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摘要:龍芯3號處理器廣泛應用于安全可靠領(lǐng)域,這類(lèi)主板器件密度大,板貼程度高,故障檢測難度大；需要在確保硬件高可靠的同時(shí)加強設備自檢測和故障自診斷設計；基于龍芯3號計算機主板HyperTransport (HT)互聯(lián)和內存出錯兩類(lèi)常見(jiàn)的故障,提出了軟件輔助故障診斷和可靠性增強的方法,為工廠(chǎng)的維修保障工作提供了有效的軟件輔助定位故障的方法；經(jīng)實(shí)驗測試,該方法可以快速高效地定位龍芯3號主板故障,提高了維修保障效率。

摘要:針對短絲纖維卷繞牽伸齒輪箱故障信號不易提取的問(wèn)題，提出了基于圖像紋理信息的特征提取方法。通過(guò)對齒輪箱振動(dòng)信號進(jìn)行小波包雙譜分析，獲得具有穩定紋理信息的振動(dòng)信號雙譜圖，采用基于小波變換對雙譜圖進(jìn)行圖像融合，提高圖像的綜合紋理特征。采用灰度共生矩陣的四個(gè)特征參數對振動(dòng)信號的雙譜圖進(jìn)行加權融合特征提取。在短絲生產(chǎn)線(xiàn)上對齒輪箱常見(jiàn)的齒輪破損和裂紋進(jìn)行了實(shí)驗分析，結果表明本文方法的故障識別率達到85%以上。

摘要:故障診斷是自動(dòng)測試系統/設備的重要功能，能否快速、準確的隔離故障是影響裝備維修效率的重要因素。當今先進(jìn)自動(dòng)測試系統采用ATML系列標準，實(shí)現信息交換，其核心在于利用XML語(yǔ)言，通過(guò)規定的語(yǔ)法和結構描述測試系統、被測設備、測試流程和測試診斷結果等信息。針對故障診斷，標準定義了貝葉斯網(wǎng)絡(luò )、D矩陣推理、診斷邏輯和故障樹(shù)等故障診斷模型。其中D矩陣推理模型建立較容易，易于工程實(shí)現，被廣泛應用。文章采用圖形化建模方法建立了測試-故障依賴(lài)模型，描述了D矩陣模型建立方法、建立過(guò)程、推理規則和推理算法，并以某電臺為例介紹了XML語(yǔ)言相關(guān)描述方法。最后基于D矩陣對電臺測試性進(jìn)行分析，根據評估結果完善D矩陣內容，優(yōu)化推理算法，有效提高了電臺故障隔離率，降低診斷模糊度。

摘要:磨機負荷是評價(jià)磨機運行狀態(tài)和預測磨機行為的重要指標，針對粉磨機磨礦過(guò)程中負荷難以檢測和不能準確判斷負荷狀態(tài)的問(wèn)題，提出了一種基于改進(jìn)型粒子群算法（Improved particle swarm optimization, IPSO）優(yōu)化徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（Radial Basis Function，RBF）參數的磨機負荷預測模型（IPSO-RBF），使慣性權重因子在迭代過(guò)程中非線(xiàn)性下降，平衡局部搜索能力與全局搜索能力之間的矛盾，該算法能快速準確地找到最優(yōu)解，提高粉磨機磨機負荷的預測精度。通過(guò)水泥廠(chǎng)的實(shí)測數據實(shí)驗對比，結果表明，基于IPSO-RBF模型的預測精度最高，其預測結果與真實(shí)值相比較，均方根誤差（Root Mean Square Error，RMSE）、均方誤差（Mean Square Error，MSE）、平均絕對誤差（Mean Absolute Error，MAE）、平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）和決定系數（coefficient of determination，）分別為0.210 2、0.044 2、0.161 7、1.778%和0.978 2。

摘要:基于裝備計量數據歷史樣本數據較少的特點(diǎn),將適合小樣本的灰色理論GM(1,1)模型應用于基于計量數據的裝備狀態(tài)預測,同時(shí)為提高GM(1,1)模型精度,提出了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化GM(1,1)傳統模型的灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型。裝備計量數據實(shí)例應用分析表明,上述模型均可獲得該裝備計量數據的合理預測值,且相對于GM(1,1)傳統模型,GM(1,1)優(yōu)化模型具有更優(yōu)的模型精度和預測效果,基于MATLAB開(kāi)發(fā)的裝備計量預測軟件,實(shí)現了GM(1,1)傳統及優(yōu)化模型下裝備計量狀態(tài)預測及比較的可視化操作,為裝備計量保障提供了可參考的技術(shù)方案。

摘要:本文針對毛巾織物的疵點(diǎn)檢測進(jìn)行研究。通過(guò)研究分析發(fā)現,大部分毛巾織物的疵點(diǎn)主要集中在毛巾表面的毛圈特征上。本文根據疵點(diǎn)和毛圈輪廓特征的頻譜特性進(jìn)行疵點(diǎn)檢測,提出了基于頻域分析的毛巾織物圖像疵點(diǎn)檢測算法。以毛巾織物圖像頻譜的能量統計特性作為疵點(diǎn)檢測的特征向量,采用了支持向量機(SVM)作為疵點(diǎn)分類(lèi)識別算法。matlab仿真實(shí)驗表明,可以達到平均95%的毛巾織物疵點(diǎn)識別率,說(shuō)明該頻域能量特征提取方法在對純色毛巾織物的疵點(diǎn)檢測上簡(jiǎn)單有效。

摘要:含天然氣水合物飽和度的計算是儲層優(yōu)選和資源量評估的關(guān)鍵參數,針對目前數據解釋模型計算精度低以及模型輸入參數少等問(wèn)題,提出了一種基于電阻抗特性參數和集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的軟測量模型建立方法。在對電阻抗譜數據進(jìn)行預處理、特征參數提取以及選擇的基礎上形成了樣本集,針對四對傳感器分別設計了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),采用平均法作為集成策略將四個(gè)BP網(wǎng)絡(luò )作為子網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行集成得到集成網(wǎng)絡(luò )模型。模型測試結果表明：通過(guò)集成網(wǎng)絡(luò )模型計算得到的含水合物飽和度值平均相對誤差3.33%、平均絕對誤差0.0014、均方根誤差為6.56%,三項誤差指標均低于各個(gè)子網(wǎng)絡(luò )的計算誤差。在寬頻范圍內對含水合物沉積物進(jìn)行電阻抗譜測試能夠獲得沉積物的頻率響應特性以及特性描述參數,可為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型提供大量的輸入參數；利用集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )能夠綜合應用位于不同測量方位的多個(gè)傳感器的測量數據,通過(guò)采用適合的集成策略能夠克服水合物空間分布不均勻對飽和度計算準確度的不利影響。

摘要:企業(yè)級固態(tài)硬盤(pán)的垃圾回收機制可能引發(fā)性能抖動(dòng),從而導致業(yè)務(wù)系統延遲甚至出錯。介紹了企業(yè)級固態(tài)硬盤(pán)在生產(chǎn)工藝、閃存轉換層及接口和協(xié)議方面的最新進(jìn)展。針對定量指標缺失的現狀,提出以變異系數作為性能穩定性的衡量指標。以FIO、Nmon和Memtester等為測試工具,設置數據模型和QoS(Quality of Service,服務(wù)質(zhì)量),并設計了性能穩定性測試方案。該固態(tài)硬盤(pán)測試方案從規劃設計環(huán)節開(kāi)始對IT系統進(jìn)行穩定性評估,保障核心業(yè)務(wù)系統的部署運營(yíng)。

摘要:為了解決在汛期階段，由過(guò)量降雨引發(fā)的震裂帶山體崩塌問(wèn)題，設計一種基于GIS的震裂坡地降雨量監測預警系統。按照GIS平臺的開(kāi)發(fā)標準，連接WebApp構件與其它硬件模塊設備，完成震裂坡地降雨量監測預警系統的概要設計。在此基礎上，根據震裂坡地質(zhì)環(huán)境條件、氣象水文特征和其它性能統計結果，完成監測預警系統的主要需求分析。再通過(guò)分析監測預警系統組成與GIS體系結構的方式，處理常規GIS體系的巡檢操作功能，實(shí)現震裂坡地降雨量監測預警系統的順利應用。實(shí)用測試結果表明，應用監測預警系統后，震裂坡地降雨量空間插值的最大數據結果不超過(guò)4.0×1017T，降雨區域的危險性等級也出現明顯下降，汛期過(guò)程中存在的震裂帶山體崩塌行為得起有效控制。

摘要:空氣質(zhì)量監測是環(huán)境保護工作的重要組成部分，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )技術(shù)在空氣環(huán)境自動(dòng)監測中的應用已成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)。由于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )具有能量有限、傳感器無(wú)法充電等特點(diǎn)，根據特定環(huán)境設計分簇路由算法是延長(cháng)監控系統壽命的關(guān)鍵。針對空氣質(zhì)量監測系統中傳感器節點(diǎn)能量利用率低且消耗不均的問(wèn)題，文中提出一種基于改進(jìn)差分非均勻分簇路由算法。該算法采用差分進(jìn)化算法對簇首的選擇進(jìn)行優(yōu)化；通過(guò)計算大小不一的成簇半徑實(shí)現非均勻分簇目的；不再以輪為單位頻繁選簇，而是根據選簇頻率和節點(diǎn)編號更換簇首節點(diǎn)。仿真結果表明：網(wǎng)絡(luò )運轉前300輪生存時(shí)間內中，提出算法簇首節點(diǎn)通信范圍內覆蓋不到的孤立節點(diǎn)個(gè)數大量減少，節點(diǎn)利用率高于LEACH 83%，比EEUC也提高了60%，采集信息的區域范圍更廣；提出算法顯著(zhù)延長(cháng)了第一個(gè)節點(diǎn)的死亡時(shí)間，整個(gè)網(wǎng)絡(luò )生命周期和LEACH、EEUC相比分別提高了約55.6%和14.8%。

摘要:飛行任務(wù)中的遙測數據是快速產(chǎn)生的時(shí)間序列數據流，其受測量設備和空間環(huán)境等因素影響易產(chǎn)生數據的漂移，由于過(guò)程進(jìn)化屬性其數據分布屬性也會(huì )發(fā)生變化，傳統單一數據預測模型無(wú)法反應數據自身特征屬性的這一變化。因此，提出一種聯(lián)合具有隨機權重的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和裝袋算法的集成方法實(shí)現對遙測數據的在線(xiàn)回歸預測，設計的算法能根據數據特征屬性變化而進(jìn)行自主更新。利用基模型的多樣性和低訓練復雜度，同時(shí)滿(mǎn)足數據處理的精度和實(shí)時(shí)性要求。通過(guò)實(shí)驗仿真，結果表明該方法能明顯抑制遙測數據的漂移現象，數據的預測精度提高近10米。

摘要:如何能準確地掌握到正在施工的隧道深基坑所發(fā)生形變的態(tài)勢,就可以進(jìn)一步實(shí)現動(dòng)態(tài)預測并采取有效的扼制舉措,才能有效保障施工安全。據此提出一種基于信號分析法,通過(guò)耦合經(jīng)驗模態(tài)分解法(Empirical Mode Decomposition)、鳥(niǎo)群覓食算法(PSO)與單隱層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )SLFNs學(xué)習算法,結合成專(zhuān)為非線(xiàn)性情況下的基坑施工作多維時(shí)變預報模型EMD-PSO-SLFNs(簡(jiǎn)稱(chēng)EPS)。其先將隧道形變的深坑序列分解時(shí)的EMD進(jìn)行多尺度原生模態(tài)函數(IMF)；并引入IMF、PSO-SLFNS變量序列進(jìn)行預測,對其進(jìn)行疊加預測,用模型的進(jìn)行最終結果的運算預測,再用耦合PSO與SLFNs量化算法的作末端處理、變量序列進(jìn)行預測。下文以南寧某隧道基坑施工為例,經(jīng)過(guò)深層次透析得出,單憑EMD分解模型預測的相對誤差為值在0.22%至0.42%之間,值δ=0.32%實(shí)際均差值；而進(jìn)行EMD-PSO-SLFNs組合型作多維度時(shí)變分解模型預測的相對誤差為0.31%至0.75%之間,值δ=0.64%,該預測精度明顯高于前者,而且能在非平穩線(xiàn)性、變序情況下預測,為隧道基坑形變預測提供了一種實(shí)用新型的方法。

摘要:對一種運算放大器AD8692(以下簡(jiǎn)稱(chēng)運放)的特性參數偏差對整機控制穩定性的影響機理進(jìn)行了研究,運放在整機中用于處理器前級對位移閉環(huán)控制信號的處理,實(shí)驗證明,運放特性參數偏差會(huì )引起位移信號自激振蕩,進(jìn)而導致整機性能下降,系統失穩。對標GJB 9147進(jìn)行運放各項參數的系統測試和分析,找出了影響閉環(huán)控制穩定性的參數,并對多批運放的性能參數進(jìn)行了對比測試,驗證了參數分析的正確性和普適性。經(jīng)實(shí)驗測試提出了運放性能參數的測試篩選控制措施,對裝機器件的性能控制提供了有效手段。

摘要:天然氣分輸站場(chǎng)控制系統直接影響天然氣配輸質(zhì)量及系統的安全可靠運行,站控系統調節閥控制是關(guān)鍵。目前我國天然氣分輸站場(chǎng)調節閥采用的國內廠(chǎng)家配置的PLC控制系統大多采用三選一式的PID控制策略,在峰谷分輸、大范圍調節以及上游流量壓力存在較大波動(dòng)的情況下普遍存在控制穩定性欠佳、調節周期長(cháng)的弊端。為了改進(jìn)控制效果,本文在深入分析造成控制效果欠佳原因的基礎上,提出了基于前饋-反饋控制的控制策略,并基于此前饋-反饋控制策略提出了前饋控制率自適應調整方法以適應實(shí)際過(guò)程中調節閥動(dòng)態(tài)特性變化額情況。在Stoner Pipeline Simulator軟件仿真對象了進(jìn)行了初步驗證,仿真結果表明施加了前饋控制作用后控制穩定性和調節時(shí)間有顯著(zhù)優(yōu)化,本方法具備在現場(chǎng)推廣應用的前景。

摘要:目前，燈光照明主要依賴(lài)現場(chǎng)開(kāi)關(guān)的手動(dòng)控制為主，利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現燈光系統的無(wú)線(xiàn)遙控是一個(gè)新的發(fā)展趨勢。該文利用無(wú)線(xiàn)自組網(wǎng)技術(shù)通過(guò)Openwrt路由器的串口輸出配合Web頁(yè)面來(lái)控制自組網(wǎng)模塊的中心節點(diǎn)，繼而對自帶自組網(wǎng)模塊的照明燈具進(jìn)行無(wú)線(xiàn)控制，從而實(shí)現對燈光系統的無(wú)線(xiàn)遙控；再利用內網(wǎng)穿透技術(shù)將路由器的局域網(wǎng)延伸到廣域互聯(lián)網(wǎng)，就進(jìn)一步實(shí)現對燈光系統的Web遠程控制。該燈控方式無(wú)需在固定開(kāi)關(guān)點(diǎn)進(jìn)行操作，利用聯(lián)網(wǎng)計算機或移動(dòng)終端即可隨時(shí)隨地進(jìn)行燈光遠程控制，十分快捷方便。該系統在工廠(chǎng)、學(xué)校、樓宇和大型公共場(chǎng)所等場(chǎng)合的燈光照明系統集中控制及遠程控制中具有實(shí)際應用價(jià)值。

摘要:針對三旋翼無(wú)人機的研究集中于數學(xué)模型分析、簡(jiǎn)單的控制算法設計等起步階段，且高度系統空氣阻尼系數未知的情況，研究了三旋翼無(wú)人機高度系統的控制問(wèn)題。基于浸入—不變集方法設計了一種控制三旋翼無(wú)人機跟蹤目標高度的自適應控制器，根據三旋翼無(wú)人機飛行運動(dòng)特點(diǎn)，推導了三旋翼無(wú)人機運動(dòng)數學(xué)模型，完成了控制器參數設計和氣動(dòng)參數選擇，采用Lyapunov分析方法對所設計控制器的漸近穩定性進(jìn)行了理論證明，并對未知空氣阻尼系數進(jìn)行了在線(xiàn)估計，最終在三旋翼無(wú)人機實(shí)驗平臺上在環(huán)仿真實(shí)驗驗證。實(shí)驗結果表明，高度跟蹤誤差在0-6秒可較好地趨于收斂，控制阻尼系數估計值也較好地收斂于合理的范圍，表明該算法穩態(tài)誤差小，收斂速度快，具有較好的控制性能和較強的實(shí)用性。

摘要:城市建筑集中供熱末端“全開(kāi)”和“全關(guān)”控制方式不僅熱舒適性差,也造成了較大熱損耗。為改善這一問(wèn)題,在研究了強化學(xué)習的基礎上提出基于Q學(xué)習PID參數的供熱末端流量控制算法。首先分析了散熱器等的熱動(dòng)態(tài)及傳熱過(guò)程,建立了供熱房間熱平衡數學(xué)模型,然后以PID控制算法為基礎,溫度偏差為控制器輸入,調節閥開(kāi)度控制量為輸出,選擇溫差變化為智能體獎懲的學(xué)習策略,通過(guò)Q學(xué)習算法對PID參數進(jìn)行在線(xiàn)自適應整定,最后在集中供熱末端流量調節的仿真實(shí)驗中驗證了控制器的調控性能并與傳統PID控制結果進(jìn)行了對比。實(shí)驗結果表明,基于Q學(xué)習的自適應PID流量控制算法能夠使室內溫度變化和調節閥開(kāi)度變化更加平緩,且節省約33%的供熱量,節能效果較明顯。

摘要:針對小波視頻碼率控制方法緩沖器容量有限，存在控制精準誤差大的問(wèn)題，提出了基于CPLD芯片的視頻圖像碼率控制方法研究。依據基于CPLD芯片的視頻圖像碼率控制框圖可知，該碼率控制方法是由CPLD芯片視頻圖像灰度增強、編碼碼率控制、視頻質(zhì)量控制與主動(dòng)跳幀控制四個(gè)模塊組成的。運用Philips公司的9位視頻輸入處理器sAA7113芯片解碼視頻，輸出達到ITU656標準的YUV 4：2：2格式的數字視頻信號。統一視頻信號格式，利用灰度的線(xiàn)性變換的方式增強圖像灰度，借助Verilog HDL描述CPLD執行算法。依據固定編碼比特率和固定圖像質(zhì)量之間關(guān)系，獲取編碼特性，并計算緩沖區和編碼幀目標比特數，依據當前渲染到紋理值，統計報文丟失率，由此實(shí)現視頻圖像編碼碼率控制。為了擴充緩沖器容量，對視頻質(zhì)量和主動(dòng)跳幀進(jìn)行控制，使緩存滿(mǎn)度的減小不會(huì )導致控制器無(wú)法精準調節后續幀量化參數。由實(shí)驗結果可知，該方法最小控制誤差為0.07，能夠有效提高視頻質(zhì)量。

摘要:由于當前扎針機器人定位參數存在誤差，導致扎針成功率低，造成患者要忍受多次痛苦的問(wèn)題，設計了一種扎針機器人控制系統。該系統由機械臂部分、上位機控制系統、高清激光圖像采集系統、和信號傳感器等部分組成，主要硬件部分選用DHT01型醫用高清鏡頭、PCI8814圖像采集卡、和性能更強的ATMEGA32L型單片機，保障采集圖片的清晰度和對機械臂的控制精度。在圖像序列處理算法上計算多幀圖像的相似度，使用FAST算子提取圖像的特征點(diǎn)，并基于關(guān)鍵幀優(yōu)化圖像序列的拓撲關(guān)系，實(shí)現目標位置的準確定位。實(shí)驗結果表明，提出扎針機器人系統設計在3個(gè)軸向的偏差度平均值分別為0.0449、0.0383、和0.0387，趨近于理論上的中心位置，扎針一次成功率可以達到94.50%。

摘要:針對傳統高速移動(dòng)視點(diǎn)視頻監控跟蹤系統視頻信號收集能力差，追蹤準確率低，課題在區塊鏈技術(shù)基礎上設計了一種新的視點(diǎn)視頻監控跟蹤系統。系統硬件設計分為視頻監視模塊、數據定位模塊以及視頻監控跟蹤模塊三個(gè)模塊進(jìn)行研究操作，在視頻監控跟蹤模塊中根據硬件元件結構與性質(zhì)對其進(jìn)行系統掌控，輔助BDL9830QD監視器強化內部系統監視功能，時(shí)刻保持系統中心監控操作，在數據定位模塊中，綜合數據所處狀態(tài)，選擇數據微型定位器對信號進(jìn)行追蹤定位，標定定位目標，調整數據狀態(tài)，在視頻監控跟蹤模塊中選用HX-YT01 自動(dòng)視頻追蹤器加大對數據信號的跟蹤力度，實(shí)現精準化監控跟蹤，由此完成系統硬件設計。在系統應用程序設計中綜合硬件元件特點(diǎn)進(jìn)行程序改造，構建區塊鏈空間，實(shí)現對系統的整體設計。實(shí)驗結果表明，基于區塊鏈技術(shù)的高速移動(dòng)視點(diǎn)視頻監控跟蹤系統的追蹤能力提高了15.21%，追蹤結果準確率提高了22.8%。該設計能夠在較高程度上強化系統監控跟蹤性能，同時(shí)縮減系統操作所需時(shí)間，提升整體系統運行效率，能夠更好的為使用者提供優(yōu)質(zhì)理論研究操作。

摘要:分析了高速飛行的槍彈產(chǎn)生的激波特性，研究了測量槍彈激波的傳感器性能要求，設計了激波傳感器驅動(dòng)及后級信號調理電路，建立了槍彈激波實(shí)時(shí)監測系統，經(jīng)實(shí)彈射擊試驗實(shí)現了槍彈激波的實(shí)時(shí)監測。在此基礎上進(jìn)一步開(kāi)展了基于槍彈激波測量的彈丸定位應用研究，設計了四傳感器的平面方陣結構陣列，以及基于CPLD技術(shù)的多通道時(shí)差測試電路，建立了彈丸定位數學(xué)模型，利用LabWindows/CVI軟件編程工具設計了上位機應用軟件，測得了高速飛行彈丸的空間位置坐標，經(jīng)和模擬靶標比對，水平方向最大測試誤差為1.2mm，組平均誤差為0.27mm；高低方向最大誤差為1.9mm，組平均誤差為0.39mm；滿(mǎn)足武器設計工程使用要求。

摘要:針對當前新興產(chǎn)業(yè)計量校準服務(wù)資源分散、服務(wù)信息不透明、智能化程度偏低等問(wèn)題，提出一種基于大數據的計量校準服務(wù)平臺。基于計量校準資源共享和進(jìn)出機制，整合集成服務(wù)主體、服務(wù)對象、服務(wù)支撐等計量校準資源，建立全國計量校準服務(wù)資源池。在給出平臺系統架構的基礎上，利用智能評估與故障預測技術(shù)、大數據挖掘可視化等技術(shù),構建面向新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的計量校準服務(wù)平臺，為產(chǎn)業(yè)提供一站式、標準化、可靠、及時(shí)的計量校準服務(wù)，提升產(chǎn)業(yè)服務(wù)智能化水平。建立“服務(wù)平臺+標準體系+技術(shù)措施+創(chuàng )新中心”于一體的技術(shù)支撐體系，提升計量校準服務(wù)效率和競爭力，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)計量校準覆蓋研制、生產(chǎn)、試驗和使用等全過(guò)程，實(shí)現產(chǎn)品質(zhì)量提升和全過(guò)程安全管控。

摘要:開(kāi)發(fā)了一種在時(shí)頻域中工作算法,該算法假設只有在逼近信號不活躍的頻率條件下,才能估計出各自的傳遞函數。該算法利用在混合信號上訓練的深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )來(lái)檢測逼近信號的活動(dòng),在未檢測到任何活動(dòng)頻率情況下,使用常規頻域最小二乘法估計聲波傳遞函數。對于出現的傳遞函數(ITF)估計不完整問(wèn)題,該算法通過(guò)模糊時(shí)間域內ITF最稀疏表示來(lái)完成,將軟閾值函數應用于時(shí)間域,由軟閾值函數自適應完成,同時(shí)使用過(guò)采樣來(lái)提高精度。實(shí)驗結果表明：在活躍頻率為80%時(shí),該算法比傳統算法收斂速度快50%左右。語(yǔ)音實(shí)驗中,改進(jìn)ADMM算法耗時(shí)0.125s,明顯優(yōu)于傳統算法。為語(yǔ)音傳輸業(yè)務(wù)中存在回聲消除問(wèn)題提供了新思路。

摘要:無(wú)人機具有體積小、使用方便以及戰場(chǎng)生存能力較強等優(yōu)點(diǎn),在軍事領(lǐng)域中應用越來(lái)越廣泛。無(wú)人機進(jìn)行情報偵察時(shí),成像設備與拍攝物之間存在相對運動(dòng),使得拍攝到的圖像出現模糊,嚴重影響后期的情報處理,因此如何提高模糊圖片的質(zhì)量成為無(wú)人機情報處理中的重要課題。介紹了在無(wú)人機偵察這一背景下圖像運動(dòng)模糊的降質(zhì)機理及成像特點(diǎn),對運動(dòng)模糊復原領(lǐng)域中圖像非盲復原與盲復原兩類(lèi)方法進(jìn)行研究,從算法原理和實(shí)際應用兩方面對每種算法的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了總結。最后對無(wú)人機偵察圖像運動(dòng)模糊復原算法的發(fā)展趨勢做出展望,實(shí)時(shí)性、適用性與智能性將成為算法的主流發(fā)展方向。

摘要:面對工程項目中需要采集的數據量越來(lái)越龐大的挑戰，現有的數據采集系統主要采用C#委托和事件的觀(guān)察者模式實(shí)現數據的傳輸，具有代碼花銷(xiāo)大、耦合度高的弊端。對Actor模型的異步解耦特性的研究下，提出基于A(yíng)ctor模型的浮式保障平臺數據采集系統的設計和實(shí)現。根據浮式保障平臺數據采集系統的需求和性能制定設計方案，將Actor模型的層級性與設計方案相結合制定出特殊的Actor系統。通過(guò)浮式保障平臺數據采集系統下各個(gè)子系統進(jìn)行的數據分類(lèi)傳輸測試，實(shí)驗結果驗證了設計方案的可行性且滿(mǎn)足系統的高并發(fā)性、低耦合性以及加快數據的處理性能。因而Actor模型能高效替代原有的數據傳輸方式，減少內存消耗以及便于后期的升級維護。

摘要:多節點(diǎn)分布式傳感器的數據采集與傳輸系統有著(zhù)廣泛的應用，其物理層實(shí)現主要分為串行及并行兩種方式。針對特定的應用場(chǎng)景，選用串行傳輸的實(shí)現方式，設計以FPGA芯片、RS485芯片及AD芯片為核心的硬件平臺，使用verilog語(yǔ)言設計FPGA的RTL（Register Transfer Level）邏輯代碼，并在Modelsim中完成了功能仿真驗證。最終實(shí)現了物理層為串行傳輸、傳輸層為總線(xiàn)模型的數據采集傳輸系統，該系統RTL代碼設計簡(jiǎn)單，維護性強，可靠性高，占用芯片資源少，具有一定的工程應用價(jià)值。

摘要:為了實(shí)現電池片分選機的快速分揀,需要加快電池片圖像各項檢測項目的速度。其中,電池片邊緣缺損與破片的檢測是把控產(chǎn)品質(zhì)量的首要檢測項目。已有的檢測方法圖像處理時(shí)間較長(cháng),處理過(guò)程可復用性差,處理結果受環(huán)境影響大。因此,提出一種通過(guò)凸包判斷電池片邊緣是否存在殘缺,同時(shí)計算缺陷位置像素深度的快速邊緣缺損檢測辦法。該方法對成像環(huán)境要求低,且可以提供電池片像素中心及偏轉角度等電池片姿態(tài)信息,縮短了其他檢測過(guò)程的時(shí)間。最后,實(shí)驗證明該算法的平均時(shí)間消耗小于50ms,同時(shí),大量電池片檢測結果的誤檢率和漏檢率均小于0.5%。

摘要:針對無(wú)人機機載霧天獲取圖像降質(zhì)的問(wèn)題，設計基于嵌入式模塊化視頻去霧系統。系統選用TS1601芯片作為視頻去霧處理的核心，設計數字視頻BT.656/BT.1120隔行和逐行處理接口，iMX6嵌入式系統完成去霧參數化控制、H.264視頻壓縮處理和組幀處理、外圍接口設計和控制指令響應等設計，完成去霧參數化處理、去霧控制功能、內循環(huán)等功能模塊設計流程和實(shí)現。實(shí)驗測試結果表明，該系統滿(mǎn)足無(wú)人機機載視頻去霧處理的需求，具有功耗小、易實(shí)現的特點(diǎn)和適應性強等特點(diǎn)，滿(mǎn)足無(wú)人機機載視頻實(shí)時(shí)性去霧處理要求。在客觀(guān)評價(jià)中，本系統和相關(guān)文獻方法對典型含霧圖像處理后并分別采用TenenGrad函數、方差函數、平均梯度梯度函數等三種清晰度評價(jià)函數并做歸一化處理進(jìn)行評價(jià)，其中對于含霧圖像3處理后的TenenGrad函數歸一化分別提高47%、1.40%、12.80%，方差函數歸一化分別提高12.50%、9.20%、11.20%，平均梯度梯度函數歸一化分別提高53.20%、3.60%、8.90%，整體運算時(shí)間提高4.74倍、5.41倍和5.46倍。

摘要:針對傳統濁度傳感器的非線(xiàn)性誤差,無(wú)法滿(mǎn)足直接對水中濁度進(jìn)行精確測量的需求,提出了一種支持向量機的方法補償其性能。而支持向量機中懲罰系數和核參數決定了其補償的性能,傳統支持向量機尋參方法速度慢、運算量大,具有一定的局限性。針對其參數的選擇優(yōu)化提出了改進(jìn)的網(wǎng)格搜索法優(yōu)化支持向量機,即采用改進(jìn)的網(wǎng)格搜索法來(lái)針對水質(zhì)濁度監測傳感器補償系統的特性來(lái)優(yōu)化選擇懲罰系數和核參數。實(shí)驗結果表明,基于網(wǎng)格搜索法的支持向量機測量精度達到93.0%,其各項測量誤差滿(mǎn)足實(shí)際標準要求。

摘要:根據傳統定位系統在傳遞信息時(shí)采用慣性傳感器，導致調試結果誤差大的問(wèn)題，設計了基于GIS的工程測繪機器人自動(dòng)定位系統。根據工程測繪機器人自動(dòng)定位系統總體結構，將系統分為硬件系統和軟件系統兩部分。通過(guò)s2c2440微處理器向ONPYHON480圖像傳感器中發(fā)送采集圖像信號，經(jīng)過(guò)135mm/F2.8全面幅遠攝定焦光學(xué)鏡頭將圖像信號轉換為電子信號，通過(guò)直接內存存取系統傳送到存儲單元之中。設計電源電路為工程測繪機器人自動(dòng)定位系統提供設備電力供應，避免電源本身所產(chǎn)生雜波對系統產(chǎn)生干擾。選擇PDU模式收發(fā)短信息，利用GIS技術(shù)開(kāi)發(fā)電子地圖，實(shí)現工程測繪機器人自動(dòng)定位。調試結果表明，該系統具有定位結果誤差小的特點(diǎn)，靜態(tài)測試點(diǎn)定位誤差在3mm以?xún)龋瑒?dòng)態(tài)測試點(diǎn)定位誤差在6mm以?xún)龋o助提升系統自動(dòng)化程度。

摘要:在通信網(wǎng)絡(luò )發(fā)生擁塞的情況下,為保證電力通信網(wǎng)絡(luò )中業(yè)務(wù)穩定運行,針對目前電力通信網(wǎng)絡(luò )QoS配置不完善等問(wèn)題,本文設計并實(shí)現了一種基于電力通信網(wǎng)絡(luò )業(yè)務(wù)質(zhì)量特征的數據流調度策略。首先對電力通信業(yè)務(wù)進(jìn)行優(yōu)先級劃分,并進(jìn)行流分類(lèi)。根據分好類(lèi)別的電力通信業(yè)務(wù)流配置相應的流行為,并進(jìn)行流分類(lèi)到流行為的綁定,形成基于電力通信業(yè)務(wù)的流策略。實(shí)現在擁塞發(fā)生時(shí),電力通信網(wǎng)絡(luò )安全穩定運行。最后利用模擬網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行實(shí)驗,實(shí)驗結果表明,配置QoS的網(wǎng)絡(luò )其電力業(yè)務(wù)的丟包率和時(shí)延均控制在合適的范圍,驗證了基于電力業(yè)務(wù)的通信網(wǎng)絡(luò )QoS配置策略的有效性,保證擁塞情況下電力通信業(yè)務(wù)穩定運行。

摘要:針對傳統潛在通路分析充斥著(zhù)大量的手工操作，效率低下，而且還存在著(zhù)分析周期長(cháng)、自動(dòng)化水平低和錯誤率高等問(wèn)題，提出了基于Mentor Graphics公司CHS(Capital Harness System)軟件的潛在通路分析方法，只需按照仿真步驟依次建立電氣元件模型、構造功能約束，即可自動(dòng)進(jìn)行潛在通路遍歷與分析。與傳統潛在通路分析方法相比，該方法不僅減少了重復性操作，同時(shí)在降低系統復雜性、提高系統分析結果正確性和增強數據管理規范性、一致性等方面具有明顯優(yōu)點(diǎn)。以某運載火箭配電圖為例，利用CHS軟件開(kāi)展潛在通路分析，仿真結果驗證了該方法的正確性和可行性。

摘要:為了提高多目標進(jìn)化算法所獲得解的質(zhì)量,研究者做了大量的研究,傳統的基于Pareto支配關(guān)系的多目標進(jìn)化算法具有一定的局限性。本文利用不同的支配關(guān)系與NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)算法相結合,對單機器人搬運的柔性作業(yè)車(chē)間調度的多目標優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解,通過(guò)實(shí)驗比較分析了不同方法在多目標優(yōu)化問(wèn)題求解中的優(yōu)劣性。本文以NSGA-II為框架結合Lorenz支配關(guān)系和CDAS(Control Dominance Area of Solutions)支配關(guān)系并與傳統的基于Pareto支配關(guān)系的NSGA-II三種算法去研究同一優(yōu)化調度問(wèn)題,發(fā)現基于Lorenz支配關(guān)系和CDAS支配關(guān)系的優(yōu)化算法比基于傳統的Pareto支配關(guān)系的優(yōu)化算法的效果更佳。

摘要:如何保障民航在運輸過(guò)程中飛機發(fā)動(dòng)機能夠安全運行,是航空公司都面臨的難題,因此掌握航空發(fā)動(dòng)機工作閥門(mén)的特性指標,科學(xué)地對發(fā)動(dòng)機閥門(mén)進(jìn)行參數的建模分析,從而對發(fā)動(dòng)機進(jìn)行實(shí)時(shí)地監控就越來(lái)越重要。針對航空發(fā)動(dòng)機工作基線(xiàn)難以從原廠(chǎng)家獲取的問(wèn)題,采用基因表達式編程算法(gene expression programming, GEP),利用飛機快速存儲記錄器(quick access recorder, QAR)數據對CFM56-7B發(fā)動(dòng)機(當前民航最主流的發(fā)動(dòng)機)的可調放氣閥門(mén)(Variable bleed valve, VBV)的工作基線(xiàn)進(jìn)行函數挖掘分析。結果表明,基因表達式編程在處理閥門(mén)的非線(xiàn)性回歸分析時(shí),非常接近其運行規律,具有偏差小、精度高的優(yōu)勢,并且能得到具體、方便使用的函數關(guān)系,可以有效地提高發(fā)動(dòng)機閥門(mén)監控和故障診斷的準確性。

摘要:針對區域客流量波動(dòng)性強、復雜非線(xiàn)性的特征,易受到季節性影響,并且單一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型無(wú)法同時(shí)學(xué)習時(shí)間與空間相關(guān)性問(wèn)題,通過(guò)對區域客流量影響因素分析,結合殘差網(wǎng)絡(luò )和全連接網(wǎng)絡(luò ),提出了用于區域客流量預測的改進(jìn)Quad-ResNet模型。Quad-ResNet模型融合了四個(gè)殘差網(wǎng)絡(luò )和一個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò ),該模型通過(guò)深層次的卷積學(xué)習空間相關(guān)性,結合四個(gè)殘差網(wǎng)絡(luò )學(xué)習時(shí)間鄰近性、相似性、周期性、趨勢性,使用全連接網(wǎng)絡(luò )學(xué)習季節性影響。將Quad-ResNet模型與LSTM、CNN、ST-ResNet模型在同一數據集上進(jìn)行區域客流量預測對比實(shí)驗,實(shí)驗結果表明,Quad-ResNet模型誤差小于其他對比模型,而且在訓練和預測的操作上明顯比LSTM模型更簡(jiǎn)便,更適用于區域客流量預測。

摘要:在心電信號心律失常自動(dòng)識別系統中，針對心電信號形態(tài)復雜導致特征提取困難、自動(dòng)分類(lèi)模型準確度低、現實(shí)應用性差的問(wèn)題，設計了一種基于U-NET全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的心電信號語(yǔ)義分割的識別分類(lèi)方法。該方法通過(guò)全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的編碼運算規則，將心電信號切片數據作為輸入，標簽地圖作為輸出，可劃分出信號片段中的心拍位置與類(lèi)別。仿真結果表明：該方法在正常竇性搏動(dòng)、左束支傳導阻滯、右束支傳導阻滯、房性早搏和室性早搏五分類(lèi)問(wèn)題中取得較高準確率，實(shí)現了對心律失常信號的有效識別。

摘要:隨著(zhù)對地觀(guān)測技術(shù)的快速發(fā)展，遙感衛星資源也越來(lái)越豐富，為充分發(fā)揮地面接收系統的效能，需要滿(mǎn)足一站多能，天線(xiàn)既能接收低軌遙感衛星的數據，又能接收高軌遙感衛星的數據，滿(mǎn)足多個(gè)頻段的接收需求。信道配置需要滿(mǎn)足不同頻段、不同解調方式、不同編譯碼的衛星數據接收需求。針對不同模式的衛星接收進(jìn)行了星地鏈路的分析和計算，在此基礎上，對系統組成及工作原理進(jìn)行了介紹，并且對衛星的數據接收流程進(jìn)行了設計；同時(shí)對系統的關(guān)鍵點(diǎn)高碼速率解調譯碼器和光傳輸進(jìn)行了詳細的設計，最后經(jīng)實(shí)際工程應用驗證了設計情況，滿(mǎn)足了工程的使用要求。

摘要:針對國防軍工、電子信息等領(lǐng)域對多批次、小批量鈑金零件快速、智能制造的需求,提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的少樣本鈑金件表面缺陷分類(lèi)識別方法。首先基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的網(wǎng)絡(luò )架構,搭建出了經(jīng)典的分類(lèi)模型,并在實(shí)驗中進(jìn)行了參數修改,以達到實(shí)際生產(chǎn)中的表面缺陷檢測要求；其次利用缺陷分割提取的方法獲得卷積網(wǎng)絡(luò )訓練模型的樣本集,并進(jìn)行數據增強。實(shí)驗結果表明,該模型的準確度可達97.02%；最后利用窗口滑移檢測方法使待檢測零件與模型進(jìn)行對比,實(shí)現了對缺陷的分類(lèi)和缺陷位置的標記。經(jīng)實(shí)驗驗證,該方法的準確性和實(shí)時(shí)性均可滿(mǎn)足實(shí)際工業(yè)生產(chǎn)要求。

摘要:為了研制一種輕便、可穿戴的仿生手指康復機器人,在分析手指肌肉骨骼生物參數及致動(dòng)機理的基礎上,設計了一種形狀記憶合金絲(Shape Memory Alloy, SMA)驅動(dòng)的軟體柔性手指康復機器人,建立了其運動(dòng)學(xué)和力學(xué)模型。以手套為結構設計的原型,通過(guò)控制SMA絲的收縮來(lái)模擬手指肌肉肌腱的收縮,從而實(shí)現輔助手指屈曲伸展運動(dòng)的功能。試驗研究了手指康復機器人的運動(dòng)性能和抓握性能。試驗結果表明,手指柔性康復機器人最大彎曲角度接近正常人手關(guān)節角度,最大指尖力可達18N,能完成日常所需的屈曲伸展以及抓握功能。

摘要:為了滿(mǎn)足MX1601B-R數采設備在風(fēng)洞中進(jìn)行數據采集的功能需求，基于MX1601B-R設計了一個(gè)風(fēng)洞數據采集系統。本文首先從系統的結構組成以及工作原理對系統進(jìn)行了分析。其次，對系統的數據采集硬件設備以及設計平臺進(jìn)行了概述。隨后，詳細的給出了本系統的設計思路，并從設備掃描連接、模塊參數設置、零點(diǎn)顯示、數據監控、數據采集以及數據查看與分析等方面對系統進(jìn)行了模塊化設計。最后，使用本系統對某風(fēng)洞的溫度排架進(jìn)行數據采集與分析，并對系統進(jìn)行功能驗證。驗證結果表明，本系統能夠有效的對風(fēng)洞吹風(fēng)試驗數據進(jìn)行零點(diǎn)顯示、數據監控、同步采集、多樣化顯示以及數據分析等，同時(shí)，系統的采集啟動(dòng)時(shí)間誤差優(yōu)于0.01s。由此，可以說(shuō)明該系統界面簡(jiǎn)潔、功能齊全并且采集響應快，能夠滿(mǎn)足風(fēng)洞吹風(fēng)試驗的數據采集需求。

摘要:近年來(lái)，仿生無(wú)人機在戰場(chǎng)偵察和飛行巡邏等方面應用廣泛，使其成為無(wú)人機領(lǐng)域的研究熱門(mén)，傳統仿生無(wú)尾撲翼無(wú)人機的飛行建模問(wèn)題通常較為復雜，計算難度較大，因此亟待對此類(lèi)無(wú)人機進(jìn)行飛行控制的研究。文章針對仿昆蟲(chóng)無(wú)尾撲翼無(wú)人機的動(dòng)力學(xué)建模問(wèn)題進(jìn)行了研究，基于葉素法、準穩態(tài)假設模型以及剛體動(dòng)力學(xué)建模方法，對機翼運動(dòng)進(jìn)行受力分析，得到機翼的動(dòng)力學(xué)模型；機體采用剛體動(dòng)力學(xué)方法，建立無(wú)人機飛行模型。仿昆蟲(chóng)無(wú)尾撲翼無(wú)人機系統采用PID控制模型對機體縱向動(dòng)力學(xué)模型控制，以俯仰角、階躍輸入方式，通過(guò)實(shí)驗表明，系統的超調量分別為和，調節時(shí)間分別為0.5和1，穩態(tài)誤差符合實(shí)驗要求。

摘要:基于位置社交網(wǎng)絡(luò )(Location-based social network, LBSN)的興趣點(diǎn)(Point-of-Interest,POI)推薦算法是近年來(lái)的研究熱點(diǎn),有效的POI推薦具有極大的經(jīng)濟和社會(huì )效益。針對LBSN中的數據稀疏問(wèn)題、用戶(hù)細粒度興趣(即用戶(hù)的長(cháng)期和短期興趣)序列建模問(wèn)題和聯(lián)合多種影響因素的POI推薦問(wèn)題,研究一種結合矩陣分解和帶有注意力機制深度學(xué)習技術(shù)的POI推薦模型(CF-ADNN)。一方面,構造特征矩陣緩解簽到數據稀疏問(wèn)題,通過(guò)矩陣分解得到隱藏因子,計算POI的特征向量；另一方面,構建一種帶注意力機制的用戶(hù)細粒度興趣的序列建模方式,有效學(xué)習用戶(hù)長(cháng)期和短期的興趣特征,提高POI推薦精確度；結合上述兩種方法,最終得到可以融合多種影響因素的POI推薦模型。并通過(guò)對比試驗,進(jìn)一步驗證模型的推薦效果。

摘要:隨著(zhù)我國經(jīng)濟的快速發(fā)展，鐵路運輸在交通運輸的地位愈為重要，在傳統人工監管無(wú)力應對鐵路司機安全監督的情況下，使用機器實(shí)現自動(dòng)實(shí)時(shí)司機行為識別早已成為了一項極有意義的工作。為實(shí)現隨車(chē)部署、實(shí)時(shí)進(jìn)行鐵路司機行為識別的目的，基于目標框檢測算法實(shí)現目標檢測和關(guān)鍵點(diǎn)檢測的融合，搭建了一種可以同時(shí)檢測司機人體關(guān)鍵點(diǎn)和手機的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò )運行輸出人體姿態(tài)后，通過(guò)分析人體各關(guān)節角度和人體關(guān)鍵點(diǎn)與手機目標的位置關(guān)系等后處理對六類(lèi)司機行為進(jìn)行了分類(lèi)識別，并通過(guò)TensorRT框架對模型進(jìn)行了模型推理速度的加速和體積上的壓縮。實(shí)驗表明，該模型在嵌入式設備TX2上推理速度為25ms，可以達到較好檢測效果下實(shí)時(shí)運行的目標。實(shí)現了實(shí)時(shí)進(jìn)行鐵路司機行為識別的目的。

摘要:近年來(lái),隨著(zhù)水下等離子體強聲技術(shù)的突破性進(jìn)展以及其在管道除垢、污水處理、海洋地質(zhì)勘探、水下目標探測等領(lǐng)域取得的顯著(zhù)成果和成功應用,為我們提供了一個(gè)新思路：采用水下等離子體強聲脈沖來(lái)干擾魚(yú)雷自導接收系統,直至使其自導接收系統阻塞致盲,達到壓制效果。本文分析了某型魚(yú)雷自導接收機電路原理,建立了基于Multisim的接收機預處理電路仿真模型,仿真分析了強聲脈沖對接收機預處理的干擾壓制特性。研究成果對水下等離子體超寬帶脈沖的工程應用具有重要的參考價(jià)值,同時(shí),對研究魚(yú)雷接收機系統的抗干擾特性具有一定的借鑒價(jià)值。

摘要:傳統雷達目標跟蹤偏差補償方法雷達跟蹤目標偏差補償的精準程度較低，導致研究成果可靠性及穩定性較差。為了解決上述問(wèn)題，基于數據優(yōu)先級提出一種雷達目標跟蹤偏差補償方法，利用雷達極化測量目標信號，并建立三維空間坐標，引導操作數據，通過(guò)對相位控制偏差的校準操作實(shí)現對數據目標的精準測量，提升系統檢驗的準確性，根據數據優(yōu)先級原則，對極化脈沖進(jìn)行角度測量，選取適宜測量方案，設置雷達目標方向圖，進(jìn)行雷達目標超分辨成像，加強實(shí)驗研究力度，綜合考慮優(yōu)化信息與操作條件，實(shí)現對雷達目標跟蹤偏差補償方法的研究。實(shí)驗結果表明，基于數據優(yōu)先級的雷達目標跟蹤偏差補償方法具備較高的雷達跟蹤目標偏差補償的精準程度，研究可靠性較高，穩定性有了顯著(zhù)提升。

摘要:無(wú)人汽車(chē)制動(dòng)意圖內部數據由于識別深度增加，會(huì )出現過(guò)度膨脹現象，導致制動(dòng)意圖數據收集完整度低、識別準確率差。提出基于DenseNet的無(wú)人汽車(chē)制動(dòng)示意圖識別方法。選擇數據深度收集系統，收集無(wú)人汽車(chē)制動(dòng)意圖內部數據，結合電池保護模型深度分解汽車(chē)內部運行過(guò)程的能耗，以收集的初始內部數據為標準，整合無(wú)人汽車(chē)制動(dòng)意圖識別數據，拆分整合數據，防止數據過(guò)度膨脹。利用DenseNet的高學(xué)習度以及自適應學(xué)習性，加權均衡處理內部數據標定函數，設置一組基函數，并選擇相應的DenseNet復制內部數據函數，自適應分析復制后的數據，完成制動(dòng)意圖識別。實(shí)驗結果表明，制動(dòng)意圖數據收集完整度提高15.21%，識別準確率增強了23.68%。

摘要:針對基于時(shí)鐘芯片的數字鐘系統進(jìn)行了研究,采用FPGA作為主控芯片通過(guò)I_²C總線(xiàn)實(shí)現對實(shí)時(shí)時(shí)鐘芯片PCF8563的讀寫(xiě)控制,實(shí)現了時(shí)鐘/日歷切換顯示,對時(shí)鐘/日歷手動(dòng)調校。在調校狀態(tài)下,實(shí)現了數據移位時(shí)數碼管閃爍指示功能。給出了系統設計以及FPGA各模塊詳細設計,通過(guò)SignalTap邏輯分析儀,驗證了系統功能實(shí)現的技術(shù)可行性,并在開(kāi)發(fā)板上完成調試,對FPGA開(kāi)發(fā)人員有一定的借鑒意義。

摘要:多普勒測風(fēng)激光雷達是大氣風(fēng)場(chǎng)探測的重要手段。本文以光纖Mach-Zehnder干涉儀作為測風(fēng)激光雷達系統的鑒頻器,設計并建立了風(fēng)速模擬探測激光雷達的自校正式實(shí)驗系統,采用可控轉速機械轉輪產(chǎn)生的線(xiàn)速度引起激光多普勒頻移的方法模擬大氣風(fēng)場(chǎng)。其主要由激光發(fā)射系統、模擬風(fēng)場(chǎng)系統和光電探測系統組成。初步利用種子激光器的可調節波長(cháng)實(shí)現了系統輸出強度變化,通過(guò)能量探測方式驗證了光纖Mach-Zehnder干涉儀透過(guò)率譜強度曲線(xiàn),實(shí)驗分析結果驗證了鑒頻系統的可靠性,并進(jìn)一步實(shí)現了鑒頻系統光程差精確校正。

摘要:微軟的Windows操作系統由于具備良好通用性、圖形用戶(hù)界面以及眾多的技術(shù)支持基礎而成為測試設備的首選解決方案,但基于搶占式多任務(wù)調度策略就決定了Windows系統的非實(shí)時(shí)性屬性,對于實(shí)時(shí)性要求較高、時(shí)序控制要求嚴格的武器系統測試,Windows系統系統不適于作為地面測試使用。針對基于Windows平臺武器地面測試設備存在的非實(shí)時(shí)性問(wèn)題,提出了一種排他性線(xiàn)程獨占技術(shù)和高精度軟時(shí)鐘技術(shù),可以實(shí)時(shí)處理以太網(wǎng)、串口等IO信息,低成本且低復雜度的解決武器地面測試設備的實(shí)時(shí)性問(wèn)題,進(jìn)一步保障武器系統測試的準確性和可靠性。

摘要:霧計算平臺中的任務(wù)調度問(wèn)題是無(wú)法在多項式時(shí)間復雜度內求取精確解的NP-問(wèn)題。本文在根據霧計算任務(wù)調度流程,構建霧計算平臺任務(wù)調度數學(xué)模型基礎上,采用改進(jìn)人工蜂群算法,將任務(wù)調度映射為蜂群尋找蜜源的過(guò)程,在種群初始化階段過(guò)引入混沌思想,改善了人工蜂群算法缺陷,擴大了蜂群搜索范圍,避免陷入局部最優(yōu)解。實(shí)驗結果表明,改進(jìn)后的人工蜂群算法具有更快的算法收斂速度,算法解析所對應的任務(wù)調度策略,也具有更高的任務(wù)處理總性能,表明本文所研究的改進(jìn)人工蜂群算法,達到了提高霧計算資源利用率,提高霧計算任務(wù)處理效率的目的。

摘要:為了達到提供飛機結構疲勞試驗控制精度,加快疲勞試驗速度的目的,在機翼結構疲勞試驗中,創(chuàng )新設計機翼與加載系統間的連接裝置、綜合運用PID調諧、振蕩頻率過(guò)濾、交叉耦合補償等多項技術(shù),經(jīng)過(guò)長(cháng)時(shí)間的試驗跟蹤調試,實(shí)現了按照優(yōu)于行標與國軍標一倍的試驗控制精度快速運行機翼疲勞試驗的目標,為以后類(lèi)似的飛機部件及全機疲勞試驗提供了參考及借鑒。

摘要:絕對濕度是高流量呼吸濕化治療儀的重要控制參數,控制不當會(huì )影響治療效果,建立準確穩態(tài)模型是控制絕對濕度的基礎。通過(guò)對濕化儀的系統結構和工作原理進(jìn)行研究,建立濕化儀穩態(tài)過(guò)程的機理模型。此模型具有多元、高階次和非線(xiàn)性且缺少部分可測參數,難以實(shí)現模型的精確辨識。采用多元線(xiàn)性擬合方法,建立以濕化罐出氣口溫度為控制目標的穩態(tài)模型,儀器測試結果表明通過(guò)對濕化罐出氣口溫度進(jìn)行控制,實(shí)現了對濕化罐出氣口絕對濕度的間接控制,驗證了數據模型的有效性和實(shí)用性。

摘要:為改善傳統綜合器在噪聲影響下分頻效果差的問(wèn)題，設計了用于無(wú)線(xiàn)衛星通信網(wǎng)絡(luò )系統的抑噪分頻頻率綜合器。根據抑噪分頻頻率綜合器總體架構，設計壓控振蕩器，并選用MAOC-114850芯片作為壓控振蕩器核心芯片，依據LC壓控振蕩器原理電路，將壓控可變電抗元件插入輸入頻率原件中，控制輸入控制電壓和振動(dòng)頻率，通過(guò)改變電容器的充電速率，使產(chǎn)生的電流源在電壓控制之內。選用MB506 直插/DIP8 超高頻預分頻器芯片作為預分頻器的核心芯片，經(jīng)過(guò)多次4分頻操作定制數字電路。根據環(huán)路濾波器的片上集成設計要求，采用三階無(wú)源環(huán)路濾波器，改善電阻與電容間的相位裕度，抑噪制聲。增加控制模塊，限定壓控振蕩器的最小振蕩頻率范圍，根據晶振參考頻率確定跳頻間隔，并將結果保存到分頻頻率綜合器中，由此完成抑噪分頻頻率綜合器設計。實(shí)驗結果表明，該綜合器最高分頻效率可達到98%，為無(wú)線(xiàn)衛星通信網(wǎng)絡(luò )系統穩定運行提供保障

摘要:傳統傳感器故障數據分析系統硬件及程序設計不夠兼容，存在實(shí)時(shí)性差，分析結果不夠精準的問(wèn)題。據此，提出基于深度學(xué)習設計了一種新的傳感器故障數據分析系統，由傳感器、ARM數據處理器、主電路板、FODI數據處理器、集成采集接口板、故障數據傳感器、多轉質(zhì)感器、場(chǎng)效應傳感器、GKCL儲存器組成系統的硬件結構，ASVH248的最大特點(diǎn)就是分辨率高，能夠有效提高系統顯示的清晰度。分別設計了故障數據采集程序、數據處理程序和數據存儲程序。為了檢測系統的有效性，由采集程序采集傳感器內部數據，處理程序對數據結果進(jìn)行分析，存儲程序負責記錄分析后的結果。設定對比實(shí)驗，結果表明，基于深度學(xué)習設計的傳感器故障數據分析系統分析結果精準度提高了15.28%，實(shí)時(shí)性更強，使用價(jià)值更高。

摘要:針對某型飛機油量傳感器記錄時(shí)易受外界環(huán)境影響而導致所記錄信號存在大量噪聲且不具有單調性,同時(shí)缺少燃油流量參數的記錄問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的自適應噪聲完備經(jīng)驗模態(tài)分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN)方法,在保證單調性的前提下對傳感器數據的記錄進(jìn)行了修正,并實(shí)現了對流量特征的提取。首先提取飛參記錄器中記錄的剩余油量信號,然后使用改進(jìn)的CEEMDAN方法提取固有模態(tài)函數和剩余分量并進(jìn)行重構,最后將處理之后的剩余油量信號進(jìn)行求一階導數得到發(fā)動(dòng)機的燃油消耗率。實(shí)驗表明,使用改進(jìn)CEEMDAN去噪方法相比于CEEMDAN去噪方法的信噪比提升了48.6%,均方根誤差降低了69.9%。