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摘要:結合PHM系統的使用目標和飛機各運行場(chǎng)景下PHM實(shí)現場(chǎng)景，提出PHM系統主要實(shí)現的功能。對OSA-CBM開(kāi)展研究，將PHM系統按照OSA-CBM的分層定義，并且以某型號的PHM系統設計為背景,提出了基于OSA-CBM的PHM系統設計框架。介紹了該PHM系統按照開(kāi)放式體系架構要求開(kāi)展的功能定義、層次劃分，以及對每個(gè)層級的輸入輸出定義。以ROSE軟件為模型開(kāi)發(fā)工具，建立了各層級間的數據流動(dòng)關(guān)系以及同層級之間的數據傳遞關(guān)系，對端口、算法、時(shí)序、配置等信息以UML語(yǔ)言進(jìn)行了規定。分別采用Visual C# 2010和MATLAB軟件開(kāi)發(fā)平臺實(shí)現了不同層級的功能，最終共同搭建了PHM系統的演示平臺，實(shí)現了數據采集層、數據采集層、狀態(tài)監測層、健康評估層、表示層等層級功能，為后續PHM系統的多用戶(hù)協(xié)同開(kāi)發(fā)設計奠定了技術(shù)基礎。

摘要:為了保證電力載波通信網(wǎng)絡(luò )的運行安全，以單片機及FPGA為硬件支持，設計基于單片機及FPGA的電力載波通信異常信號監測系統。根據電力載波通信網(wǎng)絡(luò )的異常原因，設置異常信號特征作為判據。在建立的電力載波通信網(wǎng)絡(luò )模型下，利用裝設的信號采集設備、單片機以及FPGA元件，采集并處理電力載波通信信號。通過(guò)實(shí)時(shí)通信信號的特征提取與匹配，判定當前信號的異常狀態(tài)，計算得出通信異常信號量和信號異常類(lèi)型，最終以可視化的形式輸出電力載波通信異常信號的監測結果。通過(guò)系統測試得出結論：與傳統通信異常信號監測系統對比，優(yōu)化設計系統的通信異常信號量的監測誤差降低了1.37dBm，且通信異常信號類(lèi)型的誤檢率得到明顯降低。

摘要:針對復雜工業(yè)過(guò)程的微小故障診斷問(wèn)題,本文提出一種數據預處理與重構貢獻圖相結合的故障診斷方法。為了克服非高斯分布數據對故障檢測準確性的影響,基于數據變化率對樣本原始數據進(jìn)行預處理,建立故障診斷主元分析模型。檢測出故障后,為了提高故障辨識精度,采用一種平均殘差差值重構貢獻圖方法對故障進(jìn)行辨識。通過(guò)正常樣本數據和故障數據在殘差子空間中的投影,獲取殘差差值向量,計算重構貢獻值。以田納西-伊斯曼(TE)過(guò)程為對象進(jìn)行了故障診斷仿真實(shí)驗,結果表明本文方法具有良好的診斷性能。

摘要:電渦流傳感器被用于對水泵轉軸與橡膠軸承的間隙進(jìn)行在線(xiàn)測量,以監測軸承磨損狀況。首先通過(guò)電磁計算工具設計一個(gè)直徑為14mm的雙層平面電渦流電感。接著(zhù)對制作在印刷線(xiàn)路板上的電感分別在空氣和水中兩種條件下的電阻抗特性進(jìn)行測量。然后制作相應的電感檢測電路,得到一個(gè)探頭和檢測電路一體的電渦流傳感器。傳感器采用RS485接口輸出,不受通訊電纜長(cháng)度影響。傳感器經(jīng)密封防水處理后尺寸為76×25×12mm。傳感器經(jīng)過(guò)實(shí)驗室測試和水泵工況測試。實(shí)驗室測試進(jìn)行靜態(tài)測試和動(dòng)態(tài)測試,獲得了傳感器在水中進(jìn)行間隙測量的特性,測量精度達到0.02mm。水泵工況測試在一臺軸流泵上進(jìn)行,試驗結果表明電渦流傳感器可以對水泵橡膠軸承間隙進(jìn)行在線(xiàn)測量。

摘要:計算機網(wǎng)絡(luò )在DDoS入侵下容易出現停止服務(wù)、網(wǎng)絡(luò )崩潰,為了提高網(wǎng)絡(luò )安全性,提出基于人工蜂群算法的計算機網(wǎng)絡(luò )DDoS攻擊檢測方法。根據特征樣本之間的相關(guān)性構建計算機網(wǎng)絡(luò )DDoS攻擊的自適應的入侵檢測信息分析模型,根據網(wǎng)絡(luò )數據流與潛在空間之間的映射關(guān)系,結合測試樣本和學(xué)習樣本之間特征差異性進(jìn)行DDoS攻擊數據特征提取,在基站上設置入侵檢測數據處理終端,采用人工蜂群算法實(shí)現對計算機網(wǎng)絡(luò )攻擊檢測的個(gè)體最優(yōu)值和全局最優(yōu)值尋優(yōu),根據人工蜂群的動(dòng)態(tài)尋優(yōu)和組合優(yōu)化結果,實(shí)現對組合網(wǎng)絡(luò )流量數據間的攻擊信息特征提取和聚類(lèi)分析,解決計算機網(wǎng)絡(luò )DDoS攻擊檢測過(guò)程中的連續多變量?jì)?yōu)化問(wèn)題。仿真測試結果表明,采用該方法進(jìn)行計算機網(wǎng)絡(luò )DDoS攻擊檢測的尋優(yōu)能力較好,精度和效率高于傳統方法。

摘要:針對鐵路隧道接觸網(wǎng)作業(yè)平臺在隧道內局部高精度要求的橫縱向定位進(jìn)行了研究，提出一種基于激光測距與射頻識別（RFID，Radio Frequency Identification）的定位方法；首先利用激光測距傳感器實(shí)現橫向定位，通過(guò)實(shí)時(shí)檢測傳感器數據有效性與動(dòng)態(tài)組合數據實(shí)現定位與抗干擾，其次基于RFID相位提出兩階段縱向定位方法，通過(guò)第一階段基于標簽相位變化率的粗定位將定位結果限制在單個(gè)標簽區間，第二階段精定位通過(guò)基于合理約束條件的標簽布置間距消除相位纏繞的影響，最終通過(guò)相位差雙曲線(xiàn)定位實(shí)現縱向定位；實(shí)驗結果表明：提出方法實(shí)現了實(shí)驗環(huán)境下0.005m的平均橫向定位誤差與0.07m的平均縱向定位誤差，并且具有一定的抗干擾能力，能夠在低硬件成本與布置條件下滿(mǎn)足隧道作業(yè)平臺的局部高精度定位。

摘要:針對海洋沉積物中天然氣水合物飽和度評價(jià)需求，提出了基于分段涂層TDR探針的沉積物介電常數和電導率同步測量新方法。針對無(wú)涂層探針、全涂層探針以及分段涂層探針?lè )謩e建立了模擬TDR測量響應的有限元數值模型，仿真研究了涂層參數對介電常數和電導率測量性能的影響規律，繼而應用于含水合物多孔介質(zhì)的測量并對誤差進(jìn)行了分析與校正。研究結果表明：探針涂層的厚度和介電常數直接影響采集電壓信號的衰減程度，因此需根據被測介質(zhì)的電學(xué)性質(zhì)對其進(jìn)行優(yōu)化設計；在涂層厚度和介電常數已確定的條件下，通過(guò)改變涂層間隙長(cháng)度可以調節探針所適用的電導率測量范圍；當測量非均勻介質(zhì)時(shí)，可以通過(guò)增加涂層間隙的個(gè)數來(lái)提高電導率測量的準確度；采用分段涂層探針測量含水合物多孔介質(zhì)的介電常數和電導率時(shí)，需要對涂層引起的誤差進(jìn)行校正。

摘要:測試性驗證試驗是確認裝備測試性的是否滿(mǎn)足設計要求而進(jìn)行的試驗,對于提高裝備測試性水平具有重要作用,但在驗證試驗中往往存在裝備損壞、測試點(diǎn)限制以及操作人員技術(shù)要求高等問(wèn)題,因此提出了一種基于增強現實(shí)(Augmented Reality,簡(jiǎn)稱(chēng)AR)技術(shù)的裝備測試性驗證試驗應用研究,通過(guò)AR技術(shù)對裝備進(jìn)行建模仿真,將虛擬的配件與現實(shí)的裝備相互匹配,使得平面知識轉化為虛實(shí)結合的可視化立體知識,增強了驗證試驗的可視性、可達性以及可操作性,以此來(lái)引導操作人員完成測試性驗證試驗,提高驗證試驗的效率和正確性,并以某型號無(wú)人機為試驗驗證對象,證明了增強現實(shí)技術(shù)可以為實(shí)現裝備測試性設計改進(jìn)工作提供有效決策支撐。

摘要:為實(shí)現對定子繞組匝間短路故障行為的精準識別，確保異步電機的穩定運行狀態(tài)，設計了基于Lyapunov理論的異步電機定子繞組匝間短路故障檢測系統。在DSP外圍電量回路中，設置ARM處理器與步進(jìn)電機驅動(dòng)模塊，采用模數轉換單元結構，調節電量互感裝置的實(shí)時(shí)運行狀態(tài)，實(shí)現對異步電機定子繞組匝間短路故障檢測系統硬件設計。根據Lyapunov函數定義條件，確定Nussbaum增益參數取值范圍，在此基礎上，定義Lyapunov算法模型，再通過(guò)計算故障預測特征的方法，求解定子繞組的短路故障電壓方程與匝間電感參數，對定子繞組匝間短路故障特征進(jìn)行分析，實(shí)現異步電機定子繞組匝間短路故障檢測。實(shí)驗結果表明，所設計系統可以有效控制定子繞組匝間短路故障電流和電壓檢測結果與標準檢測結果之間的差值水平，能夠精準識別定子繞組匝間短路故障行為，保障異步電機的穩定運行狀態(tài)。

摘要:點(diǎn)火控制系統在地面測試階段往往會(huì )進(jìn)行多次重復性測試,以便及時(shí)掌握點(diǎn)火控制系統在經(jīng)歷不同試驗后的性能狀態(tài)情況,為了在保證測試精度和測試穩定性的同時(shí)提升測試效率,設計研制了一種點(diǎn)火控制系統自動(dòng)測試設備,搭建出基于PXI總線(xiàn)的控制系統,實(shí)現對點(diǎn)火控制系統的供電控制、數據采集和性能驗證等功能,以L(fǎng)abVIEW開(kāi)發(fā)平臺設計了對應的測試軟件,經(jīng)實(shí)際試驗驗證,所搭建的測試設備能夠以較高穩定性和精確度實(shí)現對點(diǎn)火控制系統的功能性能測試。

摘要:滲透率是影響天然氣水合物儲層產(chǎn)氣效率的關(guān)鍵參數，野外尚缺少實(shí)時(shí)監測水合物儲層滲透率動(dòng)態(tài)變化的技術(shù)，實(shí)驗室內測試滲透率的方法存在成本高、周期長(cháng)、可靠性低等問(wèn)題。研究了一種基于復電導率的含水合物沉積物滲透率測試新方法。首先，針對含水合物多孔介質(zhì)建立了能夠計算其滲透率和復電導率的有限元數值模型，然后開(kāi)展了不同水合物飽和度條件下的仿真實(shí)驗，獲取了0~40%水合物飽和度時(shí)多孔介質(zhì)的流場(chǎng)和電場(chǎng)響應參數，分別探討了孔隙中水合物及其飽和度變化對復電導率虛部和滲透率的影響規律和機理，最后建立并驗證了基于復電導率虛部的含水合物多孔介質(zhì)滲透率評價(jià)模型，為深入研究基于激發(fā)極化原理的含水合物沉積層滲透率測試新技術(shù)提供了理論和模型基礎。

摘要:針對某型水下無(wú)人裝備聲吶發(fā)射機的工作原理和現有聲吶發(fā)射機檢測方式落后,檢測能力不足等問(wèn)題,設計了基于國產(chǎn)PXI總線(xiàn)儀器平臺的水下無(wú)人裝備聲吶發(fā)射機自動(dòng)測試系統；首先分析了發(fā)射機的工作原理和檢測需求,進(jìn)行聲吶發(fā)射機自動(dòng)測試系統的總體設計；其次介紹自動(dòng)測試系統的軟硬件平臺實(shí)現方法和關(guān)鍵技術(shù),包括國產(chǎn)PXI總線(xiàn)儀器選型、接口單元設計、測試平臺軟件架構設計和實(shí)現以及數據處理算法設計和實(shí)現等技術(shù)；最后對聲吶發(fā)射機自動(dòng)測試系統的試驗結果進(jìn)行分析；應用結果表明：該系統能實(shí)現某型水下無(wú)人裝備聲吶發(fā)射機主要參數的測量,相較傳統測試方法,自動(dòng)測試系統能夠節約大量的測試時(shí)間與人力,實(shí)現測試工作效果的最大化提高,并且還能防止人為因素對測試結果造成的不良影響。

摘要:針對目前傳統邊緣檢測方法提取出的圖像邊緣輪廓模糊、不連續等問(wèn)題，提出一種基于雙通道多尺度注意力機制的光伏板裂縫檢測方法，實(shí)現對圖像低級邊緣、邊界、目標輪廓的檢測。首先構建了雙通道主干網(wǎng)絡(luò )，包含語(yǔ)義分支通道和空間細節分支通道；其次基于多尺度原則，構建了多尺度及注意力機制模塊，對特征圖像的高、寬、通道的維度變換，分配特征權重，在捕捉跨通道信息的同時(shí)，還能夠捕捉方向感知和位置感知的信息；最后將空洞融合模塊融合到語(yǔ)義分支通道中，提升網(wǎng)絡(luò )提取特征信息的能力。實(shí)驗結果表明，所提出的算法對光伏板圖像邊緣檢測性能有提升，相較HED、RCF與FCN算法，F1值提升了2.83%、0.37%與1.54%，獲得了較為清晰的裂縫圖像。

摘要:由于多工件拼接焊縫面結構光滑度檢測過(guò)程中,受其拼接面復雜且圖像存在噪聲,導致細節特征不明顯,從而使檢測精度、效率降低。為此,提出多工件拼接焊縫面結構光滑度的視覺(jué)檢測技術(shù)。采用字典學(xué)習方法消除焊縫面圖像中存在的噪聲；將其輸入MRFENet網(wǎng)絡(luò ),提取圖像特征,實(shí)現焊縫面圖像的增強處理；采用增量二維主成分分析提取焊縫面結構的光滑度特征,實(shí)現光滑度檢測。實(shí)驗結果表明,所提方法圖像處理效果好、檢測精度高、檢測效率高。

摘要:單光子三維探測技術(shù)因為在微弱信號目標的光學(xué)探測方面的獨特優(yōu)勢，在空間目標探測、空中目標偵查、遠距離預警探測等方面有重要應用，近年來(lái)獲得了廣泛關(guān)注。對主動(dòng)掃描成像的單光子探測系統，為擴展作用距離和提高掃描速度，接收口徑和接收視場(chǎng)角不斷增大。但對高集成的蓋革APD型的單光子探測器，大接收口徑和大接收視場(chǎng)帶來(lái)背景噪聲光子數量的增大，這會(huì )導致探測器頻繁進(jìn)入死區，給掃描圖像帶來(lái)大量盲點(diǎn)。針對此問(wèn)題，提出和通過(guò)仿真證明了，利用多鏡頭分集接收和聯(lián)合單光子信息處理，可實(shí)現對單光子探測器死區時(shí)間抑制，進(jìn)而有效提高系統探測概率，降低掃描圖像的盲點(diǎn)數量，并通過(guò)試驗系統進(jìn)行了驗證。

摘要:為了實(shí)現受約束空間機器人的高精度控制，提出了一種基于U-K(Udwadia-Kalaba)方程的降階自適應神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )滑模控制算法。首先，基于U-K方程，同時(shí)考慮受約束空間機器人末端的理想約束力與非理想約束力，推導得到詳細的動(dòng)力學(xué)方程。接著(zhù)，考慮到非理想約束力（主要是受約束空間機器人末端受到的切向力）具有不確定性且單獨采用滑模控制會(huì )出現抖振現象，提出了自適應神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )滑模控制算法，實(shí)現各關(guān)節角度、角速度以及非理想約束力的高精度跟蹤。然后，針對系統受約束模型，對動(dòng)力學(xué)方程和滑模控制器進(jìn)行了降階求解，減少了變量并簡(jiǎn)化了計算過(guò)程。最后，為了驗證所提算法的正確性與合理性，以2自由度受約束空間機器人為例進(jìn)行了仿真驗證。仿真結果表明：受約束空間機器人的各關(guān)節角度、角速度以及非理想約束力的跟蹤誤差均低于10-4量級。

摘要:大型龍門(mén)導軌磨床工作臺整機運動(dòng)場(chǎng)、主軸漂移量、補償誤差均會(huì )對控制精度產(chǎn)生影響，因此研究新的大型龍門(mén)導軌磨床工作臺運動(dòng)精度控制方法。根據大型龍門(mén)導軌磨床基本結構連接形態(tài)，求解主要技術(shù)參數，實(shí)現龍門(mén)導軌磨床工作臺設計。從靜態(tài)、動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度出發(fā)，分析立柱部件、橫梁部件受力情況，確定多目標拓撲與模態(tài)有限元條件，以此分析磨床工作臺的運動(dòng)特性。以運動(dòng)特性分析結果和整機運動(dòng)場(chǎng)為基礎，計算主軸漂移量的取值范圍，結合相關(guān)運動(dòng)參數計算補償誤差數值，結合對補償誤差數值計算結果對工作臺運動(dòng)精度進(jìn)行控制。實(shí)驗結果表明，所提方法可以將工作臺運動(dòng)路徑擬合誤差控制在0-0.07mm范圍之內，滿(mǎn)足龍門(mén)導軌磨床工作臺運動(dòng)精準控制的要求，實(shí)際應用效果好。

摘要:微電網(wǎng)及分布式能源的數量、規模快速發(fā)展,當前系統無(wú)法滿(mǎn)足海量相關(guān)數據采集、存儲、分析計算需求；為適應多微電網(wǎng)控制的高并發(fā)、高可靠性的處理要求,提出了基于云邊協(xié)同的微電網(wǎng)自動(dòng)控制系統；基于Docker容器技術(shù)優(yōu)化配置云邊計算資源；設計了基于云邊協(xié)同的微電網(wǎng)自動(dòng)控制系統總體架構,對云邊協(xié)同功能及主要數據流進(jìn)行了詳細說(shuō)明；進(jìn)一步分析了其中微電網(wǎng)控制及能量管理等核心功能及其數據處理需求,提出了云邊協(xié)同架構下的計算分析任務(wù)調度策略,基于帶寬資源對遷移任務(wù)數據流進(jìn)行調度,兼顧任務(wù)時(shí)限要求和服務(wù)器的負荷均衡；最后通過(guò)運行實(shí)例對提出的微電網(wǎng)自動(dòng)控制系統功能及優(yōu)越性進(jìn)行有效性驗證,所提系統通過(guò)架構、功能和任務(wù)調度策略滿(mǎn)足了多微電網(wǎng)的控制要求。

摘要:為解決工業(yè)大數據時(shí)變通信環(huán)境中數據樣本通信時(shí)延不均的問(wèn)題,設計基于區塊鏈技術(shù)的工業(yè)大數據時(shí)變通信時(shí)延控制系統。在大數據通信體系中,設置通信狀態(tài)觀(guān)測器與時(shí)延量化控制器,完成時(shí)變通信時(shí)延控制系統的應用單元搭建。在此基礎上,構建時(shí)間序列表達式,通過(guò)處理通信數據樣本的方式,確定時(shí)延參數的取值范圍,完成對大數據時(shí)變通信時(shí)延水平的估計。按照區塊鏈技術(shù)的應用要求,注冊必要區塊節點(diǎn),再根據鏈節點(diǎn)信任度量取值條件,確定通信數據之間的交互關(guān)系,完成對控制行為的編碼,聯(lián)合相關(guān)應用部件,實(shí)現基于區塊鏈技術(shù)的工業(yè)大數據時(shí)變通信時(shí)延控制系統設計。實(shí)驗結果表明,區塊鏈技術(shù)作用下,數據樣本通信時(shí)延時(shí)延最大值為,最小值為0.63,有效解決了通信時(shí)延不均的問(wèn)題,符合構建穩定工業(yè)大數據時(shí)變通信環(huán)境的實(shí)際應用需求。

摘要:為了降低高速公路合流區車(chē)輛換道碰撞風(fēng)險、提高道路通行質(zhì)量,在車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,優(yōu)化設計高速公路合流區換道協(xié)調決策與控制系統。通過(guò)安裝車(chē)聯(lián)網(wǎng)終端芯片、改裝協(xié)調控制器,完成硬件系統的優(yōu)化。根據高速公路合流區的物理結構,設置換道區域約束條件。在車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下采集高速公路合流區車(chē)路信息,根據換道緊迫程度、跟隨車(chē)輛換道行為、車(chē)間距離安全性的計算結果,作出換道協(xié)調決策。規劃合流區最優(yōu)協(xié)調換道軌跡作為系統控制目標,最終計算位置、速度控制量,在控制器支持下,實(shí)現高速公路合流區換道協(xié)調控制功能。通過(guò)系統測試得出結論:所設計系統的車(chē)輛換道碰撞概率和道路擁塞程度分別為0.15%和0.20,道路車(chē)流量得到明顯提升,車(chē)流量的平均值為356pcu/d。車(chē)輛速度控制誤差為0.05km/h,實(shí)驗結果表明所設計系統在決策與控制性能方面具有明顯優(yōu)勢。

摘要:以解決機床控制過(guò)程中存在的抖振現象和控制誤差過(guò)高問(wèn)題為目的,在云環(huán)境下,利用PLC模擬量?jì)?yōu)化技術(shù),從硬件和軟件兩個(gè)方面優(yōu)化設計機床自動(dòng)控制系統。加設可編程邏輯控制器,改裝傳感器、電機與驅動(dòng)器,調整系統電路的連接方式,完成機床自動(dòng)控制硬件系統的優(yōu)化。根據機床生產(chǎn)任務(wù),規劃執行刀具的移動(dòng)軌跡,設定機床加工強度與速度參數。在云環(huán)境下自動(dòng)采集機床模擬量與位姿,根據當前機床運行參數與設定參數之間的偏差,利用PLC模擬量?jì)?yōu)化技術(shù)生成機床控制指令,實(shí)現機床的自動(dòng)控制功能。通過(guò)系統測試得出結論：綜合兩種實(shí)驗場(chǎng)景,與傳統控制系統相比,優(yōu)化設計系統在機床執行刀具位置、運行速度和執行應力三個(gè)方面的控制誤差分別降低約13.8mm、0.26mm/s和3.4N,同時(shí)機床的抖振現象得到明顯緩解。

摘要:針對現有機械臂控制算法,在軌跡控制和精度補償方面存在的不足,設計了一種基于模糊補償系統的自適應控制算法。先在笛卡爾空間內分析了機械臂的空間動(dòng)力學(xué)運動(dòng)過(guò)程,并得出機械臂運動(dòng)中的最優(yōu)力矩值,構建模糊控制規則并設定模糊子集；對經(jīng)典模糊理論進(jìn)行優(yōu)化,引入可變論域思維在機械臂運動(dòng)過(guò)程中,系統會(huì )實(shí)時(shí)反饋末端執行器行動(dòng)軌跡,并實(shí)施動(dòng)態(tài)化補償；基于自適應算法對可變論域模糊控制器進(jìn)行二次優(yōu)化,修正模糊規則并校正模型的控制量參數,提升和改善整個(gè)機械臂系統的控制精度。實(shí)驗結果顯示,模糊補充自適應控制算法在多關(guān)節和多連桿機械臂的角度控制和位移控制精度方面有較大的優(yōu)勢,同時(shí)各關(guān)節和連桿的運動(dòng)相應時(shí)間僅為0.27s和0.20s。

摘要:隨著(zhù)現代機車(chē)運行速度和運載能力的提高，為了保證機車(chē)的安全運行，需要準確采集機車(chē)運行的各種參數來(lái)進(jìn)行數據的監控、管理和機車(chē)控制，此外也可以為故障診斷提供數據支持，因此需要開(kāi)發(fā)一套可以準確、高速傳輸數據的大容量機車(chē)總線(xiàn)控制系統；設計了基于RS485和RS232的機車(chē)總線(xiàn)控制器，詳細闡述了以STC8G2K64S4芯片為核心的主控模塊、電平轉換模塊、時(shí)鐘模塊、電源模塊和LED指示燈模塊的硬件設計以及相互之間的軟件邏輯控制和所用通信協(xié)議，通過(guò)4個(gè)串口實(shí)現程序的下載以及數據的交換；主要的交換參數包括電壓、電流、總有功功率、頻率等這些機車(chē)運行數據；測試結果表明該機車(chē)總線(xiàn)控制器可以高速、準確、及時(shí)的傳輸各個(gè)設備生成或采集到的數據，為后續的數據分析提供了支持。

摘要:城市軌道交通多通道閘機獨立工作，對多個(gè)閘機精準控制難度較大，所以研究基于改進(jìn)SSD算法的城市軌道交通多通道閘機控制方法。根據SSD算法應用流程生成先驗框，再聯(lián)合損失函數對基礎SSD算法進(jìn)行改進(jìn)，利用改進(jìn)后的SSD算法融合處理閘機數據。結合閘機數據融合處理結果確定閘機設備陣列布置，根據通行目標識別結果和傳感器設備確定閘機通道內的通行情況，根據通行情況設計多通道閘機控制誤動(dòng)控制的處理子程序，完成城市軌道交通多通道閘機控制。實(shí)驗結果表明，改進(jìn)SSD算法作用下，閘機閉合狀態(tài)始終與行人的當前行進(jìn)方向保持一致，實(shí)時(shí)通過(guò)率較高，能夠解決因閘機錯誤閉合而導致城市軌道交通混亂的問(wèn)題。

摘要:供配電設備是綜合控制系統的重要組成設備,為綜合控制系統提供直流供電,以及對綜合控制系統所屬設備進(jìn)行配電控制；采用供配電一體化設計,將供電和配電功能集成在一個(gè)軍用加固機箱里,有效控制了體積和重量,提高了功率密度,在設備小型化和智能化方面有所突破；供電部分采用了模塊化設計,各電源模塊內部采用相同的功能電路,提高了產(chǎn)品的標準化和互換性,提高了設備的維修保障性。

摘要:數字孿生技術(shù)充分利用物理結構、傳感器更新、設備運行歷史等數據通過(guò)集成多領(lǐng)域、多物理量、多可能性的模擬過(guò)程，在虛擬空間中進(jìn)行鏡像，以此表達相對應的實(shí)物裝置的整個(gè)生命周期過(guò)程。從智慧供熱的發(fā)展歷史來(lái)看，依托現代工業(yè)系統理念，提出了基于"數字孿生"的智能供熱系統結構。首先介紹了數字孿生的基本結構，給出了數字孿生的構建方式基于虛擬儀器Labview的大數據采集、處理、歸檔、仿真；然后以采集的數據為基礎，得到供熱系統的孿生模型，敘述了數字孿生技術(shù)解決的關(guān)鍵問(wèn)題；最后，通過(guò)Labview仿真平臺調用Matlab中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )智能算法，得到基于大數據采集以及經(jīng)過(guò)智能算法優(yōu)化后的參數，同時(shí)系統將參數反饋給物理實(shí)體設備，從而完成孿生模型的仿真、優(yōu)化、反饋過(guò)程。通過(guò)熱網(wǎng)系統優(yōu)化仿真案例驗證了Labview和Matlab混合編程在建立的孿生供熱平臺上、應用的有效性。

摘要:光伏陣列的模型參數估計在光伏發(fā)電系統的仿真、輸出功率預測、最大功率點(diǎn)跟蹤等方面有重要意義。當測量數據中只含隨機誤差時(shí)，以加權最小二乘（WLS）為優(yōu)化函數的參數估計方法有較好的辯識效果。但是當測量數據中含有顯著(zhù)誤差時(shí)，WLS參數辯識的效果較差。為解決此問(wèn)題，本文提出了一種以準加權最小二乘法（QWLS）為優(yōu)化函數的參數估計方法來(lái)減小顯著(zhù)誤差的影響，采用了赤池信息量準則(AIC)設計QWLS最優(yōu)參數，將該方法應用于光伏陣列中構造模型魯棒參數估計問(wèn)題。最后將WLS和QWLS分別結合序列二次規劃（SQP）算法，進(jìn)行光伏陣列模型的參數估計仿真與實(shí)驗測試。測試結果顯示QWLS參數估計結果更準確，驗證了準最小二乘法的魯棒性與有效性。

摘要:橋梁裂縫人工檢測耗時(shí)費力、安全性不高，為了高效、準確、無(wú)接觸的對橋梁裂縫進(jìn)行識別檢測，提出一種基于改進(jìn)YOLOv5的橋梁裂縫檢測模型YOLOv5-SA；該方法在YOLOv5s模型的基礎上，首先對收集的數據集利用幾何變換、光學(xué)變換等操作進(jìn)行數據增強；其次將融合視覺(jué)注意力機制 (SKNet，Selective Kernel Networks)添加到Head部分來(lái)提高模型對裂縫特征的表示能力；最后在金字塔特征表示法(FPN)的基礎上利用自適應空間特征融合(ASFF, Adaptively Spatial Feature Fusion)模塊加強網(wǎng)絡(luò )特征融合能力，增加對橋梁裂縫小目標的檢測；結果表明：改進(jìn)后的模型相對于YOLOv5s模型能更好的抑制非關(guān)鍵信息，減少背景中的無(wú)效信息干擾，提高橋梁裂縫目標檢測精準度；改進(jìn)后的YOLOv5-SA模型準確率達到88.1%，與原YOLOv5s模型相比提高了1.6%；平均精度均值mAP0.5和mAP0.5-0.95分別達到90.0%、62.1%，相比而言分別提高了2.2%、2.4%；與其他橋梁裂縫檢測相關(guān)方法(Faster-RCNN、YOLOv4tiny)相比，提出的YOLOv5-SA模型也具有相當或更好的檢測性能；由此可見(jiàn)改進(jìn)后的模型能更高效的檢測復雜環(huán)境下的橋梁裂縫，可以為工業(yè)檢測提供一部分思路。

摘要:針對大規模無(wú)線(xiàn)對等感知網(wǎng)絡(luò )在觸發(fā)型數據場(chǎng)景下的部分數據收集問(wèn)題，提出單源分段編碼模型。利用單個(gè)源節點(diǎn)的多個(gè)分段之間編碼而成的數據來(lái)記錄源數據，提高數據可靠性的同時(shí)使其適應大規模網(wǎng)絡(luò )下的部分數據收集。通過(guò)使用游走包進(jìn)行編碼操作，避免源節點(diǎn)過(guò)多的能量消耗。同時(shí)提出針對節點(diǎn)存儲空間提出動(dòng)態(tài)劃分編碼單元策略，利用鄰居間的信息交換動(dòng)態(tài)的調整源數據切分的編碼單元大小，實(shí)現節點(diǎn)存儲空間與收集效率的動(dòng)態(tài)調整。并針對災難場(chǎng)景下的數據收集提出了危險感知編碼冗余量動(dòng)態(tài)調整策略，通過(guò)對鄰居狀態(tài)的感知動(dòng)態(tài)調整發(fā)送的隨機游走包的個(gè)數，自適應地提升編碼冗余量，提高數據恢復率。

摘要:無(wú)人機在有障礙物的三維空間環(huán)境中飛行,采用常規A*算法進(jìn)行避障航線(xiàn)的規劃存在搜索節點(diǎn)多、搜索區域大、搜索時(shí)間長(cháng)、搜索效率低、生成的航線(xiàn)拐角多且含有大量非必要冗余航點(diǎn)、沒(méi)有考慮無(wú)人機自身體積與尺寸而引發(fā)的飛行中與障礙物邊界碰撞的航線(xiàn)不安全等問(wèn)題。因此，設計一種改進(jìn)A*算法,首先,考慮無(wú)人機本身體積與尺寸,提出一種消除邊界碰撞事故的子節點(diǎn)擴展方法；其次,改進(jìn)評價(jià)函數,減少往復搜索次數,縮小搜索區域面積,提高搜索效率；然后,根據Floyd思想,對生成的航線(xiàn)進(jìn)行簡(jiǎn)化處理,消除航線(xiàn)中的冗余航路點(diǎn),減少航線(xiàn)轉角數量,達到簡(jiǎn)化航線(xiàn)并改善航線(xiàn)平滑度的效果；最后,非線(xiàn)性仿真及飛行試驗表明了改進(jìn)的A*算法生成的航線(xiàn)更加安全、高效,并使無(wú)人機的飛行連續和順暢。

摘要:針對堆疊密集的堆垛貨箱出現的漏檢情況以及難以分割出每個(gè)貨箱的精確邊緣而造成的難以準確抓取的問(wèn)題,對深度學(xué)習實(shí)例分割算法YOLACT進(jìn)行了相應的改進(jìn)。首先使用工業(yè)相機采集貨箱的堆垛圖像,然后利用Labelme標注圖像制作數據集,并且通過(guò)數據增強方法擴充數據集。接著(zhù)為了提高模型的分割準確率,分別對掩碼真值和YOLACT中的原型掩碼輸出分支(Protonet)的預測掩碼使用Canny邊緣檢測算子,并取二者的二值交叉熵損失作為損失函數加入到原網(wǎng)絡(luò )中訓練。最后再使用訓練好的最優(yōu)模型對測試集圖像數據進(jìn)行試驗,結果表明,改進(jìn)后的模型預測掩碼mAP_0.5:0.95可以達到0.543,比原模型提高2.2%,同時(shí)貨箱邊緣的分割精度也得到了一定的提升,模型推理速度可達10.2幀/秒,可以滿(mǎn)足精度要求和生產(chǎn)節拍要求。

摘要:長(cháng)周期光纖光柵(LPFG)作為一種重要的無(wú)源光器件,以其獨特的性能和優(yōu)勢被廣泛應用于光纖通信與傳感領(lǐng)域。近年來(lái)發(fā)表了許多不同的LPFG制造方法,但產(chǎn)品可靠性依舊是需要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。提出用CO2激光熔融拉伸法制備長(cháng)周期光纖光柵,改善了在LPFG制備中各種因素影響導致刻寫(xiě)失敗的問(wèn)題,該方法采用CO2激光器對光纖進(jìn)行加熱軟化,在步進(jìn)電機的恒定拉力下拉錐,重復在據上一錐形中心一個(gè)光柵周期的位置處加熱拉伸,得到在波長(cháng)為1539nm處出現最大衰減峰,峰值大于15dB的長(cháng)周期光纖光柵,提高了LPFG的制備成功率及一致性。并對產(chǎn)品的可靠性進(jìn)行驗證,測試其溫度、軸向應力的敏感特性。該研究在光纖激光系統及其應用的光學(xué)器件方面有較大應用潛力。

摘要:針對腦部磁共振圖像中腦卒中病灶的自動(dòng)分割因分割目標邊緣復雜、尺度變化多樣而造成的識別精度不高的問(wèn)題，提出一種基于多尺度注意力的多尺度特征聚合方法，該方法利用注意力機制調節中間特征不同通道的權重，并自適應地選擇不同尺度的特征進(jìn)行融合，在缺血性腦卒中的公開(kāi)數據集ATLAS上進(jìn)行的一系列實(shí)驗，選取Dice系數、豪斯多夫距離、重疊度、準確率和召回率作為評價(jià)指標，結果表明所提出的模型在腦卒中病變的分割問(wèn)題上取得了較好的分割效果；另外，本模型還在Kaggle公開(kāi)的腦腫瘤數據集上完成對比實(shí)驗，證明本模型具有良好的可泛化性。

摘要:仿生水下機器人需要大量的訓練數據來(lái)模仿水下生物的各種任務(wù)；然而，真實(shí)物理環(huán)境中的高成本使得仿真成為應對這一挑戰的可行工具；目前，多數的仿真平臺對于仿真環(huán)境的設計較為簡(jiǎn)單，缺乏在保證模擬真實(shí)性的條件下構建大型復雜場(chǎng)景的能力；為了解決仿真平臺環(huán)境建模能力的不足，提高仿真效果的可視化程度，采用虛幻引擎（Unreal Engine，UE）、AirSim和分布式算法仿真平臺（Distributed Algorithm Simulation Platform, DASP）相結合的方案，設計了一款應用于仿生水下機器人的動(dòng)態(tài)交互仿真測試平臺；并通過(guò)LQR控制器控制仿生機器魚(yú)跟蹤目標軌跡對仿真平臺的可視化和有效性進(jìn)行了測試；仿真結果表明該仿真平臺在交互性、真實(shí)性、可視化和仿真效果等方面表現出較高的優(yōu)勢。

摘要:壓敏漆測壓技術(shù)具有非接觸、全域測量的優(yōu)點(diǎn),廣泛應用于模型表面壓力分布測量；壓敏漆試驗中采用連續采集多幅圖像求平均的方式降低圖像噪聲,一般根據經(jīng)驗確定圖像采集幅數；對CCD相機的噪聲類(lèi)型進(jìn)行分析,判斷PSP測量系統隨機噪聲的主要來(lái)源為CCD光散粒噪聲；提出了一種基于劃分子區域的比圖像信噪比計算方法,對比分析了某翼型和三角翼模型PSP試驗數據不同圖像平均幅數的處理結果,結果表明圖像平均幅數增加到一定值后信噪比會(huì )趨于收斂,圖像平均幅數減半后依然可以滿(mǎn)足PSP測壓試驗精度要求,可通過(guò)分析信噪比確定每個(gè)工況采集的圖像幅數,進(jìn)而達到合理控制風(fēng)洞試驗時(shí)間的目的。

摘要:針對工業(yè)網(wǎng)絡(luò )的安全性問(wèn)題,在半監督環(huán)境的支持下,利用AE-ELM模型優(yōu)化設計工業(yè)網(wǎng)絡(luò )安全防御方法。根據不同網(wǎng)絡(luò )攻擊程序的攻擊原理,設置工業(yè)網(wǎng)絡(luò )入侵攻擊檢測標準。采集滿(mǎn)足質(zhì)量要求的工業(yè)網(wǎng)絡(luò )實(shí)時(shí)數據,在半監督環(huán)境下,利用AE-ELM模型提取工業(yè)網(wǎng)絡(luò )數據特征,通過(guò)與設置檢測標準的匹配,得出工業(yè)網(wǎng)絡(luò )攻擊類(lèi)型的檢測結果。根據網(wǎng)絡(luò )攻擊類(lèi)型,從邊界、傳輸通道、終端等方面進(jìn)行防御部署,實(shí)現工業(yè)網(wǎng)絡(luò )的安全防御。通過(guò)與傳統防御方法的對比測試得出結論：綜合考慮兩種攻擊場(chǎng)景,在優(yōu)化設計方法的防御作用下,工業(yè)網(wǎng)絡(luò )的數據丟失率和篡改率分別降低約4.36%和2.35%,即優(yōu)化設計方法具有更高的安全防御效果。

摘要:提出了一種基于高層次綜合技術(shù)的可編程晶振自適應配置方案,利用高層次綜合技術(shù)實(shí)現了晶振參數的浮點(diǎn)計算及IIC總線(xiàn)通信,并以此為基礎實(shí)現了可編程晶振的自適應配置；經(jīng)測試,相對于傳統RTL實(shí)現方式,使用高層次綜合技術(shù)實(shí)現可編程晶振的參數計算和配置,其代碼量?jì)H為前者的1/10至1/20,開(kāi)發(fā)周期僅為前者的1/4至1/10,且代碼運行效率并無(wú)明顯降低；結果表明,高層次綜合技術(shù)不僅能夠有效提高FPGA在算法開(kāi)發(fā)、數據處理等領(lǐng)域的設計、開(kāi)發(fā)效率,在FPGA接口和時(shí)序設計方面也有較好的應用和推廣價(jià)值。

摘要:無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)作為一個(gè)重要的數據調度工具,是人類(lèi)同自然交互的有效途徑。然而,無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)中的傳感器數量有限,同時(shí)還極易被無(wú)關(guān)因素影響。因此,研究提出一種基于區間二型TSK模糊系統和高效數據融合的非均勻分簇路由算法,分簇是為了最大程度地減小網(wǎng)絡(luò )損耗,延長(cháng)其生存時(shí)間,一般的分簇方法,可能會(huì )導致負載失衡,為解決這種熱區現象,研究使用區間二型TSK模糊邏輯算法,進(jìn)行非均勻分級分簇。同時(shí)引入高效數據融合技術(shù),將調度過(guò)程劃分為幾個(gè)周期,利用時(shí)間間隙進(jìn)行數據采集,并進(jìn)行降維操作,進(jìn)一步提升數據傳輸效率。研究在MATLAB平臺,對該算法以及自適應分簇層次等其余四種算法進(jìn)行對照分析實(shí)驗,并將其分為200m×200m和1000m×1000m的監測范圍,實(shí)驗結果表明,在不同大小的監測區域中,研究使用算法的分簇效果、網(wǎng)絡(luò )吞吐量以及節點(diǎn)損耗率指標,都明顯優(yōu)于其他算法。其中,在小范圍區域內,其剩余能力均值比自適應分簇層次算法提升了49.7%；在大范圍區域內,該算法的HND指標比自適應分簇層次算法提升了98.7%。因此,研究采用算法具有極佳的性能。

摘要:試飛數據是民機飛行試驗的重要產(chǎn)物,具有測量參數數量大,數據體量大,飛行試驗數據與試飛任務(wù)信息關(guān)聯(lián)性強等特征,支撐飛機型號取證與設計優(yōu)化等任務(wù)。試飛數據平臺數據架構對多源異構數據集成接入、多類(lèi)形態(tài)數據存儲管理、多種層次數據處理分析等技術(shù)進(jìn)行了研究,采用湖倉一體的關(guān)鍵技術(shù)和方法打造試飛數據全集。試飛數據接入采用流批一體的數據處理技術(shù),融合Spark和Flink主流數據處理引擎,具備試飛數據快速入庫能力。提出按秒聚合方法,具備PB級多維度試飛數據壓縮存儲功能,存儲性能提升近10倍；采用以秒為索引條件支持快速檢索,強化數據湖查詢(xún)能力。研究數據倉庫技術(shù),設計試飛數據多層數據模型,具備多維信息精細查詢(xún),多層數據靈活鉆取,多功能自定義函數集成等功能,并成功應用在某型國產(chǎn)民機的飛行試驗數據管理中,服務(wù)于試飛數據用戶(hù),提高了試飛數據管理效率與試飛數據應用價(jià)值。

摘要:運動(dòng)想象腦電具有識別效果不佳及復雜時(shí)序信號建模困難的問(wèn)題；提出一種基于多時(shí)窗共空間模式的隱馬爾可夫模型運動(dòng)想象腦電識別方法,首先將運動(dòng)想象腦電劃分為多個(gè)短時(shí)窗信號,然后使用共空間模式提取特征序列,以濾除腦電通道間的冗余信息,最后采用前向-后相算法與Viterbi算法求解隱馬爾可夫模型并完成分類(lèi)識別；將本文方法在公開(kāi)運動(dòng)想象腦電數據集上進(jìn)行實(shí)驗，得到77.17%的分類(lèi)正確率，相較隱馬爾可夫模型算法提升了5.74%，驗證了所提方法的有效性。

摘要:針對WSNs中現有路由算法存在的各種不足,本文提出了一種基于占空比間隔優(yōu)化的延遲約束路由算法。具體來(lái)說(shuō),在提出的算法中,首先,將端到端延遲分布估計為占空比間隔和潛在轉發(fā)器數量的函數,在給定的網(wǎng)絡(luò )模型和參數下,其分布可以近似地估計。然后,選擇滿(mǎn)足延遲約束成功率(Delay-Constrained Success Ratio,DCSR)要求的占空比間隔最大值,每個(gè)節點(diǎn)獨立地調度其休眠和喚醒時(shí)間,發(fā)送端節點(diǎn)將數據包轉發(fā)給潛在轉發(fā)器中最先喚醒的節點(diǎn),從而確保數據包以要求的概率即DCSR到達接收器,同時(shí)最大化占空比間隔；仿真實(shí)驗結果表明,提出的路由算法不僅能夠滿(mǎn)足要求的DSCR,并在ETE延遲、數據包交付率和實(shí)際得到的DCSR方面都優(yōu)于現有的先進(jìn)算法。

摘要:針對現有聚類(lèi)方法對數據處理規模的局限性，解決數據聚類(lèi)效果差的問(wèn)題，在Hadoop平臺的支持下提出基于優(yōu)化X-means算法的大數據聚類(lèi)方法。利用Hadoop平臺架構與函數采集大數據樣本，通過(guò)缺失補償、噪聲濾波、歸一化等步驟，實(shí)現初始樣本數據的預處理。選擇大數據聚類(lèi)中心，分別提取聚類(lèi)中心數據與其他所有數據樣本的特征，計算數據樣本與聚類(lèi)中心之間的特征相似度。以相似度度量結果為聚類(lèi)判定條件，利用優(yōu)化X-means算法確定數據所屬類(lèi)型，最終實(shí)現大數據的聚類(lèi)處理工作。通過(guò)聚類(lèi)效果測試實(shí)驗得出結論:在有、無(wú)兩種實(shí)驗條件下，與傳統聚類(lèi)方法相比，優(yōu)化設計方法的查全率和查準率分別提升了4.75%和4.5%，同時(shí)優(yōu)化聚類(lèi)方法得出數據具有更高利用率。

摘要:針對智能體育視域下的罰球智能命中預測問(wèn)題,研究提出了基于YOLOv5網(wǎng)絡(luò )改進(jìn)損失函數和引進(jìn)注意力機制的目標檢測網(wǎng)絡(luò )完成對比賽視頻中罰球球員的準確識別與有效提取。然后設計了一種基于軌跡優(yōu)化的識別方法進(jìn)行罰球球員的姿態(tài)檢測,并利用支持向量機(Support vector machine,SVM)分類(lèi)器進(jìn)行籃球罰球命中預測。實(shí)驗結果顯示研究提出的目標檢測算法在訓練15輪時(shí)就達到了85%的平均精度,而命中預測算法的進(jìn)球預測準確性也增加了5%,優(yōu)于實(shí)驗中的其他算法。實(shí)驗結果表明改進(jìn)損失函數并引入注意力機制的視頻罰球隊員檢測跟蹤方法能夠有效檢測罰球隊員所在區域,并準確將罰球隊員的特寫(xiě)視頻提取出來(lái)。籃球教練可以根據經(jīng)驗,結合姿態(tài)估計和罰球命中預測數據,有效評價(jià)動(dòng)作表現并給出指導建議,既能實(shí)現運動(dòng)姿態(tài)矯正還能幫助評估運動(dòng)員水平,進(jìn)而建立智能化運動(dòng)員數據檔案。

摘要:為提高無(wú)人機測繪點(diǎn)云數據的質(zhì)量與利用率,利用坡度濾波技術(shù)優(yōu)化設計無(wú)人機測繪點(diǎn)云特征提取與濾波分類(lèi)方法。利用硬件設備獲取無(wú)人機測繪點(diǎn)云數據,通過(guò)粗配準和精準配準兩個(gè)步驟,實(shí)現對初始點(diǎn)云數據的配準工作。通過(guò)對無(wú)人機測繪點(diǎn)云數據的濾波處理,降低初始數據中的干擾項。利用坡度濾波技術(shù)提取無(wú)人機測繪點(diǎn)云數據的地形、紋理、形狀等特征,根據特征相似度的計算結果,完成測繪點(diǎn)云的濾波分類(lèi)。通過(guò)性能測試實(shí)驗得出結論:與傳統方法相比,優(yōu)化設計方法得出點(diǎn)云數據的信噪比提高41.22,特征提取占比所有提升、冗余度得到明顯降低,分類(lèi)查全率和查準率分別提高了1.25%和2.1%。

摘要:為了滿(mǎn)足高鐵網(wǎng)絡(luò )中不同業(yè)務(wù)對帶寬、延遲、可靠性等多元化的要求,采用集中式與分布式相結合的方法,提出一種基于SDN和MEC的高鐵網(wǎng)絡(luò )多維資源適配架構,采用了SDN邏輯集中控制和MEC的關(guān)鍵技術(shù)和方法,并在SDN控制器、MEC服務(wù)器和軟件定義移動(dòng)單元三個(gè)實(shí)體上設計了核心功能組件,實(shí)現鏈路狀態(tài)信息實(shí)時(shí)收集、多維網(wǎng)絡(luò )資源動(dòng)態(tài)適配、服務(wù)及時(shí)響應等能力,通過(guò)一個(gè)實(shí)際的高鐵網(wǎng)絡(luò )應用案例測試驗證了該架構在時(shí)延、丟包率等方面的性能提升,最后討論了該架構未來(lái)的一些問(wèn)題和研究方向。

摘要:工程修建會(huì )破壞巖體結構,導致巖體結構的穩定性下降,因此需要對其檢測,以保證工程施工的安全性。在此背景下,研究一種基于非連續變形分析的巖體斷裂破壞過(guò)程自動(dòng)檢測方法。該研究以某隧道工程對山體的破壞為例,分析了該處巖體結構特征。利用探地雷達技術(shù)獲取巖體裂隙的非連續變形參數,構建巖體的非連續數值模型并將變形參數插入到模型當中。對模型施加荷載,模擬分析巖體的非連續變形情況并量化巖體斷裂破壞程度,包括裂隙的發(fā)展、巖體的位移以及穩定性系數,實(shí)現巖體斷裂破壞過(guò)程自動(dòng)檢測。結果表明：裂隙均沿著(zhù)虛擬節理持續擴展,最終將整個(gè)巖體分割為了三個(gè)塊體,其中有兩條裂隙形成了貫穿裂,使得巖體發(fā)生斷裂。塊體1 、塊體2的斷裂破壞過(guò)程主要發(fā)生在垂直方向；塊體3的斷裂破壞過(guò)程主要發(fā)生在水平方向。巖體整體穩定性在逐漸下降,從最初的基本穩定到100d時(shí)之間下降到穩定性差的程度。

摘要:高速公路車(chē)輛車(chē)速、車(chē)距、行駛方向等因素都是動(dòng)態(tài)變化的,受外界環(huán)境干擾,采集到的目標車(chē)輛狀態(tài)特征數據可能存在噪聲,導致車(chē)輛變道軌跡預測存在誤差,為此提出基于長(cháng)短期記憶網(wǎng)絡(luò )的高速公路車(chē)輛變道軌跡預測模型,有效預測高速公路車(chē)輛變道軌跡,改善車(chē)輛行駛條件,保障其安全運行。通過(guò)激光雷達、GPS等裝置采集目標車(chē)輛交通數據,將其合理組合成目標車(chē)輛狀態(tài)觀(guān)測特征向量,并構建相應的特征向量矩陣,將所構建目標車(chē)輛狀態(tài)觀(guān)測特征向量矩陣作為1層卷積神經(jīng)網(wǎng)路輸入,提取目標車(chē)輛狀態(tài)觀(guān)測特征向量潛在特征后,以1層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )輸出結果為雙向長(cháng)短期記憶網(wǎng)絡(luò )有效輸入,經(jīng)過(guò)無(wú)數次模型訓練后,輸出目標車(chē)輛變道軌跡預測結果。實(shí)驗結果表明:該模型可有效預測高速公路車(chē)輛變道軌跡,預測出的軌跡橫縱坐標誤差極低,能夠得到較為理想的高速公路車(chē)輛變道軌跡預測結果。

摘要:針對在復雜環(huán)境下多特征融合的粒子濾波算法跟蹤精確度低的問(wèn)題，提出一種改進(jìn)的多特征融合算法；該算法采用二階中心差分卡爾曼濾波方法來(lái)實(shí)現建議分布函數的優(yōu)化，在重要性采樣中融入最新的測量信息，提高了粒子的使用效率，并引入動(dòng)態(tài)模板更新機制對目標模板實(shí)時(shí)更新；在多特征融合策略上利用基于粒子濾波框架下的EM算法適用于不同數量樣本集的特點(diǎn)求解狀態(tài)估計，不僅避免因計算特征權重產(chǎn)生誤差，而且提高了算法的實(shí)時(shí)性；濾波器仿真實(shí)驗結果表明，在一維非線(xiàn)性模型下對比其它改進(jìn)粒子濾波算法，本文提出的方法性能最優(yōu)；在基于視頻序列的目標跟蹤實(shí)驗中，通過(guò)比較本文算法在不同特征、不同采樣粒子數量條件下的性能對比驗證本文算法的有效性；最后通過(guò)一系列不同環(huán)境下的跟蹤實(shí)驗證明，本文算法對復雜條件下的目標跟蹤具有較高的精度和魯棒性。

摘要:針對車(chē)聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn),結合節點(diǎn)間的節點(diǎn)相對移動(dòng)性和節點(diǎn)的剩余生存時(shí)間,提出了簇頭選擇權值參數M來(lái)表示節點(diǎn)作為簇頭的能力強弱,并基于這個(gè)參數設計出一種簇生成算法。該簇生成算法的主要思想是比較每個(gè)節點(diǎn)的M值,然后選出M值最小的節點(diǎn)成為簇頭并生成簇,這樣可以保證簇的穩定性。但是,當一個(gè)簇內成員個(gè)數過(guò)多過(guò)少時(shí)都會(huì )對使簇的存在變得低效,針對這一現象,提出了簇合并和簇分裂機制。該機制可以在降低網(wǎng)絡(luò )通信開(kāi)銷(xiāo)的同時(shí),保證簇的穩定運行。仿真結果表明,此算法在車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中性能良好,簇結構穩定,孤立節點(diǎn)數量較少,節點(diǎn)能夠快速地進(jìn)行信息交互并生成簇。