基于ARM和嵌入式Linux的远程数据采集系统的软件设计

主要介绍了一种基于ARM和嵌入式Linux的远程数据采集系统的设计方案。阐述了系统的结构,重点介绍了软件设计中的Linux A/D驱动和Socket的编程。     

磁引导式差速转向AGV的电机确定与磁导航方法

根据AGV的基本原理,试制了由磁敏元件和磁带组成导引系统、以铅酸电池作为动力源的AGV小车,并探讨了AGV小车的电机选择与磁导向原理等问题。     

单立柱堆垛机的机械结构及控制系统设计

论述了自动化立体仓库中一种单立柱堆垛机的机械结构和控制系统的设计,其中重点介绍了堆垛机的货叉结构、控制系统的结构和位置精度控制方法。本文设计的堆垛机已经安装调试完毕,整体运行效果良好,满足了学校对堆垛机的性能要求,并且能为各高校和中小型企业建设自动化仓库提供技术参考。     

XHK-II消弧线圈控制器自动选线功能的改进

110kV镇西变为胜利油田新建民用变电站,所接6kV负荷中,运行电缆较多且供电要求高。针对6kV线路接地较多的问题,首次在变电站6kV系统安装消弧线圈,以减小接地电容电流,降低接地造成的相间短路概率。接地选线由XHK-Ⅱ消弧线圈控制器附带功能完成,     

利用分源预测法进行矿井瓦斯涌出量预测的探讨

主要介绍了我国煤矿矿井瓦斯涌出量预测方法,即分源预测法,通过实例提出了该预测法存在的问题,针对这些问题进行了探讨并提出了解决对策,提高了分源预测法的预测精度和适用范围.     

SiC陶瓷真空钎焊接头界面结构及机理分析

采用Ti-Zr-Ni-Cu钎料对SiC陶瓷进行了真空钎焊,研究了SiC陶瓷真空钎焊接头的界面显微组织和界面形成机理.试验中采用扫描电子显微镜(SEM)对接头组织进行了观察,并进行了局部能谱分析.结果表明,接头界面产物主要有TiC,Ti₅Si₃,Zr₂Si,Zr(s,s),Ti(s,s)+Ti₂(Cu,Ni)和(Ti,Zr)(Ni,Cu)等.接头的界面结构可以表示为:SiC/TiC/Ti₅Si₃+Zr₂Si/Zr(s,s)/Ti(s,s)+Ti₂(Cu,Ni)/(Ti,Zr)(Ni,Cu).钎焊过程分为五个阶段:钎料与母材的物理接触;钎料熔化和陶瓷侧反应层开始形成;钎料液相向母材扩散、陶瓷侧反应层厚度增加,钎缝中液相成分均匀化;陶瓷侧反应层终止及过共晶组织形成;钎缝中心金属间化合物凝固.在钎焊温度960℃,保温时间10 min时,接头抗剪强度可达110 MPa.     

KCl对Rin-NPsAg体系中Ri分子光谱行为的影响

核黄素(Riboflavin,Ri)与纳米银(Nanosilver particals,NPsAg)均匀混合形成(Ri)n-纳米银复合体系(Rin-NPsAg体系).运用透射电镜、紫外可见吸收光谱、荧光光谱研究了电解质KCl对Rin-NPsAg体系中Ri分子光谱行为的影响.Ri与纳米银混合后,Ri分子的吸收增强、峰位移动,发生荧光猝灭;加入KCl后,Ri分子吸收峰位逐渐移向原位,吸收强度整体减弱,荧光增强,直至达到定值.这是因为:KCl能够使纳米银团聚与聚沉,粒径增大,浓度减小,改变了纳米银显微结构与Ri分子的作用关系;KCl对Rin-NPsAg体系中Ri分子光谱的影响主要是通过改变纳米银的结构、粒径、浓度及纳米银与Ri分子的距离实现的.     

MIMO雷达GMTI性能及DOA估计的克拉美·罗界分析

研究了MIMO雷达GMTI 性能及其DOA估计的克拉美·罗界(CRB)。首先建立机载平台下MIMO雷达信号模型,通过对系统参数设置,可使MIMO雷达工作在3种不同模式中。接着分析了MIMO雷达GMTI性能,并推导出了在MIMO雷达空时信号模型下,利用空时联合域信息时DOA估计的CRB。仿真结果表明,无论是GMTI性能还是DOA估计性能,MIMO雷达均优于相控阵雷达,尤其是发射稀疏阵MIMO雷达性能最佳。同时,利用空时联合域信息能有效改善MIMO雷达DOA估计的CRB,在目标多普勒频率相差较大时效果更加明显。     

复杂采空区条件下的井下多级机站通风系统研究

多级机站通风技术是近年来研究应用的矿山井下通风新技术。针对金凤公司多年来全面采矿法地下开采累计形成的形态复杂、相互连通采空区状况,根据通风网路改进后的多级机站通风系统需求,通过封闭和应用局部切槽放顶技术处理采空区,结合通风网路解算与矿井通风阻力评价,合理选用通风设备和布设各种通风控制设施,实现了复杂采空区条件下的井下多级机站通风系统安全、高效、稳定运行。     

基于深度信念网络的非限制性人脸识别算法研究

针对非限制性条件下的人脸识别存在自由度高、干扰因素复杂等技术难点,引入深度学习理论,提出了一种基于深度信念网络(DBNs)的非限制性人脸识别算法模型。基于相对熵稀疏性限制和dropout机制等方法,设计了优化算法。针对实际使用场合中样本量不足的问题,提出了一种混合DBNs模型,该模型采用CNNs深度卷积网络生成训练DBNs所需的模拟样本。标准人脸库下的实验结果表明,DBNs模型的平均识别率为97.0%,混合DBNs模型的平均识别率为90.3%,满足实际使用需求。