新的RoboCup救援仿真分区消防策略

在RoboCup救援仿真的消防策略中,火势蔓延的控制对救援的效果有着重要的作用。大多数队伍采用基于单个建筑的各种指标的单目标选择法,该方法在着火建筑较多或者火势蔓延快时难以对火势进行有效控制。提出一种新的基于密度聚类的分区方法,根据火势蔓延速度将所有建筑进行聚类分析形成建筑簇并分开成为不同的区域,然后综合建筑的属性作为权值选择目标区域和灭火建筑,从而有效地控制火灾的蔓延甚至将火灾完全扑灭。最后通过仿真实验和比赛验证了该方法的有效性。     

电弧型电气火灾检测方法研究

电气火灾是由非人为因素引起的,若能提前预警,则可有效避免火灾发生.传统电气火灾预警方法是对剩余电流幅值进行监测,其无法准确预警剩余电流引起的电弧电气火灾.对剩余电流电弧故障的特征信息进行了研究,提出了电弧型电气火灾的监测方法.该方法通过判断剩余电流高频信号峰值来进行调整,若超出整定值则预警.结果表明,该方法可克服传统监测法的漏报缺陷,提高预警系统的可靠性.     

两轮电动车自平衡控制系统的建模与仿真

电动车平衡控制方法的研究与实现,是两轮电动车设计的关键所在,决定了整个系统能否实现,也是电动车能够安全、可靠行驶的保证.两轮电动车在实际运行情况过程中存在突然撞到路面障碍物的可能性,故分别对电动车正常运行时和发生障碍物碰撞时的平衡控制器进行设计,并通过判断电动车的输出状态成功地实现了两种控制方法之间的切换.应用动力学理论和方法对自平衡两轮电动车进行力学分析,建立系统非线性模型,采用PID控制方法完成两轮电动车正常运行下的平衡控制器设计.使用MATLAB建立系统仿真模型,验证平衡控制方法的正确性.仿真结果证明,提出的平衡控制算法具备有效性和可行性,为两轮电动车平衡控制系统设计提供了理论基础.     

一种用于高速公路上防车辆连环碰撞的V2V广播协议

目前,V2V网络主要通过周期性广播紧急预警消息(emergency warning message,EWM)来解决高速公路上经常发生的连环碰撞事件,但是周期性广播EWM容易产生广播风暴,造成大量消息的传输失败和传输延时,从而影响了预警网络的可靠性和效率.通过研究V2V网络中的各种无线广播协议,提出了一种用于高速公路上防止车辆连环碰撞的广播协议.协议在方向性广播的基础上,通过发送ACK帧选择广播车辆并由广播车辆负责广播EWM来解决广播协议中的EWM冗余问题.仿真实验表明:协议能有效地控制EWM的冗余问题,提高EWM传输的可靠性并降低传输延时.     

航空发动机分布式控制系统延时分析

航空发动机分布式控制系统是一个总线控制系统。在控制回路中存在着各种原因引起的延时,这些延时直接影响着系统的实时性。针对系统中各延时环节延时产生原因进行了分析,并对各个环节的延时时间进行了估算或实验测量,结果表明影响系统实时性的主要因素是网络负载,为进一步改进航空发动机分布式控制系统实时性提供了依据,为减少延时提供了方法。     

无线ILC系统测控信号延时效应补偿方法

针对通过无线信道进行测控信号传输的远程迭代学习控制( ILC)系统,研究信号传输延时对控制系统性能的影响.分析了测控信号延时情况下ILC系统的收敛性问题,通过引入预控制向量,提出了ILC系统信道延时效应补偿的向量更新方法.数值仿真结果表明了所提方法的有效性.     

火灾预警的SVR应用研究

针对传统火灾探测系统对火灾特征信号响应灵敏度均匀性差,而基于神经网络的智能处理方法又存在泛化能力差和过学习等问题.建立了一种基于支持向量回归机(SVR)模式识别方法与传感器阵列相结合火灾预警模型.SVR方法根据统计学习理论中结构风险最小化原则,将气体传感器、烟雾传感器和温度传感器组成的传感器阵列数据进行融合,将复杂的非线性问题转化成了高维平面内的线性问题,克服了传统方法和神经网络方法的缺陷.实验结果表明,使用支持向量回归机的火灾预警模型的预测精度优于神经网络方法,提高了火灾预警系统的可靠性和准确度.     

振动供能的车间远程火灾报警器

火灾报警器可以有效地探测、报警火灾,以便人们及时控制火势蔓延。传统的火灾报警器采用有线供电,但布线困难、移动不灵活;而使用电池供电的火灾报警器又需要定期更换电池,且电池会对环境造成污染。针对这一问题,本文提出了一种振动供能的车间远程火灾报警器,主要用于振动能丰富的机械车间。它可以通过多个压电片俘获机器的振动能量,并实时...     

用DV去感受生活

周末打开电视看新闻“某某地区今早再次发生火灾……现在火势已经得到控制……本新闻画砷某某先生现场提供”，世界变化真快，普通老百姓部可以兼职当新闻记者和摄像师了。     

可判断火势大小的智能建筑火灾检测方法研究

当前智能建筑火灾状态检测方法是对火灾的单一特征进行自主检测,只能实现报警功能,无法对火焰的大小做出判断,不能指挥后续调度;设计了一种可判断火势大小的智能火灾检测方法,将建筑中前100帧的过火图像均值看成原始背景;按照不同的火焰燃烧程度采集背景图像进行及时的调整;对当前图像和背景图像进行差分分析,采集差分图像,并对其进行形态学操作;按照二值图中运动目标的特征,分析火灾处于哪种状态,及时有效的检测出烟雾状态、初始火场、大火事件等建筑火灾的火势大小;以大连消防中队提供的2010年火灾视频进行系统测试实验,结果表明,该方法可以实现实时检测,能够有效检测火焰的多种不同状态,准确度比传统方法提高65.4%,具有很强的实际应用价值。