美国国防部高速系统试验(HSST)项目技术进展研究

美国国防部高速系统试验(HSST)项目是迄今美国国防部唯一专门针对高速/高超声速试验科学技术开展的专项预研项目,对于高超声速试验基础设施建设及试验能力形成至关重要。本文简述了HSST项目的提出背景,总结了该项目的重点技术领域和重要技术进展情况。在该项目的支持下,美国已经掌握了一系列高超声速试验技术,研制成功了一些重要的高超声速试验设施,如高超声速气动热与推进清洁空气试验台(HAPCAT)、高空激光探测与测距大气传感系统(HALAS)、高保真度自动机载可重构跟踪系统(HAARTS)和“空中靶场”(SkyRange)等,这些能力为开展高超声速技术研究和型号研制奠定了坚实的基础。

FIFO芯片在高速系统中的应用

介绍了ＦＩＦＯ芯片的结构、性能，并给出了新型ＦＩＦＯ芯片在系统中的应用实例，充分显示了ＦＩＦＯ芯片在高速系统中作为数据缓存的实用功能。随着ＦＩＦＯ芯片在容量、宽度、速度方面的扩展，ＦＩＦＯ芯片的应用前景将会越来越广阔。

高速系统的接地策略与电源抗干扰研究

在高速系统的设计与实现中 ,各种分布参数的影响、地线排布、电源去耦等实际问题最为突出 ,也是造成系统设计失败的重要原因。

100 Gbit/s超高速系统的发展及展望

高清视频和高速数据业务的迅速发展对网络的带宽需求越来越高。一些领先的运营商已经开始规模建设单波道40Gbit/s的DWDM网络,还有运营商开始关注单波道100Gbit/s的超高速传送系统。目前全球有三个标准组织ITU-T、IEEE和OIF正在积极制定100Gbit/s的相关标准,并有了较详细的计划。未来100Gbit/s系统将首先在大容量核心路由器之间的互联,以及长途和地区间的传送网两个场景使用。但是100G从设备成熟度、标准以及运营管理维护等方面都需要不断完善,真正大规模商用还需几年。

LVDS技术及其在高速系统中的应用

介绍LVDS技术的基本工作原理、技术特点,并结合实际设计经验,重点对设计中的考虑因素等内容进行阐述,介绍其在雷达侦收、高速数传等领域的应用。最后给出LVDS在某宽带接收系统中的应用实例。

云南交投智慧高速系统运维管理服务平台建设

依托云南交投＂智慧高速＂建设项目,围绕＂智慧运维＂主题,建设以高速机电运维流程管理为重点的云南高速机电系统运维管理服务平台,实现对全路网设备的统一监控、集中管理,完善运维服务过程中关键节点、关键数据的采集和控制。

高速系统PCB设计中的几个关键问题

随着微电子技术的飞速发展,高速大规模集成电路的广泛应用,高速系统的设计也越来越受到重视,高速系统与低速系统的PCB设计有很大不同。本文从实际设计的角度介绍了高速系统中电源、接地、时钟电路、过孔等的设计和需要注意的问题。

National Instruments选择泰克高性能示波器开发高速系统

泰克公司日前宣布,领先的虚拟仪器厂商-National Instruments 已经购买泰克的高性能示波器和一系列配件。NI 选择了泰克的 TDS6604数字存储示波器(DSO)、TDSJIT3抖动分析软件、TDSUSB2 USB2.0一致性测试套件和其它软件选项。泰克的探头,也被列入了采购清单。NI

NI选择泰克高性能示波器开发高速系统

为高速数字系统生产测试和测量解决方案的领导厂商一泰克公司日前宣布。世界领先的虚拟仪器厂商一NI已经购买泰克的高性能示波器和一系列配件。

400 Gbit/s全光OFDM高速系统性能研究

AO-OFDM(全光正交频分复用)技术是利用光处理方式实现多载波和OIDFT(光离散傅里叶逆变换)/ODFT(光离散傅里叶变换),其优势在于能提高处理速率、降低能量消耗。文章结合AO-OFDM技术和单通道100Gbit/s DP-QPSK(双偏振四相相移键控)高阶调制技术,实现了谱效率达到2.7bit/s/Hz的400Gbit/s高速传输系统,在色散完全补偿情况下,实现了最大SEDP(谱效率-距离积重)为3 564km.bit/s/Hz的传输,并利用插入12.5%循环前缀的方式,使得系统色散容限达到70ps/nm。实验结果表明,采用AO-OFDM技术的系统具有优良的传输性能,可以作为下一代400Gbit/s高速传输系统实际应用的方案。

基于MLCCA的高速列车牵引系统故障诊断

随着高速列车牵引系统的复杂性和智能性的提高,牵引系统的故障诊断越来越重要,故提出了一种基于多层典型相关分析(multi-layer canonical correlation analysis,MLCCA)的故障诊断方法。该方法对数据进行非线性预测,达到提高牵引系统的故障检测性能的目的,并引入最小绝对值收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)中的惩罚项来提高预测精度。根据高速列车传感器数据的性质,对数据进行分组分析,设置2组不同的统计量比较算法的检测效果。采集牵引系统传感器故障时的数据进行仿真实验,并将所提方法与常用方法进行对比,实验结果验证了所提方法的优越性。

基于单相双旋转移相变压器的高速铁路系统负序补偿方法

针对高速铁路供电系统在高压电网引起的负序问题,该文参考旋转潮流控制器(RPFC)和静止无功补偿器(SVG)结构,提出一种基于单相双旋转移相变压器(S-DRPST)的新型负序补偿拓扑。首先,分析S-DRPST的工作原理并建立其稳态电压源模型。其次,在V/x牵引供电系统应用场景下,提出S-DRPST的负序电流补偿方法,即根据供电臂负载功率计算所需补偿电流表达式,进而得到两台S-DRPST输出电压幅值与相位,通过调节移相角大小实现电网侧电流的平衡。在此基础上,对单台S-DRPST移相角控制进行设计,补偿设备投入前利用柔性合环减小对牵引网的冲击,投入后采取移相角协调变速控制,使得移相角在接近设定值时降低转速,同时根据角度偏差协调转速控制,从而抑制输出电压振荡现象。最后,利用Matlab/Simulink软件搭建牵引供电系统进行仿真验证,在合环场景下将S-DRPST柔性投入牵引网,仅a相供电臂带负载的情况下,电压不平衡度从4.81%降低到了0.05%,在计及供电臂制动状态时不同工况的不平衡电压均被控制在0.1%以下,在牵引负载快速连续变化下S-DRPST能及时响应补偿负序电流,结果表明S-DRPST在高速铁路供电系统中具有良好的负序补偿效果。

棒材轧机机组高速倍尺飞剪系统设计

近年来,高速上钢系统作为一种新的上冷床方式,突破了传统棒材上冷床速度的限制而备受关注。高速上钢系统具有产品负差小、通条平直、性能均匀的特点而备受关注。本文以某钢厂高线改高棒为例,介绍棒材高速上钢系统的关键设备,系统包括运输导槽、夹送辊、转辙器、倍尺飞剪、夹尾制动器、转毂上钢装置等设备组成,与常规轧线衔接。高速倍尺飞剪作为高速上钢系统的核心设备之一,重点描述倍尺飞剪与转辙器的动作配合,并对倍尺飞剪进行设计计算并校核,与现场PDA数据进行分析对比,验证设计的准确性。

超高速管道磁浮系统通道规划研究

以超高速管道磁浮系统在我国通道规划布局研究为目的,通过对标民航、高铁两大高速运输系统的发展趋势和特征,深入剖析超高速管道磁浮系统的必要性和发展定位;同时,以我国综合立体交通规划纲要为依据,提出超高速低真空管道磁悬浮的“四阶段”发展战略:建设工程试验线、中短距离商业示范线、长距离快运通道和超高速交通管道系统网;采用“面、点、线”分析法通过人口分布、经济发展、城镇化格局、规划方向等因素研究路网通道构建。研究建议近期建设京津冀—长三角、京津冀—粤港澳、长三角—粤港澳、长三角—成渝,远期建设京津冀—成渝、粤港澳—成渝、京津冀—哈长、大陆桥、长三角—滇中通道,形成由9条通道组成的“钻石+放射”型规划方案,构建超级城市群两小时快速通达圈、相邻城市群一小时经济生活圈、区域性中心城市间半小时同城圈的超高速交通系统通道网络。

高速通信系统中并行CRC计算及电路实现

针对高位宽数据情况下的循环冗余校验码(Cyclic Redundancy Code, CRC)电路计算工作频率较低以及资源占用过多的问题,设计并实现了一种并行CRC计算方法。该方法将CRC计算拆分为数据CRC计算和余数CRC计算两个部分,余数CRC计算由多个余数CRC计算模块级联完成,数据CRC计算模块由固定逻辑表达式实现,对二者计算结果做模二加法即得到CRC计算结果。根据数据长度选择相应的数据CRC计算模块和余数CRC计算模块的组合,以适应高位宽可变数据长度的CRC计算。以100 Gbps远程直接数据存取(Remote Direct Memory Access, RDMA)通信系统中的1 024 bits数据位宽CRC-32的计算为例,在VCU118开发板上实现了该算法的硬件电路。实验结果表明,所提设计仅使用4 760个查找表和2 658个触发器,整个系统带宽最高可达97.85 Gbps,最高工作频率可达326 MHz。与其他相关方法相比,提出的方法具有较高的工作频率且资源占用较少。

基于贝叶斯自优化Bi-LSTM组合网络的高速铁路轨道-桥梁系统震后响应预测方法

中国高速铁路(HSR)规划建设逐渐向地震易发地区延伸,亟需一种及时、准确的灾后地震响应快速预测方法,以实现高速铁路系统运输生命线安全的快速评估。本文提出了一种基于贝叶斯自优化双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络的快速预测方法,以经过实验验证的高速铁路轨道-桥梁系统有限元模型地震动响应计算数据为样本,将预测地震响应和有限元计算结果进行比较,验证所提方法的精度和鲁棒性,表明该方法在预测高速铁路桥梁结构的非线性地震反应方面是有效的,且高速铁路轨道-桥梁系统的不同预测位置对预测精度的影响不明显;此外,为了降低神经网络训练数据量需求,提出了一种基于离散小波分解的分层聚类算法,结果表明,基于小波分解的分层聚类方法在保证预测精度的同时,有效地减少了训练地震集的输入数量。