10、生物力学植入物的自供电传感器与电路探索

生物力学植入物的自供电传感器与电路探索

1. 生物力学植入物的自供电技术

生物力学植入物的自供电技术近年来取得了显著进展。目前有两种常见的自供电植入物:
- 不锈钢全髋关节植入物 :一种商用的不锈钢全髋关节植入物,附有三层28mm的聚偏二氟乙烯(PVDF)薄膜。在生理负荷下,每走一步该植入物能够产生2.4伏的电压。PVDF薄膜放置在正面和背面平面,用于测量如爬楼梯和从椅子上起身等活动中的扭转负荷。
- 自供电全膝关节植入物 :研究人员正在开发一种使用锆钛酸铅(PZT)的自供电膝关节植入物。该植入物由一个1cm×1cm×1.8cm的PZT压电元件组成,在生理负荷下能够产生约2mW的功率。不过,PZT的生物相容性和脆性问题仍有待解决。

2. 亚微瓦压电供电的超大规模集成电路(VLSI)电路

压电换能器虽然能产生较大的开路负载电压(>15V),但其电容特性限制了可输送到负载的总电流,通常在1Hz或更低的负载周期下,电流处于纳安级别。然而,压电换能器的特性对于操作模拟浮栅电路具有吸引力,因为模拟浮栅电路通常需要高电压进行编程。

2.1 浮栅晶体管

在标准的互补金属氧化物半导体(CMOS)工艺中,浮栅是一个被二氧化硅绝缘层包围的多晶硅栅极。当浮栅与晶体管的栅极耦合时,可以通过测量晶体管的漏极电流来感知浮栅上存储的累积电荷。

浮栅上的电荷可以通过热电子注入或隧穿来修改:
- 热电子注入 :在pMOS晶体管中,当漏极到沟道的耗尽区形成高电场时,会发生热电子注入。由于高电场,空穴获

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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