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栏目介绍
“工业电子 (Industrial Electronics)”是 Electronics 期刊的18个栏目之一。目前,该栏目由26位来自全球的知名学者担任编委会成员,包括卡塔尔大学的 S. M. Muyeen 教授、法国布雷斯特大学的 Mohamed Benbouzid 教授,以及意大利国家研究委员会的 Gianpaolo Vitale 教授等电力电子领域的知名学者为该栏目提供学术支持。
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栏目主编
S. M. Muyeen 教授
卡塔尔大学
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精选文章
1. Non-Linear Inductor Models Comparison for Switched-Mode Power Supplies Applications
开关电源应用的非线性电感模型比较
Daniele Scirè et al.
https://www.mdpi.com/1766748
文章亮点:
(1) 本文参考文献提出了两种应用于装有非线性电感器的开关模式电源的建模模型。
(2) 本文通过对模型参数的检索、电感特性方程对电流分布的评价,以及利用两种模型对开关电源进行仿真,比较了两种模型的性能。
(3) 本文根据实验值给出了计算时间和计算精度两方面的结果,并强调了每种模型的优缺点,讨论了电力电子晶体管隔离门驱动电路的新实现方案。
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原文出自 Electronics 期刊
Scirè, D.; Lullo, G.; Vitale, G. Non-Linear Inductor Models Comparison for Switched-Mode Power Supplies Applications. Electronics 2022, 11, 2472.
2. Industrial Internet of Things for Condition Monitoring and Diagnosis of Dry Vacuum Pumps in Atomic Layer Deposition Equipment
用于原子层积设备干式真空泵状态监测与诊断的工业物联网
Yongho Lee et al.
https://www.mdpi.com/1469858
文章亮点:
(1) 本文介绍了基于工业物联网概念的数据监测与诊断系统建设成果。
(2) 本文针对所研究的原子层积设备,系统地阐述了泵振动数据采集的过程,以评价数据监测和诊断系统的有效性。
(3) 最后,本文介绍了诊断系统的组成以及应用。
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原文出自 Electronics 期刊
Lee, Y.; Kim, C.; Hong, S.J. Industrial Internet of Things for Condition Monitoring and Diagnosis of Dry Vacuum Pumps in Atomic Layer Deposition Equipment. Electronics 2022, 11, 375.
3. A Parallel Deep Reinforcement Learning Framework for Controlling Industrial Assembly Lines
工业装配线控制的并行深度强化学习框架
Andrea Tortorelli et al.
https://www.mdpi.com/1493284
文章亮点:
(1) 为了改善在复杂的、动态的、相互关联的、数据密集的工业环境中的决策,本文以工业流水线控制为例,提出了一种并行的深度强化学习方法。
(2) 本文指出,使用深度强化学习的方法来学习任务或资源映射策略,能够有效地最小化产生周期。
(3) 最后,系统的模拟仿真表明并行深度强化学习方法能够为作业调度和重调度提供有效的实时决策支持,达到作业执行总时间最小化的目标。
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原文出自 Electronics 期刊
Tortorelli, A.; Imran, M.; Delli Priscoli, F.; Liberati, F. A Parallel Deep Reinforcement Learning Framework for Controlling Industrial Assembly Lines. Electronics 2022, 11, 539.
精选特刊
Emerging Renewable Energy Integration Technologies in Power Systems
Edited by Luciano De and Conor Lynch
Submission Deadline: 10 January 2023
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Feature Papers in Industrial Electronics
Edited by S. M. Muyeen, Jahangir Hossain, Mohamed Benbouzid, Antonio J. Marques Cardoso and Marco Mussetta
Submission Deadline: 31 December 2022
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往期回顾
Electronics 2022 Young Investigator Award 提名倒计时 | MDPI Award
毫米波大规模 MIMO 系统中基于部分连接的混合预编码方案丨MDPI Electronics
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*本文由MDPI中国办公室及特约撰稿人翻译撰写,文中涉及到的论文翻译部分,为译者在个人理解之上的概述与转达,论文详情及准确信息请参考英文原文。本文遵守 CC BY 4.0 许可 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)。如需转载,请于公众号后台留言咨询。
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