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ASML光刻機(jī)成功導(dǎo)入8英寸硅基氮化鎵量產(chǎn)線

發(fā)布時(shí)間:2022/2/7 23:05:24 訪問(wèn)次數(shù):302

RC振蕩電路產(chǎn)生的時(shí)鐘頻率精度比較低,誤差較大,容易引起一些高頻率通信的數(shù)據(jù)交互錯(cuò)誤。

時(shí)鐘芯片方案所謂時(shí)鐘芯片方案,是指在單片機(jī)外部加入一個(gè)專門(mén)處理時(shí)鐘的時(shí)鐘芯片,用來(lái)給單片機(jī)提供精準(zhǔn)的時(shí)鐘信號(hào)。

精度高,誤差;適用于一些要求較高的電路項(xiàng)目。電路設(shè)計(jì)復(fù)雜,工程師開(kāi)發(fā)難度較高,研發(fā)BOM元器件成本高。功能時(shí)鐘芯片內(nèi)部集成時(shí)間的“秒”“分”“時(shí)”“日”“周”“月”和“年”詳細(xì)信息計(jì)時(shí)電路功能,通過(guò)IIC通信方式將時(shí)間的信息發(fā)送至單片機(jī),單片機(jī)即可獲得高精度的時(shí)鐘信息。

300-650V氮化鎵功率器件,產(chǎn)品設(shè)計(jì)及性能均達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。

此次英諾賽科將ASML光刻機(jī)成功導(dǎo)入8英寸硅基氮化鎵量產(chǎn)線無(wú)疑是一次重大突破,我們很榮幸能成為英諾賽科的合作伙伴,并為此次得獎(jiǎng)感到自豪。

變壓器作為電力調(diào)壓/傳輸?shù)年P(guān)鍵性核心部件,是電力運(yùn)維重點(diǎn)監(jiān)控對(duì)象.

近年來(lái) ,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的變壓器故障診斷模型研究成為熱點(diǎn),如采用統(tǒng)計(jì)分析,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī),貝葉斯網(wǎng)絡(luò),聚類分析等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到預(yù)測(cè)模型來(lái)進(jìn)行故障預(yù)測(cè).

近年來(lái) ,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的變壓器故障診斷模型研究成為熱點(diǎn),如采用統(tǒng)計(jì)分析、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī),貝葉斯網(wǎng)絡(luò),聚類分析等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到預(yù)測(cè)模型來(lái)進(jìn)行故障預(yù)測(cè).

基于機(jī)理分析驅(qū)動(dòng)的變壓器故障診斷模型研究仍在不斷發(fā)展 ,此類方法試圖將變壓器化學(xué)試驗(yàn)數(shù)據(jù)、電氣分析數(shù)據(jù)和巡檢數(shù)據(jù)等進(jìn)行融合 ,并建立關(guān)系網(wǎng)絡(luò) , 以此推算潛伏故障 ,如模糊學(xué)習(xí)、關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘、隱含馬爾科夫模型等.

變壓器故障與特征數(shù)據(jù)間因果關(guān)系不明確,需要大量專業(yè)經(jīng)驗(yàn)輔助支撐,導(dǎo)致最終故障模型可靠性低。

(素材來(lái)源:轉(zhuǎn)載自網(wǎng)絡(luò),如涉版權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除,特別感謝)

RC振蕩電路產(chǎn)生的時(shí)鐘頻率精度比較低,誤差較大,容易引起一些高頻率通信的數(shù)據(jù)交互錯(cuò)誤。

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精度高,誤差;適用于一些要求較高的電路項(xiàng)目。電路設(shè)計(jì)復(fù)雜,工程師開(kāi)發(fā)難度較高,研發(fā)BOM元器件成本高。功能時(shí)鐘芯片內(nèi)部集成時(shí)間的“秒”“分”“時(shí)”“日”“周”“月”和“年”詳細(xì)信息計(jì)時(shí)電路功能,通過(guò)IIC通信方式將時(shí)間的信息發(fā)送至單片機(jī),單片機(jī)即可獲得高精度的時(shí)鐘信息。

300-650V氮化鎵功率器件,產(chǎn)品設(shè)計(jì)及性能均達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平。

此次英諾賽科將ASML光刻機(jī)成功導(dǎo)入8英寸硅基氮化鎵量產(chǎn)線無(wú)疑是一次重大突破,我們很榮幸能成為英諾賽科的合作伙伴,并為此次得獎(jiǎng)感到自豪。

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近年來(lái) ,基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的變壓器故障診斷模型研究成為熱點(diǎn),如采用統(tǒng)計(jì)分析,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),支持向量機(jī),貝葉斯網(wǎng)絡(luò),聚類分析等對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練得到預(yù)測(cè)模型來(lái)進(jìn)行故障預(yù)測(cè).

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變壓器故障與特征數(shù)據(jù)間因果關(guān)系不明確,需要大量專業(yè)經(jīng)驗(yàn)輔助支撐,導(dǎo)致最終故障模型可靠性低。

(素材來(lái)源:轉(zhuǎn)載自網(wǎng)絡(luò),如涉版權(quán)請(qǐng)聯(lián)系刪除,特別感謝)

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