基于Autodesk DWF、NURBS和JNI的船舶数据可视化的研究与实现

本文阐述了在自行开发的数据库系统中,利用matlab对船舶性能进行二维可视化模拟,引入新技术AutodeskDWF开发船舶3D图形。应用JNI技术实现图形在系统中的集成,实现了一个高效率的WEB系统。     

故障现象矢量距离判别方法在收割机故障诊断中的应用

为了更快诊断收割机故障,实施故障预警,提升故障排除速度,应用基于故障现象的矢量距离判别方法,解决收割机因随机影响因素过多导致诊断困难的问题。通过研究收割机故障现象空间发现,每一种故障现象的出现均服从0~1分布,每种故障对应的故障现象矢量会自然形成以各自故障现象矢量期望为聚点的聚类,用系统聚类分析对原始故障现象进行分类,再用距离判别法对新加入故障现象确定其类别归属并将结果反馈到数据库,实现系统实时诊断经验的自学习。利用蒙特卡洛方法进行编程,证明了这种诊断方法实时性好、算法简单和诊断准确率高。     

一种实现履带起重机力矩限制器免空钩标定的算法与应用

目前力矩限制器在履带起重机中主要通过跑空钩的形式获取臂架自重力矩,进而计算实际吊重,计算过程繁琐.针对此问题,提出一种力矩限制器免空钩标定的算法与应用,通过获取臂架长度、臂架角度来计算臂架自重力矩,计算得到的数据可以存储在控制器中.该方法可免除空钩标定,能够提高履带起重机的工作效率和经济效益.     

基于STEAM的机器人竞技平台研发

基于创客和STEAM教育理念研制一种适用于中小学生的机器人竞技平台.通过机器人模块化设计分析和图形编程,达到了满足学生动手改装机器人需求的目的.该平台可以实现多机器人竞技赛和对抗赛,能够实时显示比赛图像、机器人位置信息和运行参数,并提供自动控制和遥控两种控制模式,自动完成实时计分与比赛结果统计,为机器人竞技比赛和中小学...     

一种纱线张力滑模模糊控制方法

针对纱线张力控制系统的非线性、实时性以及传统滑模控制存在的收敛速度慢、抖振等问题,提出了一种纱线张力滑模模糊控制方法。以无刷直流电动机为张力控制执行机构,提出了改进的多幂次趋近律,设计了基于该趋近律的滑模模糊张力控制器,并对建立的纱线张力控制系统数学模型进行实验分析。结果表明,该滑模模糊张力控制器降低了系统的收敛时间与抖振幅值。该方法不仅能提高启动过程的速度,还能提高系统的稳定性。     

“传感器技术与应用”课程教学模式研究与实践

传感器技术与应用是电子信息类专业的一门重要专业课程,其技术性与实践性很强。国家卓越工程师教育培养计划要求培养学生创新能力、实践能力,使学生成为适应经济社会发展的工程技术人才。为此,在课程教学过程中应该针对课程特点,立足学生学习现状,探讨提升学生的创新能力及工程实践能力的教学方法。提出基于行动导向性与成就驱动性教学模式,在课程教学中培养学生实践能力及创新思维,同时激发其学习的动力与兴趣。     

亚临界水中综纤维素-木质素相互作用对木粉水解产物分布影响研究

生物质组分复杂,各组分之间存在着共价键等相互作用,因而它在水解过程中不仅涉及到纤维素、半纤维素和木质素之间的相互作用,还涉及到它们水解产物之间的二次反应.基于此,本研究以木粉作为生物质代表,从中分离出综纤维素和木质素,对综纤维素、木质素、木综混合物以及木粉在亚临界水中的水解行为和产物分布进行了研究.研究发现当反应温度低...     

多功能单纱整理集成设备控制系统设计

为了对传统缫丝工艺流程进行整合与优化,将传统单纱上浆、浸泡柔软、烘干成筒等多个工序进行整合,设计多功能单纱整理集成设备控制系统;详细分析该控制系统整体框架、人机交互界面、快速烘干系统、张力控制系统的结构框架和功能。指出：采用该多功能单纱整理集成设备控制系统,能实现对系统参数的设置、实时观测、烘干温度控制及纱线张力控制;该控制系统可满足快速、良好和多工序集成的缫丝加工工艺需求;可代替原有多台单工序设备,缩短生产流程,节约用工,降低成本,提高生产效率,改善成纱质量。     

独立成分相关分析的自适应故障监测方法

工业过程数据具有动态、非高斯等特性.独立成分分析(independent component analysis, ICA)既可以分析数据的非高斯形式,又可以极大地去除多变量间的耦合且满足独立性要求.本文引入粒子群算法优化ICA模型参数,自适应地确定独立成分个数.同时,提出一种基于隐马尔科夫链模型(hidden Markov model, HMM)的自适应检测限设计方法,将时间相关数据块的特征信息变化作为过程故障的检测依据.首先利用由时间窗方法确定的独立成分组成监测矩阵来训练HMM模型,旨在提高独立成分间相关性水平的表示能力;然后将得到的HMM模型对监测矩阵进行相关性评估,并在一定容许裕度的基础上设计评估值的自适应因子及检测限,并据此监测特征信息变化,动态地进行在线故障检测.最后, Tennessee Eastman (TE)仿真平台的实验结果表明了所提方法的有效性.     

多传感器信息融合技术在智能机器人环境感知中的研究进展及应用

多传感器信息融合技术是一种有别于经典数据处理技术的高级处理方式,主要目的是为了让智能设备在越来越复杂的工作环境中有更好的表现,使其能有更强的感知能力和操作精准度;在对传感器技术、人工智能、机器人技术、多传感器信息融合技术及常见多传感器信息融合的应用进行了系统的整理和研究后,针对目前的多传感器数据融合技术进行全面地介绍,并简要阐述多传感器信息融合的一般结构,重点分析不同融合算法的特点和优劣势,明确不同融合模型之间的差别以及对数据处理策略上的影响,充分列举现国内外发表的关于多传感器数据融合技术的重要研究及应用,并对多传感器数据融合技术的发展与展望做检验阐述,为多传感器数据融合技术研究提供重要理论依据。