基于WSN的天然气管道压力预警监测仪装置设计

天然气管道的压力预警监测仪装置设计是实现天然气在管道中安全传输的关键。提出一种基于无线传感器网络(WSN)的天然气管道的压力预警监测仪设计方法,设计了天然气管道压力信号采集和预警识别算法,采用最小方差响应不变波束形成进行压力信号识别。进行监测仪系统硬件模块设计,设计压力传感器运算放大器电路,基于WSN实现天然气管道压力预警监测仪的改进设计。系统测试结果表明,该监测仪表装置能准确采集天然气管道压力信号,能提高对天然气管道压力信号的采集识别性能,为实现天然气管道压力预警监测仪提供准确的数据基础,监测仪装置能实现对管道内的各种参数的全面、实时、动态的监控。     

基于Φ-OTDR的煤层气管线外界入侵振动检测系统

为实现长距离煤层气管线外界入侵振动检测,采用基于相位敏感型光时域反射原理(Φ-OTDR)的分布式光纤振动传感系统,融合FPGA与USB2.0技术开展传感数据的实时采集与高速传输,并通过时间-空间二维分析来获得振动信号典型特征,进而实现煤层气输送管道危险源的实时检测。实验结果表明,本系统可借助差分信号波峰位置实现精确定位,系统的频率响应范围是可覆盖入侵振动特征频率的1 Hz～3 k Hz,且在4 km和9 km光纤位置处的定位误差均可保持在20 m范围以内,因此本系统可有效检测到输送管道外界入侵振动。     

Φ-OTDR型分布式全光纤传感器研究进展

光时域反射型分布式全光纤传感技术相比于其他光纤传感技术,具有探测范围广、定位可靠性好以及定位精度高的优势。其中,相位型光时域反射(Φ-OTDR)技术更是具备了极高的探测灵敏度和动态响应能力,能够实现实时振动信号检测。该技术还具备在长距离管道监测、周界安防和结构健康监测等领域应用的潜质。但是传统的Φ-OTDR系统由于响应频率较低、探测信号失真等问题,无法全面满足实际应用要求。近年来,在国内外广大研究学者的努力下,Φ-OTDR技术实现了多方面的突破,逐渐走向成熟并成功实现现场应用。回顾了近20年来国内外Φ-OTDR技术方面的研究成果,总结和评价了Φ-OTDR技术在频率响应能力提升、动态响应范围提升、相位解调波形还原以及后期数字信号处理等方面所取得的研究进展,并对未来Φ-OTDR技术的应用与发展趋势进行了展望。     

基于SVM的旋转机械故障诊断方法

提取时域与频域共20个特征参数作为数据样本,选择适合旋转机械振动信号的径向基函数及相关参数,基于一对多法构造支持向量机(SVM)多类分类器,实现旋转机械滚动轴承的故障诊断。通过对振动信号特征进行训练与测试,并与BP神经网络进行对比结果表明,该SVM多类分类器可较好地解决小样本问题,在训练时间和识别正确率上均优于BP神经网络。     

埋地管道典型异常事件信号特征提取方法研究

埋地管道受到第三方的破环会对管道安全造成严重影响.针对影响管道安全的典型异常事件,设计了一种管道安全预警系统.该系统采用振动传感器拾取不同的典型异常事件所产生的振动信号,采用基于小波包分解的"能量-模式"信号特征提取方法对挖掘管道、钻管道、锯管道、敲击管道等典型异常事件的信号进行分析.通过试验表明,该方法可以实现埋地管道典型异常事件的识别.     

基于ELM算法的光纤振动信号识别研究

光纤振动信号的信息提取与识别方法逐渐成为研究热点。对挖掘机挖掘、人工挖掘、汽车行走、人员行走和噪声这五种光纤振动信号的短时过零率和能量特征进行可视化分析,提出一种实验样本的选取方法;采用二分类任务决策树模型和ELM算法,根据事件的重要程度分四个阶段完成事件的识别。探讨ELM算法中各参数对实验结果的影响。通过实验证明,该方法提高了事件的正确识别率,大大缩短了模型训练时间。     

基于独立分量分析和支持向量机的结构损伤识别集成算法

针对模式识别最关键的两个环节:特征提取和分类器设计,提出了基于独立分量分析(ICA)和支持向量机(SVM)的损伤识别集成算法,首先应用ICA方法计算独立源信号和混合矩阵[A],利用混合矩阵与模态振型的对应关系,得到振型矩阵[Φ],将模态振型的变形矩阵[Φ]*作为特征参数输入至SVM分类器进行损伤识别,在冲击载荷作用下,对钢框架结构模型进行了振动试验,结果表明:ICA方法提取的模态振型是一种高效的损伤特征参数,基于ICA和SVM的集成算法能够成功识别结构损伤、损伤位置和损伤程度,从而为结构健康监测提供了一种行之有效的损伤识别方法。     

基于模糊神经网络的火灾识别算法

火灾自动识别能够及时准确预报火情。在森林大空间的环境中,由于火灾信号具有非线性和不确定性,将采集的探测信号做简单的分析与比较,误报率比较高。如何融合几个传感器的信号进行有效地火灾识别是一个难点。为提高预测的准确性,针对传统的森林火情预测系统误报率高的缺点,提出一种基于模糊神经网络的火灾识别算法。首先,将模糊控制和神经网络以串联的方式结合,将采集的传感器信号进行处理后送入三层前馈BP网络进行处理,输出明火概率、阴燃火概率、无火概率,然后,将它们作为模糊控制系统的输入,模糊化后进行模糊推理,最后去模糊化得出火灾概率大小。并利用MATLAB工具箱对构建的算法模型进行仿真分析,仿真结果表明,本文的方法能够有效地融合多个火灾探测传感器的信号,快速而准确的判断出火情的大小,提高火灾识别的准确率,减少误报率。     

倾斜因子K均值优化数据聚类及故障诊断研究

为提高海量数据挖掘和聚类的效率和精度,以应用于压缩机机械故障智能诊断中.将遗传算法与K均值聚类算法进行互补,提出基于倾斜分类K均值优化数据聚类算法.算法引入倾斜因子,避免较小类数据产生次优解的现象发生.在传统的K均值数据聚类算法基础上,通过倾斜因子排除了少数类局部最优解的干扰,提高遗传算法的收敛速度,也可以避免过早收敛到局部最优解中.仿真实验中以某天然气压气站采集的故障状态下的压缩机振动信号提取的特征量数据作为研究对象,进行数据聚类分析.仿真实验表明,通过改进的数据聚类算法对故障信号关联维特征量进行分类识别,能有效对四类天然气压缩机故障进行诊断分类,准确率能提高18.7％,研究结果在数据优化聚类及在机械故障诊断中的应用中具有良好的指导意义和实践价值.     

天然气管道泄漏检测中的知识发现

随着国内外天然气管道建设的迅速发展,管道的安全运行在当前尤为重要.通过对天然气管线泄漏原因的分析,采用模态声发射法和负压波法对管线进行检测,目的是获取管道检测信息,通过预处理泄露信号数据,针对数据通过预处理以取消数据差异和冗余,采取挖掘算法实现天然气潜信息挖掘,在此采用了决策树分类、DBSCN 聚类分析、K 近邻算法完成知识发现,寻找管道传输的内在联系、发展趋势及潜在规则,实现天然气传输的事前控制和智能监测     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。