一款抗单粒子瞬态加固的偏置电路

通过增加一个NMOP、PMOS和一个电阻组成的单粒子瞬态抑制电路,设计了一种新的抗单粒子瞬态加固的偏置电路,该偏置电路具有较高抗单粒子瞬态能力.为了证实其抗单粒子能力,基于SIMC 130 nm CMOS工艺设计了传统的及提出的抗单粒子瞬态两种结构的偏置电路.仿真结果表明,对于提出的加固偏置电路,由单粒子引起的瞬态电压和电流的变化幅值分别减小了约80.6%和81.2%;同时增加的单粒子瞬态抑制电路在正常工作状态下不消耗额外功耗,且所占用的芯片面积小,也没有引入额外的单粒子敏感结点.      

基于动态可修调误差放大器的高精度Buck-Boost转换器设计方法

传统的修调方案是通过改变电阻反馈网络的反馈系数来对系统的输出电压进行修调,这种针对于特定输出电压下的反馈电阻修调的方法无法保证配置不同输出电压时的精度. 针对上述问题,本文通过分析环路的工作特点,从固定工作点的误差放大器入手,提出基于动态修调误差放大器电流的高精度Buck - Boost转换器设计方法. 基于0.18 μm BCD工艺对提出的方法进行了具体电路设计与物理实现验证.结果表明,修调电流可以将输出电压±40 mV的输出电压误差降低到±1.83 mV,输出电压精度可以达到0.045 7 %;在输出电压误差满足≤5 mV时,满修调时可实现最大误差62.83 mV的修调.相较于传统结构,修调电压的精度受PVT变化影响较小,极大地改善了系统的输出精度,该方法已在一款Buck - Boost型转换器中得到成功应用.      

一种抗单粒子瞬态加固的压控延迟线设计

延迟锁相环中的压控延迟线是对单粒子事件（single event, SE）最敏感的子电路之一,其主要包括偏置电路和压控延时单元.利用双指数电流拟合3-D TCAD混合仿真中的单粒子瞬态（single-event transient, SET）电流,分析了压控延迟线对SE的敏感性.根据响应程度和电路结构的不同,对偏置电路进行了冗余加固;同时,对压控延时单元中提出了SET响应检测电路.在输入信号频率为1 GHz,电源电压1.2 V,入射粒子LET值为80 MeV·cm2/mg的条件下,Spice仿真表明:和未加固电路相比,偏置电压V_bn和V_bp在受到粒子轰击后,翻转幅度分别下降了75%和60%,消除了输出时钟信号中的丢失脉冲;设计出的检测电路能够将各种情况下有可能出现的SET响应指示出来,提高了输出时钟信号的可靠性.      

一种新型的抗单粒子翻转的D触发器

介绍了两种已有的主从型边沿D触发器,它们具有很强的抗单粒子翻转能力.在此基础上提出了一种新型的抗单粒子翻转的D触发器的结构.该结构综合了上述两种结构的优点,在抗辐射性能上得到了有效的改进,减少了面积.     

瞬态下基于MRAS的DC-DC转换器参数辨识

为了解决实际应用中电感和电容值漂移的问题,提出一种瞬态条件下基于模型参考自适应系统(MRAS)的在线参数辨识算法,该算法可以同时辨识电感和电容.首先,介绍了基于MRAS的在线辨识系统结构;然后,根据MRAS基本原理和Boost转换器状态方程提出了一种基于MRAS的在线电感和电容辨识算法,并利用波波夫超稳定理论对辨识系统的稳定性加以证明;最后,对基于MRAS的参数辨识算法进行仿真验证.仿真结果表明:该算法的电容辨识误差在0.1%以内,电感辨识误差在0.2%以内.     

基于0.13 μm工艺的切断反馈回路单粒子效应加固电路的研究

对0.13μm工艺下的切断反馈回路的单粒子效应加固电路进行了研究,对其机理进行了分析,并对该结构进行了单粒子瞬变效应加固方面的改进,进而提出一种新的单粒子效应加固的D触发器,在0.13μm工艺下进行了SPICE模拟验证,可以在100 MHz的工作频率下对LET为25 MeV·cm~2/mg的单粒子轰击达到加固,相比于同类结构拥有更小的面积和功耗.     

CMOS/SOI工艺触发器单元的单粒子实验验证与分析

针对定制设计中的触发器单元,提出了一种双移位寄存器链单粒子实验验证方法,利用该方法对基于0.35μm CMOS/SOI工艺、普通结构设计的抗辐射触发器,分别在北京串列加速器核物理国家实验室和兰州重离子加速器国家实验室进行了单粒子实验.实验结果表明,该抗辐射触发器不仅对单粒子闩锁效应免疫,而且具有非常高的抗单粒子翻转的能力.      

基于替代模型的单粒子瞬态效应注入

牵引传动控制系统是高速列车的动力关键系统,牵引传动控制单元(TCU)的故障会引发高速列车的动力丧失.电磁辐射环境下的单粒子瞬态效应(SET)是引发TCU故障的主要原因.采用传统物理方法进行的SET测试具有一定的风险和成本,提出一种基于替代模型的SET注入方法.根据双指数模型建立SET注入替代模型,对TCU输出的信号进行SET的注入,解决在系统级虚拟仿真平台上无法对SET进行有效注入的问题,通过试验仿真验证该方法的可行性.为实时故障诊断、隔离和容错技术的研究提供较为真实可靠的故障模拟环境.     

基于TMR的FPGA单粒子加固试验探究

设计了一个可对基于静态随机存储器的现场可编程门阵列进行单粒子效应测试的系统.采用三模冗余和定时回读重配的方法对待测器件进行单粒子加固.测试电路为移位寄存器链,定时回读的间隔约为80 ms,测试时钟为10 MHz.在非辐照环境下先进行了单粒子翻转的仿真试验,获得系统基本参数后,在兰州中科院近代物理研究所进行了重离子单粒子效应辐照试验.试验芯片为商用FPGA,辐照试验增加单粒子闩锁监控,观察不同注量率下待测器件的加固效果.分析仿真试验与辐照试验结果,系统可正确实现加固与测试功能,也证明三模冗余技术结合回读重配方法能够提高FPGA芯片的单粒子加固能力.     

电流型DC-DC变换器补偿网络设计

针对电流型DC-DC变换器分析了三种经典的补偿网络设计,并给出了三种补偿网络的传递函数。结合单路输出电流型单端正激DC-DC变换器设计满足一定要求的三种具体补偿网络。应用网络分析仪Agilent4395A实测引入三种补偿网络后的频域性能。在负载50%—100%跃变时实测引入三种补偿网络后的时域性能。通过分析对比引入三种补偿网络后的频域和时域特性,总结分析结果给出了三种补偿网络的特性表。     

基于波形互相关的微地震事件自动识别及初至拾取

根据具有相似震源位置及破裂机理的微地震事件通常在地震记录上表现出相似波形特征的原理, 提出一种基于波形互相关的微地震事件自动识别及初至拾取方法。首先, 通过计算道间互相关函数, 对微地震记录进行时差校正; 然后, 通过计算道间相似系数的方法识别连续地震记录中的微地震事件。在完成事件识别的同时, 对时差校正后的多道记录进行叠加, 并采用STA/LTA方法对叠加道进行初至拾取, 结合各道间的时差信息即可获得各道微地震事件的初至到时。为了检验所提方法的可行性和有效性, 分别对模型数据和实际资料进行处理,结果表明利用所提方法可以在有效地识别微地震事件的同时, 得到较为准确的初至拾取结果。     

基于多头指针的司法事件检测方法

针对如何解决中文司法事件检测中触发词与上下文关系不足以判定事件实例、案件触发词表述相似以及同一个案件中多个触发词识别和分类模糊的问题,本研究提出一种基于多头指针的司法事件检测方法。首先,该方法将上下文信息和罪名特征融合作为输入,使用双向长短期记忆(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)网络捕获数据依赖关系,深入提取特征;然后,使用多头指针网络对字符间的依赖关系进行建模,有效捕捉句子中的触发词;最后,利用指针标注技术抽取触发词,实现司法事件的有效检测。在公开司法数据集LEVEN上实验验证该方法的有效性,其中微平均和宏平均的F1指标达到了87.53%和78.05%,优于现有模型。该方法不仅显著提高了事件触发词的识别精度,而且也增强了对复杂司法文本中事件上下文关系的把握能力。     

CMOS图像传感器LVDS驱动器电路设计

为解决在2． 5 V 供电下的LVDS( Low Voltage Differential Signaling) 驱动器处理1． 2 V 数字信号时,由于传统电平转换电路性能较差,且易产生误码的问题,设计了一款应用于CMOS ( Complementary Metal Oxide Semiconductor) 图像传感器芯片的LVDS 接口电路,该芯片中数字电路采用1． 2 V 供电,LVDS 驱动器使用2． 5 V供电。笔者提出两种电平转换电路方案,用于解决该问题。方案1 将1． 2 V 数字信号进行电平转换,再使用D 触发器对转换后的信号进行采样,从而避免误码的产生; 方案2 使用迟滞比较器作为电平转换电路。设计采用TowerJazz 65 nm CMOS 工艺进行流片验证。经过测试,两种方案均有效地解决了LVDS 驱动器误码的问题。     

基于反馈图卷积神经网络的事件检测方法

事件检测是自然语言处理领域的重要任务之一,其结果可以有效支撑信息抽取、文本分类和事件推理等下游任务. 预训练语言模型BERT在事件检测任务上取得了显著的成绩,然而该类方法无法有效获取长距离和结构化的文本信息. 为了缓解该问题,本文提出基于反馈网络的图卷积神经网络模型进行文本结构信息捕获,同时这种新方法能够有效解决图卷积神经网络带来的语义信息衰减性问题. 本文首先使用BERT预训练模型获取文本的语义特征,然后使用融入反馈网络的图卷积神经网络提取文本的句法结构特征,最终使用多分类器实现对事件触发词的识别和分类.公开数据集ACE 2005上的实验结果表明,本文提出的事件检测方法在事件触发词识别和分类任务上的F1值分别达到了74.46%和79.49%,较现有工作平均提高了4.13%和4.79%.     

基于变结构理论的DC-DC功率变换器建模

对功率变换器的常用建模方法进行了分析，指出其优缺点，在此基础上提出直接利用变结构理论对DC－DC变换器进行建模，推导出Buck,Boost,Buck-Boost变换器基于变结构理论的模型。最后通过实验电路验证了模型的有效性，为DC－DC变换器的控制提供依据。     

基于特征融合的视频异常事件检测方法

为有效对视频数据进行降维并去除特征集合中的冗余信息, 以提高异常事件的检测效率, 从特征提取和选择的角度提出了融合特征区分度和相关性的视频异常事件检测方法。利用视频数据的时空邻域信息进行特征提取。通过分析特征的判别力和相关性进行特征选择, 从而去除特征集合中的冗余信息, 提高异常事件检测的效率和准确性。实验结果表明, 该方法的检测准确率都优于其他传统方法, 能有效地对场景中发生异常事件的区域进行准确定位。     

基于关联规则算法的换流站SER事件集挖掘方法

为提高运维人员面对换流站生成的海量事件顺序记录(sequence events recorder, SER)数据的分析能力,提出一种基于关联规则算法的换流站SER事件组挖掘方法。首先利用原始SER事件特征筛选,建立换流站SER事件多维模型;进而利用关联规则算法FP-Growth算法进行数据挖掘与分析,得到换流站典型事件的SER支持组与置信事件;最后基于SER支持组与置信事件分析SER事件集可靠性,方便换流站运维人员及时发现换流站的设备异常动作,减少人工盘查SER造成的事件漏看、错看的可能性。通过挖掘昆柳龙直流(direct current, DC)换流站调试期间SER事件集,表明所提出的方法可以有效地挖掘SER事件集的关联性,为运维人员及时发现SER事件缺失起参考作用。     

Novel Fault Detection Optimization Algorithm for Single Event Effect system Based on Multi-information Entropy Fusion

Fault detection caused by single event effect（ SEE） in system was studied,and an improved fault detection algorithm by fusing multi-information entropy for detecting soft error was proposed based on multi-objective detection approach and classification management method. In the improved fault detection algorithm, the analysis model of posteriori information with corresponding multi-fault alternative detection points was formulated through correlation information matrix, and the maximum incremental information entropy was chosen as the classification principle for the optimal detection points. A system design example was given to prove the rationality and feasibility of this algorithm.This fault detection algorithm can achieve the purpose of fault detection and resource configuration with high efficiency.