摘要:龙芯3号处理器广泛应用于安全可靠领域,这类主板器件密度大,板贴程度高,故障检测难度大；需要在确保硬件高可靠的同时加强设备自检测和故障自诊断设计；基于龙芯3号计算机主板HyperTransport (HT)互联和内存出错两类常见的故障,提出了软件辅助故障诊断和可靠性增强的方法,为工厂的维修保障工作提供了有效的软件辅助定位故障的方法；经实验测试,该方法可以快速高效地定位龙芯3号主板故障,提高了维修保障效率。

摘要:针对短丝纤维卷绕牵伸齿轮箱故障信号不易提取的问题，提出了基于图像纹理信息的特征提取方法。通过对齿轮箱振动信号进行小波包双谱分析，获得具有稳定纹理信息的振动信号双谱图，采用基于小波变换对双谱图进行图像融合，提高图像的综合纹理特征。采用灰度共生矩阵的四个特征参数对振动信号的双谱图进行加权融合特征提取。在短丝生产线上对齿轮箱常见的齿轮破损和裂纹进行了实验分析，结果表明本文方法的故障识别率达到85%以上。

摘要:故障诊断是自动测试系统/设备的重要功能，能否快速、准确的隔离故障是影响装备维修效率的重要因素。当今先进自动测试系统采用ATML系列标准，实现信息交换，其核心在于利用XML语言，通过规定的语法和结构描述测试系统、被测设备、测试流程和测试诊断结果等信息。针对故障诊断，标准定义了贝叶斯网络、D矩阵推理、诊断逻辑和故障树等故障诊断模型。其中D矩阵推理模型建立较容易，易于工程实现，被广泛应用。文章采用图形化建模方法建立了测试-故障依赖模型，描述了D矩阵模型建立方法、建立过程、推理规则和推理算法，并以某电台为例介绍了XML语言相关描述方法。最后基于D矩阵对电台测试性进行分析，根据评估结果完善D矩阵内容，优化推理算法，有效提高了电台故障隔离率，降低诊断模糊度。

摘要:磨机负荷是评价磨机运行状态和预测磨机行为的重要指标，针对粉磨机磨矿过程中负荷难以检测和不能准确判断负荷状态的问题，提出了一种基于改进型粒子群算法（Improved particle swarm optimization, IPSO）优化径向基神经网络（Radial Basis Function，RBF）参数的磨机负荷预测模型（IPSO-RBF），使惯性权重因子在迭代过程中非线性下降，平衡局部搜索能力与全局搜索能力之间的矛盾，该算法能快速准确地找到最优解，提高粉磨机磨机负荷的预测精度。通过水泥厂的实测数据实验对比，结果表明，基于IPSO-RBF模型的预测精度最高，其预测结果与真实值相比较，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）、均方误差（Mean Square Error，MSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）、平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）和决定系数（coefficient of determination，）分别为0.210 2、0.044 2、0.161 7、1.778%和0.978 2。

摘要:基于装备计量数据历史样本数据较少的特点,将适合小样本的灰色理论GM(1,1)模型应用于基于计量数据的装备状态预测,同时为提高GM(1,1)模型精度,提出了基于RBF神经网络优化GM(1,1)传统模型的灰色神经网络模型。装备计量数据实例应用分析表明,上述模型均可获得该装备计量数据的合理预测值,且相对于GM(1,1)传统模型,GM(1,1)优化模型具有更优的模型精度和预测效果,基于MATLAB开发的装备计量预测软件,实现了GM(1,1)传统及优化模型下装备计量状态预测及比较的可视化操作,为装备计量保障提供了可参考的技术方案。

摘要:本文针对毛巾织物的疵点检测进行研究。通过研究分析发现,大部分毛巾织物的疵点主要集中在毛巾表面的毛圈特征上。本文根据疵点和毛圈轮廓特征的频谱特性进行疵点检测,提出了基于频域分析的毛巾织物图像疵点检测算法。以毛巾织物图像频谱的能量统计特性作为疵点检测的特征向量,采用了支持向量机(SVM)作为疵点分类识别算法。matlab仿真实验表明,可以达到平均95%的毛巾织物疵点识别率,说明该频域能量特征提取方法在对纯色毛巾织物的疵点检测上简单有效。

摘要:含天然气水合物饱和度的计算是储层优选和资源量评估的关键参数,针对目前数据解释模型计算精度低以及模型输入参数少等问题,提出了一种基于电阻抗特性参数和集成神经网络的软测量模型建立方法。在对电阻抗谱数据进行预处理、特征参数提取以及选择的基础上形成了样本集,针对四对传感器分别设计了BP神经网络,采用平均法作为集成策略将四个BP网络作为子网络进行集成得到集成网络模型。模型测试结果表明：通过集成网络模型计算得到的含水合物饱和度值平均相对误差3.33%、平均绝对误差0.0014、均方根误差为6.56%,三项误差指标均低于各个子网络的计算误差。在宽频范围内对含水合物沉积物进行电阻抗谱测试能够获得沉积物的频率响应特性以及特性描述参数,可为神经网络模型提供大量的输入参数；利用集成神经网络能够综合应用位于不同测量方位的多个传感器的测量数据,通过采用适合的集成策略能够克服水合物空间分布不均匀对饱和度计算准确度的不利影响。

摘要:企业级固态硬盘的垃圾回收机制可能引发性能抖动,从而导致业务系统延迟甚至出错。介绍了企业级固态硬盘在生产工艺、闪存转换层及接口和协议方面的最新进展。针对定量指标缺失的现状,提出以变异系数作为性能稳定性的衡量指标。以FIO、Nmon和Memtester等为测试工具,设置数据模型和QoS(Quality of Service,服务质量),并设计了性能稳定性测试方案。该固态硬盘测试方案从规划设计环节开始对IT系统进行稳定性评估,保障核心业务系统的部署运营。

摘要:为了解决在汛期阶段，由过量降雨引发的震裂带山体崩塌问题，设计一种基于GIS的震裂坡地降雨量监测预警系统。按照GIS平台的开发标准，连接WebApp构件与其它硬件模块设备，完成震裂坡地降雨量监测预警系统的概要设计。在此基础上，根据震裂坡地质环境条件、气象水文特征和其它性能统计结果，完成监测预警系统的主要需求分析。再通过分析监测预警系统组成与GIS体系结构的方式，处理常规GIS体系的巡检操作功能，实现震裂坡地降雨量监测预警系统的顺利应用。实用测试结果表明，应用监测预警系统后，震裂坡地降雨量空间插值的最大数据结果不超过4.0×1017T，降雨区域的危险性等级也出现明显下降，汛期过程中存在的震裂带山体崩塌行为得起有效控制。

摘要:空气质量监测是环境保护工作的重要组成部分，无线传感器网络技术在空气环境自动监测中的应用已成为人们关注的热点。由于无线传感器网络具有能量有限、传感器无法充电等特点，根据特定环境设计分簇路由算法是延长监控系统寿命的关键。针对空气质量监测系统中传感器节点能量利用率低且消耗不均的问题，文中提出一种基于改进差分非均匀分簇路由算法。该算法采用差分进化算法对簇首的选择进行优化；通过计算大小不一的成簇半径实现非均匀分簇目的；不再以轮为单位频繁选簇，而是根据选簇频率和节点编号更换簇首节点。仿真结果表明：网络运转前300轮生存时间内中，提出算法簇首节点通信范围内覆盖不到的孤立节点个数大量减少，节点利用率高于LEACH 83%，比EEUC也提高了60%，采集信息的区域范围更广；提出算法显著延长了第一个节点的死亡时间，整个网络生命周期和LEACH、EEUC相比分别提高了约55.6%和14.8%。

摘要:飞行任务中的遥测数据是快速产生的时间序列数据流，其受测量设备和空间环境等因素影响易产生数据的漂移，由于过程进化属性其数据分布属性也会发生变化，传统单一数据预测模型无法反应数据自身特征属性的这一变化。因此，提出一种联合具有随机权重的神经网络和装袋算法的集成方法实现对遥测数据的在线回归预测，设计的算法能根据数据特征属性变化而进行自主更新。利用基模型的多样性和低训练复杂度，同时满足数据处理的精度和实时性要求。通过实验仿真，结果表明该方法能明显抑制遥测数据的漂移现象，数据的预测精度提高近10米。

摘要:如何能准确地掌握到正在施工的隧道深基坑所发生形变的态势,就可以进一步实现动态预测并采取有效的扼制举措,才能有效保障施工安全。据此提出一种基于信号分析法,通过耦合经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition)、鸟群觅食算法(PSO)与单隐层前馈神经网络SLFNs学习算法,结合成专为非线性情况下的基坑施工作多维时变预报模型EMD-PSO-SLFNs(简称EPS)。其先将隧道形变的深坑序列分解时的EMD进行多尺度原生模态函数(IMF)；并引入IMF、PSO-SLFNS变量序列进行预测,对其进行叠加预测,用模型的进行最终结果的运算预测,再用耦合PSO与SLFNs量化算法的作末端处理、变量序列进行预测。下文以南宁某隧道基坑施工为例,经过深层次透析得出,单凭EMD分解模型预测的相对误差为值在0.22%至0.42%之间,值δ=0.32%实际均差值；而进行EMD-PSO-SLFNs组合型作多维度时变分解模型预测的相对误差为0.31%至0.75%之间,值δ=0.64%,该预测精度明显高于前者,而且能在非平稳线性、变序情况下预测,为隧道基坑形变预测提供了一种实用新型的方法。

摘要:对一种运算放大器AD8692(以下简称运放)的特性参数偏差对整机控制稳定性的影响机理进行了研究,运放在整机中用于处理器前级对位移闭环控制信号的处理,实验证明,运放特性参数偏差会引起位移信号自激振荡,进而导致整机性能下降,系统失稳。对标GJB 9147进行运放各项参数的系统测试和分析,找出了影响闭环控制稳定性的参数,并对多批运放的性能参数进行了对比测试,验证了参数分析的正确性和普适性。经实验测试提出了运放性能参数的测试筛选控制措施,对装机器件的性能控制提供了有效手段。

摘要:天然气分输站场控制系统直接影响天然气配输质量及系统的安全可靠运行,站控系统调节阀控制是关键。目前我国天然气分输站场调节阀采用的国内厂家配置的PLC控制系统大多采用三选一式的PID控制策略,在峰谷分输、大范围调节以及上游流量压力存在较大波动的情况下普遍存在控制稳定性欠佳、调节周期长的弊端。为了改进控制效果,本文在深入分析造成控制效果欠佳原因的基础上,提出了基于前馈-反馈控制的控制策略,并基于此前馈-反馈控制策略提出了前馈控制率自适应调整方法以适应实际过程中调节阀动态特性变化额情况。在Stoner Pipeline Simulator软件仿真对象了进行了初步验证,仿真结果表明施加了前馈控制作用后控制稳定性和调节时间有显著优化,本方法具备在现场推广应用的前景。

摘要:目前，灯光照明主要依赖现场开关的手动控制为主，利用物联网技术实现灯光系统的无线遥控是一个新的发展趋势。该文利用无线自组网技术通过Openwrt路由器的串口输出配合Web页面来控制自组网模块的中心节点，继而对自带自组网模块的照明灯具进行无线控制，从而实现对灯光系统的无线遥控；再利用内网穿透技术将路由器的局域网延伸到广域互联网，就进一步实现对灯光系统的Web远程控制。该灯控方式无需在固定开关点进行操作，利用联网计算机或移动终端即可随时随地进行灯光远程控制，十分快捷方便。该系统在工厂、学校、楼宇和大型公共场所等场合的灯光照明系统集中控制及远程控制中具有实际应用价值。

摘要:针对三旋翼无人机的研究集中于数学模型分析、简单的控制算法设计等起步阶段，且高度系统空气阻尼系数未知的情况，研究了三旋翼无人机高度系统的控制问题。基于浸入—不变集方法设计了一种控制三旋翼无人机跟踪目标高度的自适应控制器，根据三旋翼无人机飞行运动特点，推导了三旋翼无人机运动数学模型，完成了控制器参数设计和气动参数选择，采用Lyapunov分析方法对所设计控制器的渐近稳定性进行了理论证明，并对未知空气阻尼系数进行了在线估计，最终在三旋翼无人机实验平台上在环仿真实验验证。实验结果表明，高度跟踪误差在0-6秒可较好地趋于收敛，控制阻尼系数估计值也较好地收敛于合理的范围，表明该算法稳态误差小，收敛速度快，具有较好的控制性能和较强的实用性。

摘要:城市建筑集中供热末端“全开”和“全关”控制方式不仅热舒适性差,也造成了较大热损耗。为改善这一问题,在研究了强化学习的基础上提出基于Q学习PID参数的供热末端流量控制算法。首先分析了散热器等的热动态及传热过程,建立了供热房间热平衡数学模型,然后以PID控制算法为基础,温度偏差为控制器输入,调节阀开度控制量为输出,选择温差变化为智能体奖惩的学习策略,通过Q学习算法对PID参数进行在线自适应整定,最后在集中供热末端流量调节的仿真实验中验证了控制器的调控性能并与传统PID控制结果进行了对比。实验结果表明,基于Q学习的自适应PID流量控制算法能够使室内温度变化和调节阀开度变化更加平缓,且节省约33%的供热量,节能效果较明显。

摘要:针对小波视频码率控制方法缓冲器容量有限，存在控制精准误差大的问题，提出了基于CPLD芯片的视频图像码率控制方法研究。依据基于CPLD芯片的视频图像码率控制框图可知，该码率控制方法是由CPLD芯片视频图像灰度增强、编码码率控制、视频质量控制与主动跳帧控制四个模块组成的。运用Philips公司的9位视频输入处理器sAA7113芯片解码视频，输出达到ITU656标准的YUV 4：2：2格式的数字视频信号。统一视频信号格式，利用灰度的线性变换的方式增强图像灰度，借助Verilog HDL描述CPLD执行算法。依据固定编码比特率和固定图像质量之间关系，获取编码特性，并计算缓冲区和编码帧目标比特数，依据当前渲染到纹理值，统计报文丢失率，由此实现视频图像编码码率控制。为了扩充缓冲器容量，对视频质量和主动跳帧进行控制，使缓存满度的减小不会导致控制器无法精准调节后续帧量化参数。由实验结果可知，该方法最小控制误差为0.07，能够有效提高视频质量。

摘要:由于当前扎针机器人定位参数存在误差，导致扎针成功率低，造成患者要忍受多次痛苦的问题，设计了一种扎针机器人控制系统。该系统由机械臂部分、上位机控制系统、高清激光图像采集系统、和信号传感器等部分组成，主要硬件部分选用DHT01型医用高清镜头、PCI8814图像采集卡、和性能更强的ATMEGA32L型单片机，保障采集图片的清晰度和对机械臂的控制精度。在图像序列处理算法上计算多帧图像的相似度，使用FAST算子提取图像的特征点，并基于关键帧优化图像序列的拓扑关系，实现目标位置的准确定位。实验结果表明，提出扎针机器人系统设计在3个轴向的偏差度平均值分别为0.0449、0.0383、和0.0387，趋近于理论上的中心位置，扎针一次成功率可以达到94.50%。

摘要:针对传统高速移动视点视频监控跟踪系统视频信号收集能力差，追踪准确率低，课题在区块链技术基础上设计了一种新的视点视频监控跟踪系统。系统硬件设计分为视频监视模块、数据定位模块以及视频监控跟踪模块三个模块进行研究操作，在视频监控跟踪模块中根据硬件元件结构与性质对其进行系统掌控，辅助BDL9830QD监视器强化内部系统监视功能，时刻保持系统中心监控操作，在数据定位模块中，综合数据所处状态，选择数据微型定位器对信号进行追踪定位，标定定位目标，调整数据状态，在视频监控跟踪模块中选用HX-YT01 自动视频追踪器加大对数据信号的跟踪力度，实现精准化监控跟踪，由此完成系统硬件设计。在系统应用程序设计中综合硬件元件特点进行程序改造，构建区块链空间，实现对系统的整体设计。实验结果表明，基于区块链技术的高速移动视点视频监控跟踪系统的追踪能力提高了15.21%，追踪结果准确率提高了22.8%。该设计能够在较高程度上强化系统监控跟踪性能，同时缩减系统操作所需时间，提升整体系统运行效率，能够更好的为使用者提供优质理论研究操作。

摘要:分析了高速飞行的枪弹产生的激波特性，研究了测量枪弹激波的传感器性能要求，设计了激波传感器驱动及后级信号调理电路，建立了枪弹激波实时监测系统，经实弹射击试验实现了枪弹激波的实时监测。在此基础上进一步开展了基于枪弹激波测量的弹丸定位应用研究，设计了四传感器的平面方阵结构阵列，以及基于CPLD技术的多通道时差测试电路，建立了弹丸定位数学模型，利用LabWindows/CVI软件编程工具设计了上位机应用软件，测得了高速飞行弹丸的空间位置坐标，经和模拟靶标比对，水平方向最大测试误差为1.2mm，组平均误差为0.27mm；高低方向最大误差为1.9mm，组平均误差为0.39mm；满足武器设计工程使用要求。

摘要:针对当前新兴产业计量校准服务资源分散、服务信息不透明、智能化程度偏低等问题，提出一种基于大数据的计量校准服务平台。基于计量校准资源共享和进出机制，整合集成服务主体、服务对象、服务支撑等计量校准资源，建立全国计量校准服务资源池。在给出平台系统架构的基础上，利用智能评估与故障预测技术、大数据挖掘可视化等技术,构建面向新兴产业发展的计量校准服务平台，为产业提供一站式、标准化、可靠、及时的计量校准服务，提升产业服务智能化水平。建立“服务平台+标准体系+技术措施+创新中心”于一体的技术支撑体系，提升计量校准服务效率和竞争力，促进产业计量校准覆盖研制、生产、试验和使用等全过程，实现产品质量提升和全过程安全管控。

摘要:开发了一种在时频域中工作算法,该算法假设只有在逼近信号不活跃的频率条件下,才能估计出各自的传递函数。该算法利用在混合信号上训练的深神经网络来检测逼近信号的活动,在未检测到任何活动频率情况下,使用常规频域最小二乘法估计声波传递函数。对于出现的传递函数(ITF)估计不完整问题,该算法通过模糊时间域内ITF最稀疏表示来完成,将软阈值函数应用于时间域,由软阈值函数自适应完成,同时使用过采样来提高精度。实验结果表明：在活跃频率为80%时,该算法比传统算法收敛速度快50%左右。语音实验中,改进ADMM算法耗时0.125s,明显优于传统算法。为语音传输业务中存在回声消除问题提供了新思路。

摘要:无人机具有体积小、使用方便以及战场生存能力较强等优点,在军事领域中应用越来越广泛。无人机进行情报侦察时,成像设备与拍摄物之间存在相对运动,使得拍摄到的图像出现模糊,严重影响后期的情报处理,因此如何提高模糊图片的质量成为无人机情报处理中的重要课题。介绍了在无人机侦察这一背景下图像运动模糊的降质机理及成像特点,对运动模糊复原领域中图像非盲复原与盲复原两类方法进行研究,从算法原理和实际应用两方面对每种算法的优缺点进行了总结。最后对无人机侦察图像运动模糊复原算法的发展趋势做出展望,实时性、适用性与智能性将成为算法的主流发展方向。

摘要:面对工程项目中需要采集的数据量越来越庞大的挑战，现有的数据采集系统主要采用C#委托和事件的观察者模式实现数据的传输，具有代码花销大、耦合度高的弊端。对Actor模型的异步解耦特性的研究下，提出基于Actor模型的浮式保障平台数据采集系统的设计和实现。根据浮式保障平台数据采集系统的需求和性能制定设计方案，将Actor模型的层级性与设计方案相结合制定出特殊的Actor系统。通过浮式保障平台数据采集系统下各个子系统进行的数据分类传输测试，实验结果验证了设计方案的可行性且满足系统的高并发性、低耦合性以及加快数据的处理性能。因而Actor模型能高效替代原有的数据传输方式，减少内存消耗以及便于后期的升级维护。

摘要:多节点分布式传感器的数据采集与传输系统有着广泛的应用，其物理层实现主要分为串行及并行两种方式。针对特定的应用场景，选用串行传输的实现方式，设计以FPGA芯片、RS485芯片及AD芯片为核心的硬件平台，使用verilog语言设计FPGA的RTL（Register Transfer Level）逻辑代码，并在Modelsim中完成了功能仿真验证。最终实现了物理层为串行传输、传输层为总线模型的数据采集传输系统，该系统RTL代码设计简单，维护性强，可靠性高，占用芯片资源少，具有一定的工程应用价值。

摘要:为了实现电池片分选机的快速分拣,需要加快电池片图像各项检测项目的速度。其中,电池片边缘缺损与破片的检测是把控产品质量的首要检测项目。已有的检测方法图像处理时间较长,处理过程可复用性差,处理结果受环境影响大。因此,提出一种通过凸包判断电池片边缘是否存在残缺,同时计算缺陷位置像素深度的快速边缘缺损检测办法。该方法对成像环境要求低,且可以提供电池片像素中心及偏转角度等电池片姿态信息,缩短了其他检测过程的时间。最后,实验证明该算法的平均时间消耗小于50ms,同时,大量电池片检测结果的误检率和漏检率均小于0.5%。

摘要:针对无人机机载雾天获取图像降质的问题，设计基于嵌入式模块化视频去雾系统。系统选用TS1601芯片作为视频去雾处理的核心，设计数字视频BT.656/BT.1120隔行和逐行处理接口，iMX6嵌入式系统完成去雾参数化控制、H.264视频压缩处理和组帧处理、外围接口设计和控制指令响应等设计，完成去雾参数化处理、去雾控制功能、内循环等功能模块设计流程和实现。实验测试结果表明，该系统满足无人机机载视频去雾处理的需求，具有功耗小、易实现的特点和适应性强等特点，满足无人机机载视频实时性去雾处理要求。在客观评价中，本系统和相关文献方法对典型含雾图像处理后并分别采用TenenGrad函数、方差函数、平均梯度梯度函数等三种清晰度评价函数并做归一化处理进行评价，其中对于含雾图像3处理后的TenenGrad函数归一化分别提高47%、1.40%、12.80%，方差函数归一化分别提高12.50%、9.20%、11.20%，平均梯度梯度函数归一化分别提高53.20%、3.60%、8.90%，整体运算时间提高4.74倍、5.41倍和5.46倍。

摘要:针对传统浊度传感器的非线性误差,无法满足直接对水中浊度进行精确测量的需求,提出了一种支持向量机的方法补偿其性能。而支持向量机中惩罚系数和核参数决定了其补偿的性能,传统支持向量机寻参方法速度慢、运算量大,具有一定的局限性。针对其参数的选择优化提出了改进的网格搜索法优化支持向量机,即采用改进的网格搜索法来针对水质浊度监测传感器补偿系统的特性来优化选择惩罚系数和核参数。实验结果表明,基于网格搜索法的支持向量机测量精度达到93.0%,其各项测量误差满足实际标准要求。

摘要:根据传统定位系统在传递信息时采用惯性传感器，导致调试结果误差大的问题，设计了基于GIS的工程测绘机器人自动定位系统。根据工程测绘机器人自动定位系统总体结构，将系统分为硬件系统和软件系统两部分。通过s2c2440微处理器向ONPYHON480图像传感器中发送采集图像信号，经过135mm/F2.8全面幅远摄定焦光学镜头将图像信号转换为电子信号，通过直接内存存取系统传送到存储单元之中。设计电源电路为工程测绘机器人自动定位系统提供设备电力供应，避免电源本身所产生杂波对系统产生干扰。选择PDU模式收发短信息，利用GIS技术开发电子地图，实现工程测绘机器人自动定位。调试结果表明，该系统具有定位结果误差小的特点，静态测试点定位误差在3mm以内，动态测试点定位误差在6mm以内，辅助提升系统自动化程度。

摘要:在通信网络发生拥塞的情况下,为保证电力通信网络中业务稳定运行,针对目前电力通信网络QoS配置不完善等问题,本文设计并实现了一种基于电力通信网络业务质量特征的数据流调度策略。首先对电力通信业务进行优先级划分,并进行流分类。根据分好类别的电力通信业务流配置相应的流行为,并进行流分类到流行为的绑定,形成基于电力通信业务的流策略。实现在拥塞发生时,电力通信网络安全稳定运行。最后利用模拟网络进行实验,实验结果表明,配置QoS的网络其电力业务的丢包率和时延均控制在合适的范围,验证了基于电力业务的通信网络QoS配置策略的有效性,保证拥塞情况下电力通信业务稳定运行。

摘要:针对传统潜在通路分析充斥着大量的手工操作，效率低下，而且还存在着分析周期长、自动化水平低和错误率高等问题，提出了基于Mentor Graphics公司CHS(Capital Harness System)软件的潜在通路分析方法，只需按照仿真步骤依次建立电气元件模型、构造功能约束，即可自动进行潜在通路遍历与分析。与传统潜在通路分析方法相比，该方法不仅减少了重复性操作，同时在降低系统复杂性、提高系统分析结果正确性和增强数据管理规范性、一致性等方面具有明显优点。以某运载火箭配电图为例，利用CHS软件开展潜在通路分析，仿真结果验证了该方法的正确性和可行性。

摘要:为了提高多目标进化算法所获得解的质量,研究者做了大量的研究,传统的基于Pareto支配关系的多目标进化算法具有一定的局限性。本文利用不同的支配关系与NSGA-II(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm)算法相结合,对单机器人搬运的柔性作业车间调度的多目标优化问题进行求解,通过实验比较分析了不同方法在多目标优化问题求解中的优劣性。本文以NSGA-II为框架结合Lorenz支配关系和CDAS(Control Dominance Area of Solutions)支配关系并与传统的基于Pareto支配关系的NSGA-II三种算法去研究同一优化调度问题,发现基于Lorenz支配关系和CDAS支配关系的优化算法比基于传统的Pareto支配关系的优化算法的效果更佳。

摘要:如何保障民航在运输过程中飞机发动机能够安全运行,是航空公司都面临的难题,因此掌握航空发动机工作阀门的特性指标,科学地对发动机阀门进行参数的建模分析,从而对发动机进行实时地监控就越来越重要。针对航空发动机工作基线难以从原厂家获取的问题,采用基因表达式编程算法(gene expression programming, GEP),利用飞机快速存储记录器(quick access recorder, QAR)数据对CFM56-7B发动机(当前民航最主流的发动机)的可调放气阀门(Variable bleed valve, VBV)的工作基线进行函数挖掘分析。结果表明,基因表达式编程在处理阀门的非线性回归分析时,非常接近其运行规律,具有偏差小、精度高的优势,并且能得到具体、方便使用的函数关系,可以有效地提高发动机阀门监控和故障诊断的准确性。

摘要:针对区域客流量波动性强、复杂非线性的特征,易受到季节性影响,并且单一神经网络模型无法同时学习时间与空间相关性问题,通过对区域客流量影响因素分析,结合残差网络和全连接网络,提出了用于区域客流量预测的改进Quad-ResNet模型。Quad-ResNet模型融合了四个残差网络和一个全连接网络,该模型通过深层次的卷积学习空间相关性,结合四个残差网络学习时间邻近性、相似性、周期性、趋势性,使用全连接网络学习季节性影响。将Quad-ResNet模型与LSTM、CNN、ST-ResNet模型在同一数据集上进行区域客流量预测对比实验,实验结果表明,Quad-ResNet模型误差小于其他对比模型,而且在训练和预测的操作上明显比LSTM模型更简便,更适用于区域客流量预测。

摘要:在心电信号心律失常自动识别系统中，针对心电信号形态复杂导致特征提取困难、自动分类模型准确度低、现实应用性差的问题，设计了一种基于U-NET全卷积神经网络的心电信号语义分割的识别分类方法。该方法通过全卷积神经网络的编码运算规则，将心电信号切片数据作为输入，标签地图作为输出，可划分出信号片段中的心拍位置与类别。仿真结果表明：该方法在正常窦性搏动、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、房性早搏和室性早搏五分类问题中取得较高准确率，实现了对心律失常信号的有效识别。

摘要:随着对地观测技术的快速发展，遥感卫星资源也越来越丰富，为充分发挥地面接收系统的效能，需要满足一站多能，天线既能接收低轨遥感卫星的数据，又能接收高轨遥感卫星的数据，满足多个频段的接收需求。信道配置需要满足不同频段、不同解调方式、不同编译码的卫星数据接收需求。针对不同模式的卫星接收进行了星地链路的分析和计算，在此基础上，对系统组成及工作原理进行了介绍，并且对卫星的数据接收流程进行了设计；同时对系统的关键点高码速率解调译码器和光传输进行了详细的设计，最后经实际工程应用验证了设计情况，满足了工程的使用要求。

摘要:针对国防军工、电子信息等领域对多批次、小批量钣金零件快速、智能制造的需求,提出了一种基于卷积神经网络的少样本钣金件表面缺陷分类识别方法。首先基于卷积神经网络的网络架构,搭建出了经典的分类模型,并在实验中进行了参数修改,以达到实际生产中的表面缺陷检测要求；其次利用缺陷分割提取的方法获得卷积网络训练模型的样本集,并进行数据增强。实验结果表明,该模型的准确度可达97.02%；最后利用窗口滑移检测方法使待检测零件与模型进行对比,实现了对缺陷的分类和缺陷位置的标记。经实验验证,该方法的准确性和实时性均可满足实际工业生产要求。

摘要:为了研制一种轻便、可穿戴的仿生手指康复机器人,在分析手指肌肉骨骼生物参数及致动机理的基础上,设计了一种形状记忆合金丝(Shape Memory Alloy, SMA)驱动的软体柔性手指康复机器人,建立了其运动学和力学模型。以手套为结构设计的原型,通过控制SMA丝的收缩来模拟手指肌肉肌腱的收缩,从而实现辅助手指屈曲伸展运动的功能。试验研究了手指康复机器人的运动性能和抓握性能。试验结果表明,手指柔性康复机器人最大弯曲角度接近正常人手关节角度,最大指尖力可达18N,能完成日常所需的屈曲伸展以及抓握功能。

摘要:为了满足MX1601B-R数采设备在风洞中进行数据采集的功能需求，基于MX1601B-R设计了一个风洞数据采集系统。本文首先从系统的结构组成以及工作原理对系统进行了分析。其次，对系统的数据采集硬件设备以及设计平台进行了概述。随后，详细的给出了本系统的设计思路，并从设备扫描连接、模块参数设置、零点显示、数据监控、数据采集以及数据查看与分析等方面对系统进行了模块化设计。最后，使用本系统对某风洞的温度排架进行数据采集与分析，并对系统进行功能验证。验证结果表明，本系统能够有效的对风洞吹风试验数据进行零点显示、数据监控、同步采集、多样化显示以及数据分析等，同时，系统的采集启动时间误差优于0.01s。由此，可以说明该系统界面简洁、功能齐全并且采集响应快，能够满足风洞吹风试验的数据采集需求。

摘要:近年来，仿生无人机在战场侦察和飞行巡逻等方面应用广泛，使其成为无人机领域的研究热门，传统仿生无尾扑翼无人机的飞行建模问题通常较为复杂，计算难度较大，因此亟待对此类无人机进行飞行控制的研究。文章针对仿昆虫无尾扑翼无人机的动力学建模问题进行了研究，基于叶素法、准稳态假设模型以及刚体动力学建模方法，对机翼运动进行受力分析，得到机翼的动力学模型；机体采用刚体动力学方法，建立无人机飞行模型。仿昆虫无尾扑翼无人机系统采用PID控制模型对机体纵向动力学模型控制，以俯仰角、阶跃输入方式，通过实验表明，系统的超调量分别为和，调节时间分别为0.5和1，稳态误差符合实验要求。

摘要:基于位置社交网络(Location-based social network, LBSN)的兴趣点(Point-of-Interest,POI)推荐算法是近年来的研究热点,有效的POI推荐具有极大的经济和社会效益。针对LBSN中的数据稀疏问题、用户细粒度兴趣(即用户的长期和短期兴趣)序列建模问题和联合多种影响因素的POI推荐问题,研究一种结合矩阵分解和带有注意力机制深度学习技术的POI推荐模型(CF-ADNN)。一方面,构造特征矩阵缓解签到数据稀疏问题,通过矩阵分解得到隐藏因子,计算POI的特征向量；另一方面,构建一种带注意力机制的用户细粒度兴趣的序列建模方式,有效学习用户长期和短期的兴趣特征,提高POI推荐精确度；结合上述两种方法,最终得到可以融合多种影响因素的POI推荐模型。并通过对比试验,进一步验证模型的推荐效果。

摘要:随着我国经济的快速发展，铁路运输在交通运输的地位愈为重要，在传统人工监管无力应对铁路司机安全监督的情况下，使用机器实现自动实时司机行为识别早已成为了一项极有意义的工作。为实现随车部署、实时进行铁路司机行为识别的目的，基于目标框检测算法实现目标检测和关键点检测的融合，搭建了一种可以同时检测司机人体关键点和手机的神经网络。经过网络运行输出人体姿态后，通过分析人体各关节角度和人体关键点与手机目标的位置关系等后处理对六类司机行为进行了分类识别，并通过TensorRT框架对模型进行了模型推理速度的加速和体积上的压缩。实验表明，该模型在嵌入式设备TX2上推理速度为25ms，可以达到较好检测效果下实时运行的目标。实现了实时进行铁路司机行为识别的目的。

摘要:近年来,随着水下等离子体强声技术的突破性进展以及其在管道除垢、污水处理、海洋地质勘探、水下目标探测等领域取得的显著成果和成功应用,为我们提供了一个新思路：采用水下等离子体强声脉冲来干扰鱼雷自导接收系统,直至使其自导接收系统阻塞致盲,达到压制效果。本文分析了某型鱼雷自导接收机电路原理,建立了基于Multisim的接收机预处理电路仿真模型,仿真分析了强声脉冲对接收机预处理的干扰压制特性。研究成果对水下等离子体超宽带脉冲的工程应用具有重要的参考价值,同时,对研究鱼雷接收机系统的抗干扰特性具有一定的借鉴价值。

摘要:传统雷达目标跟踪偏差补偿方法雷达跟踪目标偏差补偿的精准程度较低，导致研究成果可靠性及稳定性较差。为了解决上述问题，基于数据优先级提出一种雷达目标跟踪偏差补偿方法，利用雷达极化测量目标信号，并建立三维空间坐标，引导操作数据，通过对相位控制偏差的校准操作实现对数据目标的精准测量，提升系统检验的准确性，根据数据优先级原则，对极化脉冲进行角度测量，选取适宜测量方案，设置雷达目标方向图，进行雷达目标超分辨成像，加强实验研究力度，综合考虑优化信息与操作条件，实现对雷达目标跟踪偏差补偿方法的研究。实验结果表明，基于数据优先级的雷达目标跟踪偏差补偿方法具备较高的雷达跟踪目标偏差补偿的精准程度，研究可靠性较高，稳定性有了显著提升。

摘要:无人汽车制动意图内部数据由于识别深度增加，会出现过度膨胀现象，导致制动意图数据收集完整度低、识别准确率差。提出基于DenseNet的无人汽车制动示意图识别方法。选择数据深度收集系统，收集无人汽车制动意图内部数据，结合电池保护模型深度分解汽车内部运行过程的能耗，以收集的初始内部数据为标准，整合无人汽车制动意图识别数据，拆分整合数据，防止数据过度膨胀。利用DenseNet的高学习度以及自适应学习性，加权均衡处理内部数据标定函数，设置一组基函数，并选择相应的DenseNet复制内部数据函数，自适应分析复制后的数据，完成制动意图识别。实验结果表明，制动意图数据收集完整度提高15.21%，识别准确率增强了23.68%。

摘要:针对基于时钟芯片的数字钟系统进行了研究,采用FPGA作为主控芯片通过I_²C总线实现对实时时钟芯片PCF8563的读写控制,实现了时钟/日历切换显示,对时钟/日历手动调校。在调校状态下,实现了数据移位时数码管闪烁指示功能。给出了系统设计以及FPGA各模块详细设计,通过SignalTap逻辑分析仪,验证了系统功能实现的技术可行性,并在开发板上完成调试,对FPGA开发人员有一定的借鉴意义。

摘要:多普勒测风激光雷达是大气风场探测的重要手段。本文以光纤Mach-Zehnder干涉仪作为测风激光雷达系统的鉴频器,设计并建立了风速模拟探测激光雷达的自校正式实验系统,采用可控转速机械转轮产生的线速度引起激光多普勒频移的方法模拟大气风场。其主要由激光发射系统、模拟风场系统和光电探测系统组成。初步利用种子激光器的可调节波长实现了系统输出强度变化,通过能量探测方式验证了光纤Mach-Zehnder干涉仪透过率谱强度曲线,实验分析结果验证了鉴频系统的可靠性,并进一步实现了鉴频系统光程差精确校正。

摘要:微软的Windows操作系统由于具备良好通用性、图形用户界面以及众多的技术支持基础而成为测试设备的首选解决方案,但基于抢占式多任务调度策略就决定了Windows系统的非实时性属性,对于实时性要求较高、时序控制要求严格的武器系统测试,Windows系统系统不适于作为地面测试使用。针对基于Windows平台武器地面测试设备存在的非实时性问题,提出了一种排他性线程独占技术和高精度软时钟技术,可以实时处理以太网、串口等IO信息,低成本且低复杂度的解决武器地面测试设备的实时性问题,进一步保障武器系统测试的准确性和可靠性。

摘要:雾计算平台中的任务调度问题是无法在多项式时间复杂度内求取精确解的NP-问题。本文在根据雾计算任务调度流程,构建雾计算平台任务调度数学模型基础上,采用改进人工蜂群算法,将任务调度映射为蜂群寻找蜜源的过程,在种群初始化阶段过引入混沌思想,改善了人工蜂群算法缺陷,扩大了蜂群搜索范围,避免陷入局部最优解。实验结果表明,改进后的人工蜂群算法具有更快的算法收敛速度,算法解析所对应的任务调度策略,也具有更高的任务处理总性能,表明本文所研究的改进人工蜂群算法,达到了提高雾计算资源利用率,提高雾计算任务处理效率的目的。

摘要:为了达到提供飞机结构疲劳试验控制精度,加快疲劳试验速度的目的,在机翼结构疲劳试验中,创新设计机翼与加载系统间的连接装置、综合运用PID调谐、振荡频率过滤、交叉耦合补偿等多项技术,经过长时间的试验跟踪调试,实现了按照优于行标与国军标一倍的试验控制精度快速运行机翼疲劳试验的目标,为以后类似的飞机部件及全机疲劳试验提供了参考及借鉴。

摘要:绝对湿度是高流量呼吸湿化治疗仪的重要控制参数,控制不当会影响治疗效果,建立准确稳态模型是控制绝对湿度的基础。通过对湿化仪的系统结构和工作原理进行研究,建立湿化仪稳态过程的机理模型。此模型具有多元、高阶次和非线性且缺少部分可测参数,难以实现模型的精确辨识。采用多元线性拟合方法,建立以湿化罐出气口温度为控制目标的稳态模型,仪器测试结果表明通过对湿化罐出气口温度进行控制,实现了对湿化罐出气口绝对湿度的间接控制,验证了数据模型的有效性和实用性。

摘要:为改善传统综合器在噪声影响下分频效果差的问题，设计了用于无线卫星通信网络系统的抑噪分频频率综合器。根据抑噪分频频率综合器总体架构，设计压控振荡器，并选用MAOC-114850芯片作为压控振荡器核心芯片，依据LC压控振荡器原理电路，将压控可变电抗元件插入输入频率原件中，控制输入控制电压和振动频率，通过改变电容器的充电速率，使产生的电流源在电压控制之内。选用MB506 直插/DIP8 超高频预分频器芯片作为预分频器的核心芯片，经过多次4分频操作定制数字电路。根据环路滤波器的片上集成设计要求，采用三阶无源环路滤波器，改善电阻与电容间的相位裕度，抑噪制声。增加控制模块，限定压控振荡器的最小振荡频率范围，根据晶振参考频率确定跳频间隔，并将结果保存到分频频率综合器中，由此完成抑噪分频频率综合器设计。实验结果表明，该综合器最高分频效率可达到98%，为无线卫星通信网络系统稳定运行提供保障

摘要:传统传感器故障数据分析系统硬件及程序设计不够兼容，存在实时性差，分析结果不够精准的问题。据此，提出基于深度学习设计了一种新的传感器故障数据分析系统，由传感器、ARM数据处理器、主电路板、FODI数据处理器、集成采集接口板、故障数据传感器、多转质感器、场效应传感器、GKCL储存器组成系统的硬件结构，ASVH248的最大特点就是分辨率高，能够有效提高系统显示的清晰度。分别设计了故障数据采集程序、数据处理程序和数据存储程序。为了检测系统的有效性，由采集程序采集传感器内部数据，处理程序对数据结果进行分析，存储程序负责记录分析后的结果。设定对比实验，结果表明，基于深度学习设计的传感器故障数据分析系统分析结果精准度提高了15.28%，实时性更强，使用价值更高。

摘要:针对某型飞机油量传感器记录时易受外界环境影响而导致所记录信号存在大量噪声且不具有单调性,同时缺少燃油流量参数的记录问题,提出了一种改进的自适应噪声完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, CEEMDAN)方法,在保证单调性的前提下对传感器数据的记录进行了修正,并实现了对流量特征的提取。首先提取飞参记录器中记录的剩余油量信号,然后使用改进的CEEMDAN方法提取固有模态函数和剩余分量并进行重构,最后将处理之后的剩余油量信号进行求一阶导数得到发动机的燃油消耗率。实验表明,使用改进CEEMDAN去噪方法相比于CEEMDAN去噪方法的信噪比提升了48.6%,均方根误差降低了69.9%。