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高可靠性电力电子
电力电子在各种 HiRel 领域得到广泛应用，包括航天、航空、汽车和其他相关领域。为了获得理想的 MTBF 和 MTTR，需要许多特殊的设计标准、关键的质量保证和广泛的测试。随着时间的推移，这些设计标准、质量标准和测试方法不断发展，如果正确实施，它们将在恶劣环境下实现长期可靠性。为了实现电力电子的高可靠性，本文提到并简要解释了推荐的方法和注意事项。空间应用需要一些额外的考虑因素，例如对总电离剂量 (TID)、单粒子效应 (SEE)、ELDRS、中子效应的辐射硬度；功能冗余；由于真空而通过传导和/或辐射散热；冲击和振动以及重量和体积限制。太空应用还需要数十年的无人值守长期可靠性以及通过遥控指令进行远程操作和通过遥测进行性能监控。MOSFET 和肖特基的抗辐射能力需要特殊的设计和制造技术，而电源管理 IC 则需要结合“设计抗辐射能力”和其他冗余考虑的技术。军事和商业航空领域对电力电子的可靠性提出了同样严格的限制，并基于人类安全做出了某些特殊考虑。本文讨论了所有这些方面，并概述了过去几十年来该主题的发展变化 1。介绍
数字询问器产品系列 - BAE 系统
特性 天线端口的峰值功率输出 - AN/UPX-37 和 AN/UPX-41(C)、AN/UPX-45(C)、AN/UPX-50(C) 双输出 63 dBm 单组合输出 66 dBm，不包括 AN/UPX-50(C) 可调节 -9 dB，步长为 1 dB 天线端口的峰值功率输出 - AN/UPX-42(C) 双输出 65 dBm 可调节 -6 dB 占空比 最大 2.0% 接收器中心频率 1090 ±0.5 兆赫 接收器带宽 -3 dB，8 兆赫标称 灵敏度 -84 dBm 最小（Mark XII） -90 dBm 最小（Mark XIIA） 在天线端口测量到 90% 的解码 提取器仪表范围 >300 海里 电源输入配置 115 或 230 VAC，<1100 VA， 440 赫兹 尺寸 14.75 英寸宽、10.56 英寸高、18 英寸深 重量 最大 85 磅 环境高度 工作 高达 12,000 英尺 非工作 高达 50,000 英尺 温度 工作 -28 摄氏度至 +65 摄氏度 非工作 -40 摄氏度至 +75 摄氏度 冲击 MIL-S-901D 轻型设备 盐雾 48 小时暴露 湿度 90% 相对 EMC MIL-STD-461D 性能参数 容量 每次扫描 1,000 个目标 100 个光束内目标 可靠性（海军掩蔽） 基本系统 >4,000 小时 AN/UPX-41(C)、42(C)、45(C) 和 50(C) >5,000 小时 AN/UPX-37 可维护性 <20 分钟 MTTR
与人类合作伙伴关系增强云本地电信：提高自动化，可伸缩性和安全性
引言人类专业知识和人工智能的融合正在彻底改变云本地和虚拟化的电信解决方案，到2026年，全球电信AI市场预计将达到167亿美元，从2021年起的复合年增长率为38.4％[1]。这种变革性的合作伙伴关系表现出了显着的结果，组织报告网络停机时间降低了47％，在实施网络管理的混合人类AI系统时，运营效率提高了35％。来自国际电信联盟（ITU）的最新研究表明，使用AI-增强人类运营的电信提供者平均达到了42％的事件响应时间，而与传统人类只有人类手术相比，伪造正警报的降低了56％[2]。这些混合系统的实施也导致了大量成本节省，主要电信提供商报告说，在部署的第一年内，平均降低了31％的运营费用。人类专业知识与AI功能之间的协同作用已被证明在网络优化方面特别有效，在该网络优化中，与人类运营商一起工作的AI算法平均提高了28％的网络吞吐量，而将延迟降低了45％。这项合作使电信提供商能够在过去五年中处理数据流量增加300％，而基础架构成本的比例增加。这种增强的安全姿势已经变得越来越关键，因为自2019年以来，网络攻击每年增长了89％。在安全行动领域中，人类AI合作伙伴关系表现出了非凡的结果，组织报告的威胁检测准确性提高了73％，而安全事件的平均分辨率（MTTR）降低了62％。
使用分布式的预测机学习模型
摘要：在云计算和大型分布式系统的时代，确保不间断的服务和操作可靠性至关重要。常规的容错技术通常采用反应性方法，仅在出现问题后解决问题。这可能导致性能恶化和停机时间。通过预测机器学习模型，这项研究为分布式系统提供了主动的容错方法，从而防止了大量故障。我们的研究重点是将最先进的机器学习算法与大量操作数据流的实时分析相结合，以预测系统中的异常和可能的故障。我们采用了有监督的学习算法，例如随机森林和梯度增强，以高精度预测故障。预测模型经过历史数据的培训，捕获了在系统故障之前的复杂模式和相关性。通过这种主动方法使早期缺陷检测成为可能，可以采取预防补救措施，减少停机时间并保留系统完整性。为了验证我们的方法，我们在模拟的分布式系统环境中设计并实施了一个故障预测框架，该框架反映了当代云体系结构。我们的实验表明，预测模型可以成功预测各种故障，从硬件失败到网络破坏，并在大量的交货时间内，为实施预防措施提供了关键的窗口。此外，我们评估了这些先发制人行动对整体系统性能的影响，突出了可靠性的提高和平均恢复时间（MTTR）的减少。我们还分析了在多种多样的动态分布环境中提出的解决方案的可伸缩性和适应性。通过与现有的监视和管理工具无缝集成，我们的框架可显着增强容错功能，而无需进行当前系统的大量重组。这项工作介绍了一种使用预测机学习模型在分布式系统中的可容忍度的主动方法。与传统的反应性方法响应失败后，这项工作集中在预测故障之前。