ULP无线电使用高级数字发射器和双模式零IF IQ以及ULP模式的单支相相接收器Archi-Tecture。新颖的收发器体系结构以0.8V标称电压供应,增压电池寿命实现超低功率消耗。前端由零-IF I/Q接收器和一个D级PA组成。系统时钟由32MHz晶体振荡器提供。分数-N ADPLL由数字控制振荡器(DCO),I/Q信号产生,相位量化器和数字转换器(DTC)组成。它具有广泛的自我校准,例如DCO银行选择和2点增益校准。在FPGA上实施了完整的数字基带(DBB)和微控制器测试系统,以允许使用标准测试设备(例如蓝牙CMW/CBT测试)进行全系统评估。
摘要:本文介绍了使用被动细胞平衡技术对锂电池组的系统建模和模拟。在MATLAB/SIMULINK环境中对57.6 V,27 AH的电池组进行了建模和模拟。每当串联连接细胞模块的电荷状态(SOC)的差异超过SOC的0.1%的阈值时,平衡算法就会触发。平衡算法还提供了分流电阻值的最佳值,该值是根据为平衡细胞和最小功率消耗所花费的时间选择的。获得了平衡时间和功耗与电阻值的图。将4Ω的分流电阻作为一组电阻的最佳值,因为其平衡时间为9636.9s,功率损耗为26.2462W是令人满意的。使用恒定充电恒电压(CC-CV)方法在充电阶段分析了电池组的性能,并在20A的恒定电流下放电。
首先将此仪表的输入连接到直流电源的输出端子。此时,屏幕应显示连接的电源的电压值,然后将此仪表的输出终端连接到用户的功耗负载设备,该设备开始显示电流和电源值。如果您想知道直流电源输出的最大电流值和功率值,请调整功率消耗负载,以使直流电源电源急剧下降,这是电源的最大负载极,此时,此表中显示的当前和电源值是此表中显示的当前和电源值,是DC电源的最大输出值。如果您想测试额定的名义电流和电源值以及直流电源的质量,请调整负载到DC电源的名义额定电流和电源值,以持续4-8小时。如果直流电源可以输出稳定的电压,并且电源模块温度正常,则DC电源被判断为合格的
摘要这项工作提出了RX前端结构,该结构用于25 GB/S高速链路的通道均衡。此设计包括两个部分,即线性均衡器和决策反馈均衡器。线性均衡器由可变增益放大器,连续时间线性均衡器和输出缓冲液组成,后者在Nyquist频率周围提供19 dB峰值增益。在缓冲区后将带有投机性水龙头的半率决策反馈均衡器被级联,以消除残留的符号间干扰。电路布局在65 nm CMOS中设计的0.005 mm 2面积,其功率消耗为96 MW,低于1.2 V电源。设计用于均衡FR-4背板通道,其中插入损失在12.5 GHz时达到35 dB。结果表明,接收器信号的电压率和时间边距分别达到10 -12的BER。关键词:RX前端,线性均衡器,决策反馈均衡器,背板渠道,插入损失,BER分类:集成电路
光子整合电路是多模式光谱感觉系统的微型化解决方案。多模式光谱感官数据很复杂,具有较大的冗余性数据量,因此需要与高通信功率消耗相关的高通信带宽才能传输感官数据。为了规避这种高通信成本,光子传感器和处理器被带入亲密关系,并使用集成的硅光子卷积处理器提出了光子多模式内传感器计算系统。微区谐振器横梁阵列用作使用5位精度实现卷积操作的光子处理器,并通过图像边缘检测任务验证。证明了多模式光谱感觉数据的原位处理,进一步将处理器与光子光谱传感器整合在一起,从而实现了不同温度下不同类型和浓度的蛋白质种类的分类。在45个不同类别中,分类精度为97.58%。多模式内传感器计算系统展示了整合光子处理器和光子传感器以增强边缘光子设备的数据处理能力的可行性。
本文提出了Saber的设计空间探索,这是NIST抗量子的公钥加密标准化工作中的决赛入围者之一。我们的设计空间探索目标是一个65nm的ASIC平台,并评估了6种不同的体系结构。我们的探索是通过设置从FPGA移植的基线雅的启动的。为了提高时钟频率(我们探索的主要目标),我们采用了几种优化:(i)以“智能合成”方式使用编译的记忆,(ii)管道上的和(iii)在Saber构建块之间共享逻辑。最优化的体系结构利用四个寄存器文件,达到了1次的显着时钟频率,而仅需要0.314𝑚𝑚2的面积。此外,为此体系结构进行了物理综合,并提出了磁带的布局。高频体系结构的估计动态功率消耗约为184MW,对于封装或拆卸操作而言,高频架构的估计动力消耗约为184MW。这些结果强烈表明我们优化的Acererator架构非常适合高速加密应用。
信托标记在移动机器人中是必不可少的,包括其姿势校准,上下文感知和导航。然而,现有的基准标记仅依赖于基于视觉的感知,而这种看法遭受了遮挡,能量开销和隐私泄漏等限制。我们提出了北极星,这是第一个基于新颖的,全堆栈的磁性传感的无视力标记系统。北极星即使在NLOS方案中也可以实现可靠,准确的姿势估计和上下文感知。其核心设计包括:(1)一种新型的数字调制方案,磁取向迁移键合(MOSK),可以编码关键信息,例如航路点和使用Passive Magnets的坐标; (2)一个强大而轻巧的磁传感框架,用于解码和定位磁性标签。我们的设计还为北极星提供了三个关键特征:足够的编码容量,可靠的检测准确性和低能消耗。我们已经建立了一个北极星的端到端系统,并在现实世界中进行了广泛的测试。测试结果表明北极星以达到高达0.58 mm和1°的姿势估计,功率消耗仅为25.08 mW。
基于Hybrid Inas Josephson连接(JJS)的超导电路在快速和超低功率消耗固态量子电子设备和探索新型物理现象的设计中起着主角的作用。常规上,使用INA制成的3D基材,2D量子井(QW)和1D纳米线(NWS)用于与混合JJS创建超导电路。每个平台都有其优点和缺点。在这里,提议将Inas-ins-on-insun-unsulator(Inasoi)作为开发超导电子产品的开创性平台。具有不同电子密度的半导体INA的表层呈现到Inalas变质的bu效中,有效地用作低温绝缘子,以将相邻的设备电气解除。JJ是使用Al作为超导体和具有不同电子密度的INA的。的开关电流密度为7.3μm-m-1,临界电压为50至80μV,临界温度与所使用的超导体的临界温度相当。对于所有JJS,开关电流都遵循带有平面外磁场的Fraunhofer样图案。这些成就使使用Inasoi可以使用高临界电流密度和出色的门控性能设计和制造表面暴露的Josephson场效果。
图片列表(续) 图 页 2.9 回路 2 中冷冻水的三个小时正常运行监测时间 – (a) 压力和温度,以及 (b) 离心泵流量和速度 ............................................................................................................................. 29 2.10 暖通空调建筑房间(回路 1)三个小时的正常运行时间 – 热负荷和温度 ............................................................................................................. 30 3.1 制冷机组(组件、传感器)和数字孪生的相互作用以估计性能 ............................................................................................. 34 3.2 制冷机组预防性维护策略中主要组件的监测 ............................................................................................................. 35 3.3 可以使用多种方法进行预测和诊断,包括无模型、基于模型、统计分析和连接到工厂控制系统时的机器学习 ................ ...制冷机装置模型由四个回路组成,回路 1、2 和 3 中的电动机运行采用 PI 控制 ............................................................................................................. 42 3.6 案例 1 – 摩擦误差测试的泵速(a)标称值,和(b)电机和泵联轴器中产生摩擦的情况 ............................................................................................................. 44 3.7 案例 2 – 管道堵塞时的冷冻水流量(a)标称值,和(b)蝶阀开度减小条件 ............................................................................................................. 45 3.8 案例 3 – 泵的机械功率消耗(a)标称值,和(b)效率降低条件 ............................................................................................................. 46
摘要:考虑改进配备电池的混合太阳能-风能系统的实施原理,该系统用于本地对象的自用,并控制从电网消耗的电力。目的是增加可再生能源的能源使用程度,同时限制电池的放电程度,同时考虑到负载计划和能源发电相对于计算(预测)值的偏差。当电力消耗减少且能源使用程度增加时,可以补偿负载计划和可再生能源发电相对于计算(预测)值的偏差。通过根据给定时间离散性的充电状态偏差校正有功功率消耗,可实现电池充电状态计划与计算计划的一致性。通过考虑随着能源使用程度的增加而测量的负载功率值,改进了控制算法。此外,使用校正可以将电池的放电深度限制在可接受的值。开发了 24 小时能源过程数学模型,其中考虑了估算充电状态的误差。使用可再生能源发电档案数据进行建模的结果证实了所提出的解决方案是有效的。对于 2 月份平均月发电量的应用,修正可将电力消耗减少 16-21%,并将三种电价的支付成本减少 24-27%。