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车载网络

车载网络是早期的汽车内部传感器、控制和执行器之间的通讯用点对点的连线方式连成复杂的网状结构。
  • 双T网络资料

    双T网络

    标签: 双T网络

    上传时间: 2013-10-20

    上传用户:txfyddz

  • 基于单片机87C196MH的车载逆变电源的设计

    介绍了在紧急情况下,用于机车电力设备空调、风机等车载逆变电源的主电路拓扑结构和工作原理。该电源采用了DC/DC和DC/AC两级变换,提出了基于Intel单片机87C196MH的控制方法,并对DC/DC和DC/AC两级变换电路的设计分别进行了详细介绍。实验结果表明,此逆变电源设计合理、运行稳定可靠。

    标签: C196 196 87C 87

    上传时间: 2013-11-25

    上传用户:haohao

  • 一种抑制电源分配网络并联谐振的方法

    提出一种增加去耦支路损耗抑制电源分配网络PDN中并联谐振的方法。该方法通过在去耦支路引入一个串联电阻,使PDN的损耗增加,从而抑制PDN并联谐振。给出了理论模型,借助Hyperlynx PI仿真软件在DM642板卡上进行仿真实验。结果表明,在去耦支路引入一个0.45 Ω电阻,可将PDN并联谐振处的品质因数Q从282抑制到13。同时,分析了引入电阻对去耦效果的影响。当引入电阻小于0.45 Ω时,可通过增加去耦电容并联个数来补偿引入电阻对去耦的影响。

    标签: 电源分配 并联谐振 网络

    上传时间: 2013-11-16

    上传用户:dick_sh

  • 级联Blumlein型脉冲网络电感设计

    为了利用级联Blumlein型脉冲形成网络在高阻抗负载产生理想的高压平顶脉冲输出,开展了构成该脉冲功率源关键单元的始端电感和终端电感设计。从充电电压一致性,输出脉冲不发生严重畸变,高的电压叠加效率,可接受的负载预脉冲幅值出发,确定了始端电感和终端电感值的计算方法,利用锰锌铁氧体磁芯的饱和特性设计电感,通过实验开展锰锌铁氧体磁芯参数测试。研究表明锰锌铁氧体饱和和剩余磁感应强度之和约为1.75,饱和磁导率约3.3,非饱和磁导率约1 462,饱和电感值为7.3 mH,非饱和电感值3.2 mH。

    标签: Blumlein 级联 电感设计 脉冲

    上传时间: 2013-10-09

    上传用户:lyson

  • 级联Blumlein型脉冲网络充电电源设计

    各级Blumlein型脉冲形成网络充电电压的不一致是影响级联脉冲形成网络电压传输效率的因素之一,为了使级联网络的充电电压一致,设计了一种多路充电电源。每路电源由脉冲变压器,IGBT,初级储能电容组成,IGBT的同步触发使得每路电源同时对负载充电。实验结果表明各级网络的充电电压不一致性<0.1%。

    标签: Blumlein 级联 充电 电源设计

    上传时间: 2013-10-28

    上传用户:13691535575

  • 基于CORTEX-M3的实时车载诊断预警系统的设计

    基于嵌入式实时操作系统的OBD-II诊断协议框架,以Cortex-M3为内核,采用uc/os II操作系统实现了ISO15765协议,成功通过CAN总线读取了车辆的OBD-II系统数据,通过上位机监控窗口,能实时检查汽车故障码与汽车传感器数据。可在此基础上评价汽车健康状况,并可对故障及早预防,降低行车成本,提供行车安全性;本设计充分考虑中国汽车市场主流总线发展的情况,提供了在复杂的车载环境下远程车载诊断设备的解决方案。

    标签: CORTEX-M 车载 预警系统

    上传时间: 2013-11-19

    上传用户:爱死爱死

  • 基于改进RBF神经网络的电力负荷预测

    为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求,提出使用交替梯度算法改进径向基函数(RBF) 神经网络, 对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比,具有更快的收敛速度和更高的预测精度。 仿真结果表明该算法具有可行性。

    标签: RBF 神经网络 电力 负荷预测

    上传时间: 2013-10-31

    上传用户:waixingren

  • 新型车载正弦逆变电源

    新型车载正弦逆变电源

    标签: 车载 正弦逆变电源

    上传时间: 2014-12-24

    上传用户:wang0123456789

  • 专业机房的网络设备的布局

    专业机房的网络设备的布局

    标签: 机房 布局 网络设备

    上传时间: 2013-10-25

    上传用户:leixinzhuo

  • 基于神经网络的电力系统短期负荷预测研究

    本文应用目前较为流行的神经网络方法对电力系统短期负荷进行预报,主要进行了以下工作: 1.了解电力系统短期负荷预报的现状,总结国内外的研究方法。 2.深入学习神经网络及其相关知识,设计出用共轭梯度算法改进的BP网络,并将它应用于负荷预报中,收到了很好的效果。相比普通的BP网络,不但预报精度大大提高,而且学习时间也缩短许多。 3.学习小波理论,尝试将小波分析与神经网络相结合,设计出一种小波神经网络,并将其用于负荷预报,收到了很好的效果。 4.提出一种新型神经网络,即RAN网。它是一种能根据输入数据的复杂程度而自动添加或删除其隐层神经元的神经网络,尝试将其用于负荷预报,同样收到了很好的效果,并且将三种方案进行了比较。

    标签: 神经网络 电力系统 负荷预测

    上传时间: 2013-11-20

    上传用户:cccole0605