果表明,该系统实现了可见光数据传输的功能,具有通信距离远、可靠性高及体积小等优点。

关键词：白光LED 可见光通信脉冲位置调制可见光发射机可见光接收机

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CAPRI第32～37轮竞赛中蛋白质复合物结构的预测和评估

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北京工业大学学报 2017年第12期43卷 1828-1836页

作者：张大为许晓双孔韧陆旭峰陆振宇常珊江苏理工学院电气信息工程学院生物信息与医药工程研究所江苏常州213001

为了探究蛋白质复合物的结构与相互作用,建立了蛋白质的分子对接方法,从2014年起参加蛋白质复合物结构预测竞赛的预测和打分竞赛.该方法首先采用结构模建方法预测单体蛋白质分子的结构,通过快速傅里叶变换进行全空间构象搜索.然后,优化... 详细信息

为了探究蛋白质复合物的结构与相互作用,建立了蛋白质的分子对接方法,从2014年起参加蛋白质复合物结构预测竞赛的预测和打分竞赛.该方法首先采用结构模建方法预测单体蛋白质分子的结构,通过快速傅里叶变换进行全空间构象搜索.然后,优化蛋白质复合物构象,并采用全原子统计势函数进行评价.总结第32~37轮CAPRI竞赛结果发现,该方法在T104、T105、T111和T118比赛中挑选出了L_(RMSD)小于2.0×10^(-10)m的近天然结构.通过对比其他国际优秀课题组的方法,分析预测和打分比赛中取得的成绩和不足之处,并为后续的研究提出了改进方案与建议.

关键词：蛋白质分子对接复合物结构预测打分函数

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二维旋转激励平移振荡器滑模控制设计

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南京理工大学学报 2014年第2期38卷 222-227页

作者：毕玉春高丙团包宇庆江苏理工学院电气信息工程学院江苏常州213001 东南大学电气工程学院江苏南京210096

旋转激励平移振荡器(TORA)由一维平移小车和安装在其上的转子组成,是非线性控制设计的基准系统之一。该文针对小车具有二维平移运动的TORA(2DTORA)系统,设计其滑模控制器。将系统动力学在平衡点附近线性化并转换为能控标准型,设计包含... 详细信息

旋转激励平移振荡器(TORA)由一维平移小车和安装在其上的转子组成,是非线性控制设计的基准系统之一。该文针对小车具有二维平移运动的TORA(2DTORA)系统,设计其滑模控制器。将系统动力学在平衡点附近线性化并转换为能控标准型,设计包含系统所有状态的线性滑模面,采用指数趋近率使系统趋近于滑模面,保证了系统各状态变量达到期望值;并基于极点配置的方法得到滑模面的各项系数。通过对系统在多个平衡点求线性化模型和计算滑模面,得到滑模面的T-S模糊模型,保证了系统在各平衡点都能实现稳定控制。仿真实验验证了控制方法的可行性和有效性。

关键词：二维旋转激励平移振荡器滑模控制极点配置

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基于深度学习的癫痫脑电信号分类

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数据采集与处理 2022年第4期37卷 787-797页

作者：徐晴葛成蔡标陆翼常珊江苏理工学院电气信息工程学院生物信息与医药工程研究所常州213001

有效地分析处理癫痫脑电信号并对其准确分类可以进一步完善癫痫检测问题。因此,各种深度学习方法逐渐应用到该问题中,如使用BiLSTM模型对癫痫脑电的一维时间序列数据进行处理。为进一步提高癫痫脑电分类的准确率,本文将癫痫脑电的一维... 详细信息

有效地分析处理癫痫脑电信号并对其准确分类可以进一步完善癫痫检测问题。因此,各种深度学习方法逐渐应用到该问题中,如使用BiLSTM模型对癫痫脑电的一维时间序列数据进行处理。为进一步提高癫痫脑电分类的准确率,本文将癫痫脑电的一维时间序列数据转换为二维图像,使用EfficientNetV2模型来实现癫痫检测的二分类。同时,引入梯度加权类激活映射(Gradient⁃weighted class activation mapping,Grad⁃CAM)对二维图像分类进行可视化分析。对德国伯恩大学脑电癫痫脑电信号数据集的预处理版本进行分类实验,EfficientNetV2模型的准确率达到了98.69%,优于BiLSTM模型。结果表明,EfficientNetV2模型可以有效通过二维脑电图像实现癫痫脑电分类,而且分类准确率更高。

关键词：癫痫脑电信号 EfficientNetV2 BiLSTM 梯度加权类激活映射

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基于强跟踪DEKF算法的动力电池SOC估计模型

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电力电子技术 2019年第11期53卷 61-65页

作者：谈发明李秋烨赵俊杰王琪江苏理工学院信息中心江苏常州213001 江苏理工学院电气信息工程学院江苏常州213001

应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计动力电池荷电状态(SOC)时,会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题。这里提出一种基于强跟踪原理的双卡尔曼滤波(ST-DEKF)算法解决该问题。以电池复合等效模型为研究基础,利用双卡尔曼滤... 详细信息

应用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法估计动力电池荷电状态(SOC)时,会出现由于电池模型参数不准确而造成估计误差增大的问题。这里提出一种基于强跟踪原理的双卡尔曼滤波(ST-DEKF)算法解决该问题。以电池复合等效模型为研究基础,利用双卡尔曼滤波(DEKF)算法并行实时联合估计电池SOC和电池模型中的欧姆内阻参数,相互反馈,以提高电池模型的准确性,能够有效改善电池SOC估计精度。但在电池SOC初值设定存在偏差情况下,观测噪声方差不易确定,估计过程收敛速度慢,甚至会引起发散,因此,在算法初始阶段又引入了基于强跟踪原理的次优渐消因子对目标进行快速跟踪,弥补DEKF算法的不足。实验结果表明,基于ST-DEKF算法建立的电池SOC估计模型,具有很好的鲁棒性、跟踪速度和精度。

关键词：电池荷电状态双卡尔曼滤波次优渐消因子强跟踪

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心理资本视角下当代职校生心理健康教育新模式构建

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职教论坛 2014年第2期30卷 27-29页

作者：王志贤张纪霞钱铮江苏理工学院化学与环境工程学院学工办江苏理工学院化学与环境工程学院党委江苏理工学院电气信息工程学院

文章对心理资本的概念、心理资本视角下心理健康教育的内涵进行了详细阐述,并对当代职校生的心理特征进行了深入分析。以此为基础,在心理资本视角下,分别从心理健康教育的对象、目标、内容以及其组织机制等方面构建了当代职校生心理健... 详细信息

文章对心理资本的概念、心理资本视角下心理健康教育的内涵进行了详细阐述,并对当代职校生的心理特征进行了深入分析。以此为基础,在心理资本视角下,分别从心理健康教育的对象、目标、内容以及其组织机制等方面构建了当代职校生心理健康教育的新模式。

关键词：当代职校生心理资本心理健康教育

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一种结合自适应噪声完备经验模态分解和盲反卷积去除脑电中眼电伪迹的新方法

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数据采集与处理 2020年第4期35卷 720-729页

作者：吴全玉张文强潘玲佼陶为戈刘晓杰江苏理工学院电气信息工程学院生物信息与医药工程研究所常州213001

针对微弱的脑电(Electroencephalogram,EEG)信号在采集过程中夹杂着各种生理伪迹,特别易遭到眨眼和眼动产生的眼电(Electrooculography,EOG)伪迹干扰。本文提出在自适应噪声完备经验模态分解(Complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的基础上,构建盲反卷积(Blind deconvolution,BD)模型,实现EOG伪迹分离的方法。该方法首先运用CEEMDAN方法将含有伪迹的EEG信号分解成若干固有模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量,再以模态分量为观测信号送入EEG信号和EOG伪迹两个源信号构成的盲反卷积模型中,通过构建代价函数迭代实现EEG信号与EOG伪迹分离。为了验证新提出的算法,采用标准CHB⁃MIT头皮脑电数据库进行实验验证,EOG伪迹分离后的数据跟原始脑电数据作相关性分析,其相关系数是0.82。结果证实本文提出的方法保留有大多数原始EEG信号分量,同时对EOG伪迹的分离也具有良好的效果。

关键词：脑电信号眼电伪迹经验模态分解盲反卷积

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流形正则化框架下的极限学习机预测锂电池SOC方法

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实验室研究与探索 2019年第5期38卷 46-50页

作者：谈发明李秋烨赵俊杰王琪江苏理工学院信息中心江苏常州213001 江苏理工学院电气信息工程学院江苏常州213001

为提高锂电池荷电状态建模预测的精度及泛化能力,提出一种流行正则化框架下的极限学习机建模预测方法。首先,为了解决极限学习机建立预测模型存在过拟合泛化能力弱的问题,以流形假设为依据,在数据输入空间构建图拉普拉斯算子,在其框架... 详细信息

为提高锂电池荷电状态建模预测的精度及泛化能力,提出一种流行正则化框架下的极限学习机建模预测方法。首先,为了解决极限学习机建立预测模型存在过拟合泛化能力弱的问题,以流形假设为依据,在数据输入空间构建图拉普拉斯算子,在其框架内求解极限学习机隐层和输出层之间的权重,达到正则优化目的。其次,针对正则化参数难以选择的问题,提出将差分进化算法融入基于流形正则化框架的极限学习机中以优化其正则化参数。最后,利用采集到的锂电池数据进行了实验验证。结果表明:该方法建立的预测模型预测锂电池SOC精度高,泛化能力强,为锂电池SOC的预测建模提供一种新方法。

关键词：流形正则化荷电状态极限学习机差分进化

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