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摘要:大型空間桁架結構在航天器上有著(zhù)廣泛的應用；由于其具有質(zhì)量輕、剛度低、阻尼小等特點(diǎn),在受到擾動(dòng)時(shí)可能發(fā)生振動(dòng)和變形,影響載荷的正常工作甚至危害航天器的安全；以大型空間桁架的整體結構作為研究對象,對桁架結構的變形監測方法進(jìn)行了研究；基于逆有限元提出了一種適用于桁架結構的變形監測方法,該方法以傳感器測得的結構應變?yōu)榛A重構桁架結構的變形；利用有限元仿真對該方法進(jìn)行了驗證,同時(shí)研究了在應變值存在誤差的情況下形變重構的精度；結果表明,在應變值具有±5%的隨機噪聲時(shí)結構形變重構的誤差優(yōu)于±3%；該方法有較高的變形重構精度,對于航天器桁架結構的變形監測有重要的指導意義。

摘要:姿態(tài)監測是四旋翼飛行器實(shí)現正常飛行的主要因素之一,飛控手操控飛行但無(wú)法精準地獲取實(shí)時(shí)姿態(tài)數據,存在一定地誤差且準確性較低。針對以上問(wèn)題,本文設計采用STM32F103RBT6單片機和MPU9250傳感器采集四旋翼飛行器飛行過(guò)程中的飛行高度、飛行速度、滾轉角以及俯仰角,并將數據傳輸給上位機LabVIEW軟件平臺。在虛擬軟件平臺對四旋翼飛行器的姿態(tài)信息進(jìn)行顯示、存儲、報警及回放等功能。測試結果表明,姿態(tài)監測系統可以實(shí)現數據可視化,采集數據的絕對偏差值小于0.5%,提高了四旋翼飛行器姿態(tài)監測的準確性,滿(mǎn)足了控制小型四旋翼無(wú)人機的實(shí)際需要。

摘要:大功率液力機械器是重型特種車(chē)輛傳動(dòng)系統的關(guān)鍵核心部件，為滿(mǎn)足整車(chē)高速、重載和高任務(wù)可靠性的使用要求，一方面需要提升液力機械變速器自身的強度和可靠性，另一方面要建立和完善大功率液力機械變速器的狀態(tài)監測和故障診斷系統。基于專(zhuān)家系統和典型零部件的失效物理模型，針對液力機械變速箱系統和關(guān)鍵零部件的常見(jiàn)失效形式，建立了大功率液力機械變速器狀態(tài)監測和故障診斷系統，分為變矩與閉鎖功能監測及報警模塊、換擋提示及報警模塊、油位監測及報警模塊、系統油壓監測及報警模塊和油溫監測及報警模塊共五大部分。通過(guò)實(shí)車(chē)測試證明，大功率液力機械變速器狀態(tài)監測和故障診斷系統能夠較為有效的識別系統的潛在失效和使用風(fēng)險，或在出現嚴重故障前，通過(guò)簡(jiǎn)單的維護和保養，避免嚴重故障的發(fā)生，從而減少人力和零備件的需求，降低保障費用。

摘要:客運火車(chē)站環(huán)境溫度易受其他環(huán)境特征變量如濕度、PM2.5、二氧化碳等影響，傳統的單變量預測算法并未考慮其他環(huán)境特征變量的影響因素。為進(jìn)一步準確預測車(chē)站環(huán)境溫度值，提出了結合長(cháng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )LSTM與梯度提升算法LightGBM的組合模型，對客運站環(huán)境溫度值進(jìn)行預測。首先將預處理數據輸入LSTM模型，對環(huán)境特征變量濕度、二氧化碳、PM2.5、PM10進(jìn)行單變量預測。再將環(huán)境特征變量的LSTM輸出預測值輸入LightGBM模型得出環(huán)境溫度預測值。根據波形圖與均方根誤差RMSE對比分析，基于LSTM-LightGBM的組合模型預測方法可以保留LSTM模型對單變量預測的周期性特點(diǎn)，且可表現出環(huán)境特征變量輸入LightGBM模型后對溫度預測的非平穩變化。結果表明基于LSTM-LightGBM的組合模型方法比單純使用LSTM方法更接近原始波形，具有更低的RMSE。

摘要:針對無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )（WSN）節點(diǎn)容易出現故障從而導致網(wǎng)絡(luò )癱瘓的問(wèn)題，提出了一種基于改進(jìn)的深度森林的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò )故障分類(lèi)方法。深度森林是基于森林的集成學(xué)習方法，其輸入是多維特征向量，特征向量將由多粒度掃描和級聯(lián)森林這兩個(gè)主要組成部分進(jìn)行處理，多粒度掃描通過(guò)處理數據之間的關(guān)系來(lái)增強數據表示的能力，級聯(lián)森林用于分類(lèi)或預測。針對級聯(lián)森林部分隨著(zhù)層數的增加可能造成的維數問(wèn)題進(jìn)行優(yōu)化后，將該算法用于故障分類(lèi)可以提高故障診斷的精確度。在仿真驗證階段，將本算法與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（DNN）和支持向量機（SVM）算法進(jìn)行對比。結果顯示，本算法可以準確的識別出不同的故障類(lèi)型，并且在損壞故障和電源故障的識別達到了最高精度，綜合平均精度在98.4%。對偏移故障、漂移故障和通信故障的識別略低于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )（CNN）算法，但綜合訓練時(shí)間、參數調節來(lái)看，該算法更能滿(mǎn)足實(shí)際工程的需要。

摘要:目前服裝熱阻主要采用人工問(wèn)卷調查的方式測量，需要受試者多次填寫(xiě)問(wèn)卷，估計過(guò)程復雜且不易實(shí)時(shí)測量，而且傳統估計方法只對靜態(tài)熱阻做預測，沒(méi)有考慮人員運動(dòng)狀態(tài)、室內風(fēng)速的影響。圖像檢測方面，基于Mask RCNN網(wǎng)絡(luò )的服裝檢測方法存在多尺度特征信息丟失、融合不佳等問(wèn)題。針對這些情況，提出一種改進(jìn)的Mask RCNN服裝檢測網(wǎng)絡(luò )方法，應用并實(shí)現室內人員動(dòng)態(tài)服裝熱阻的系統設計。首先，通過(guò)CCD相機進(jìn)行圖像采集，經(jīng)過(guò)改進(jìn)的Mask RCNN網(wǎng)絡(luò )檢測著(zhù)衣量。然后，查表映射法對室內服裝熱阻進(jìn)行初步估計。最后，利用測量?jì)x器測得風(fēng)速、行走速度對服裝熱阻修正，得到動(dòng)態(tài)服裝熱阻估計結果。實(shí)驗結果表明，改進(jìn)的Mask RCNN網(wǎng)絡(luò )平均識別精度比原方法提高了1.1%，在動(dòng)態(tài)服裝熱阻估計方面，與傳統方法相比，能修正0.13的平均偏差。

摘要:利用網(wǎng)絡(luò )地理信息系統，更好地將地理信息數據與氣象信息數據進(jìn)行融合分析，預測出準確的氣象特征，完成氣象的安全監測預警工作，為此設計基于WebGIS的特殊氣象特征安全監測預警系統，在系統硬件區域內更新設計系統運行的基本架構，為系統軟件區域提供運行基礎。在系統的軟件區域融入最新系列的網(wǎng)絡(luò )地理信息系統，排除環(huán)境因素對于氣象特征預測的干擾，完成特殊氣象特征的預測，實(shí)現基于WebGIS的特殊氣象特征安全監測預警系統的功能。最后通過(guò)對比實(shí)驗測試，證明設計的特殊氣象特征安全監測預警具有綜合分析能力，對于特殊氣象特的預測不具有延時(shí)性，從而提高系統對氣象事件預測的準確效果，最快速度做出防范措施，降低氣象帶來(lái)的危害。

摘要:為了解決耐火材料耐火度測量結果的準確性,測量過(guò)程的直觀(guān)性、智能化及非接觸性,基于機器視覺(jué)技術(shù),設計并實(shí)現了一款影像式耐火度檢測系統；系統選用可二次開(kāi)發(fā)工業(yè)攝像機和高性能的視覺(jué)控制器捕捉測試場(chǎng)景的圖像信息,圖像信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò )接口傳送到實(shí)驗室的工控機上；通過(guò)硬件定位與軟件定位相結合,將被測個(gè)體一一分離；利用圖像分析算法對被測個(gè)體圖像進(jìn)行有效信息提取；通過(guò)圖像跟蹤技術(shù),對被測個(gè)體進(jìn)行實(shí)時(shí)跟蹤與識別；現場(chǎng)實(shí)驗表明：基于機器視覺(jué)的耐火度檢測系統能夠實(shí)時(shí)準確地完成耐火度檢測,檢測誤差不超過(guò)±5℃,滿(mǎn)足GB/T 7322-2017對耐火度檢測的要求。

摘要:隨著(zhù)人民生活水平的提高，汽車(chē)人均持有量持續上升，從而也就導致了交通事故的增加，根據統計可知，大多數交通事故都是由疲勞駕駛導致的，因此為了減少司機因為疲勞駕駛導致的交通事故，所以對司機的疲勞程度檢測是十分有必要的。目前現有的疲勞檢測方法雖然種類(lèi)較多，但是大多數存在著(zhù)部署困難，實(shí)時(shí)性差，檢測精度不高等缺點(diǎn)，因此難以在實(shí)際生活中應用。為了克服以上缺點(diǎn)，在這里提出了一種基于視覺(jué)的實(shí)時(shí)疲勞檢測方法。該方法通過(guò)優(yōu)化KCF算法實(shí)現實(shí)時(shí)人臉跟蹤，再利用現有的人臉關(guān)鍵點(diǎn)檢測手段，實(shí)現對眼睛和嘴巴的狀態(tài)識別。最后結合SVM實(shí)現對駕駛員疲勞狀態(tài)的檢測。實(shí)驗結果表明，提出的方法具有較好的實(shí)時(shí)性，并且精度較高，能夠滿(mǎn)足日常需求。

摘要:針對高功率發(fā)電機開(kāi)展測試性設計分析對提升其維修保障性水平具有重要意義。通過(guò)對高功率密度發(fā)電機的故障模式開(kāi)展分析,得到發(fā)電機的典型故障模式,針對各故障模式總結了發(fā)電機故障檢測所需監測的物理參數。然后,通過(guò)構建多信號流模型和開(kāi)展故障-測試相關(guān)性分析對發(fā)電機測點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn),提出了基于故障-測試相關(guān)矩陣(D矩陣)的測試集優(yōu)化方法。該方法通過(guò)合理優(yōu)化測點(diǎn)集可提升測點(diǎn)對故障模式的覆蓋水平并減少冗余測點(diǎn)。最后,通過(guò)測試性預計對比了改進(jìn)前后發(fā)電機的故障檢測率和故障隔離率指標,驗證了提出的測點(diǎn)改進(jìn)方法提升高功率密度發(fā)電機測試性水平的有效性,為發(fā)電機的測試性改進(jìn)設計提供技術(shù)支持。

摘要:油罐車(chē)行駛安全一直是交通運輸安全研究的一項重要內容，為保證行駛過(guò)程中罐體安全，需對其罐體狀態(tài)進(jìn)行監測，以避免罐體傾斜、溫度過(guò)高或漏油等事件發(fā)生。故可采取電子鉛封和GPRS網(wǎng)絡(luò )等關(guān)鍵技術(shù)，采用片上系統（SOC）嵌入式開(kāi)發(fā)方案，以SI1000芯片為控制器最小系統，開(kāi)發(fā)一種油罐車(chē)罐體狀態(tài)監測系統。該系統能夠對罐車(chē)行駛過(guò)程中的罐體傾斜角度、罐體表面溫度、油閥開(kāi)閉狀態(tài)等數據進(jìn)行實(shí)時(shí)監測，并在上述數據出現異常時(shí)發(fā)出報警信號，提醒駕駛員及時(shí)處理異常狀態(tài)，避免事故發(fā)生。系統開(kāi)發(fā)成本低，可靠性高，滿(mǎn)足油罐車(chē)實(shí)際運輸工作中對罐體狀態(tài)監測的需求。

摘要:針對工業(yè)技術(shù)智能化的發(fā)展趨勢，及電動(dòng)車(chē)輕質(zhì)合金輪轂機械加工藝，對裝卡位置精度要求，本文研究一種有效的輪轂裝卡位置精準測定方法，以解決當前檢測方法，易受人為因素影響、效率低、穩定性差等問(wèn)題。提出一種基于機器視覺(jué)技術(shù)的非接觸式輪轂裝卡位置精確測定方法，應用CCD工業(yè)相機搭建視覺(jué)檢測系統，運用雙特征位置精確測定方法，提取相機攝入圖像中輪轂氣門(mén)孔和中心孔的兩處主要特征，通過(guò)對雙特征數據的分析與計算確定輪轂位置精度誤差，并根據計算數據輸出裝卡位置誤差，應用分段位移、逐漸次定位的方式進(jìn)行反饋補償。通過(guò)實(shí)驗測量表明，在系統的測量參量值中，角度標準差為0.0226°，測量不確定度為0.0036°，測量精度理想，平均檢測時(shí)間為0.29s，檢測時(shí)效性良好，能夠滿(mǎn)足輪轂自動(dòng)化加工位置檢測的性能要求。

摘要:機械傳動(dòng)金屬磨粒可以反饋機械設備故障的特性，針對機械傳動(dòng)系統故障在線(xiàn)檢測需求，提出了一種三線(xiàn)圈電感式金屬磨粒檢測系統。通過(guò)建立傳感器數學(xué)模型，對影響傳感器金屬探測靈敏度的參數進(jìn)行仿真，結合傳感器實(shí)際使用情況求出最優(yōu)解。通過(guò)設計勵磁信號源模塊、調幅模塊、信號調理模塊等電路并結合上位機對油液中的金屬磨粒進(jìn)行檢測。經(jīng)孔徑為8mm的流道的實(shí)驗測試，實(shí)現了500μm鐵磨粒及1000μm銅磨粒的檢測精度。該系統為發(fā)動(dòng)機中金屬磨粒的檢測提供了技術(shù)支持，對故障預防與診斷具有重要意義。

摘要:受到災害防御區外界環(huán)境干擾，觀(guān)測站服務(wù)數據監測結果不精準，提出災害防御區域氣象觀(guān)測站服務(wù)數據監測系統設計。利用TS910測控通信設備采集區域災害防御氣象觀(guān)測站的服務(wù)數據，結合現場(chǎng)的視頻圖像，獲取預警信息。報警子系統采用不同顏色的災害預警指示燈，結合采用控制中心和探測引擎構建防御子系統，抵御外部攻擊，避免受到外部環(huán)境的干擾。利用 ArcGIS模塊處理業(yè)務(wù)數據，根據所設計的監控和預警功能，結合 WebSocket通信協(xié)議設計出三維可視化流程，并將結果實(shí)時(shí)地顯示在計算機上。將冷空氣等級作為評判未來(lái)天氣趨勢預判指標，以此為實(shí)驗對象進(jìn)行驗證分析。由實(shí)驗結果可知，該系統天氣數據監測結果與實(shí)際結果一致，具有精準監測效果。

摘要:針對當前相位延遲測量系統，缺少對入射光源的分析，導致不同波長(cháng)光源對應平移量誤差大，造成相位延遲測量精度低的問(wèn)題，設計了基于光纖多波長(cháng)激光器的相位延遲高精密測量系統。通過(guò)分析光纖散射原因，選取532nm半導體激光作為系統光源，采用伺服電機為系統供電，使用SGX5528光電探測器實(shí)現光轉換為電，從而獲得不同位置間的電位差。利用聚乙烯醇薄膜拉伸型人造偏振片，使入射的縱光或橫光具有起偏特性，并測量偏振片的透振方向和橫軸夾角，完成系統硬件設計。設置兩束激光光源，調整偏振棱鏡，使光強輸出達到最大值，并利用直接測量法，計算待測波片的相位延遲，通過(guò)調整電光調制器晶軸方位，保證光束垂直入射到器件表面，完成系統軟件設計，實(shí)現相位延遲高精密測量。實(shí)驗結果表明，該系統在L0、L1、L2位置下的平移量誤差分別為0.008mm、0.0071mm、0.002mm，均小于理想允許誤差，能夠有效提高相位延遲測量精度。

摘要:為了優(yōu)化車(chē)輛隊列在長(cháng)距離行駛過(guò)程中的能源消耗，對空氣流動(dòng)阻力下車(chē)輛隊列能耗優(yōu)化間距策略以及相應的隊列控制方法進(jìn)行了研究。首先根據車(chē)輛隊列在行駛過(guò)程中受到的空氣流動(dòng)阻力，建立基于異構風(fēng)阻系數的車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型。其次，設計基于滑模控制的非線(xiàn)性車(chē)輛隊列控制方法，使其能夠在不同風(fēng)阻系數下穩定地收斂到期望的車(chē)輛隊列。在此基礎上，構建穩態(tài)下車(chē)輛隊列能量消耗評價(jià)模型，并通過(guò)優(yōu)化分析，計算能量消耗最優(yōu)下的車(chē)輛隊列期望車(chē)間距。最后通過(guò)數值仿真的手段驗證所提控制方法的有效性與可行性。該結果表明：所設計的控制器能夠使整個(gè)車(chē)輛隊列達到期望的控制效果；得到的最優(yōu)車(chē)間距能夠使得特定條件下車(chē)輛隊列穩態(tài)能量消耗降低。

摘要:針對通信時(shí)延下的高維異構無(wú)人機(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)/無(wú)人車(chē)(Unmanned Ground Vehicle, UGV)混合編隊控制系統,對系統穩定的充分必要條件和準確時(shí)延邊界的計算方法進(jìn)行了研究。具體地,為了處置UAV/UGV工作空間、運動(dòng)學(xué)模型的差異,建立考慮異構特性的UAV/UGV混合編隊模型；并針對UAV群組、UGV群組,分別設計基于信息一致性的分布式控制器。利用矩陣相似變換,將高維異構的UAV/UGV混合編隊控制系統降維拆分為若干等價(jià)的低維子系統,極大地降低了穩定性分析的解析難度和運算量。在此基礎上,利用輔助特征函數法推導準確的時(shí)延邊界,得到系統穩定的充要條件。最后通過(guò)仿真驗證了所提出穩定性分析方法的有效性。

摘要:并聯(lián)DC-DC升壓變換器之間的負載電流分配關(guān)系到系統可靠性。針對并聯(lián)DC-DC升壓變換器,提出了一種基于主電流控制的改進(jìn)下垂方法。該方法利用并聯(lián)DC-DC升壓變換器的算法,根據下垂法的負載調節特性自適應地調整每個(gè)變換器的參考電壓。與傳統的下垂法不同,在所有變換器的內環(huán)控制器中使用其中一個(gè)并聯(lián)變換器的電流反饋信號,以避免并聯(lián)變換器控制回路的時(shí)延差異。研究結果顯示,該算法保證了負載均流與下垂法的負載調節特性一致,在并聯(lián)變換器參數失配的情況下對該算法進(jìn)行了測試,通過(guò)Matlab/Simulink仿真驗證了該算法的有效性。

摘要:針對于汽車(chē)單輪制動(dòng)執行器故障問(wèn)題,提出了冗余結構系統設計方案和三輪協(xié)同制動(dòng)力分配策略,其中冗余結構系統設計通過(guò)雙中央控制器,使制動(dòng)執行器故障時(shí)汽車(chē)側向偏移距離縮短,三輪協(xié)同制動(dòng)力分配策略采用汽車(chē)行駛速度和駕駛員制動(dòng)強度相結合的方式,確保汽車(chē)在單輪制動(dòng)執行器故障時(shí)可以安全穩定停車(chē)。完成了線(xiàn)控制動(dòng)系統的軟硬件設計,搭建了實(shí)物驗證平臺,該平臺共設計了6個(gè)控制節點(diǎn),節點(diǎn)之間通過(guò)CAN_FD總線(xiàn)進(jìn)行通信。實(shí)驗結果表明,在單輪制動(dòng)執行器故障時(shí),冗余結構系統設計相比于非冗余結構系統設計在不同制動(dòng)強度下最大縮短了15.85%的側向偏移距離,三輪協(xié)同制動(dòng)力分配策略可以確保安全穩定停車(chē)。

摘要:傳感器測量誤差對車(chē)輛隊列的有效控制與穩定性研究存在較大影響。通常情況下，大多研究成果將傳感器測量誤差設定為分布規律已知的隨機數列（如高斯分布，泊松分布等），以便采用特定的數理方法消除誤差影響。然而對于控制系統中僅滿(mǎn)足有界條件的測量誤差，仍需開(kāi)展進(jìn)一步的深入研究。針對此類(lèi)現狀，以非線(xiàn)性車(chē)輛隊列控制為研究對象，綜合考慮車(chē)載傳感器的有界測量誤差與車(chē)輛之間的有向通信拓撲，設計一種基于滑模的車(chē)輛隊列控制方法。該方法能有效解決有界傳感器測量誤差下的車(chē)輛隊列控制問(wèn)題。此外，在控制過(guò)程中利用預設性能控制（Prescribed Performance Control, PPC）理論，進(jìn)一步約束車(chē)輛隊列跟蹤誤差，確保車(chē)輛隊列的隊列穩定性。最后，通過(guò)數值仿真的方式驗證本文所提出控制算法的有效性和可行性。

摘要:戰術(shù)導彈控制系統測試是其研制、生產(chǎn)和交付使用階段的重要環(huán)節，為了快速便捷地完成對控制系統功能性能指標測試，及時(shí)檢測和隔離故障，保證導彈安全、準時(shí)發(fā)射，根據新一代導彈控制系統設計特點(diǎn)，重點(diǎn)針對導彈交付后使用階段測試需求，提出一種分布式與集中式相結合的機內測試（BIT）方案，詳細給出了單機分布式BIT和系統集中式BIT的設計方法，該方法在無(wú)外部設備輔助測試的條件下可覆蓋控制系統所有硬件資源，實(shí)現控制系統工作狀態(tài)和工作性能的快速評估，為導彈或運載火箭控制系統測試性設計提供參考。

摘要:針對移動(dòng)機器人自主導航系統,采用C++語(yǔ)言設計了一款基于Qt的跨平臺實(shí)時(shí)數據可視化上位機軟件。該軟件執行SLAM技術(shù)和路徑規劃算法,實(shí)現可視化移動(dòng)機器人建圖與導航過(guò)程以及實(shí)時(shí)讀取數據參數等功能。首先介紹移動(dòng)機器人的硬件結構和功能。其次給出了自主導航所運用到的改進(jìn)RRT*算法和動(dòng)態(tài)窗口法。在詳細敘述上位機軟件工作流程的基礎上,開(kāi)發(fā)和設計了實(shí)時(shí)話(huà)題顯示、讀取以及界面可視化等功能。最后基于ROS系統完成移動(dòng)機器人自主導航功能,并通過(guò)實(shí)時(shí)地圖與數據可視化來(lái)驗證所設計上位機軟件功能的有效性。

摘要:運載火箭箭上電氣系統主要用于完成飛行控制、參數測量以及故障檢測等功能。借鑒航空IMA平臺和汽車(chē)平臺的思路,提出了運載火箭電氣系統“1+4+N”的架構,其中“1”代表一套通用電氣系統平臺,“4”代表“綜合電子架構+能源管理架構+總線(xiàn)通信架構+軟件應用架構”的電氣系統基礎架構,“N”表示滿(mǎn)足基礎架構規范要求的各類(lèi)可擴展組件。本文首先根據我國運載火箭的發(fā)展需求和技術(shù)特點(diǎn),分析了電氣系統功能劃分,并給出了電氣系統平臺和基礎架構的定義,結合國外先進(jìn)運載火箭的電氣系統架構發(fā)展現狀,分析了運載火箭電氣系統平臺的各個(gè)發(fā)展階段,最后歸納總結了未來(lái)運載火箭電氣系統總體特征。

摘要:為全面了解掛網(wǎng)設備的具體分布情況,明晰掛網(wǎng)設備的拓撲網(wǎng)絡(luò ),提高電網(wǎng)的智能化感知能力,及時(shí)消除安全隱患,確保電網(wǎng)穩定、健康運行。本文提出了一種基于N線(xiàn)的拓撲感知技術(shù),依據電流沿阻抗最小回路傳輸原理,采用現代微機處理與控制技術(shù),基于N線(xiàn)的特征電流信號注入技術(shù),降低了對掛網(wǎng)設備的影響,可以方便、快捷的接入到臺區變壓器及各級分支箱側,實(shí)現電網(wǎng)下臺區側掛網(wǎng)設備的智能化拓撲識別,方便故障點(diǎn)的鎖定,第一時(shí)間切斷故障點(diǎn)電能供給,及時(shí)維修故障,確保電力正常、高效的供應,同時(shí),也可有效地推進(jìn)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展。

摘要:為提高經(jīng)顱電刺激治療的精確性和實(shí)現個(gè)性化治療,設計了一種八通道經(jīng)顱刺激腦電調控系統,在經(jīng)顱電刺激的前和后監測并分析腦電信號,根據腦電信號狀況調整經(jīng)顱電刺激的參數,評價(jià)經(jīng)顱電刺激治療的效果。以STM32F407VET6為核心控制器件實(shí)現經(jīng)顱電刺激與腦電信號采集的功能切換,軟件上利用C#和MATLAB混合編程實(shí)現腦電信號的波形顯示、頻譜分析以及刺激參數的調整。實(shí)驗結果表明,系統在輸出經(jīng)顱電刺激前和后成功地采集到腦電信號并進(jìn)行數字處理。腦電信號眨眼波形與靜息態(tài)α波形明顯,系統可輸出直流電刺激和標準方波、標準三角波以及自定義波形的交流電刺激,刺激電流幅值0-2mA,頻率0-1000Hz。

摘要:針對傳統的緝毒犬培訓過(guò)程中訓練周期長(cháng)，訓練開(kāi)銷(xiāo)花費大等特點(diǎn)造成的緝毒犬資源供需不平衡；訓導員訓導過(guò)程中面臨健康安全隱患和重復機械勞動(dòng)等問(wèn)題。提出采用超寬帶模塊定位緝毒犬的物理位置，基于移動(dòng)目標定位跟蹤算法設計開(kāi)發(fā)了緝毒犬訓練監督輔助系統。以基于樹(shù)莓派控制的智能車(chē)為移動(dòng)載體，添加攝像頭拍攝緝毒犬的行蹤同時(shí)將視頻實(shí)時(shí)回傳終端。在設計過(guò)程中，考慮超寬帶模塊定位精度、智能車(chē)與緝毒犬相對距離等方面對結果的影響，經(jīng)實(shí)驗測試實(shí)現攝像機及時(shí)準確跟蹤錄像緝毒犬功能，在保障定位準確度的同時(shí)提高了跟蹤效率。

摘要:螺旋槳滑流帶來(lái)的復雜氣動(dòng)力影響目前只能在風(fēng)洞試驗中獲得,為了準確測量氣動(dòng)力、從而獲得螺旋槳滑流的影響量,使用旋轉軸天平直接與螺旋槳相連并高速同步旋轉進(jìn)行風(fēng)洞試驗。對旋轉軸天平的試驗原理、數據處理方法進(jìn)行了深入研究,設計開(kāi)發(fā)了風(fēng)洞旋轉軸天平信號處理系統。綜合考慮了信號衰減、電磁環(huán)境等干擾問(wèn)題,通過(guò)時(shí)鐘背板觸發(fā)啟動(dòng)采集,保證了信號采集的同步性,系統整體處理精度等指標都滿(mǎn)足試驗技術(shù)要求。還創(chuàng )新性地開(kāi)發(fā)出了風(fēng)洞動(dòng)態(tài)數據連續測量技術(shù),大幅提高了試驗效率。經(jīng)過(guò)多次風(fēng)洞試驗測試,實(shí)現了對旋轉軸天平信號的調理、采集和處理功能,為高效率、低噪聲的先進(jìn)螺旋槳設計和渦槳飛機氣動(dòng)噪聲設計提供了技術(shù)支持。

摘要:電氣盤(pán)柜的狀態(tài)由安裝在盤(pán)柜上的指示燈的顏色和亮滅狀態(tài)表征。本文提出了一種基于Hough變換和HSV彩色空間的電氣盤(pán)柜狀態(tài)智能識別方法。該方法首先對實(shí)時(shí)采集的盤(pán)柜圖像進(jìn)行預處理,得到二值化的邊緣輪廓圖像；再利用霍夫梯度法檢測出二值化邊緣輪廓圖像中包含指示燈的圓,并通過(guò)RGB閾值篩選、連通域標記法和圓輪廓閾值篩選條件對無(wú)效圓進(jìn)行剔除處理；然后根據這些圓圓心處圖像的HSV特征值的V值判斷指示燈的亮滅狀態(tài)；最后根據圓邊緣處圖像的H、S、V值建立點(diǎn)亮狀態(tài)的指示燈顏色判別模型,智能判斷點(diǎn)亮指示燈的顏色類(lèi)別(紅、綠、黃)。實(shí)驗表明,該方法能較快速、準確地識別出處于點(diǎn)亮狀態(tài)的指示燈及其顏色,準確度達到98%以上。

摘要:針對車(chē)輛自組織網(wǎng)絡(luò )（Vehicular Ad-Hoc Network，VANET）中現有路由協(xié)議存在的路由選擇錯誤、丟包率較高、服務(wù)質(zhì)量低等問(wèn)題，提出了移動(dòng)邊緣計算環(huán)境下，結合改進(jìn)貪婪周邊無(wú)狀態(tài)路由(Greedy Perimeter Stateless Routing，GPSR)和自適應鏈路質(zhì)量評估的VANET路由算法。首先，結合邊緣計算構建了VANET通信模型，對其車(chē)輛位置和速度進(jìn)行系統的理論分析。將邊緣計算架構應用于VANET能夠有效緩解計算量大、與車(chē)輛有限且不均的資源分布之間的矛盾。然后，提出了基于節點(diǎn)移動(dòng)速度和節點(diǎn)間距離的改進(jìn)GPSR協(xié)議，通過(guò)自適應鏈路穩定性和鏈路傳遞速率評估來(lái)選擇合適的中繼節點(diǎn)，動(dòng)態(tài)更新鏈路。通過(guò)SUMO仿真平臺對路由算法的性能進(jìn)行評估，實(shí)驗結果表明，相對于其他算法，所提算法受車(chē)輛密度、交通流以及車(chē)輛相對速度的影響較小，且提高了分組傳送率（車(chē)輛數為300時(shí)傳送率達到92%），減少端到端延遲（交通流為5時(shí)延遲降低到1.5s），從而降低了通信開(kāi)銷(xiāo)。

摘要:雷電災害是一種常見(jiàn)的自然災害,受其發(fā)生的隨機性、瞬時(shí)性、地域性影響,預警預報具有一定的難度。為提高雷電短臨預報的準確性和及時(shí)性,該文提出了一種新型的基于clique聚類(lèi)識別和卡爾曼濾波算法進(jìn)行雷電識別及追蹤外推的方法,并在自主開(kāi)發(fā)的廣州市雷電監測預警系統中采用該算法和傳統的TITAN風(fēng)暴路徑算法分別實(shí)現了未來(lái)1小時(shí)逐6分鐘的雷電路徑預報。通過(guò)2020年5月至10月廣州地區閃電定位數據對兩種算法的檢驗分析表明：兩種算法基本性能接近,均能有效識別、追蹤和預測出大部分雷暴移動(dòng)路徑,且經(jīng)過(guò)優(yōu)化的新算法在各時(shí)次的預測命中率上均已優(yōu)于傳統基于TITAN風(fēng)暴路徑的預測算法,對于提高雷電臨近預報的準確性有一定參考價(jià)值。

摘要:提出了一種基于改進(jìn)極限學(xué)習機（Extreme Learning Machine ELM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的煤礦井下人員定位算法，針對測距模型易受井下復雜環(huán)境干擾，無(wú)法準確測距的問(wèn)題，選用基于指紋的位置匹配模型。使用極限學(xué)習機將指紋和位置進(jìn)行匹配，選用改進(jìn)鯨魚(yú)優(yōu)化算法（Improved Whale Optimization Algorithm IWOA）選取ELM合適的輸入權值和隱含層閾值，以提高定位精度。在定位的在線(xiàn)階段，將新的指紋數據代入帶動(dòng)態(tài)權值因子的在線(xiàn)順序極限學(xué)習機（Dynamic Weight Factor Online Sequential Extreme Learning Machine DOS-ELM）模型對定位模型進(jìn)行動(dòng)態(tài)調整，以克服電磁傳播環(huán)境變動(dòng)使定位結果產(chǎn)生的誤差。仿真實(shí)驗結果表明，該模型的定位誤差在1.5m以?xún)鹊闹眯鸥怕蕿?2%，平均定位誤差為1.64m，與其他算法的實(shí)驗結果相比，本文算法魯棒性強，定位精度高

摘要:隨著(zhù)衛星遙感行業(yè)進(jìn)入大數據時(shí)代，傳統的數據處理平臺日漸難以滿(mǎn)足衛星遙感數據快速積累的發(fā)展需求，同時(shí)也對系統在動(dòng)態(tài)調度資源、易維護、彈性擴展、復雜度可控和靈活部署等方面提出了更高的要求。針對上述問(wèn)題，本文引入容器技術(shù)及Kubernetes容器集群管理系統，設計實(shí)現了基于Kubernetes的開(kāi)源容器云平臺，將單個(gè)業(yè)務(wù)系統拆分成多個(gè)獨立運行在相互隔離容器中的服務(wù)，實(shí)現了應用服務(wù)容器的調度和管理、快速部署和遷移,并以GF7高分衛星數據為例進(jìn)行驗證，驗證了容器集群能夠有效處理衛星遙感數據，提高了衛星遙感數據處理平臺的資源利用率和運維效率。文末結合衛星遙感行業(yè)的現狀及特點(diǎn)，就容器化應用的前景及面臨的困難進(jìn)行了展望分析。

摘要:針對無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)部署過(guò)程中存在的網(wǎng)絡(luò )路徑抖動(dòng)難以抑制以及備用節點(diǎn)易出現能量受限現象等不足，提出了一種基于智能尋徑機制的WSN傳輸路徑穩定算法。首先，鑒于傳統機制單一選取參數存在的局限性，綜合考慮節點(diǎn)剩余能量、傳輸散射角度等多因子，智能搜尋較為穩定的傳輸鏈路，設計了基于能量-角度刺激機制的區域路徑收斂方法，該方法綜合考慮備用節點(diǎn)能量剩余及傳輸過(guò)程中易出現的抖動(dòng)因素，通過(guò)引入散射迭代方式來(lái)增強節點(diǎn)在能量失效情況下的尋徑效果，以降低因備用節點(diǎn)選取不當而導致的大面積重傳輸現象，增強傳輸路徑的抗抖動(dòng)能力，達到智能尋徑的效果。隨后，基于動(dòng)量?jì)?yōu)化機制，采取按序篩選方式優(yōu)化備用節點(diǎn)，以規避因備用節點(diǎn)受限而導致傳輸鏈路抖動(dòng)，以改善傳輸路徑穩定性能。仿真實(shí)驗表明：與當前常用的基于能量管理及路徑優(yōu)化機制的WSN傳輸路徑穩定算法和基于概率貪心機制的3維WSN傳輸路徑穩定算法相比，所提算法具有更強的的路徑抗抖能力和更高的網(wǎng)絡(luò )傳輸帶寬較高

摘要:為了實(shí)現無(wú)人機(UAV)航拍圖像中多運動(dòng)目標的實(shí)時(shí)檢測與識別，本文將靜止目標和運動(dòng)目標分別定義為背景和前景，利用圖像穩化技術(shù)將航拍圖像序列中的每幀與相鄰幀對齊，克服UAV飛行動(dòng)作對攝像機轉動(dòng)拍攝圖像的影響。選取圖像中的行人和車(chē)輛作為前景，分別使用哈爾(Haar-like)特征和級聯(lián)分類(lèi)器對圖像中的目標進(jìn)行檢測和識別。利用密集光流計算兩幅連續圖像的運動(dòng)矢量，從而區分靜止目標(背景)和運動(dòng)目標(前景)，最終圖像結果僅保留運動(dòng)目標所在區域。將本文方法用于DroneVehicl航拍數據集實(shí)驗，每秒平均幀數達到47.08fps，檢測精度為94%，并且表現出較高的召回率和F統計量，可達到實(shí)時(shí)檢測與識別效果。

摘要:為了提升多組分物質(zhì)濃度的光學(xué)測量精度，針對光譜與被測組分的非線(xiàn)性模型，提出了一種基于KOPLS算法的多組分物質(zhì)光譜分析方法。該方法采用核矩陣將正交無(wú)關(guān)項轉換至高維空間，通過(guò)迭代計算與剔除，建立了光譜信號與濃度矩陣之間的非線(xiàn)性回歸模型，在保證算法高計算效率的同時(shí)解決了傳統算法對非線(xiàn)性項分析準確度較低的問(wèn)題，實(shí)現了對多組分物質(zhì)光譜的高精度分析。通過(guò)實(shí)驗對比了不同算法下的全血樣本濃度預測值，實(shí)驗結果表明KOPLS算法大幅提升了多組分物質(zhì)濃度計算準確度，實(shí)驗證明該方法在多組分檢測儀器中具有很強的工程應用價(jià)值。

摘要:激光雷達具有探測精度高、穿透能力強、能夠三維成像等諸多優(yōu)點(diǎn)，故自動(dòng)駕駛車(chē)輛常常搭載激光雷達來(lái)對車(chē)身周?chē)h(huán)境進(jìn)行感知。車(chē)輛實(shí)現自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)包括車(chē)載激光雷達信號的發(fā)射、接收和對點(diǎn)云數據的處理，通過(guò)對接收到的點(diǎn)云數據進(jìn)行處理可以使車(chē)輛準確的感知到當前路面狀況并做出相應操作。文章重點(diǎn)介紹了車(chē)載激光雷達點(diǎn)云數據處理中的關(guān)鍵技術(shù)，對每個(gè)關(guān)鍵技術(shù)中常用算法的基本原理、優(yōu)缺點(diǎn)和改進(jìn)等進(jìn)行了闡述，以期為車(chē)載激光雷達點(diǎn)云數據處理提供參考。

摘要:災害發(fā)生時(shí)為縮小所獲取定位區域與實(shí)發(fā)區域間的位置誤差，提升遙感災害定位的實(shí)時(shí)準確性，設計基于航空遙感圖像災害區域定位系統。選取關(guān)鍵的遙感定位信號，借助CC2430/2431結構，將其分享至航空傳感器協(xié)調器、增強型 8051 內核兩類(lèi)元件應用結構之中，完成災害區域定位系統的硬件執行環(huán)境搭建。按照遙感影像區域計算法則，完成直角坐標系的旋轉變換，再通過(guò)檢測圖像邊緣的方式，完成基于航空遙感的災害區域圖像處理。在此基礎上，設置區域修正節點(diǎn)與遙感盲節點(diǎn)，以用于驗證定位指令的執行有效性，聯(lián)合上級硬件設備結構，實(shí)現基于航空遙感圖像災害區域定位系統的應用。實(shí)例分析結果表明，在X軸、Y軸兩個(gè)方向上，航空遙感圖像定位系統所采集到的災害區物理坐標值均與實(shí)發(fā)區域坐標值較為接近，與ZigBee型定位系統相比，確實(shí)能夠縮小誤差值結果，實(shí)現對災害發(fā)生區域的準確定位。

摘要:微納衛星具有小型化、研制周期短、開(kāi)發(fā)和發(fā)射成本低、可組網(wǎng)運行等一系列優(yōu)點(diǎn),在通信、遙感和導航等領(lǐng)域中都得到了快速發(fā)展,單顆微納衛星功能單一,能力相對薄弱,因此多采用集群的方式開(kāi)展工作。如何結合衛星研制、能力形成等多考量角度形成微納集群系統構建顯得尤為重要。文章以微納集群協(xié)同實(shí)現導航類(lèi)任務(wù)為前提,從衛星研制周期、發(fā)射響應時(shí)間、能力形成時(shí)間等角度提出一種導航類(lèi)微納集群系統構建技術(shù),并從任務(wù)綜合效能滿(mǎn)足角度對所設計的集群進(jìn)行方法層面的優(yōu)化。系統建設能夠為指定區域提供長(cháng)期持續導航服務(wù)及有效的應急增強導航服務(wù)。

摘要:針對復雜系統研發(fā)及運行過(guò)程中產(chǎn)生的大量信號可以表征系統運行的時(shí)序健康狀態(tài)這一特性,提出了一種基于數據可視化及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(Convolutional Neural Networks, CNN)智能識別的時(shí)序特征識別方法。該方法使用數據可視化技術(shù)將信號的時(shí)序特征映射至圖像,通過(guò)訓練好的特征識別模型對信號可視化圖像進(jìn)行時(shí)序特征的識別,可實(shí)現系統運行時(shí)的實(shí)時(shí)智能狀態(tài)監測。選取了三種典型信號的正常及異常特征,通過(guò)模型構建及測試分析,驗證該方法對復雜系統信號的時(shí)序特征有良好的識別效果,可應用于對時(shí)序要求較高的復雜系統進(jìn)行狀態(tài)監測及故障診斷。

摘要:針對現有深度強化學(xué)習算法在狀態(tài)空間維度大的環(huán)境中難以收斂的問(wèn)題,提出了在時(shí)間維度上提取特征的基于一維卷積循環(huán)網(wǎng)絡(luò )的強化學(xué)習算法；首先在深度Q網(wǎng)絡(luò )(deep Q network, DQN)的基礎上構建一個(gè)深度強化學(xué)習系統；然后在深度循環(huán)Q網(wǎng)絡(luò )(deep recurrent Q network, DRQN)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構基礎上加入了一層一維卷積層,用于在長(cháng)短時(shí)記憶(long short-term memory, LSTM)層之前提取時(shí)間維度上的特征；最后在與時(shí)序相關(guān)的環(huán)境下對該新型強化學(xué)習算法進(jìn)行訓練和測試；實(shí)驗結果表明這一改動(dòng)可以提高智能體的決策水平,并使得深度強化學(xué)習算法在非圖像輸入的時(shí)序相關(guān)環(huán)境中有更好的表現。

摘要:為了實(shí)現全規模、等要素的真實(shí)或近真實(shí)條件的導航戰體系對抗及評估,基于“軟硬結合”平臺的導航戰體系對抗與評估系統提出 “軟硬結合”的系統架構，即用計算機網(wǎng)絡(luò )把試驗推演評估仿真分系統和對抗硬件平臺系統試驗連接起來(lái)，設計的試驗推演評估仿真分系統基于軟件虛擬方式滿(mǎn)足系統靈活性及一定規模的要求，和工程體系對照的物理仿真分系統具備裝備實(shí)體物理特性， “軟硬結合”模式通過(guò)硬件設備可與軟件模型無(wú)差別的等效集成，共同構建試驗環(huán)境。在導航戰體系對抗過(guò)程中實(shí)現了對體系的信息流、時(shí)間流、預期試驗結論等驗證內容，實(shí)現了進(jìn)行全規模、全要素驗證要求，并具備靈活性與真實(shí)性有效統一。現有初步規模設備的典型應用場(chǎng)景對抗的試驗結果表明，“軟硬結合”平臺這一體系能夠滿(mǎn)足相應的體系化、網(wǎng)絡(luò )化系統對抗和多層次、全方位的體系對抗需求。

摘要:從粒子產(chǎn)生及投放技術(shù)、圖像拼接技術(shù)、反光處理技術(shù)、時(shí)序調整技術(shù)、設備標定技術(shù)五個(gè)方面深入探討了大型風(fēng)洞PIV試驗的關(guān)鍵問(wèn)題及處理方法。提出了在大型風(fēng)洞試驗中開(kāi)展粒子投放,應選擇經(jīng)濟實(shí)用的材料,研制足量可控且可持續供應的粒子發(fā)生裝置,同時(shí)要在適當的位置進(jìn)行投放；在進(jìn)行大視場(chǎng)圖像拼接時(shí),應選擇先分別計算再進(jìn)行速度場(chǎng)結果進(jìn)行拼接的方法,并在圖像采集前做拼接標定,以獲得拼接參數；在反光處理時(shí),應根據實(shí)際情況選擇最佳的反光處理方法,如選擇移動(dòng)相機的方法,應在圖像處理時(shí)進(jìn)行變形修正；在大型風(fēng)洞中,應掌握快速高效的時(shí)序調整及設備標定方法,提高試驗效率。

摘要:近程反導武器系統由于受到載艦平臺的安裝位置、雷達探測能力等影響,其作戰能力難以全部發(fā)揮,為了摸清該系統裝艦后的實(shí)際作戰能力,本文綜合運用層次分析法、專(zhuān)家打分法、指數法等評估方法,構建了近程反導武器系統作戰能力指標體系,并對指標體系進(jìn)行了二次優(yōu)化,建立評估模型、構造判斷矩陣及計算指標權重、處理評估指標和試驗數據,最后得出近程反導武器系統作戰能力評估結果。

摘要:針對目前氣體流量計檢測送檢時(shí)間長(cháng)，實(shí)驗室檢測工況與流量計實(shí)際使用工況不同造成誤差擴大等問(wèn)題，設計了移動(dòng)式、單元化的現場(chǎng)服務(wù)型標準表法氣體流量標準裝置。介紹了該裝置的工作原理，裝置硬件的選型以及結構。工控機通過(guò)Modbus控制變頻器與風(fēng)機形成穩定的負壓源，并通過(guò)電流與頻率采集模塊采集標準表，被檢表及相應溫度壓力傳感器的數據。軟件通過(guò)虛擬儀器技術(shù)使用LabWindows/CVI設計了簡(jiǎn)單易用的程序。通過(guò)分析裝置的不確定度，穩定性及進(jìn)行傳遞比較法的驗證，證實(shí)了這種現場(chǎng)服務(wù)型標準表法氣體流量標準裝置可應用于現場(chǎng)的氣體流量計的檢定。節省了送檢時(shí)間，提高了企業(yè)設備使用效率。

摘要:水下傳感器網(wǎng)絡(luò )部署是開(kāi)展水下傳感器網(wǎng)絡(luò )相關(guān)應用的基礎，良好的傳感器節點(diǎn)部署方案可以有效提高目標的監測質(zhì)量。針對水環(huán)境中隨機事件的突發(fā)性和不確定的特點(diǎn)，提出了基于自組織圖算法的水下傳感器網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化部署方案。首先，隨機部署傳感器節點(diǎn)，預設隨機事件呈L型不均勻分布，當隨機事件發(fā)生在傳感器覆蓋漏洞處時(shí)，采用自組織圖算法確定傳感器節點(diǎn)需要移動(dòng)到的目標位置。仿真結果表明，基于自組織圖算法的水下傳感器網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化部署方案可以顯著(zhù)提高對隨機事件的覆蓋率，實(shí)現對水環(huán)境的有效監測。