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摘要:隨著(zhù)機器人技術(shù)發(fā)展,移動(dòng)機械臂廣泛應用在智能制造、家庭服務(wù)、農業(yè)采摘和疫情防護等領(lǐng)域。開(kāi)展移動(dòng)機械臂運動(dòng)規劃方法研究有利于擴展其應用場(chǎng)景、提升其工作能力,具有重要的學(xué)術(shù)研究意義和社會(huì )實(shí)際應用價(jià)值。首先介紹了移動(dòng)機械臂的相關(guān)理論,并闡述其運動(dòng)學(xué)建模方法。在此基礎上,對現階段移動(dòng)機械臂的運動(dòng)規劃方法研究成果分類(lèi)綜述。根據底層數據結構與算法思想的不同,分為基于采樣、基于搜索、基于優(yōu)化和基于學(xué)習的規劃方法進(jìn)行綜述；根據是否進(jìn)行整體規劃,分為解耦規劃和協(xié)調規劃進(jìn)行綜述。最后,對移動(dòng)機械臂運動(dòng)規劃未來(lái)發(fā)展趨勢和研究方向作出探討和展望。

摘要:在傳輸氣象衛星遙感數據的過(guò)程中, 為了解決由干擾或衰減引起的信號質(zhì)量下降對氣象衛星遙感數據接收故障診斷精確性的影響,研究設計一種基于規則匹配的氣象衛星遙感數據接收故障診斷系統。該系統硬件單元分別為衛星數據接收故障診斷框架搭建單元、衛星數據接收狀態(tài)監控單元、衛星數據接收故障推理機設計單元與衛星數據接收故障診斷報告生成器設計單元。系統軟件部分首先對衛星數據接收狀態(tài)信號預處理,提取接收狀態(tài)信號與接收故障信號的特征,設計衛星數據接收故障診斷規則庫,基于規則匹配實(shí)現衛星數據接收故障診斷。通過(guò)硬件與軟件的共同協(xié)作實(shí)現了氣象衛星遙感數據接收故障診斷系統的設計與運行。實(shí)驗數據顯示,應用設計系統獲得的衛星數據接收狀態(tài)信號特征提取結果與實(shí)際接收狀態(tài)信號特征相同,衛星數據接收故障診斷結果與實(shí)際接收故障診斷結果相同,證實(shí)了設計系統的有效性。

摘要:水位記錄數據與原始水位數據之間的差值過(guò)大,是導致站點(diǎn)主機無(wú)法準確預測周邊水系特點(diǎn)的主要原因,為解決上述問(wèn)題,設計基于雙向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的站點(diǎn)周邊水位預測系統。站點(diǎn)周邊水位預測系統硬件部分設計了周邊水系查詢(xún)體系與水位記錄裝置；在此基礎上,根據初始參數定義結果,建立LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )布局模型,并完善水位預測系統雙向LSTM解碼器的連接閉環(huán),實(shí)現站點(diǎn)周邊水位預測系統的總體執行方案設計。采集水位數據,并實(shí)施針對性的清洗處理,利用完成清洗后的數據對象,建立一維水動(dòng)力模型,再根據水系糙率計算結果,確定流量與延時(shí)時(shí)間的數值關(guān)系,實(shí)現對站點(diǎn)及其周邊水系特點(diǎn)的分析,結合相關(guān)軟、硬件結構,完成基于雙向LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的站點(diǎn)周邊水位預測系統的設計。實(shí)驗結果表明,上述系統的應用可以保證水位記錄數據與原始水位數據之間的無(wú)誤差擬合,不會(huì )因為水位數據差值過(guò)大而導致非精準預測水系特點(diǎn)的問(wèn)題。

摘要:風(fēng)洞天平是在風(fēng)洞測試中使用的測力傳感器，在使用之前需要進(jìn)行校準以測量縮比模型受到的氣動(dòng)載荷；傳統的方法使用預設的多項式函數進(jìn)行擬合，忽略了某些變量的存在對測量載荷的負面影響，導致數據處理結果的失真；在此，提出了一種改進(jìn)的凌日搜索算法(ITS)，選擇對測量載荷更具重要性的特征；然后，使用貝葉斯線(xiàn)性回歸算法(BLR)建立預測模型測量天平載荷，最后，在兩個(gè)天平數據集上測試了該方法，結果表明ITS-BLR方法評估確定了對預測目標具有較高貢獻的特征，進(jìn)而降低了預測誤差，與最小二乘法得到的綜合加載誤差相比，降幅最高達到60%，說(shuō)明提出的方法可以實(shí)現對天平載荷的準確預測。

摘要:齒輪箱在風(fēng)力發(fā)電機組傳動(dòng)系統中起著(zhù)重要的作用,因此齒輪箱故障診斷是風(fēng)力發(fā)電機組健康管理中的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。考慮到齒輪箱振動(dòng)信號的頻譜復雜性,多點(diǎn)最小最優(yōu)熵反褶積方法是一種簡(jiǎn)單有效的齒輪箱故障診斷方法,因為它不僅可以去除掉大量的背景噪聲和振動(dòng)干擾,與此同時(shí)還能突出微弱的軸承故障脈沖信號。但是該方法的性能在一定程度上取決于前置參數濾波器長(cháng)度的選擇,不合適的濾波器參數值可能會(huì )導致過(guò)濾不足或過(guò)度過(guò)濾的后果。為了解決這一問(wèn)題,提出了一種基于樽海鞘優(yōu)化算法的自適應最優(yōu)最小熵反褶積方法,該方法可以自適應選擇最優(yōu)濾波器長(cháng)度,從而達到最優(yōu)濾波效果。最后,利用包絡(luò )解調方法對最優(yōu)濾波信號進(jìn)行包絡(luò )分析得到包絡(luò )譜,從而揭示故障特征頻率。通過(guò)對某風(fēng)力發(fā)電機實(shí)驗臺齒輪箱信號的仿真和實(shí)驗分析,說(shuō)明了該方法的原理和有效性。

摘要:在遙感數據采集過(guò)程中,由于傳感器故障、氣象條件等原因,可能會(huì )導致少量的異常點(diǎn)出現在采集的數據中,這些異常點(diǎn)可能會(huì )對極端天氣預報的準確性產(chǎn)生負面影響。為此,需要研究一種基于衛星遙感監測極端氣象預報數據異常值檢測方法。基于改進(jìn)K-均值聚類(lèi)算法對缺失的衛星遙感監測極端氣象預報數據進(jìn)行插補,還原數據完整性。劃分星遙感監測極端氣象預報數據區段,提取每個(gè)區段的四個(gè)特征參數,以此為輸入,利用蝙蝠算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )識別異常區段。計算異常區段中每個(gè)衛星遙感監測極端氣象預報數據的局部離群因子,局部離群因子大于1.0數據為氣象預報數據異常值,以此完成氣象預報數據異常值檢測。結果表明:所提方法插補誤差小于±1.0,可以準確識別異常區段中的異常值,且在不同樣本中的協(xié)調指數高于0.8,檢測效果更好。

摘要:醫學(xué)應用領(lǐng)域計算機X線(xiàn)斷層攝影機(Computed tomography camera,CT)螺旋機由于復雜的結構和較高的集成度在實(shí)際故障定位和檢測中具有極高的難度。為解決這個(gè)問(wèn)題,研究對螺旋CT機故障定位與檢測問(wèn)題進(jìn)行了分析,提出一種多標簽集成學(xué)習方法。該方法采用了折半查找算法獲取螺旋CT機的故障數據,同時(shí)有效結合現有的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的文本表征網(wǎng)絡(luò ),通過(guò)自適應標簽關(guān)系增強方法找出標簽間的依賴(lài)關(guān)系,并利用加權約簡(jiǎn)標簽集的不平衡學(xué)習能有效杜絕模型可擴展性低和模型泛化性弱等問(wèn)題。經(jīng)損失值、準確度、運行時(shí)間、精準率、靈敏度五個(gè)指標的實(shí)例測試結果表明,研究所給出的方法均相對于其他三種較為創(chuàng )新的多標簽集成學(xué)習方法更具優(yōu)勢,且提升數值均超過(guò)2%,訓練集的各個(gè)指標數據均比測試集相應數值更高。訓練集和測試集中空時(shí)網(wǎng)絡(luò )聚類(lèi)約簡(jiǎn)的多標簽集成學(xué)習方法的精準率分別為93.12%和87.26%,召回率分別為86.35%和84.25%。該方法能精準快速查找螺旋CT機的故障類(lèi)型和故障部位,極大程度降低維修成本和延長(cháng)設備的使用年限。

摘要:行星齒輪箱是一種常用于工業(yè)機械和車(chē)輛傳動(dòng)系統中的重要裝置,其長(cháng)期運轉和負荷導致行星齒輪箱存在著(zhù)微弱振動(dòng)故障的風(fēng)險,通過(guò)研究行星齒輪箱微弱振動(dòng)故障的特征和變化趨勢,可以提前發(fā)現潛在故障跡象,提高齒輪箱的安全性。然而,行星齒輪箱微弱振動(dòng)信號具有復雜的時(shí)域和頻域特征,且其振動(dòng)信號非常微弱,并富含大量噪聲,為行星齒輪箱的故障探測工作帶來(lái)較大難度。為此,提出基于最小二乘法和SSA算法的行星齒輪箱微弱振動(dòng)故障探測方法。模擬行星齒輪箱工作與振動(dòng)流程,根據不同故障下齒輪箱的工作特征,設置微弱振動(dòng)故障探測標準。采集行星齒輪箱微弱振動(dòng)信號,利用最小二乘法降低行星齒輪箱微弱振動(dòng)信號中的噪聲含量。利用SSA算法提取行星齒輪箱微弱振動(dòng)信號特征,根據提取特征與設置標準的匹配,得出故障類(lèi)型和故障參數的探測結果。通過(guò)性能測試實(shí)驗得出結論:所提方法探測行星齒輪箱微弱振動(dòng)信號的信噪比明顯降低,故障探測范圍擴大了353.94mm2,具有較好的探測能力。

摘要:貧血是一種全球性健康問(wèn)題,對身體有不良的影響。目前主流的貧血檢測是通過(guò)采集血液樣本來(lái)實(shí)現對貧血的檢測,這種穿刺皮膚的方式可能會(huì )給個(gè)體帶來(lái)一定的不適；因此提出了改進(jìn)的ResNet34貧血檢測算法,通過(guò)對殘差塊的改進(jìn)和引入殘差塊組的整體跳躍連接有效地提高了分類(lèi)準確率,并開(kāi)發(fā)了一款非侵入式貧血檢測的微信小程序,操作簡(jiǎn)單,使用便捷,可以實(shí)現隨時(shí)隨地的貧血檢測,適應于用戶(hù)的日常生活。在真實(shí)環(huán)境下的實(shí)驗結果表明,該系統可以實(shí)現對測試樣本的全部正確分類(lèi),其可用性和準確性基本滿(mǎn)足用戶(hù)需求,也為非侵入式貧血檢測提供了有益的參考。

摘要:風(fēng)機葉片是風(fēng)力發(fā)電系統的核心部件,受到氣候條件、工作負荷等因素的影響,容易出現各類(lèi)缺陷,如裂紋、磨損、腐蝕等。如果不能及時(shí)發(fā)現和解決這些缺陷,將導致風(fēng)機性能下降、損壞甚至引發(fā)事故。為此,研究一種基于無(wú)人機的風(fēng)機葉片表面缺陷自動(dòng)檢測方法。利用無(wú)人機搭載攝像機,飛到高空當中,拍攝空中運行的葉片圖像。對葉片圖像實(shí)施灰度化、去噪以及照度均衡化處理,提升圖像質(zhì)量。提取葉片圖像中的幾何特征和紋理特征。利用差異演化算法改進(jìn)概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )平滑參數,以?xún)?yōu)化后的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )為基礎構建分類(lèi)識別模型,將幾何特征和紋理特征作為輸入,計算每種類(lèi)別的輸出概率,將最大值響應原則將概率數值最大的類(lèi)別作為判定的缺陷類(lèi)別,以此實(shí)現風(fēng)機葉片表面缺陷自動(dòng)檢測。結果表明:所研究技術(shù)應用下,杰卡德系數相對更高,說(shuō)明該方法的檢測結果更為準確；所花費時(shí)間相對更少,說(shuō)明該方法的檢測效率更高,可以更快地完成檢測任務(wù)。

摘要:在向著(zhù)IP化發(fā)展的通信網(wǎng)絡(luò )中，IPsec產(chǎn)品作為確保IP業(yè)務(wù)機密性、完整性的重要手段，其自身的可靠性尤為重要。傳統的IPsec產(chǎn)品測試方法往往帶來(lái)可觀(guān)的人力、物力、時(shí)間成本，且難以避免人工執行引入的誤差。為了在降低投入的同時(shí)，提高IPsec產(chǎn)品的可靠性和穩定性，研發(fā)了一種IPsec產(chǎn)品自動(dòng)化測試系統，采用分層架構將物理環(huán)境動(dòng)態(tài)抽象為軟件功能，通過(guò)集成測試工具、測試儀表，并結合自動(dòng)化執行技術(shù)、測試用例組合技術(shù)，提高系統的測試能力、測試效率、擴展能力，具備高效、高可靠、高準確的特點(diǎn)，具備較高實(shí)用價(jià)值。

摘要:聲音信號作為一種典型的非穩態(tài)信號,其復雜性和多樣性對信號處理技術(shù)提出了更高的要求。研究提出一種基于改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法的聲音識別模型,通過(guò)聲音實(shí)現對新生兒的健康狀況分析。該模型通過(guò)小波去噪對聲音數據進(jìn)行預處理,然后引入改進(jìn)的粒子群優(yōu)化算法與反向傳播算法相結合,優(yōu)化聲音識別模型。實(shí)驗結果表明,在數據集為1000時(shí),小波去噪模型的信噪比為0.97,結構信息損失率為0.18,交并比為0.96。針對不同類(lèi)型的聲音,改進(jìn)粒子群優(yōu)化算法模型識別的準確率分別為0.87、0.83、0.97、0.88,均方根誤差值為0.09、0.07、0.05、0.07。結果表明,所提出的聲音識別與健康檢測模型能夠有效提高聲音數據的識別精度和檢測效率,有助于對新生兒健康狀態(tài)的評估。

摘要:設計基于窄帶物聯(lián)網(wǎng)(NB-IoT)通信技術(shù)的氣象信息實(shí)時(shí)自動(dòng)監測系統,提升氣象監測的實(shí)時(shí)性、準確性、覆蓋范圍,推動(dòng)智慧氣象的發(fā)展,提升災害應對能力。構建基于NB-IoT的氣象信息實(shí)時(shí)自動(dòng)監測系統框架,數據感知層的數據采集節點(diǎn)利用不同類(lèi)型傳感器獲取氣象監測信息,由主控制器完成信息格式轉換等處理后,依據預先定義的通信協(xié)議實(shí)現氣象監測信息的打包,并上傳給NB-IoT模塊后,通過(guò)無(wú)線(xiàn)接入方式與數據傳輸層的NB-IoT網(wǎng)絡(luò )建立連接,將氣象監測信息傳輸給數據應用層,氣象預測模塊調用有序加權平均算子處理接收到的氣象監測信息,將融合后的數據作為Storm流框架下的在線(xiàn)序列極限學(xué)習機模型的輸入,輸出氣象預測結果,通過(guò)界面層呈現氣象監測結果。實(shí)驗結果表明：該系統的氣象監測信息采集曲線(xiàn)與實(shí)際曲線(xiàn)貼合度高；氣象預測的RMSE、MAE指標最低,分別為0.065、0.106；可實(shí)現異常氣象監測信息預警；氣象監測總功耗低、氣象監測覆蓋面廣、穩定性高。

摘要:由于風(fēng)力的不確定性和隨機性，風(fēng)電功率預測對電力系統的穩定運行至關(guān)重要；為提高風(fēng)電功率模型的預測精度；對風(fēng)力發(fā)電機的數學(xué)模型進(jìn)行研究后，將物理建模和數據驅動(dòng)建模相結合，提出一種基于物理信息的時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型用于風(fēng)力發(fā)電機的功率預測；采用將風(fēng)力發(fā)電機的轉子運動(dòng)方程嵌入時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的損失函數，從而提高模型的預測能力，泛化性和物理可解釋性；并在Simulink仿真軟件中搭建風(fēng)力發(fā)電機物理模型以獲取實(shí)驗數據樣本，經(jīng)同工況實(shí)驗和外推實(shí)驗表明，基于物理信息的時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型相較于原時(shí)間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的同工況實(shí)驗均方根誤差下降50.8%,外推實(shí)驗的均方根誤差下降55.2%，顯著(zhù)提高了風(fēng)力功率預測的準確性。

摘要:多通道點(diǎn)火控制裝置可控制航天器實(shí)現調姿變軌；針對多通道點(diǎn)火控制裝置在大批量生產(chǎn)中點(diǎn)火脈沖電流自動(dòng)化程度低、檢測效率差、缺乏數值化表征的問(wèn)題；提出一種對多通道點(diǎn)火設備脈沖電流采集檢測的自動(dòng)化改進(jìn)方法，并研制了多通道脈沖電流自動(dòng)化檢測設備；該設備采用模擬數字轉換器和基于SDLC(同步數據鏈路控制)通訊協(xié)議的控制系統，建立對于待測產(chǎn)品與檢測設備之間集中控制和信息交互，實(shí)現對點(diǎn)火信號全周期采集，降低了人為錯誤風(fēng)險和偏差；經(jīng)實(shí)驗測試，設備對全周期點(diǎn)火電流值的檢測最大偏差不大于5%；經(jīng)部署、工藝驗證和長(cháng)期使用，證明了該設備在提高測試效率、降低成本和改善質(zhì)量方面取得了顯著(zhù)成果，已應用于某型發(fā)動(dòng)機控制裝置的檢驗測試作業(yè)。

摘要:近年來(lái),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(CNNs)在紅外小目標檢測方面取得了良好的效果。然而,有限的公共訓練數據限制了基于CNN方法的性能提升。為了解決訓練數據的稀缺問(wèn)題,提出了一種生成紅外小目標檢測合成訓練數據的方法。采用生成對抗網(wǎng)絡(luò )框架,其中合成背景圖像和紅外小目標在兩個(gè)獨立的過(guò)程中生成。在第一階段,通過(guò)將可見(jiàn)光圖像轉化為紅外圖像來(lái)合成紅外圖像。在第二階段,將轉換后的圖像上植入目標掩碼。然后,所提出的強度調制網(wǎng)絡(luò )合成了真實(shí)的目標對象,可以從進(jìn)一步的圖像處理產(chǎn)生。在最新的公共數據集上的實(shí)驗結果表明,當使用由真實(shí)圖像和合成圖像組成的數據集訓練各種檢測網(wǎng)絡(luò )時(shí),檢測網(wǎng)絡(luò )比只使用真實(shí)數據產(chǎn)生更好的性能。

摘要:工業(yè)自動(dòng)化和智能化的不斷發(fā)展,使得液壓系統的應用變得日益頻繁,其中液壓馬達的性能直接影響整個(gè)系統的效率和可靠性。為此,研究首先以數學(xué)建模的方式對液壓馬達測控加載系統進(jìn)行了建模,其次,以比例-積分-微分控制技術(shù)為基礎,引入了遺傳算法和徑向基函數進(jìn)行參數整定優(yōu)化,最終提出了一種新型測控系統模型。實(shí)驗結果表明,該新模型在中心值為0.45,寬度參數為0.3和權值參數為-0.1時(shí)的性能最佳。其響應時(shí)間最短為1.2秒,平均振幅為8mm,頻率與原系統基本一致。其馬達轉速最快可達1470轉/分鐘,測控誤差最小為0.49毫米,系統響應時(shí)間最快為0.25秒,超調量最低為2.87%。由此可知,該新測控模型能顯著(zhù)提高液壓馬達的動(dòng)態(tài)性能和穩定性。研究旨在通過(guò)改進(jìn)現有的控制算法,以提升液壓馬達的測控精度和響應速度,為該領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展,提供一種新的方向。

摘要:針對注入咸水層CO2運移特征預測的工程需求，基于COMSOL Multiphysics平臺建立了礦藏尺度的咸水層CO2地質(zhì)封存有限元數值模型，探討了地層孔隙度、溫度及CO2注入流量等因素對咸水層中CO2運移行為的影響規律，開(kāi)發(fā)了可移植使用的仿真軟件，最終形成了一種基于有限元數值模擬的地質(zhì)封存CO2運移行為預測方法。以中國神華集團咸水層二氧化碳捕集與地質(zhì)封存項目中的石千峰地層為例，開(kāi)展了有限元數值建模、CO2運移行為影響因素和影響規律研究。研究結果表明:(1) 在CO2注入階段的前期，CO2沿著(zhù)近似水平方向運移并在注入井周?chē)纬筛邏簠^域；隨著(zhù)CO2的持續注入，CO2在咸水層中的分布區域逐漸形成上寬下窄的“舌狀”，咸水層壓力有所降低；在CO2停注后，咸水層的壓力逐漸降低至原地層壓力水平，出現咸水反向驅替CO2的現象；(2) 隨著(zhù)地層孔隙度的減小，CO2注入咸水層后地層壓力呈指數增長(cháng)趨勢，孔隙度的改變影響CO2的運移形態(tài)；在CO2停注后，隨著(zhù)咸水層孔隙度的增大，咸水的反向驅替現象愈加明顯，咸水層頂部的CO2堆積量增加；(3) 地層溫度的升高增強了咸水的反向驅替作用，CO2運移時(shí)“舌狀”區域的邊界傾角隨之增大，咸水層頂部的CO2側向分布范圍逐漸擴大；(4) CO2的擴散范圍隨注入流量的增加而擴大；注入流量相同的條件下，CO2的擴散速率隨時(shí)間的推移而降低；在CO2停注后，注入流量越低反向驅替現象越明顯；(5) 所開(kāi)發(fā)的仿真軟件具有數值模型建立、仿真數據分析等功能模塊，測試結果表明了軟件的可用性。研究成果可為CO2地質(zhì)封存點(diǎn)的選址、注入條件優(yōu)化、泄漏監測提供理論和模型基礎。

摘要:正確穿戴安全帶是預防電力作業(yè)人員高空墜落的重要措施。針對在電力現場(chǎng)中作業(yè)人員是否穿戴安全帶檢測效率低以及實(shí)效性差的問(wèn)題，提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8的電力作業(yè)人員安全帶檢測方法。該算法在網(wǎng)絡(luò )中添加SE注意力機制，提升了模型的識別能力；引入了加權雙向特征金字塔網(wǎng)絡(luò )結構進(jìn)行特征融合，提高特征學(xué)習能力，并降低模型復雜度；采用WIoUv3損失函數替換了原先的CIoU損失函數，進(jìn)一步提高了模型的檢測精度以及對于不同環(huán)境的適應能力。實(shí)驗結果表明，該算法的mAP平均精度均值達到96.5%，識別效果明顯提升，并且優(yōu)于其他經(jīng)典目標檢測模型，驗證了新算法的有效性。

摘要:旋轉機制在生產(chǎn)生活中的應用愈加廣泛。但旋轉機械的存在應用環(huán)境較為復雜,生產(chǎn)環(huán)境惡劣,各部件相互影響,單一信號無(wú)法完整表現故障特征等問(wèn)題。針對此問(wèn)題,研究根據注意力機制構建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ),采用多信號源進(jìn)行數據提取,將不同信號特征相互融合構建旋轉機械故障檢測模型。實(shí)驗結果表明,構建模型的故障分類(lèi)準確率為99.92%,比第二優(yōu)的算法高出1.89%,數據進(jìn)行傅里葉變換后的檢測精度平均提升了17.32%。由此可得,構建的故障檢測模型能夠有效提取并融合不同數據采集的故障特征,能夠大幅提升旋轉機械的故障檢測精度,且將數據特征融合模塊加入模型中能夠有效減少單獨計算的運行成本,提高運算速度。減少了因機械故障產(chǎn)生的生產(chǎn)安全事故,可以有效提升產(chǎn)品質(zhì)量,提高企業(yè)的市場(chǎng)競爭力。

摘要:隨機序列在基于密碼學(xué)的網(wǎng)絡(luò )安全算法中被大量應用，在網(wǎng)絡(luò )安全應用中扮演著(zhù)重要的角色，隨機序列的測試方法也在持續發(fā)展，為了提高隨機序列的隨機性測試效率，開(kāi)展了隨機序列測試軟件設計；通過(guò)對美國 NIST公布的 SP 800-22 隨機序列測試標準的梳理，在原配套測試集工具包的基礎上，隨機序列測試軟件采用動(dòng)態(tài)鏈接庫和多線(xiàn)程技術(shù)，對軟件設計架構和測試模式上進(jìn)行了創(chuàng )新，提高了測試執行效率和人機界面友好性，并通過(guò)真隨機數序列和偽隨機數序列兩種方式對其隨機性檢驗效果進(jìn)行了驗證；經(jīng)實(shí)際應用驗證，該測試軟件設計架構開(kāi)放、靈活、可配置，測試模式支持多種隨機性檢驗項目的并發(fā)執行，測試結果支持量化呈現，提升了測試評估人員的工作效率，在工程實(shí)踐中具有一定的參考價(jià)值。

摘要:煙廠(chǎng)制絲車(chē)間通常存在各種設備、管道等復雜的環(huán)境條件,智能巡檢機器人難以準確辨別和識別這些復雜的場(chǎng)景,導致避障精度下降。為了提高智能巡檢機器人的避障精度,提出了基于深度學(xué)習的煙廠(chǎng)制絲車(chē)間智能巡檢機器人自主導航系統設計。通過(guò)電源模塊的設計為系統提供電能,結合射頻模塊和基帶信號處理模塊的設計,完成巡檢機器人導航系統的硬件設計。在系統的軟件設計中,根據導航路徑標記圖像的角點(diǎn)在視覺(jué)差異、距離和顏色等維度的特性,識別智能巡檢機器人導航路徑標記,通過(guò)計算發(fā)生碰撞的預警距離,得到碰撞概率的估計值,利用深度學(xué)習的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型,規劃巡檢機器人避撞路徑,實(shí)現智能巡檢機器人的自主導航。測試結果表明,文中系統可以使巡檢機器人成功繞過(guò)障礙物,將避障精度提高到95.5%,為提高車(chē)間巡檢效率和安全性提供了一種新的解決方案。

摘要:對異軸兩輪自平衡車(chē)(DATWSBV)進(jìn)行了研究,將其簡(jiǎn)化為具有陀螺效應的倒立擺系統(IPS),采用拉格朗日方程建立非線(xiàn)性數學(xué)模型,并設計了滑模控制器(SMC)和自適應滑模控制器(ASMC)。對無(wú)控制、SMC控制以及ASMC控制的三種模型分別進(jìn)行仿真,結果表明,無(wú)控制的異軸兩輪自平衡車(chē)僅在陀螺儀的作用下無(wú)法恢復直立和完成轉向；相較于SMC,ASMC能使IPS直行受到干擾時(shí)更快地恢復直立,且能達到期望的側傾角以實(shí)現轉向。此外,在BikeSim中建立了DATWSBV的實(shí)車(chē)模型,驗證了此Bikesim模型和IPS數學(xué)模型的一致性,并基于BikeSim和Matlab/Simulink 的聯(lián)合仿真進(jìn)一步驗證了ASMC的控制效果。結果表明,ASMC能夠保證異軸兩輪自平衡車(chē)輛的抗干擾能力和轉向能力。

摘要:在煙絲加工過(guò)程中,水分分布受到溫度、濕度多個(gè)因素的影響,控制系統無(wú)法準確反映整體水分情況。為全面提高加工型香煙的質(zhì)量水平,設計基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的煙絲水分恒定控制系統。部署Profibus控制總線(xiàn),并在線(xiàn)路體系中連接水分檢測儀與水分恒定器,完成煙絲水分恒定控制系統的硬件設計。在系統軟件設計方面,構建LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )單元,根據煙葉吸濕能力分析條件,求解具體的水分分布模型,實(shí)現基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的煙絲水分模型建模。分別計算煙葉出口濕度與出口溫度,并聯(lián)合傳遞函數逼近參量與恒定時(shí)滯參數,完成對控制參數的整定處理,再聯(lián)合相關(guān)應用部件,實(shí)現基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的煙絲水分恒定控制系統設計。實(shí)驗結果表明,LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型作用下,生絲含水量被穩定控制在13%-18%數值之間,不會(huì )因水分過(guò)量問(wèn)題而導致香煙質(zhì)量水平無(wú)法達到實(shí)際加工標準。

摘要:為提升智能掃地機器人的應用效果,使其滿(mǎn)足不同環(huán)境的需求,設計基于人工智能的智能掃地機器人自動(dòng)控制系統。該系統依據智能掃地機器人的運動(dòng)模型分析其移動(dòng)特性,依據該分析結果計算智能掃地機器人的移動(dòng)狀態(tài),確定其移動(dòng)狀態(tài)變量；Netvlad神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的控制模型以該移動(dòng)狀態(tài)變量為依據,確定自動(dòng)控制指令,實(shí)現智能掃地機器人自動(dòng)控制。測試結果顯示：該系統能夠依據機器人的移動(dòng)情況計算其移動(dòng)狀態(tài)；在靜態(tài)障礙物和動(dòng)態(tài)障礙物兩種環(huán)境下,與障礙物之間的距離均保證在0.8m和0.64m以上；提升機器人的控制響應能力,按照設定清掃線(xiàn)路執行清掃任務(wù)。

摘要:水電站巡邏機器人的避障性能較差,使機器人在遇到障礙物時(shí)被迫停下或重新規劃路徑,導致巡邏任務(wù)延誤,影響水電站的安全和運行效率。因此,提出水電站巡邏機器人避障軌跡自動(dòng)化控制技術(shù)。通過(guò)對巡邏機器人進(jìn)行動(dòng)力學(xué)分析,理解機器人在運動(dòng)中的力學(xué)特性和行為,并利用柵格法對水電站機器人的巡邏場(chǎng)地進(jìn)行避障路徑規劃。在此基礎上,對水電站巡邏機器人的角速度和線(xiàn)速度進(jìn)行控制來(lái)調整行駛方向,進(jìn)而完成水電站巡邏機器人的避障軌跡自動(dòng)化控制。仿真結果表明,所提方法的水電站巡邏機器人的實(shí)際軌跡與期望軌跡誤差在0.2-0.4cm左右,避障軌跡自動(dòng)化控制時(shí)間在95s之內,避障精度較高,具有較強的實(shí)際應用效果。

摘要:針對現有多點(diǎn)分布式光伏電源接入配網(wǎng)后形成區域能源系統的變壓器規劃設計控制問(wèn)題,考慮配網(wǎng)中高層建筑負荷、分布式光伏的容量大小、空間位置構建源荷多維測度分析模型；利用統計分析對分布式光伏的四季出力功率數據,片區負荷的用電數據進(jìn)行處理,得到分布式光伏與負荷的四季時(shí)序曲線(xiàn)；采用K-means++算法對負荷區進(jìn)行三維分區,以負荷矩作為基本測度。并考慮區域內負荷大小、距離、使用率等影響因素,結合分布式光伏電源的時(shí)間特性及接入位置等多維測度,研究了三維負荷矩測度的優(yōu)化計算；利用粒子群優(yōu)化算法對該模型進(jìn)行求解,確定變壓器位置與容量,采用變壓器優(yōu)化配置雙層模型對變壓器位置及可控性進(jìn)行評估與分析；算例結果表明,本研究在多維測度內能夠降低變壓器優(yōu)化容量下綜合經(jīng)濟成本,變壓器位置更接近分區的實(shí)際負荷中心。

摘要:針對現有移動(dòng)機器人路徑優(yōu)化算法存在的迭代效率低、路徑規劃能力差等問(wèn)題,提出一種基于改進(jìn)hopfiled神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的機器路徑優(yōu)化算法。首先,在世界坐標系內構建移動(dòng)機器人空間運動(dòng)模型,掌握移動(dòng)機器人不同時(shí)刻的位置信息和移動(dòng)信息；其次,構建hopfiled神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型,并利用BP網(wǎng)絡(luò )優(yōu)化hopfiled神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的結構,提升其數據訓練能力；同時(shí)利用LSTM網(wǎng)絡(luò )的門(mén)控結構替代原網(wǎng)絡(luò )隱含層的神經(jīng)元,引入遺忘門(mén)、輸入門(mén)和輸出門(mén),提升hopfiled神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的泛化學(xué)習能力和樣本容納能力；最后引入路徑評價(jià)函數,評價(jià)局部區域內的碰撞風(fēng)險以降低移動(dòng)機器人之間的碰撞概率。實(shí)驗測試結果顯示：提出的改進(jìn)hopfiled神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型路徑規劃均值為104.3m,耗時(shí)均值為122.1s,隨機提取采樣點(diǎn)的方差值僅為0.01,顯著(zhù)低于其他的傳統路徑優(yōu)化算法。

摘要:熱泵系統廣泛應用于供暖領(lǐng)域,為了實(shí)現更高效的熱泵系統控制,需要設計更智能的測控系統。基于此,研究對空氣能熱泵測控系統進(jìn)行了總體方案設計,接著(zhù)引入了模糊控制與Smith預估補償控制策略對比例-積分-微分控制器(Proportion Integration Differentiation,PID)進(jìn)行優(yōu)化。在信息系統設計中,采用了消息隊列遙測傳輸(Message Queuing Telemetry Transport,MQTT)作為通信代理協(xié)議。結果顯示,當PID控制器在1050s時(shí)受到正弦干擾后,其溫度迅速提升至34.8℃,160s后溫度下降至24.7℃,320s后回升至設定溫度。當模糊PID控制器受到正弦干擾后,其溫度在短時(shí)間內迅速提升,隨后在70s后跌至24.6℃,510s后才達到設定溫度。而結合了Smith的模糊PID控制器在1250s時(shí)跌至溫度最低值,且其在1510s時(shí)便達到設定的溫度值。總的來(lái)說(shuō),研究設計的熱泵測控系統在溫度控制與系統運行方面均具有較強的魯棒性與可行性,為現代熱泵系統的智能化控制提供了一種有效的方法。

摘要:為解決裝備水下爆炸沖擊毀傷海上試驗數據采集與安全風(fēng)險控制難題，依托試驗保障平臺構建水下爆炸沖擊試驗海上測控系統，對應變、加速度、沖擊波壓力和視頻圖像等數據采集分系統開(kāi)展模塊化設計，制定相關(guān)試驗流程、試驗安全防護和風(fēng)險控制方案，碼頭聯(lián)調后開(kāi)展海上實(shí)裝水下爆炸沖擊試驗測試，試驗后對測控系統可靠性、試驗保障平臺各設備安全性進(jìn)行查驗，查驗結果表明，采取的抗沖擊防護措施可行，該測控系統穩定可靠、安全可控，能有效實(shí)現單次毀傷試驗中多方位多要素數據采集與存儲，同時(shí)指出了本次測試試驗存在的不足以及后續海上實(shí)裝水下爆炸沖擊試驗需重點(diǎn)關(guān)注的問(wèn)題，可為后續裝備水下爆炸沖擊毀傷試驗的開(kāi)展提供有力的經(jīng)驗參考及保障條件支撐。

摘要:靶載雷達是靶彈供靶飛行構設空中攻擊態(tài)勢的重要組成部分,承擔著(zhù)模擬導彈飛行末端雷達搜索、跟蹤、穩定照射的作用；具備著(zhù)結構復雜,故障率高、故障類(lèi)型多等特點(diǎn),需要經(jīng)過(guò)多次測試,完成故障的排除才具備投入應用的條件；為有效提高靶載雷達的技術(shù)保障效率,設計并實(shí)現了靶載雷達多功能測試系統；硬件部分以PXI工控機為核心,針對性的進(jìn)行了信號適配,實(shí)現了模擬量、開(kāi)關(guān)量、數字量信號的輸入采集,模擬量、開(kāi)關(guān)量的輸出控制,通過(guò)串口和網(wǎng)口實(shí)現了通用儀器儀表的控制；根據靶載雷達的工作流程及指標要求完成軟件層次化設計,實(shí)現了手動(dòng)和自動(dòng)相結合的測試功能。同時(shí)系統能夠完成測試數據的記錄功能,可以追溯整個(gè)測試過(guò)程。實(shí)際應用測試證明該系統工作穩定,可靠性高,能夠滿(mǎn)足靶載雷達批量測試保障和特定故障定位的需求。

摘要:無(wú)人機飛行環(huán)境中含有大量噪聲及干擾信號,無(wú)法確認多個(gè)無(wú)人機目標偵測遙控信號的頻段與參數,識別誤差和識別速度受限,為快速獲取無(wú)人機目標位置信息,提出基于偵測遙控信號的無(wú)人機目標位置快速識別方法。計算無(wú)人機遠程遙控控制量,設置無(wú)人機遙控信號量化生成過(guò)程,采用加權平均法,獲得初始生成的高質(zhì)量的無(wú)人機遙控信號,分析無(wú)人機遙控信號的載波波形,構建無(wú)人機目標位置坐標系,權衡和融合各個(gè)無(wú)人機飛行環(huán)境特征向量的權值,計算無(wú)人機目標與地標距離之間的距離參數,求解地面遙控信號發(fā)射姿態(tài)角,應用特征匹配度檢測方法,快速識別無(wú)人機目標位置。實(shí)驗結果表明,綜合單一目標和多目標實(shí)驗場(chǎng)景后,識別誤差分別降低了6.2m和9.3m,同時(shí)位置識別速度得到明顯提升。

摘要:在數字芯片設計后端流程中,宏和標準單元的布局是一項耗時(shí)的工作,通過(guò)機器學(xué)習快速有效地提供解決方案能夠加快芯片開(kāi)發(fā)的周期,降低人工布局帶來(lái)的風(fēng)險；然而布局問(wèn)題是一個(gè)多目標優(yōu)化問(wèn)題,目前大多數方法都注重在滿(mǎn)足各項指標下最大化減小線(xiàn)長(cháng),已換取時(shí)鐘延遲的降低,忽略了其他指標仍然存在下降的空間,例如良好的擁塞指標有利于降低芯片散熱和功耗；針對上述問(wèn)題,設計一種新的帶有密集型獎勵函數的深度強化學(xué)習框架,將擁塞信息映射到圖像中,給出新的特征嵌入模型對版圖的全局信息進(jìn)行多尺度提取,并引入圖注意力網(wǎng)絡(luò )捕獲網(wǎng)表的連接關(guān)系,采用Advantage Actor Critic(A2C)算法更新策略函數,實(shí)現了數字版圖的自動(dòng)布局,并在公共的數字芯片網(wǎng)表基準上驗證了該方法的有效性。

摘要:針對從在時(shí)間及頻段上重疊的多種電磁信號中識別出目標信號的問(wèn)題，提出了一種基于YOLOv5架構改進(jìn)的電磁信號目標識別方法。通過(guò)改進(jìn) YOLOv5算法以提高對電磁信號時(shí)頻圖像上目標信號的檢測精度。采用MobileNetV3作為主干網(wǎng)絡(luò )，以實(shí)現骨干網(wǎng)絡(luò )輕量化的同時(shí)平衡精度和速度；通過(guò)在特征金字塔網(wǎng)絡(luò )模塊中引入自適應空間特征融合(ASFF)模塊來(lái)將不同尺度的特征進(jìn)行融合，調整損失函數，從而增強網(wǎng)絡(luò )對不同尺度目標的感知能力。將改進(jìn)YOLOv5算法在自制電磁信號時(shí)頻圖像數據集上與原始YOLOv5算法和SSD算法進(jìn)行對照試驗。實(shí)驗表明，改進(jìn)后的方法對時(shí)頻圖像上目標信號的檢測能力有明顯增強，具有一定的實(shí)用價(jià)值。

摘要:為了準確感知核電廠(chǎng)設備設備異動(dòng)態(tài)勢,防止負荷電壓、負荷電流數值異常增大,設計基于時(shí)間序列的大型核電廠(chǎng)設備異動(dòng)態(tài)勢感知系統。在系統硬件設計上,完善設備數據自動(dòng)處理模塊、設備異動(dòng)信號采集器、態(tài)勢行為感知裝置之間的實(shí)時(shí)連接關(guān)系。系統軟件設計上,構建時(shí)間序列模型,實(shí)現對核電廠(chǎng)設備異動(dòng)數據的處理。選取核心異動(dòng)態(tài)勢指標,按照標量化處理流程,通過(guò)閾值方法實(shí)現對核電設備異動(dòng)態(tài)勢的感知,再聯(lián)合硬件設計,完成基于時(shí)間序列的大型核電廠(chǎng)設備異動(dòng)態(tài)勢感知系統的設計。實(shí)驗結果表明,上述系統通過(guò)準確感知核電廠(chǎng)設備異動(dòng)態(tài)勢,將設備負荷電壓、負荷電流數值控制在閾值之內,能夠維護核電廠(chǎng)設備的穩定運行。

摘要:城市地下管網(wǎng)系統作為保障城市排澇安全的重要市政基礎設施，在長(cháng)期超負荷運行過(guò)程中普遍存在著(zhù)諸多病害問(wèn)題。傳統檢測技術(shù)CCTV依賴(lài)專(zhuān)業(yè)人員的專(zhuān)業(yè)技術(shù)以及先驗經(jīng)驗，因此為實(shí)現自動(dòng)化的城市地下管網(wǎng)缺陷病害，一種城市管網(wǎng)缺陷病害檢測算法被提出并成功運用于實(shí)際工程中。采用自適應CA注意力機制，有效弱化復雜背景的負面影響；缺陷分類(lèi)與回歸的解耦關(guān)鍵方法，使得檢測部分充分利用缺陷紋理和邊緣信息，從而提高小尺寸缺陷的精度；SIoU損失函數的運用為算法引入角度項權衡，有效加快收斂速度。經(jīng)實(shí)驗測試得到71.1%的平均精確度，較原始算法提高5.3%，并滿(mǎn)足了實(shí)際工程上的應用。

摘要:針對傳統純手工制作多層隔熱組件難以滿(mǎn)足小衛星批產(chǎn)研制對其制作效率和一致性要求高的問(wèn)題，建立一種基于視覺(jué)傳感技術(shù)的多層隔熱組件智能投影輔助裁剪系統；系統主要包括投影儀、相機和控制軟件，可通過(guò)深度相機、投影儀和系統標定，實(shí)現投影儀圖像坐標系與工件坐標系定位對齊，確保多層工藝圖紙1:1定位投影；可用于指導多層隔熱組裁剪、尼龍搭扣和聚酰亞胺銷(xiāo)釘的安裝工作；經(jīng)試驗及應用驗證，系統投影比例和定位誤差滿(mǎn)足設計要求，能夠顯著(zhù)提高多層制作效率和一致性，并可建立通用產(chǎn)品多層工藝信息庫，實(shí)現工藝知識積累和快速調用。

摘要:脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )作為第三代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，能夠克服許多人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )中所存在的問(wèn)題，如高功耗、魯棒性較差等。通過(guò)對預訓練好的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型進(jìn)行轉換是獲取深度脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型的一種主要方法，然而通過(guò)這種方法獲取的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的延遲較高，無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。論文在雙閾值轉換方法的基礎上，采用閾值平衡技術(shù)對轉換過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，通過(guò)理論推導，提出了一種對稱(chēng)閾值LeakyReLU激活函數，并對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )到脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的轉換流程進(jìn)行了梳理。此外，采用了泄漏機制對轉換后的脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )模型結構進(jìn)行了優(yōu)化，并通過(guò)脈沖時(shí)序依賴(lài)可塑性學(xué)習規則對該結構進(jìn)行訓練。最終，在MNIST數據集與CIFAR-10數據集上進(jìn)行了實(shí)驗，結果表明，優(yōu)化后脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的收斂速度與魯棒性得到了大幅提升。

摘要:為有效分析氣象災害情況,降低地質(zhì)災害風(fēng)險,以吉林地區近年來(lái)地質(zhì)災害數據為基礎,分析該地區時(shí)間與空間分布特征。同時(shí),結合對研究區域致災因素的關(guān)系分析,采用層次分析法構建研究地區地質(zhì)災害氣象預警預報模型,實(shí)現對該地區地質(zhì)災害的預警。經(jīng)過(guò)分析,地區降雨、人類(lèi)活動(dòng)、風(fēng)化厚度是引起地質(zhì)災害的主要因素之一。在降雨量較高的災害預測分析中,當降雨量為200mm時(shí),研究模型、綜合指數法、模糊數學(xué)法災害數分別為321處、185處、177處,研究模型更接實(shí)際的310處,可見(jiàn)其預測準確性更高。對研究地區災害情況進(jìn)行進(jìn)一步分析,地區2與地區6具有較高的滑坡風(fēng)險,兩個(gè)地區預測滑坡數均超過(guò)20處,需要做好地質(zhì)風(fēng)險處理。研究?jì)热輰榈刭|(zhì)災害頻發(fā)地區提供有效的災害評估與預警。

摘要:晶圓芯片定位精度直接影響到芯片制造的效率和質(zhì)量，視覺(jué)伺服作為一種實(shí)時(shí)控制方法，引入了視覺(jué)反饋，不僅能夠保證芯片定位精度還具有良好的魯棒性。同時(shí)圖像處理的實(shí)時(shí)性對視覺(jué)伺服至關(guān)重要。傳統的使用PC機和網(wǎng)線(xiàn)的圖像處理方式實(shí)時(shí)性和準確性較差，為了提高這一過(guò)程中視覺(jué)反饋的精度和實(shí)時(shí)性，提出并設計了一套面向視覺(jué)伺服的芯片圖像Zynq預處理系統。系統通過(guò)在Zynq PL端的片內設計和PS端的控制設計，對采集到的芯片圖像進(jìn)行去噪、Sobel處理，并給芯片粗定位，為芯片的伺服控制提供有效數據。經(jīng)實(shí)驗表明，該系統實(shí)時(shí)性強，位置識別穩定，達到設計要求。

摘要:在遠海目標探測數據傳輸至地面的過(guò)程中，采用低軌衛星網(wǎng)絡(luò )轉發(fā)具有發(fā)射成本低、傳輸時(shí)延小的優(yōu)勢；低軌衛星星座規模較大，星上資源受限，負載分布不均，設計合理的路由算法對提升數據回傳的質(zhì)量具有重要意義；現有的路由算法對擁塞現象的處理能力不足，針對此問(wèn)題，提出了一種基于鄰居節點(diǎn)屬性的低軌衛星網(wǎng)絡(luò )路由算法，根據各鄰居衛星的候選次序屬性和綜合負載屬性，確定待轉發(fā)集合，合理分配集合內不同衛星的轉發(fā)概率，為數據轉發(fā)提供更充分的路徑選擇；仿真結果表明，該算法的平均時(shí)延和丟包率等性能指標相比于傳統算法得到優(yōu)化，能夠保證探測數據高效可靠傳輸。

摘要:在復雜系統或產(chǎn)品的研制過(guò)程中,高質(zhì)量的需求或需求模型是實(shí)現對設計要求或設計指標進(jìn)行準確描述、多層級傳遞、基于模型開(kāi)展評審與管理的重要基礎。如何提升需求質(zhì)量是工業(yè)領(lǐng)域尤其是以航空航天為代表的高端制造行業(yè)關(guān)注的重點(diǎn)問(wèn)題之一。針對需求的質(zhì)量提升,通過(guò)元模型建模方法應用,構建需求元模型,明確需求元模型組成、關(guān)系及內涵。提出一種基于元模型的需求定義方法,通過(guò)需求元模型的實(shí)例化應用實(shí)現需求模型的規范定義,以滿(mǎn)足需求完整性、無(wú)歧義性等特征要求,有效降低復雜系統或產(chǎn)品設計團隊對于需求模型定義的難度。基于元模型的需求定義方法為需求或需求模型的質(zhì)量提升提供可行的實(shí)踐方法,為復雜系統模型可擴展性應用及模型復用性提升提供了思路。

摘要:為了解決飛控計算機與多個(gè)不同周期和數據幀大小的外部設備串口合理傳輸數據的問(wèn)題,在Field Programmable Gate Array (FPGA)中設計了一款多串口中斷管理器,其包含有寄存器控制模塊、中斷控制模塊和串口控制模塊；為每一個(gè)外部設備設計了發(fā)送和接收的First in, First out(FIFO)模塊來(lái)緩存串口數據,同時(shí)根據不同外部設備的數據收發(fā)需求,設計了五種合理的中斷類(lèi)型來(lái)觸發(fā)飛控計算機的中斷,包括接收數據就緒中斷、發(fā)送FIFO空中斷、數據狀態(tài)錯誤中斷接收超時(shí)中斷和發(fā)送超時(shí)中斷；通過(guò)總線(xiàn)與該多串口中斷管理器通信,進(jìn)一步實(shí)現與不同類(lèi)型外部設備的合理交互。通過(guò)對系統進(jìn)行仿真和實(shí)際測試,表明該系統能實(shí)現完整的多路串口各類(lèi)型中斷管理功能。

摘要:針對政務(wù)及金融等領(lǐng)域對于內部文件保密要求高，移動(dòng)介質(zhì)上存儲的文件數據通過(guò)傳統脫敏方法面臨著(zhù)數據內容量大、數據類(lèi)型多樣導致的脫敏效率低、脫敏內容不徹底等問(wèn)題，提出了一種基于SM4與FF1結合的混合數據類(lèi)型文件脫敏系統，該系統通過(guò)內容分割脫敏處理任意類(lèi)型的數據，提升了文件脫敏的范圍、準確性和效率；為了進(jìn)一步減少脫敏系統代碼運行的內存消耗，提出了漢字字典庫索引轉換算法，該算法通過(guò)構建待檢測明文與漢字編碼庫的相對索引關(guān)系，優(yōu)化傳統脫敏系統中依賴(lài)于構建哈希表的鍵值映射；通過(guò)隨機生成1000份測試文件進(jìn)行脫敏測試，基于混合類(lèi)型的文本不可識別率達到99.8%，脫敏以及內容復原的準確率達到99.9%；通過(guò)隨機生成10份總大小約為10MB的測試文件，純文本類(lèi)型的脫敏速率平均可達2500字符/秒。

摘要:隨著(zhù)互聯(lián)網(wǎng)和通信技術(shù)的不斷發(fā)展,無(wú)人機被廣泛應用于各個(gè)領(lǐng)域。但現有的無(wú)人機編隊控制方法,穩定性較差,無(wú)法保持良好的位置和速度一致性。因此研究提出了基于一致性聯(lián)合虛擬勢場(chǎng)的無(wú)人機編隊控制方法,該方法將人工勢場(chǎng)法與一致性控制原理融合,對目標不可達進(jìn)行優(yōu)化,引入慣性偏移量解決無(wú)人機慣性問(wèn)題,并設計了無(wú)人機編隊控制系統。實(shí)驗結果表明,無(wú)人機在x和y軸方向的位置一致性測試性能良好,無(wú)人機3在30s時(shí)y軸方向位移出現波動(dòng),最大差值10m。無(wú)人機編隊的實(shí)際懸停位置與期望懸停位置誤差為0.16m,無(wú)人機3在x和y軸方向都出現的速度波動(dòng),與其他無(wú)人機速度方向相反,最大差值分別為6.2m/s和5.8m/s,CVPF算法的編隊變換速度分別比其他算法快了1.6s、1.2s、1.8s以及2.0s,計算復雜性?xún)H比長(cháng)機-僚機法高出6ms。由此可得,研究提出的算法能夠有效控制無(wú)人機編隊的位置和速度一致性,防止出現安全事故,解決了慣性和目標不可達問(wèn)題。

摘要:艦艇機動(dòng)能力作為編隊作戰能力的重要支撐之一,以往文獻很少涉及編隊機動(dòng)作戰能力評估。論文通過(guò)剖析艦艇編隊機動(dòng)作戰概念,解析機動(dòng)作戰任務(wù)剖面,破解影響機動(dòng)作戰能力的關(guān)鍵因素,構建機動(dòng)能力多層評估指標體系,采取解析聚合方式刻畫(huà)編隊機動(dòng)作戰能力。針對指標參數差異較大,采用效用函數轉換不同指標的屬性值,比較指標實(shí)際值與期望值之間的差距,建立效用評估模型,準確評價(jià)艦艇編隊機動(dòng)作戰能力,通過(guò)實(shí)例分析驗證函數模型可行性。