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电力系统多参量灵敏感知:新型敏感材料与传感机理研究进展
Multiparameter Sensitive Perception in Power Systems: Research Progress on Novel Sensing Materials and Mechanisms
鞠登峰高海峰程宇心陆阳王妍黄杰朱煦然陈艺征李春龙 · 高电压技术 · 2025年7月 · Vol.51
新型电力系统发展对传感技术提出更高要求，亟需从单一参量检测向多参量联合感知转变。本文综述了磁场、电场、光、声、气体及量子等传感领域在新型敏感材料、取能材料与传感机理方面的研究进展，提出了异质集成感知、二维材料应用与智能信号处理的技术路径，分析了先进制备工艺的工程化挑战。研究表明，多场耦合下材料稳定性、强干扰中弱信号检测及制造工艺集成仍是瓶颈，未来需突破基础科学难题，支撑系统安全高效智能化运行。
解读: 该研究在多参量传感技术方面的进展对阳光电源产品创新具有重要价值。特别是在ST储能系统和SG光伏逆变器中,多场耦合传感可提升设备状态监测能力,实现温度、振动、气体等多维参数的协同感知。二维材料传感技术可用于功率器件的精确温度监测和故障预警。异质集成感知方案可优化iSolarCloud平台的设备健康管理...
基于Transformer的传感器融合在自动驾驶中的应用综述
Transformer-Based Sensor Fusion for Autonomous Vehicles: A Comprehensive Review
Ahmed Abdulmaksoud · Ryan Ahmed · IEEE Access · 2025年1月
传感器融合在机器人、自动驾驶和航空航天等关键领域至关重要。通过整合多源传感器数据，可克服单一传感器的局限性，提升测量可靠性并降低不确定性。基于深度学习的融合方法促进了多模态学习的发展，增强了目标检测性能，但在恶劣天气条件下仍面临挑战。Transformer模型因其在视觉与语言等领域的强大建模能力，为传感器融合提供了新机遇，但其高延迟与计算开销仍是瓶颈。本文系统综述了传感器融合与Transformer模型的研究进展，深入调研了基于Transformer的相机-LiDAR与相机-雷达融合的前沿方法，...
解读: 该Transformer传感器融合技术对阳光电源新能源汽车产品线具有重要应用价值。在车载OBC充电机和电机驱动系统中，可融合电流、电压、温度等多传感器数据，提升SiC器件的实时故障诊断与可靠性预测能力。对于充电桩产品，多模态融合可增强异常检测精度，优化充电安全策略。Transformer的长序列建模...