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单轴取向p型半导体CuI薄膜的制备与表征: 2010年; 在室温下用反应沉淀制取了CuI粉体,用溶液生长法在玻璃载体上制备了单轴取向p型半导体CuI薄膜。用XRD、SEM对样品进行了分析,结果表明,CuI粉体为片状结构;晶体薄膜是(111)晶面沿玻璃平行生长的单轴取向马赛克CuI薄膜。阐明了单轴取向CuI薄膜形成的机理。; 于庆先孙四通; 关键词：片状结构

一种固体二氧化钛染料敏化薄膜太阳能电池的新结构: 本实用新型涉及一种固体二氧化钛染料敏化薄膜太阳能电池的新结构。该结构包括能量输入层、梳状电极、透明导电层、固体电介质层、光子吸收层、金属导电层和密封保护层。本结构在固体二氧化钛染料敏化薄膜太阳能电池结构中设计了纳米氧化锌...; 孙四通于庆先; 文献传递

一种氮化铝薄膜的微波等离子体制备方法: 本发明涉及一种氮化铝薄膜的微波等离子体制备方法，该方法包括氮化铝薄膜的制备步骤和停机的步骤，所述制备方法是真空条件下完成的，主微波经过石英微波窗口到达镀膜室，2000～2700V交流电加在两个弧形金属钛靶上，使两极的气体...; 于庆先孙四通; 文献传递

基于RFID传感器网络节点低功耗设计研究被引量：3: 2020年; 针对现有传感器网络节点低功耗设计很难从系统角度提供整体设计方案的问题,提出节点在软硬件方面的设计策略。通过对集成电路和外围电路的研究,提出了可供广泛使用的低功耗布局和设计思想,采用外设按键发送节点身份信息的方法解决节点和位置点间对应关系的问题。在此基础上,通过对通讯模式、发送周期及次数和睡眠模式等软件设计方面的研究,提出适用于不同工程需求的软件低功耗运行策略。最后,设计并实现安全带插拔状态监控的低功耗系统,对此系统进行联调实验,提出系统使用节点的耗电模型并预测其使用时限,最长时限约为4.81年,满足系统对有源RFID节点一次满电的寿命要求。; 孙四通杨雯; 关键词：有源RFID 传感器网络节点低功耗

测控技术在汽车中的应用被引量：1: 2011年; 测控技术在现代汽车工业中的应用越来越广泛,主要表现在电子控制技术、安全技术、汽车舒适性技术、遥感技术以及环保技术、网络总线技术等方面。对在现代汽车工业中应用的测控技术做了较为全面的分析,形成了在汽车应用中的测控技术网络关系图表,可供汽车制造厂家和汽车电子研发制造单位参考。; 孙四通崔伟候雷雷; 关键词：汽车电子测控技术现场总线传感器

一种机动车火花熄灭器的自动检测系统设计: 2023年; 为解决火花熄灭器检测中人工称量活性炭效率低、无法在线称量等问题,基于国家标准GB13365-2005,提出了一种机动车火花熄灭器的自动检测系统设计。系统设计了自动称重装置,可实现检测过程中活性炭重量的自动实时称重。对于称重过程中气流造成的误差,采用软件方式进行实时自动校准,首先利用卡尔曼滤波算法对训练数据进行去噪,然后利用三次样条插值对降噪后数据进行拟合,构造误差补偿模型。实际在线测试结果表明,系统补偿后的称重误差可控制在1 g以内,满足了实际使用场景的需求。; 韩博文孙四通; 关键词：自动校准自动化检测

PWM方式控制能量输出问题研究被引量：2: 2023年; 对于控制电能的输出电路,在工程中一般是通过调整脉冲宽度调制(pulse width modulation,PWM)的占空比来控制流向负载的能量。但在实际应用中,如果在控制输出电路时不考虑能源的交直流形式,可能会出现占空比变化晶闸管的输出不发生变化,从而导致被控负载失控的问题。为解决此问题,分别研究了PWM控制直流负载和交流负载方式,分析了不同PWM周期和占空比下负载获取交流电压的情况,提出了PWM控制晶闸管电路有关参数的配置方法。最后,通过水循环温度控制系统进行测试,测试结果表明,该方法实现了温度精准稳定的控制,能够为该领域内从事相关工作的工程师提供参考。; 李硕孙四通; 关键词：PWM

基于DGLPP-SVDD算法的化工过程故障检测被引量：1: 2024年; 为解决传统全局局部保留投影算法(GLPP)不能充分利用已有故障数据进行特征提取的缺点,提出了判别全局局部保留投影算法(DGLPP)。在数据降维处理后,为应对高斯和非高斯混合分布的过程数据特性,通过支持向量数据描述算法(SVDD)构建故障检测统计量。将两种算法相结合提出基于DGLPP-SVDD的故障检测方法。将DGLPP-SVDD算法应用于TE过程仿真,并与GLPP算法对比,结果表明:DGLPP-SVDD算法具有更短的故障检测滞后时间和更高的故障检测率。; 孙四通李师庆; 关键词：特征提取图嵌入故障检测支持向量数据描述

一种氮化铝薄膜的微波等离子体制备方法: 本发明涉及一种氮化铝薄膜的微波等离子体制备方法，该方法包括氮化铝薄膜的制备步骤和停机的步骤，所述制备方法是真空条件下完成的，主微波经过石英微波窗口到达镀膜室，2000～2700V交流电加在两个弧形金属钛靶上，使两极的气体...; 于庆先孙四通

基于局部信息的LNS-PCA的多模态过程故障监测被引量：2: 2023年; 为了满足各种不同的企业生产需求,在实际化工过程中往往包括许多不同的运行模态。因为涉及内部各种反应的复杂性和微妙性,且各个环节相互联系,导致化工过程数据呈现高斯与非高斯数据相互混合的情况,传统多元统计监控(Multivariate Statistical Process Monitoring, MSPM)在多模态数据故障检测领域精确度较低。因此进行准确的复杂化工过程故障检测仍然是一大难题。针对这一类问题,本工作提出了一种新的基于局部信息的近邻标准化和主成分分析(Local Information Local Neighbor Standardization and Principal Component Analysis, LLNS-PCA)的方法建立高精确度的故障诊断模型。首先对样本利用高斯混合模型(Gaussian Mixture Model, GMM)方法分解成多个局部样本,应用每一个局部样本的平均值和方差进行近邻标准化,再使用主元分析进行故障监测。基于PCA监测模型,采用T2和SPE两种监测统计量对多模态过程进行监测。最后通过数值例子和青霉素生产过程验证其有效性。结果表明,相对于PCA, KPCA, LNS-PCA等方法,LLNS-PCA在多模态故障检测领域有更加迅速的反应率和更高的准确率,因此能够保障多模态生产过程的安全性和产品的高品质。; 苑忠帅孙四通

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