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摘要:ATML標準族為自動(dòng)測試系統提供了一種新的面向信號技術(shù)標準。分析了STD、ATML、SIMICA和AI-ESTATE自動(dòng)測試領(lǐng)域四大國際標準，系統闡述了自主開(kāi)發(fā)的面向信號軟件平臺CATS的設計與開(kāi)發(fā)。首先介紹了CATS軟件系統的功能組成和工作原理；然后重點(diǎn)分析了TPS開(kāi)發(fā)平臺、系統管理平臺和TPS運行平臺的工作原理和功能模塊；最后詳細介紹了面向信號儀器驅動(dòng)程序的設計。工程應用表明CATS軟件平臺符合ATML標準族，能夠有效滿(mǎn)足航空電子設備的內場(chǎng)測試和診斷需求，采用開(kāi)放式體系結構，易于系統擴展，具有較好的應用前景。

摘要:無(wú)人機在進(jìn)行搜索救援等高級任務(wù)的時(shí)候，往往需要確定自己的位置和環(huán)境信息。仿照于人類(lèi)通過(guò)視覺(jué)感知環(huán)境信息，視覺(jué)SLAM(visual simultaneous localization and mapping, VSLAM)是計算機視覺(jué)領(lǐng)域里面通過(guò)視覺(jué)傳感器感知環(huán)境的信息并快速跟蹤自身的位置和建立環(huán)境地圖的一種前沿技術(shù)。本文首先闡述了VSLAM的重要組成部分：前端處理（特征點(diǎn)法和直接法）、數據關(guān)聯(lián)、后端優(yōu)化算法（濾波方法和優(yōu)化方法）和建圖；然后總結了一些在無(wú)人機上成功應用的典型VSLAM算法，以及在VSLAM發(fā)展的30多年的時(shí)間里涌現出許多出色的方案和研究機構；接著(zhù)論述了當前用于無(wú)人機VSLAM發(fā)展的幾個(gè)重點(diǎn)問(wèn)題，多無(wú)人機協(xié)同的C-SLAM、深度學(xué)習和語(yǔ)義分割在SLAM中的應用、以視覺(jué)慣導為代表的多傳感器融合SLAM；最后，對VSLAM方法進(jìn)行總結，給出了未來(lái)的發(fā)展方向，希望對后續研究提供指導和幫助。

摘要:針對復雜電子設備在使用過(guò)程中多故障診斷難的問(wèn)題,以相關(guān)性模型為基礎,提出了一種多故障診斷的設計方法。首先,根據相關(guān)性模型確定測試D矩陣,并獲得組成單元與測試次數的關(guān)系矩陣；其次,根據每次實(shí)際測試的結果構建測試結果矩陣,并計算獲得測試故障單元矩陣；最后,通過(guò)綜合測試故障單元矩陣與測試次數關(guān)系矩陣的數據,確定故障單元的概率,根據故障概率定位出故障單元。通過(guò)實(shí)例驗算表明：多故障診斷方法可準確定位故障單元,大幅降低誤修率。

摘要:針對裝備大規模集成電路測試性驗證與評估需求，突破傳統方式的故障注入難、耗資耗時(shí)等限制，開(kāi)展半侵入式裝備激光探針故障注入技術(shù)研究及應用。首先，研究了裝備傳統物理故障注入技術(shù)，分析了脈沖激光瞬態(tài)故障注入方式的可行性及作用機理；然后，建立了脈沖激光瞬態(tài)故障注入的能量傳輸模型，提出了基于單光子吸收機制的脈沖激光等效LET計算方法；最后進(jìn)行了試驗驗證。試驗表明，該方法成功實(shí)現了典型故障模式的準確復現，可精確定位芯片內薄弱部位以指導裝備優(yōu)化設計。

摘要:針對民用飛機航電系統集成測試中多通道故障并行注入的問(wèn)題,研究ARINC429總線(xiàn)故障注入方法并實(shí)現功能設計。首先,分析航電中繼系統的數據交互方式,設計基于航電中繼系統的故障注入架構,研究基于反射內存通信網(wǎng)絡(luò )的多通道并行故障注入方法；然后,分析ARINC429總線(xiàn)在協(xié)議層和應用層的故障類(lèi)型和對應的注入方式,并完成故障注入功能的邏輯設計；最后,基于航電中繼系統搭建故障注入實(shí)驗平臺,進(jìn)行故障注入實(shí)驗。實(shí)驗結果表明,所研究的故障注入方法能夠有效完成多設備、多通道航電總線(xiàn)在協(xié)議層和應用層的低延時(shí)故障注入,滿(mǎn)足航電系統集成測試的要求。

摘要:為提高船舶吃水檢測精度,研制了基于STC8A8K+MS5837的高精度船舶吃水監測系統。該系統利用壓力傳感器MS5837高精度的特點(diǎn)并結合液體壓強與深度的關(guān)系解決船舶吃水測量精度低的問(wèn)題,同時(shí)單片機STC8A8K將吃水數據發(fā)送給上位機,在液晶屏上可以顯示實(shí)時(shí)數據,并且可以保存數據以供后續研究。現場(chǎng)實(shí)驗表明,該系統具有安裝方便、實(shí)時(shí)性高的優(yōu)點(diǎn),其測量精度可達0.1mm。

摘要:目前人們對噪聲污染越來(lái)越重視，送檢的聲級計日益增多，傳統的手動(dòng)檢定方式的效率已經(jīng)很難應付，因此提出設計一款基于LabVIEW軟件平臺的聲級計自動(dòng)檢定系統,以實(shí)現聲級計的自動(dòng)檢定。系統依據JJG188-2017《聲級計檢定規程》設計，通過(guò)控制標準信號源 (KeySight33520B)和程控精密衰減器生成標準檢點(diǎn)信號傳輸到聲級計電信號輸入端，聲級計響應以后將檢定結果返回給系統，文章介紹了系統的設計方案。經(jīng)過(guò)實(shí)驗，系統可測量聲級計頻率范圍10 Hz～20 KHz，聲壓級動(dòng)態(tài)范圍110 dB；在實(shí)際應用中能很好的完成儀器自動(dòng)控制、數據采集、數據分析處理、檢定原始數據記錄報告生成等自動(dòng)化檢定工作，提高了聲級計檢定的工作效率、減少人為誤差確保了檢定結果的準確可靠。

摘要:為實(shí)現高效的模擬電路故障診斷，提出了基于小波包能量熵(Wavelet Packet Energy Entropy, WPEE)和隨機森林（Random Forest, RF）的模擬電路故障診斷方法。選擇合適的測試激勵信號，監測電路收集數據，對模擬電路監測數據進(jìn)行5層小波包分解，計算多頻帶WPEE向量表征故障特征，由RF分類(lèi)器實(shí)現故障診斷。仿真實(shí)驗結果表明，該方法在雙二次濾波電路、Sallen-key濾波電路容差故障診斷以及對數放大器綜合故障診斷中體現出良好的性能，故障診斷準確率達99%以上，且該方法具有參數魯棒性，RF模型訓練時(shí)間短。較支持向量機和BP網(wǎng)絡(luò )方法相比，表現出更好的綜合性能，更能貼近工程實(shí)踐應用。

摘要:目前研究的分揀機器人故障檢測系統檢測準確性較低，導致檢測結果誤差較大、實(shí)時(shí)性較差。為此，基于物聯(lián)網(wǎng)設計一種新的分揀機器人故障檢測系統，并分別對系統的硬件和軟件進(jìn)行設計。選用滑輪式機器人載體設定分揀機器人，硬件部分采用Zigbee壓力傳感器完成機器人故障信息采集，利用XBEE模塊負責數據之間的傳輸，協(xié)調分揀中控機接收各個(gè)傳感器采集的信息，通過(guò)STMP3550芯片將采集到的發(fā)送到上位機中，實(shí)現控制器設計。通過(guò)信息標定、信息采集、特征提取、故障識別實(shí)現軟件工作流程，應用非極大值最大類(lèi)間方差法來(lái)篩選出最優(yōu)的高低閾值解，得到連續但含有假邊緣的故障信息圖像邊緣。將提取到的圖像特征向量映射到類(lèi)型空間之中，獲得識別分類(lèi)結果，確定故障原因，完成故障識別。實(shí)驗結果表明，基于物聯(lián)網(wǎng)的分揀機器人故障檢測系統能夠有效提高檢測準確性，加強檢測結果的實(shí)時(shí)性。

摘要:鑒于現有的火災檢測手段大多依賴(lài)于感溫探測器和感煙探測器,但感溫探測器和感煙探測器的探測具有一定的滯后性,無(wú)法實(shí)時(shí)準確的檢測出初期火災的問(wèn)題,因此,構建了一個(gè)大規模多場(chǎng)景的火災圖像數據集,同時(shí)對圖像數據集進(jìn)行了火焰和煙霧目標標注,并提出了一種具有注意力機制的火災檢測算法,采用顏色分析的方法檢測出圖像中火焰和煙霧的疑似區域,再對火焰和煙霧目標的疑似區域進(jìn)行關(guān)注,通過(guò)結合深度網(wǎng)絡(luò )的特征提取能力,得到火災目標的檢測模型；實(shí)驗結果表明,此方法在檢測火災任務(wù)上取得了更優(yōu)的效果,相比于基于YOLOv3的火災檢測模型，mAP(mean average precision)提高了5.9%,同時(shí)滿(mǎn)足了實(shí)時(shí)檢測的需求。

摘要:鋰電池荷電狀態(tài)(SOC)的預測是電動(dòng)汽車(chē)鋰電池管理系統中最為關(guān)鍵的技術(shù)之一。為實(shí)現對SOC的高精度的預測，提出了一種基于布谷鳥(niǎo)搜索算法（CS）優(yōu)化的誤差反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的鋰電池SOC預測方法，該方法的核心也是難點(diǎn)之一，在于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的初始權值和閾值，從而可以改善易陷入局部最優(yōu)的情況，減小算法對初始值的依賴(lài)。MATLAB仿真結果表明，CS-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法的均方根誤差值比BP算法的均方根誤差值平均降低了0.0106，CS-BP算法具有更高的預測精度和極強的泛化性能。

摘要:為實(shí)現某無(wú)人機平臺管理系統的功能邏輯測試,開(kāi)發(fā)了一套通用化的測試設備和測試用例編輯工具。通過(guò)總結被控系統的靜態(tài)及動(dòng)態(tài)特征，用編輯工具生成的測試用例模擬了各系統，建立了系統模型。測試過(guò)程中，測試設備的激勵信號按條件或時(shí)序自動(dòng)發(fā)送，測試用例與平臺管理系統完全自主交互，實(shí)現了平臺管理系統功能邏輯的自動(dòng)測試。該自動(dòng)測試方法可以將現有的多個(gè)測試用例組合，方便地編輯復雜自動(dòng)測試用例。通過(guò)復雜的測試用例實(shí)現了多通道并行自動(dòng)測試、多被控系統的全任務(wù)流程自動(dòng)測試。該自動(dòng)測試方法減輕了測試人員負擔，使得測試效率提高了四倍，節省了約80%的測試時(shí)間。

摘要:渦流無(wú)損檢測技術(shù)是以電磁理論為基礎的非接觸式的檢測技術(shù)，具有結構簡(jiǎn)單、不受介質(zhì)影響、抗干擾能力強等優(yōu)點(diǎn)。本文設計了一種基于Zynq-7020平臺的可變頻的檢測系統。Zynq-7020為片上系統，該平臺既能發(fā)揮FPGA并行運算的優(yōu)勢，同時(shí)具備了處理系統的靈活性，能夠實(shí)現對數據的高速采集和實(shí)時(shí)處理。通過(guò)上位機可以改變激勵信號的頻率，適應不同厚度金屬的檢測。該系統從數字信號處理角度實(shí)現阻抗分解，能夠顯著(zhù)的提取缺陷信號。并通過(guò)實(shí)驗驗證了系統的可行性。

摘要:針對傳統通信網(wǎng)絡(luò )入侵檢測系統負載不均而導致檢測精準度低的問(wèn)題，提出了基于負載預測的通信網(wǎng)絡(luò )入侵檢測系統設計。設計系統硬件結構，使用T-KOKO型監聽(tīng)器及帶有監聽(tīng)面板AP-9812M的語(yǔ)音信息監聽(tīng)工具，使用HDMI分配器傳輸監聽(tīng)信號，選擇JY211-QTQ-04型號光纜探測器，其內部含有發(fā)射機和接收機，用于發(fā)射和接收數據，采用TCP繼電器控制器用于改變指令正常執行的順序。確定負載指標，動(dòng)態(tài)調整負載預測策略，保證負載均衡，并通過(guò)hash函數獲取網(wǎng)絡(luò )攻擊行初始判別概率向量，實(shí)現通信網(wǎng)絡(luò )入侵檢測。由實(shí)驗結果可知，該系統的運行時(shí)間平均值為86.3s，吞吐率平均為74Mbps，網(wǎng)絡(luò )入侵檢測準確率平均值為95%，能夠為通信網(wǎng)絡(luò )的安全運行提供系統支持。

摘要:為了在風(fēng)洞系統發(fā)生故障時(shí)實(shí)現快速準確的診斷與定位,提出了基于多信號流圖模型的風(fēng)洞測試性建模方法。針對風(fēng)洞結構復雜、解析建模困難等特點(diǎn),首先通過(guò)分析系統組成與設備的功能結構對風(fēng)洞進(jìn)行了層次性劃分,并根據實(shí)際運行中出現的故障情況得到了風(fēng)洞關(guān)鍵設備的FMEA結果, 而后以FD-12亞跨超聲速風(fēng)洞為研究對象建立了系統的多信號流圖模型,利用故障模式與測點(diǎn)對應關(guān)系建立了相關(guān)性矩陣,最后采用TEAMS-RT算法對系統的測試性水平進(jìn)行了分析和評估,驗證結果表明該方法對于風(fēng)洞系統的測試性建模與故障診斷是有效的,為風(fēng)洞系統健康管理相關(guān)研究提供了參考。

摘要:為了實(shí)時(shí)監控小型油動(dòng)無(wú)人機的發(fā)動(dòng)機工作溫度，設計開(kāi)發(fā)了基于K型熱電偶的4路溫度監控系統。該系統采用模擬開(kāi)關(guān)CD4052作通道切換，選通的熱電偶信號經(jīng)放大調理，由STM32F103控制器片上A/D采集，經(jīng)DS18B20數字溫度傳感器作冷端補償，最終以Modbus RTU協(xié)議將溫度值發(fā)送到485總線(xiàn)上。經(jīng)調試校準，該溫度監控系統在蚊子直升機MZ202型發(fā)動(dòng)機正常工作溫度范圍內與原機溫度儀表相差±3℃，數據刷新率大于2Hz，且工作穩定抗干擾能力較強，為發(fā)動(dòng)機調校提供了可靠的依據，有效地保障了發(fā)動(dòng)機安全穩定運行。該溫度監控系統也可用于Rotax582，Rotax912/914等小型活塞航空發(fā)動(dòng)機缸頭及排氣溫度的采集與監控。

摘要:大部分模糊控制器不具有適應控制對象變化的能力，基于此設計一種自調整因子模糊控制器，并針對機械臂長(cháng)時(shí)間重復操作導致運動(dòng)精確度下降這一類(lèi)問(wèn)題，結合迭代學(xué)習控制方法，提出一種自調整因子模糊PD迭代學(xué)習控制方法。以雙關(guān)節機械臂為研究對象，利用Fuzzy工具箱編寫(xiě)模糊控制規則，通過(guò)系統產(chǎn)生的誤差以及誤差的變化率作為模糊控制器的輸入量調整模糊系統中的量化因子和比例因子，實(shí)現模糊規則的更新和對迭代學(xué)習控制中的PD參數的實(shí)時(shí)調整，系統的自適應性得到提高，并在SIMULINK中進(jìn)行機械臂的運動(dòng)控制實(shí)驗，仿真結果表明，所提控制方法最終產(chǎn)生的誤差可以精確到0.0001rad，同時(shí)在進(jìn)行第2次迭代時(shí)關(guān)節角度和角速度誤差收斂基本趨于零，整體的控制效果較好。

摘要:針對新生嬰兒需要大量人力實(shí)時(shí)看護的問(wèn)題，設計了一套智能嬰兒監控系統，對嬰兒的生理狀況進(jìn)行監測和報警。系統以STM32F103微控制器為控制核心，利用姿態(tài)傳感檢測、溫度檢測、濕度傳感器、脈搏傳感器、無(wú)線(xiàn)通信、顯示電路等外圍功能模塊，實(shí)現對嬰兒體溫，尿床，脈搏等數據的實(shí)時(shí)顯示和報警。同時(shí),將數據通過(guò)ZigBee網(wǎng)絡(luò )傳輸至PC機，利用虛擬儀器軟件LabVIEW編寫(xiě)服務(wù)端功能程序，狀態(tài)數據可通過(guò)Internet遠程訪(fǎng)問(wèn)，有效的對嬰兒狀況進(jìn)行遠程監測。測試結果表明，該系統參數測量精度在2.1%以?xún)龋瑹o(wú)線(xiàn)傳輸效果穩定，達到設計預期要求。該設計為嬰幼兒智能護理設備設計打下了良好的基礎，具有較強的實(shí)用性。

摘要:針對Buck型變換器中存在的匹配和非匹配擾動(dòng)，提出一種基于廣義比例積分觀(guān)測器(GPIO)和增強型變速趨近律的控制方法。首先，設計廣義比例積分觀(guān)測器來(lái)估計匹配和非匹配擾動(dòng)，并將估計值引入控制器中進(jìn)行前饋補償；同時(shí)，構造了基于雙曲正切型函數的變速趨近律，可以縮短系統狀態(tài)的到達時(shí)間，并減小在滑動(dòng)階段的抖振現象，并與廣義比例積分觀(guān)測器結合，使系統具有良好的抗干擾性能和跟蹤性能；最后，證明了觀(guān)測器的收斂性和閉環(huán)控制系統的穩定性，并通過(guò)仿真驗證該方法可以有效地抑制擾動(dòng)帶來(lái)的影響，提高整個(gè)系統的抗干擾性能。

摘要:傳統爬壁機器人吸附參量存在同步不對稱(chēng)的問(wèn)題,導致爬壁機器人吸附控制系統輸出控制量精度降低,影響機器人整體控制效果。為了解決爬壁機器人吸附參量不對稱(chēng)問(wèn)題,提出基于D-H參數的爬壁機器人吸附控制系統設計。利用基于D-H參數設計基于D-H參數的爬壁機器人吸附控制系統。基于D-H參數特點(diǎn),設計系統總體框架,框架共分為硬件與軟件兩部分；硬件主要利用動(dòng)態(tài)陀螺儀控制器控制處理指令數據,完成處理模塊設計；通過(guò)無(wú)線(xiàn)控制遙感器KJ-F6000X-T6實(shí)現控制模塊設計。軟件部分采用與D-H參數相關(guān)的算法對控制程序進(jìn)行設計。通過(guò)實(shí)驗對比數據表明：提出設計系統具有同步爬壁機器人吸附參量對稱(chēng)性,提升系統控制量輸出精度的效果。

摘要:隨著(zhù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，智能家居如今已經(jīng)開(kāi)始深入到人們生活。針對智能家居中的智能生態(tài)康養環(huán)境監控問(wèn)題，對物聯(lián)網(wǎng)智能生態(tài)康養環(huán)境監控系統進(jìn)行了研究，包括系統模型的構建，系統軟件的設計，通信指令的智能化調度等。通過(guò)研制控制電路板，集成負氧離子、溫度、濕度、甲醛、PM2.5、語(yǔ)音等傳感器，采集室內各種環(huán)境參數信息，采用智能控制方式，通過(guò)無(wú)線(xiàn)Wi-Fi節點(diǎn)，對室內負氧離子發(fā)生器、水暖、電暖、加濕器、空氣凈化器等設備進(jìn)行控制，從而調節室內環(huán)境參數，達到優(yōu)質(zhì)的居住環(huán)境和良好的療養要求。通過(guò)研究探索一種物聯(lián)網(wǎng)智能生態(tài)康養環(huán)境監控系統的設計方法，經(jīng)過(guò)實(shí)驗表明該設計是可行的。

摘要:為了解決基于DDS的分布式協(xié)同仿真平臺多節點(diǎn)、多模型條件下飛機機電系統復雜關(guān)聯(lián)參數的實(shí)時(shí)監控問(wèn)題,結合組態(tài)監控技術(shù)提出一種基于DDS的飛機機電系統協(xié)同仿真組態(tài)監控方法,設計了組態(tài)監控平臺與分布式仿真平臺的數據交互接口,實(shí)現飛機機電系統模型的實(shí)時(shí)過(guò)程監控以及監控界面的圖形化顯示。集成測試結果表明,該組態(tài)監控方法實(shí)現了對飛機機電系統復雜關(guān)聯(lián)參數的讀寫(xiě)、存儲以及監控界面的圖形化顯示,提高了飛機機電系統的協(xié)同仿真驗證效率,降低了分布式協(xié)同仿真監控系統的開(kāi)發(fā)難度。

摘要:目前研究的四旋翼無(wú)人機航跡跟蹤控制系統跟蹤過(guò)程不穩定，導致跟蹤結果不準確。為了解決上述問(wèn)題，基于MPC設計了一種新的四旋翼無(wú)人機航跡跟蹤控制系統。通過(guò)空中飛行控制器、地面控制器和人工干預器實(shí)現了無(wú)人機航線(xiàn)的跟蹤控制。空中飛行控制器主要功能為確保無(wú)人機按既定航線(xiàn)飛行，涉及硬件主要有GPS導航定位模塊、姿態(tài)評估模塊（MTI）、飛行控制系統計算機，顯示模塊等。地面控制器主要功能為對周?chē)w行環(huán)境進(jìn)行探測，規避這些障礙物規劃出安全航線(xiàn)，傳輸至空中自主飛行控制系統，涉及硬件包括無(wú)線(xiàn)通訊的數據連接電路和地面終端控制模塊。人工干預模塊能對飛行過(guò)程中發(fā)生的意外情況進(jìn)行人工干預以避免突發(fā)情況造成危險，主要硬件有Futaba控制器和配套的 RS5803 接收機器。以VS2010為開(kāi)發(fā)環(huán)境，利用C++軟件設計軟件流程。實(shí)驗結果表明，基于MPC的四旋翼無(wú)人機航跡跟蹤控制系統能夠有效提確保跟蹤控制過(guò)程的穩定性，提高控制結果準確性。

摘要:為促進(jìn)四旋翼無(wú)人機的飛行自主性，增強無(wú)人監管情況下飛行器主機所具備的避障行進(jìn)能力，設計基于RFID技術(shù)的四旋翼無(wú)人機軌跡跟蹤控制系統。在RFID工作頻段中，調制處理既定控制信號，利用標簽識別協(xié)議，在RFID標簽識別技術(shù)的支持下，連接微型四旋翼軌跡控制器與內環(huán)姿態(tài)控制器，通過(guò)數據通信鏈路，提取軌跡跟蹤控制所需的傳輸應用電子，完成軌跡跟蹤控制系統硬件設計。利用動(dòng)力系統中的參數辨識策略，確定與軌跡姿態(tài)控制相關(guān)的物理規律標注，實(shí)現基于RFID技術(shù)的四旋翼無(wú)人機軌跡跟蹤控制系統設計。實(shí)驗結果表明，與機器視覺(jué)型控制系統相比，基于RFID技術(shù)的控制系統的SSI避障行進(jìn)指標數值相對較高，全局最大值達到了79%，四旋翼無(wú)人機滾轉角平均值為85°，能夠有效抑制四旋翼無(wú)人機滾轉角的數值上升趨勢，增強無(wú)人監管情況下飛行器主機避障行進(jìn)能力。

摘要:低軌衛星移動(dòng)通信信息存在復用保護間隔，為實(shí)現對傳輸數據信息的精準定位，設計基于正交頻分復用的低軌衛星移動(dòng)通信同步控制系統。設置電源管理模塊，初步協(xié)調BDG-MF-OS型衛星終端與ZIGBEE無(wú)線(xiàn)數據傳輸模塊，將衛星通信信息反饋至網(wǎng)絡(luò )與顯示模塊，實(shí)現低軌衛星移動(dòng)通信同步控制系統的硬件設計。建立同步信號模型，通過(guò)信號調制解調的方式，完善待處理通信信息的復用保護間隔與循環(huán)前綴，實(shí)現正交頻分復用處理的關(guān)鍵技術(shù)研究。分包處理通信數據，借助已知的短報文通信模式，連接同步通信協(xié)議，完成低軌衛星移動(dòng)通信同步控制。與北斗型通信控制系統相比，正交頻分復用技術(shù)作用下，低軌衛星的移動(dòng)通信能力得到強化，較好滿(mǎn)足精準定位傳輸數據信息的實(shí)際應用需求。

摘要:長(cháng)輸天然氣管道壓縮機多機啟動(dòng)時(shí)，單靠人工完成一系列操作，耗時(shí)時(shí)間長(cháng)，檢查判斷不準確、多機并行運行能耗較大。為了提高壓縮機多機啟動(dòng)效率和啟機一次成功率，自動(dòng)識別啟機不滿(mǎn)足項，快速投用負荷分配使機組做功效率最大化。利用數據采集與監視控制（SCADA）系統，對多臺壓縮機設定啟動(dòng)優(yōu)先級、啟動(dòng)臺數和負荷分配自動(dòng)控制，優(yōu)化邏輯控制器（PLC）與壓縮機組控制系統（UCS）通信。創(chuàng )新實(shí)現了多機組一鍵順序啟機和啟機后多機組負荷分配自動(dòng)并網(wǎng)。經(jīng)實(shí)際應用滿(mǎn)足了中俄東線(xiàn)天然氣管道黑河首站4臺壓縮機多機啟動(dòng)要求，降低了人力和能耗，提高了生產(chǎn)運行效率。為多行業(yè)多種輸送介質(zhì)的大型機械設備聯(lián)合自動(dòng)控制提供了豐富的參考價(jià)值，對UCS與SCADA的控制整合具有一定的指導意義。

摘要:比例閥是呼吸機吸氣模塊中負責流量控制的重要組件，為了研究比例閥的特性和提高呼吸機吸氣模塊的流量跟蹤效果，推導了比例閥閥芯位移與流量之間的關(guān)系，構建了比例閥的被控對象模型并采用S-函數在Simulink中實(shí)現了該模型。對模型進(jìn)行簡(jiǎn)單的輸入控制可以獲得比例閥的瞬態(tài)特征和穩態(tài)特征，對模型輸入采用PID控制和模糊PID控制方法均能夠提高比例閥的響應速度。在兩種控制方法中采用一致參數，分別在Simulink仿真和實(shí)驗條件下對比兩種方法的流量跟蹤效果，可以驗證相較于固定參數的PID控制方法，模糊PID控制方法更能有效降低流量的超調量從而保持氣路中流量的穩定。

摘要:針對芯片智能分揀生產(chǎn)線(xiàn)中,工業(yè)機器人夾具與芯片相對位置具有不確定性且芯片下料、芯片傳輸、相機檢測以及工作機器人分揀等節拍不一致的問(wèn)題。以ABB IRB360并聯(lián)工業(yè)機器人為控制核心,構建了一個(gè)基于RobotStudio的芯片智能分揀仿真生產(chǎn)線(xiàn)。首先利用Solidworks建模軟件建立了工作站相關(guān)模型；然后利用RobotStudio軟件的Smart組件、機械裝置等功能實(shí)現芯片下料、芯片傳輸、相機檢測等過(guò)程；最后編寫(xiě)工業(yè)機器人控制程序,設置工作站邏輯,實(shí)現芯片的智能分揀。仿真結果表明,工業(yè)機器人能夠根據相機的引導正確且高效地分揀芯片。該工作站可直接下載至實(shí)際工業(yè)機器人控制器,能夠優(yōu)化生產(chǎn),節約開(kāi)發(fā)時(shí)間。

摘要:針對當前機器人運動(dòng)控制系統對于運動(dòng)數據的調節力度較小，無(wú)法實(shí)現精準控制，導致運動(dòng)軌跡誤差較大，運動(dòng)控制效率較低的問(wèn)題，設計基于大數據聚類(lèi)的智能探測機器人運動(dòng)控制系統。采用TMS320LF2407A主控芯片，集成650V功率管，在電感電流斷續模式下工作，提供系統驅動(dòng)能量，設置光電耦合器，處理控制信號發(fā)射，調整控制電路內部電流關(guān)系。選用6ES7214-1AG40-0XB0控制器以及信號和通信模塊擴展，控制機器人運動(dòng)軌跡，結合內部驅動(dòng)裝置，整合運動(dòng)數據信息進(jìn)行存儲，實(shí)現運動(dòng)控制系統硬件結構設計。通過(guò)調節程序開(kāi)始數據，結合內部脈沖數據，構建軟件平臺管理模塊，獲取機器人運動(dòng)軌跡數據。采用大數據聚類(lèi)技術(shù)，建立控制系統大數據分布結構模型，模擬非線(xiàn)性時(shí)變LFM控制信號，特征提取和聚類(lèi)運動(dòng)軌跡數據，獲取精準運動(dòng)軌跡數據，減少運動(dòng)軌跡偏差程度，完成運動(dòng)控制系統軟件設計。實(shí)驗結果表明，基于大數據聚類(lèi)的運動(dòng)控制系統的運動(dòng)軌跡誤差較小，能夠有效實(shí)現精準控制，提高運動(dòng)控制效率。

摘要:隨著(zhù)光纖激光器廣泛應用與快速發(fā)展，市場(chǎng)競爭與成本控制不斷加強，其光電系統的控制與保護成為光纖激光應用的關(guān)鍵。為實(shí)現激光器的智能化控制和預報警保護，降低生產(chǎn)和維護成本，詳細介紹了激光器監控系統的軟、硬件設計及其測試結果。通過(guò)Visual Basic編寫(xiě)USB轉RS232的串口通訊軟件，以STM32F407ZG單片機為核心設計了激光器功率驅動(dòng)、故障保護、數據采集等硬件電路，完成PC端上位機軟件對光纖激光器功率的控制（0～100%），實(shí)現對光纖激光器泵源溫度、工作電流、工作狀態(tài)等數據的實(shí)時(shí)采集和監測。根據對300W光纖激光器輸出功率進(jìn)行測試，可得到系統光光轉換效率高達70.53%。同時(shí)經(jīng)過(guò)72h整機老化后，根據測試結果可得到激光器功率輸出穩定度高達96.6%。設計已廣泛應用于切割、焊接、精密打孔、3D雕刻等工業(yè)加工領(lǐng)域的實(shí)際生產(chǎn)中。

摘要:以數傳電臺為核心器件設計了一型適用于靶彈的測控系統。該測控系統由彈載數傳設備和數傳地面站組成，可以下傳靶彈飛行狀態(tài)信息同時(shí)上傳用于控制靶彈自毀的安控指令。對彈載數傳設備結構及采編器軟件和硬件，數傳地面站電氣結構，收發(fā)控制器軟件流程進(jìn)行了詳細設計。數傳地面站采用時(shí)分多址的通信模式進(jìn)

摘要:針對旋轉彈用磁測系統在飛行過(guò)程中，存在由機械安裝誤差以及固定磁干擾帶來(lái)的測量系下三軸磁矢量與彈體系不平行問(wèn)題，提出一種磁測系統與彈體之間等效安裝誤差角的在線(xiàn)標定補償法。通過(guò)分析磁測系統實(shí)時(shí)輸出的三軸地磁矢量信息，建立測量信息與誤差的誤差模型，利用類(lèi)正弦信號特征值求取誤差角，進(jìn)而補償磁測信息中的誤差項，最終提高磁測系統解算輸出的滾轉角精度。實(shí)驗結果表明，當彈體僅做滾轉運動(dòng)時(shí)，經(jīng)過(guò)該方法補償后磁測系統解算的滾轉角比補償前解算的滾轉角精度可提高6倍以上，滾轉角解算誤差保持在2°以?xún)龋梢詽M(mǎn)足制導彈藥對滾轉角的精度需求。

摘要:大數據時(shí)代信息技術(shù)的快速發(fā)展，依托于各類(lèi)硬件防護設備的網(wǎng)絡(luò )體系架構的異構數據量每天以指數級的量級遞增，基于傳統的網(wǎng)絡(luò )安全防護技術(shù)無(wú)法有效的適用于具有海量數據的特征網(wǎng)絡(luò )安全和分析預測等工作，因此海量數據的保存、使用、以及分析等信息挖掘和數據分析預測逐步成為社會(huì )各界重視和當前的研究趨勢。本文以海量的異構數據為研究對象，識別網(wǎng)絡(luò )安全大數據的典型特征，結合情報預測的主要方法，創(chuàng )新性的提出了大數據特征下的網(wǎng)絡(luò )安全預測分析技術(shù)，提高網(wǎng)絡(luò )安全風(fēng)險識別和預測、俞靜能力，有效的改善網(wǎng)絡(luò )防護效果。

摘要:針對隧道施工環(huán)境,設計了一款隧道安全預警機器人,并重點(diǎn)研究其導航系統實(shí)現。機器人搭載檢測儀器與分析主機,集數據采集、分析、預警于一體,實(shí)現隧道巡檢的自動(dòng)化和智能化。分別利用Cartographer算法和自適應蒙特卡洛算法(AMCL)融合雷達、里程計、IMU的數據,實(shí)現環(huán)境地圖的創(chuàng )建與機器人實(shí)時(shí)定位。采用A*算法和DWA算法實(shí)現機器人的全局和局部路徑規劃,并結合ROS操作系統對其進(jìn)行實(shí)驗驗證。實(shí)驗結果表明：在導航定位時(shí),機器人位置誤差和航向誤差分別小于20 cm和5.5°,能滿(mǎn)足實(shí)際工程需要,完成自動(dòng)巡檢任務(wù)。

摘要:自主水下航行器(AUV)在海洋資源勘探與開(kāi)發(fā)中發(fā)揮著(zhù)重要作用,安全性作為其研究的重要內容與關(guān)鍵技術(shù)之一,關(guān)乎著(zhù)水下任務(wù)能否順利完成并安全返回。為進(jìn)一步加強AUV在水下應對故障及危險的能力,依托實(shí)體AUV,設計一套安全拋載系統。該系統基于A(yíng)RM Cortex-M4處理器,搭建AUV安全拋載電路,使其不僅能夠響應程序預先設定的拋載指令,還能根據一些突發(fā)或緊急情況,自動(dòng)觸發(fā)拋載動(dòng)作,如：系統掉電、死機或漏水等。最后通過(guò)岸上模擬實(shí)驗與水下實(shí)驗,驗證了該系統的可行性與可靠性,可有效保障AUV水下航行安全。

摘要:針對傳統PSO算法容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題，提出一種基于競爭學(xué)習的粒子群優(yōu)化算法(competitive learning-based PSO, CLPSO)。在CLPSO中，首先通過(guò)動(dòng)態(tài)計算粒子的適應度值將種群分成優(yōu)選、合理和疏離三個(gè)子群；其次，根據三個(gè)子群中粒子的進(jìn)化特性，為三個(gè)子群分別設計了不同的更新變異方式。然后，利用12個(gè)基準測試函數對算法的性能進(jìn)行了驗證。實(shí)驗結果表明，所提的競爭學(xué)習策略能夠有效克服經(jīng)典PSO算法在處理復雜多峰問(wèn)題時(shí)容易陷入局部最優(yōu)的缺陷。最后，利用CLPSO算法優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的參數設計CLPSO-FNN算法，并利用其建立出水氨氮軟測量模型，實(shí)驗表明，CLPSO-FNN軟測量模型能夠更精確更實(shí)時(shí)地測量出水氨氮濃度。

摘要:在基于模型的嵌入式控制系統設計開(kāi)發(fā)中,利用Simulink Coder和Embedded Coder等工具為控制算法、系統模型等自動(dòng)生成嵌入式代碼被證實(shí)是一種高效、可靠、便捷的方法。Mathworks為自帶的Simulink模塊和MTALAB函數的目標代碼生成提供了支持,缺乏的是對于嵌入式開(kāi)發(fā)中目標外圍功能的直接支持,比如數字、模擬輸入/輸出,網(wǎng)絡(luò )通信以及其它微控制器自身功能,而這對于嵌入式系統開(kāi)發(fā)往往是不可缺少的重要部分。針對工業(yè)級嵌入式產(chǎn)品領(lǐng)域應用廣泛的Cortex-M3內核微控制器這一目標,設計開(kāi)發(fā)了支持常用外圍功能的STM32F1XTarget目標系統以及配套的嵌入式控制板,詳細闡述了STM32F1XTarget的工作流程和自定義設備驅動(dòng)模塊設計原理。設計的目標系統支持由系統模型到應用程序下載的一鍵式操作,這將算法設計和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)無(wú)縫連接到一起,大大加速了嵌入式控制系統的開(kāi)發(fā)流程,降低了成本,最后在倒立擺嵌入式控制系統開(kāi)發(fā)中進(jìn)行了實(shí)驗驗證,檢驗了該目標的有效性和可靠性。

摘要:裝備軟件質(zhì)量評測自動(dòng)化需求日益提升。裝備軟件在質(zhì)量評測過(guò)程要經(jīng)過(guò)多輪迭代修改,修改后代碼的影響域分析是軟件質(zhì)量評測中重要的一環(huán)。目前修改后代碼的影響域分析完全依賴(lài)人工。由于裝備軟件代碼規模大,人工分析耗時(shí)較長(cháng),拉長(cháng)了裝備交付周期。為了提高裝備軟件質(zhì)量評測的效率,代碼影響域的自動(dòng)化分析的研究勢在必行。針對裝備軟件代碼影響域分析問(wèn)題,提出一種基于標識符的代碼修改特征提取方法,該方法可以快速提取大規模代碼的修改特征；提出一種基于標識符檢測隊列的影響域分析方法,可以實(shí)現裝備軟件影響域的快速自動(dòng)化分析,準確率達85.7%,該方法可以滿(mǎn)足現有裝備軟件影響域自動(dòng)化分析的需求。

摘要:隨著(zhù)煤炭產(chǎn)業(yè)開(kāi)采從淺層往深層推進(jìn)，溫度、壓力和振動(dòng)等環(huán)境條件都時(shí)刻需要檢測，防止威脅礦下人員安全和財產(chǎn)安全的現象發(fā)生，因此一個(gè)實(shí)時(shí)性，穩定性良好的采集傳輸系統極為重要。針對這一問(wèn)題，設計了一種基于FPGA多通道、數模混合的采集與實(shí)時(shí)發(fā)送系統。在系統總體設計的基礎上，對系統的硬件電路和軟件程序設計進(jìn)行了相關(guān)介紹，通過(guò)對程序的仿真，驗證了采集傳輸系統設計的可行性。經(jīng)實(shí)物試驗驗證，采集傳輸系統可以正確有效的采集和傳輸5種傳感器輸出的信號，各信號精度都滿(mǎn)足要求，具有一定的工程實(shí)用價(jià)值。

摘要:基于區塊鏈的跨域認證利用區塊鏈代替傳統的CA機構頒發(fā)區塊鏈證書(shū)，借助區塊鏈的去中心化和透明性，實(shí)現了信任的去中心化。針對現有基于區塊鏈的跨域認證存在著(zhù)跨域認證效率不高，沒(méi)有完整的證書(shū)管理功能、區塊鏈存儲證書(shū)開(kāi)銷(xiāo)大的問(wèn)題，提出了基于區塊鏈和動(dòng)態(tài)累加器的跨域認證方案，設計了區塊鏈證書(shū)格式，描述了跨域認證協(xié)議，將區塊鏈證書(shū)信息映射為累加值，提升了驗證效率，通過(guò)在智能合約中構建動(dòng)態(tài)累加器，實(shí)現證書(shū)的注冊，撤銷(xiāo)和查詢(xún)功能。實(shí)驗結果表明，該方案能夠有效降低區塊鏈證書(shū)存儲成本，提升跨域認證效率。

摘要:針對現有心音分類(lèi)算法普適性差、依賴(lài)于對基本心音的精確分割、分類(lèi)模型結構單一等問(wèn)題,提出采用大量未經(jīng)過(guò)精確分割的心音二維特征圖訓練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Convolutional neural networks, CNN)的方法。首先采用滑動(dòng)窗口方法和梅爾頻率系數對心音信號進(jìn)行預處理,得到大量未經(jīng)過(guò)精確分割的心音特征圖；然后利用深度CNN模型對心音特征圖進(jìn)行訓練和測試。根據卷積層間連接方式的不同,設計了三種深度CNN模型：基于單一連接的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、基于跳躍連接的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )、基于密集連接的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。實(shí)驗結果表明基于密集連接的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )比其他兩種網(wǎng)絡(luò )具備更大的潛力。與其他心音分類(lèi)算法相比,該算法不依賴(lài)于對基本心音的精確分割且在分類(lèi)準確率、敏感性和特異性方面均有提升。

摘要:遠探測方位反射聲波成像測井儀（BAR）是新一代成像測井儀，其測井數據存儲于內部大容量存儲模塊中。為了實(shí)現在測井現場(chǎng)快速讀取和回放測井數據，設計了一種基于USB總線(xiàn)的數據讀取接口。數據讀取接口通過(guò)USB總線(xiàn)與PC通訊，通過(guò)自定義高速串行總線(xiàn)與下井儀數據存儲模塊通訊。高速串行總線(xiàn)為基于M-LVDS的差分總線(xiàn)，設計的工作頻率為80MHz，采用8B/10B編碼。數據讀取接口電路采用FPGA作為主控芯片，高速總線(xiàn)協(xié)議和傳輸控制均在FGPA中實(shí)現。所設計數據讀取接口已實(shí)現8口井的現場(chǎng)測井數據讀取，數據讀取速度達到57Mbps。該設計實(shí)現了測井數據的現場(chǎng)快速讀取和回放，保證了測井數據檢驗的時(shí)效及測井施工的效率。

摘要:時(shí)鐘同步是分布式網(wǎng)絡(luò )內各節點(diǎn)設備協(xié)同工作的重要前提，網(wǎng)絡(luò )內許多任務(wù)的完成都需以時(shí)鐘同步作為基礎。為了實(shí)現分布式系統中高精度的時(shí)鐘同步，本文在現有的時(shí)鐘同步技術(shù)的基礎上，設計了一種分布式時(shí)鐘同步技術(shù)，以北斗衛星授時(shí)技術(shù)作為主同步機制，單向時(shí)鐘同步技術(shù)作為輔助同步機制。即在正常情況下網(wǎng)絡(luò )中的節點(diǎn)設備利用北斗衛星進(jìn)行授時(shí)，而在無(wú)法順利接收北斗授時(shí)信號的少數情況下，節點(diǎn)設備之間利用單向時(shí)鐘同步技術(shù)完成時(shí)鐘同步，兩者結合共同實(shí)現不同情況下高精度的時(shí)鐘同步。在LabVIEW編程環(huán)境下設計仿真程序對方案進(jìn)行驗證，結果表明，該方案可以實(shí)現分布式系統中的時(shí)鐘同步，方案的可行性可以得到驗證，然后通過(guò)進(jìn)一步的誤差分析可知，誤差處在一個(gè)可接受的范圍內。

摘要:為解決金屬波紋管的高溫振動(dòng)特性測試技術(shù)難題,研制了一套低成本、溫度連續可調的金屬波紋管高溫振動(dòng)試驗系統；該試驗系統以弧形石英燈陣為輻射加熱裝置并采用LabVIEW對波紋管進(jìn)行精確溫度控制,通過(guò)電磁激振器對金屬波紋管施加軸向和徑向的外部激勵,由動(dòng)態(tài)加速度傳感器獲取振動(dòng)響應信號,經(jīng)數據采集器進(jìn)行實(shí)時(shí)采集存儲,以獲得波紋管振動(dòng)響應；以DN108不銹鋼波紋管為試驗樣件,測試其在不同溫度的頻響曲線(xiàn),試驗證明,該系統可穩定可靠地獲取波紋管高溫振動(dòng)特性。

摘要:以衛星試驗鑒定工作開(kāi)展為實(shí)際應用需求,針對衛星裝備試驗鑒定數據多源、多樣等特點(diǎn),為保證試驗鑒定數據質(zhì)量,提出了一種二級數據質(zhì)量評價(jià)技術(shù),重塑試驗鑒定數據質(zhì)量評價(jià)流程,并通過(guò)初檢-數據質(zhì)量篩選評價(jià)對既定衛星裝備數據完整性、準確性、一致性、冗余性、有效性和及時(shí)性等閾值性指標進(jìn)行首輪質(zhì)量評價(jià)及篩選；在此基礎上,進(jìn)一步圍繞衛星裝備試驗鑒定數據實(shí)際特性構建數據質(zhì)量評價(jià)指標體系,利用多因素模糊推理下的層次分析法完成數據質(zhì)量復檢。在完成技術(shù)研究的基礎上,以實(shí)際某型號衛星試驗鑒定任務(wù)數據為例進(jìn)行分析,分析結果表明所提出的技術(shù)方法切實(shí)可行,二級數據質(zhì)量評價(jià)能為衛星裝備性能試驗、作戰試驗、在役考核等不同階段的試驗鑒定任務(wù)開(kāi)展提供保障。

摘要:太空領(lǐng)域戰略博弈和競爭成為未來(lái)作戰形式的研究熱點(diǎn)，航天裝備作為新質(zhì)作戰能力的重要組成部分，對未來(lái)太空資源的爭奪和保護起著(zhù)不可小覷的作用，而航天裝備試驗鑒定是檢驗航天裝備作戰能力的重要手段和方法。針對現行航天裝備試驗鑒定與航天裝備發(fā)展要求之間存在不夠匹配、研制周期偏長(cháng)、試驗效率低以及試驗成本高等問(wèn)題，借鑒美國航天裝備一體化試驗模式和特點(diǎn)，對比我國航天裝備發(fā)展現狀及存在問(wèn)題，運用“5W1H”的分析方法，構建了“面向需求，基于能力”的一體化試驗框架模式，提出了航天裝備一體化試驗運行機制可行性建議，探索設計出適合我國航天裝備的一體化試驗流程，為下一步航天裝備一體化試驗模式的頂層設計、統籌規劃、決策建議研究提供技術(shù)參考。

摘要:在新冠狀病毒還未完全控制的情況下,公共場(chǎng)所必須篩選出發(fā)熱或者未戴口罩的人員,以防止聚集發(fā)病。目前常采用的測溫方式大都采用手持測溫槍或熱成像體溫檢測儀進(jìn)行測溫。在檢測過(guò)程中,前者需要人員手持設備進(jìn)行測溫,而后者測溫儀受環(huán)境溫度、光照等條件變化的影響較大。利用點(diǎn)陣式紅外成像模塊結合樹(shù)莓派,基于移動(dòng)目標檢測的紅外測溫算法設計了一種能夠自動(dòng)測量人體溫度、受環(huán)境影響小的非接觸式測溫儀。同時(shí)配備口罩檢測功能,用于室外或室內,針對人員進(jìn)行測溫和口罩檢測。在設計過(guò)程中,需要考慮到測量距離、環(huán)境溫度、目標溫度等方面對結果的影響,極大程度的保障了測溫準確度,提高了測溫速度。

摘要:針對水下無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )錨節點(diǎn)較少、迭代誤差大導致的節點(diǎn)定位精度低的問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)加權最小二乘支持向量機的水下三維節點(diǎn)定位算法。該算法將水下三維空間分為若干立方體，以錨節點(diǎn)與網(wǎng)格交點(diǎn)的距離向量作為訓練集進(jìn)行訓練。并利用改進(jìn)的多類(lèi)別模式識別方法進(jìn)行分類(lèi)，以未知節點(diǎn)到錨節點(diǎn)的距離向量作為測試集確定節點(diǎn)坐標。通過(guò)引入加權的思想和多類(lèi)別模式識別方法增大機器學(xué)習算法的魯棒性、降低分類(lèi)次數，從而實(shí)現水下三維節點(diǎn)預測定位。仿真結果表明，該算法在錨節點(diǎn)較少、網(wǎng)絡(luò )區域較大的水下仍能保持較高的定位精度與較好的魯棒性。

摘要:針對城市軌道交通、農業(yè)等應用領(lǐng)域的煙霧測試需要,設計了一種基于MQ-2型傳感器的煙霧探測報警器。該煙霧探測報警器遴選單片機小系統(STC89C51)作為主控芯片,使用氣體傳感器(MQ-2)與溫度傳感器(DS18B20)實(shí)時(shí)采集煙霧濃度和溫度信號,并通過(guò)ADC0809模數轉換器來(lái)進(jìn)行模擬信號與數字信號之間的相互轉換,然后把轉換完成的數字量輸入單片機(STC89C51)中,單片機(STC89C51)再將煙霧濃度、溫度等數字量輸入LCD1602實(shí)現實(shí)時(shí)信號的顯示。當環(huán)境中可燃氣體濃度或溫度等超過(guò)系統設定的閾值,煙霧探測報警器會(huì )通過(guò)燈光、聲音2種方式進(jìn)行報警,以實(shí)現智能化的預警提示。基于MQ-2型傳感器的煙霧探測報警器具有響應時(shí)間短、穩定性能好、性?xún)r(jià)比高、壽命長(cháng)的特點(diǎn),可廣泛應用于城市軌道交通、農業(yè)等領(lǐng)域。

摘要:摘要：基于快速MH（Metropolis-Hastings）變異的遺傳粒子濾波跟蹤算法，提出在遺傳粒子濾波算法上，加入遺傳進(jìn)化思想，利用快速移動(dòng)粒子交叉次數和變異算子，同時(shí)與賭輪選擇一起產(chǎn)生了一種新的遺傳算法,更快地提取到反映目標概率特征的典型粒子。實(shí)驗證明，基于快速MH變異的遺傳重采樣方法可以避免粒子退化，快速提高粒子的多樣性，減小跟蹤誤差，減少算法的運行時(shí)間，實(shí)時(shí)跟蹤性能得到了大大提高。全面比較后，MHGAPF算法計算時(shí)間最短。跟蹤精度用均方根誤差表示，與GAPF算法和PF算法相比較，MHGAPF算法位置和算法速度的中均方根誤差最低（位置為0.0313，0.0270，速度0.02021，0.0102），其中PF算法的跟蹤精度最低，MHGAPF跟蹤精度最高，進(jìn)一步表明MHGAPF算法具有良好的跟蹤性能。