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World File Search System阻抗
移动电极阻抗光谱，以精确的电导率测量腐蚀性离子介质
对于此类高级应用，使用高精度的电导率测量单元，能够在广泛的电导率范围内进行测量并且对广泛的腐蚀性离子介质具有抵抗力是有益的。最常见的是，使用了两种类型的电导率传感器：基于电极的传感器和电感传感器。电极传感器适用于低电导率和中等电导率，电导率的精度在2×10-8至0.65 s cm -1的范围内±3％至5％。14，15在通用设备中，由于这些传感器的紧凑设计，尤其是针对更高的电导率，准确性降低了。此外，在反应性介质中，电极结垢可以改变细胞常数，并对测量精度产生负面影响。电感传导率传感器特别适用于苛刻的化学环境，因为只有惰性和耐热材料（例如PEEK和PTFE）与样品接触。但是，这些传感器缺乏电极型对应物的灵敏度，并且需要较大的样品体积。16后者在实验室应用中不利，例如，当空间有限或
通过阻抗测量值对Algan/GAN自切换二极管中陷阱状态的分析
在过去的几年中，基于Algan/GAN异质结构的设备因其物质特性而受到了极大的关注，包括宽带，高电子迁移率和二维电子气体（2DEG）的高密度，使其成为高功率和高频应用的最佳选择之一。然而，在散装或表面上存在几个不同性质的陷阱，阻碍了这些设备的性能，其行为的不良变化并限制了其可靠性[1]。捕获gan设备中的效果是显着的，这是两个有趣的原因。首先，它们可以通过捕获电子来耗尽2DEG，从而减少电流。第二，它们的缓慢性质会导致频率分散，从而限制了它们的动态性。最近，已经使用了多种技术来研究捕获机制的行为[2-4]，这是由阻抗测量组成的最流行方法之一，允许查找电荷陷阱的激活能（E A）。晶体管中的表面和散装陷阱通常与经典的小信号等效电路并行或串联为RC电路建模，从而捕获设备输出阻抗的频率分散体。为了确定陷阱的参数，必须以广泛的温度（首先进行）进行AC表征，因为陷阱机制的影响在降低温度时会增加，其次，因为人们可以观察到电荷释放的热激活。
从基于物理的锂离子电池模型中提取和解释电化学阻抗谱 (EIS)
本文实现了一种高效算法，用于从基于物理的电池模型（例如 P2D 模型）中提取电化学阻抗谱 (EIS)。该数学方法与 EIS 的实验方法不同。在实验中，电压（电流）在很宽的频率范围内受到谐波扰动，并测量相应电流（电压）的幅度和相移。该实验方法可以在仿真软件中实现，但计算成本很高。此处的方法是从完整物理模型中确定局部线性状态空间模型。作为状态空间模型基础的四个雅可比矩阵可以通过对物理模型进行数值微分而得出。然后使用计算效率高的矩阵操作技术从状态空间模型中提取 EIS。该算法可以在瞬态过程中的某一时刻评估完整的 EIS，而与电池是否处于静止状态无关。该方法还能够分离全电池阻抗以评估部分 EIS，例如仅评估电池阳极。尽管这种部分 EIS 很难通过实验测量，但部分 EIS 为解释全电池 EIS 提供了宝贵的见解。© 2024 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，只要正确引用原始作品。[DOI：10.1149/1945-7111/ad4399]
文章开发用于脑电图信号采集的低接触阻抗干电极
摘要：干脑电图（EEG）系统的设置时间很短，需要有限的皮肤准备。但是，它们倾向于需要强的电极到皮肤接触。在这项研究中，通过将聚酰亚胺柔性印刷电路板（FPCB）部分嵌入聚二甲基硅氧烷中，然后将它们施放在具有六个对称的腿或肿块的传感器模具中，从而制造具有低接触阻抗（<150kΩ）的干脑电图电极（<150kΩ）。银 - 氯化物糊用在必须触摸皮肤的每条腿或凹凸的尖端上。使用FPCB使制造的电极能够保持稳定的阻抗。制造了两种类型的干电极：皮肤的平盘电极，头发有限，多型电极用于常用和浓密的头发区域。阻抗测试。实验结果表明，制造的电极表现出65至120kΩ之间的阻抗值。用这些电极获得的脑波模式与使用常规湿电极获取的电极相当。基于ISO 10993-10：2010原始Col和基于ISO 10993-5：2009协议的细胞毒性测试，基于ISO 10993-10：2010原始Col的原发性皮肤刺激测试通过了主要的皮肤刺激测试。
电池阻抗光谱频谱通过机器学习的部分充电电压曲线预测
电化学阻抗光谱（EIS）是锂离子电池健康诊断状态的有效技术，预计通过电池充电曲线预测阻抗光谱频谱预测有望在车辆操作过程中实现电池阻抗测试。然而，充电曲线和阻抗光谱之间的机械关系尚不清楚，这阻碍了基于EIS的预测技术的发展和优化。在本文中，我们通过电池充电电压曲线预测了阻抗光谱，并根据电化学机械分析和机器学习优化了输入。探索了充电曲线，增量容量曲线和阻抗频谱之间的内部电化学关系，从而改善了该预测的物理解释性，并有助于定义机器学习模型输入的适当部分电压范围。基于序列到序列的预测，已经采用了不同的机器学习算法来对所提出的框架进行验证。此外，评估了具有不同部分电压范围的不同部分电压范围的预测，并评估了不同的训练数据比，以证明所提出的方法具有较高的概括和鲁棒性。实验结果表明，适当的部分电压范围具有很高的精度，并且会收敛到电化学分析的发现。通过对电池内电化学反应的冠状分析选择的适当部分电压范围的阻抗光谱的预测误差小于1.9 m o。由Elsevier B.V.和科学出版社出版。即使电压范围降低到3.65–3.75 V，大多数RMSE的预测仍然可靠。2023年科学出版社和达利安化学物理研究所，中国科学院。这是CC下的开放式访问文章（http：//creati- vecommons.org/licenses/4.0/）。
ssc-468 结构健康监测的开发...
基于阻抗的结构健康监测 (SHM) 利用粘合到结构上的压电换能器来深入了解被监测对象的物理健康状况。通过观察压电换能器的电阻抗，可以识别结构的变化。典型的阻抗 SHM 测量依赖于阻抗分析仪或其他复杂硬件。本报告中介绍的研究侧重于开发专门用于海军应用的阻抗硬件。在开发原型之前，先在代表性海军结构上验证阻抗 SHM 的功能。对焊接铝试样施加疲劳载荷，并使用阻抗法成功检测疲劳裂纹扩展。然后考虑将阻抗 SHM 原型的组件纳入硬件中，并在铝试样上进行验证。最后，基于阻抗集成电路设计初始原型。
使用连续脑实质阻抗离散度测量人类淋巴功能
附属机构：1 Applied Cognition Inc，加利福尼亚州雷德伍德城；2 华盛顿大学医学院放射学系，华盛顿州西雅图；3 VISN 20 西北精神疾病研究、教育和临床中心，VA 普吉特海湾医疗保健系统，华盛顿州西雅图；4 斯坦福大学医学院临床卓越研究中心，加利福尼亚州斯坦福；5 佛罗里达大学健康中心神经病学系，佛罗里达州盖恩斯维尔；6 VISN 20 西北精神疾病研究、教育和临床中心 (MIRECC)，VA 波特兰医疗保健系统，俄勒冈州波特兰；7 VA 波特兰医疗保健系统神经病学服务部，研究服务部，俄勒冈州波特兰；8 俄勒冈健康与科学大学俄勒冈阿尔茨海默病研究中心神经病学系，俄勒冈州波特兰；9 佛罗里达大学健康精准健康研究中心，临床和转化科学研究所，佛罗里达州盖恩斯维尔； 10 佛罗里达大学医学院健康结果与生物医学信息学，佛罗里达州盖恩斯维尔；11 华盛顿大学医学院精神病学和行为科学系，华盛顿州西雅图；12 华盛顿大学医学院神经病学系，华盛顿州西雅图；
在哈米尔顿港框架中对飞行最终效用的能量意识阻抗控制
摘要 - 这项工作解决了完全致命的空中自动驱动器的交互控制问题。，我们使用几何一致的可变刚度阻抗控制解决问题，以使用能源罐的概念进行安全扳手调节，其中建模和控制均在汉密尔顿港框架中进行。我们利用了地面操纵器的文献中以前的众所周知的结果，并将其扩展为新颖和挑战的空中物理相互作用，重点是准静态应用。提出的控制方法的能量意识确保了空中机器人在自由交界和接触式SCENARIOS中的稳定性，以及与未知环境的接触式损失的情况下的一定程度。此外，通过利用键图，我们演示了如何以图形方式进行闭环的被动性。我们提出的方法的有效性通过多个实验显示。我们还提供了一些有关如何将提出的框架扩展到通用动态空中物理相互作用的见解。
变刚度索驱动机械手阻抗控制的卷积动态跳跃规划算法
摘要：缆索驱动机械手具有手臂细长、运动灵活、刚度可控等特点，在捕获在轨卫星方面有着很大的应用前景，但由于缆索长度、关节角度和反作用力之间的耦合关系，难以实现缆索驱动机械手的有效运动规划和刚度控制。该算法还可以通过动态设置加加速度使加速度更加平滑，减小加速度冲击，保证缆驱动机械手的稳定运动。再次，通过采用基于位置的阻抗控制来补偿驱动缆的位置和速度，进一步优化缆驱动机械手的刚度。最后，开发并测试了变刚度缆驱动机械手样机，利用卷积动态加加速度规划算法规划出所需的速度曲线，进行了缆驱动机械手的速度控制实验，结果验证了该算法可以提高加速度的平滑度，从而使运动更加平滑，减小振动。此外，刚度控制实验验证了缆驱动机械手具有理想的变刚度能力。
基于EMG的可变阻抗控制，并保证协作机器人技术的无动度保证
I.机器人技术的演变以及物理人类机器人相互作用（PHRI）的最新进展倾向于朝着机器人机制和控制策略的面向人类方向设计。在此框架中，表征人类操作员的行为成为关注的中心，尤其是在人类机器人协作系统的情况下。即使在确定的环境中运行时，与人类操作员相比，完全自动化的机器人系统在精确，可重复性和负载能力方面表现出更高的性能，许多任务都需要在未预测的事件的情况下进行快速判断和适应的能力。在这种情况下，协作系统旨在结合机器人力量和精度，以及操作员的判断和灵活性。随着协作机器人的开发（称为Cobots），人类机器人的合作已成为在多个应用程序[1]或机器人辅助医疗干预（例如康复机器人）[2] [2] [2] [2]等多个应用领域中至关重要的研究主题。在协作场景中，以最佳方式处理物理接触的问题是一个关键问题。这通常可以通过控制机器人及其环境之间相互作用的合规性来获得，从而导致经典阻抗