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离子推进器屏栅电源稳压控制方法研究
1
作者
崔倩
周洁敏
+3 位作者
丁正道
秦吉娜
高逸清
蒋鹏川
《电气传动》
2024年第3期38-45,共8页
为了解决离子推进器屏栅电源在负载突变过程中产生的过压、过流等问题,对LLC谐振变换器采用移相-变频控制(PS-PFM)稳定输出电压,当采样电压低于设定值下限时,进入变频控制模式,当采样电压高于设定值上限时,进入移相控制模式。实验证明,...
为了解决离子推进器屏栅电源在负载突变过程中产生的过压、过流等问题,对LLC谐振变换器采用移相-变频控制(PS-PFM)稳定输出电压,当采样电压低于设定值下限时,进入变频控制模式,当采样电压高于设定值上限时,进入移相控制模式。实验证明,相比于常用的调频控制,移相控制的加入能够解决轻载或空载模式下的电压飘高问题,通过PID参数的调整,可以实现负载跳变时的稳定快速调节,使输出电压保持在设定值;通过PCB布局与磁性元件优化设计,所研制的原理样机在额定情况下效率高达98.9%,功率密度可达6.47×10^(6)W/m^(3),在同等级的电源产品中具有优势。
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关键词
离子推进器
屏栅电源
移相-变频控制
全桥LLC谐振变换器
负载突变
下载PDF
职称材料
基于YOLOv5+DeepSORT检测数据的车头时距混合分布模型研究
被引量:
1
2
作者
丁正道
吴红兰
孙有朝
《测控技术》
2023年第7期56-64,共9页
为提高车头时距分布模型的准确性,提出一种基于YOLOv5+DeepSORT算法的样本采集方法,并拟合出一种双高斯-移位负指数混合分布模型。训练YOLOv5检测器模型和DeepSORT算法中的ReID模型对车头时距进行自动精确采集,建立双高斯-移位负指数混...
为提高车头时距分布模型的准确性,提出一种基于YOLOv5+DeepSORT算法的样本采集方法,并拟合出一种双高斯-移位负指数混合分布模型。训练YOLOv5检测器模型和DeepSORT算法中的ReID模型对车头时距进行自动精确采集,建立双高斯-移位负指数混合分布模型来描述实际交通流中3种车辆驾驶状态:强跟驰、弱跟驰和自由流,对自动采集的车头时距样本进行拟合,利用最大期望算法对模型参数进行标定。经实例验证表明,基于YOLOv5+DeepSORT方法采集的车头时距样本与视频人工逐帧记录的样本之间的平均相对误差为1.94%,满足车头时距样本采集准确率的要求;所提出的双高斯-移位负指数混合模型对自动采集车头时距样本的拟合结果通过了K-S检验,且拟合结果优于三元混合分布、二元混合分布和威布尔分布模型。
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关键词
图像检测
车头时距
混合分布模型
目标跟踪
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职称材料
题名
离子推进器屏栅电源稳压控制方法研究
1
作者
崔倩
周洁敏
丁正道
秦吉娜
高逸清
蒋鹏川
机构
南京航空航天大学民航学院
出处
《电气传动》
2024年第3期38-45,共8页
文摘
为了解决离子推进器屏栅电源在负载突变过程中产生的过压、过流等问题,对LLC谐振变换器采用移相-变频控制(PS-PFM)稳定输出电压,当采样电压低于设定值下限时,进入变频控制模式,当采样电压高于设定值上限时,进入移相控制模式。实验证明,相比于常用的调频控制,移相控制的加入能够解决轻载或空载模式下的电压飘高问题,通过PID参数的调整,可以实现负载跳变时的稳定快速调节,使输出电压保持在设定值;通过PCB布局与磁性元件优化设计,所研制的原理样机在额定情况下效率高达98.9%,功率密度可达6.47×10^(6)W/m^(3),在同等级的电源产品中具有优势。
关键词
离子推进器
屏栅电源
移相-变频控制
全桥LLC谐振变换器
负载突变
Keywords
ion thruster
screen grid power supply
phase shift pulse frequency modulation(PS-PFM)
fullbridge LLC resonant converter
load sudden change
分类号
TM42 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
基于YOLOv5+DeepSORT检测数据的车头时距混合分布模型研究
被引量:
1
2
作者
丁正道
吴红兰
孙有朝
机构
南京航空航天大学民航学院
出处
《测控技术》
2023年第7期56-64,共9页
基金
国家自然科学基金(52172387)。
文摘
为提高车头时距分布模型的准确性,提出一种基于YOLOv5+DeepSORT算法的样本采集方法,并拟合出一种双高斯-移位负指数混合分布模型。训练YOLOv5检测器模型和DeepSORT算法中的ReID模型对车头时距进行自动精确采集,建立双高斯-移位负指数混合分布模型来描述实际交通流中3种车辆驾驶状态:强跟驰、弱跟驰和自由流,对自动采集的车头时距样本进行拟合,利用最大期望算法对模型参数进行标定。经实例验证表明,基于YOLOv5+DeepSORT方法采集的车头时距样本与视频人工逐帧记录的样本之间的平均相对误差为1.94%,满足车头时距样本采集准确率的要求;所提出的双高斯-移位负指数混合模型对自动采集车头时距样本的拟合结果通过了K-S检验,且拟合结果优于三元混合分布、二元混合分布和威布尔分布模型。
关键词
图像检测
车头时距
混合分布模型
目标跟踪
Keywords
image detection
time headway
mixture distribution model
target tracking
分类号
TP29 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
离子推进器屏栅电源稳压控制方法研究
崔倩
周洁敏
丁正道
秦吉娜
高逸清
蒋鹏川
《电气传动》
2024
0
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职称材料
2
基于YOLOv5+DeepSORT检测数据的车头时距混合分布模型研究
丁正道
吴红兰
孙有朝
《测控技术》
2023
1
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职称材料
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