机器鱼在线功率检测系统设计与实现

水下仿生机器鱼由于其高效而灵活的水下运动而受到广泛关注.至今,人们对于水下机器人的研究主要集中在运动仿生以及动力学机理解释等方面,对于机器鱼的运动中的实时功率消耗研究还几乎空白.其中一个主要原因是水下机器人的功率消耗不能直接实时获得,因而提出了一个实时在线高速功率测量系统,通过该系统能够实现5000S/s的采样速率,获得精确的机器鱼在水中运动下的实时功率,从而为后期提高机器鱼游动效率的研究做基础铺垫.一系列实验证明了其对水下机器人的实时效率检测的有效性.此外,实现对机器鱼的功耗评估能够更好地为设计节能型水下航行器提供有力的指南.     

基于视频虚拟检测带的交通流量检测方法

交通数据的正确掌握对后续的交通控制起着至关重要的作用,采用基于视频虚拟检测带的交通流量检测方法,对检测带范围内像素点RGB的强度值进行统计,将无车辆时的统计值作为标准特征模板并执行模板更新策略,通过计算每一帧实时视频图像的特征值与标准模板特征值的距离进行车辆检测.为了提高检测精度,提出了一种基于阴影特征的阴影检测算法.在早晨和中午的不同光照条件下进行试验,在阴影明显的情况下,该方法的检测准确率在91％以上,在阴影不明显的情况下,检测准确率达到95％,可满足智能交通的需要.     

异步电机反馈线性化二阶滑模定子磁链观测器设计

为了提高异步电机定子磁链的观测精度,提出了基于反馈线性化的二阶滑模磁链观测方法,设计了定子磁链观测器,并应用到异步电机直接转矩控制中.为更准确的观测磁链,选取转子磁链为系统输出,运用微分几何理论将异步电机系统的输入/输出线性化,得到以转子磁链为输出的异步电机反馈线性化模型.在此基础上设计基于Super-twisting算法的二阶滑模转子磁链观测器,实现对转子磁链的准确估算,并对所设计的观测器进行稳定性分析.然后再利用转子磁链与定子磁链的关系,估算出定子磁链.将该观测器用于异步电机直接转矩控制中,达到了很好的控制效果.仿真与实验结果验证了该方法的可行性和有效性.     

输出受限迟滞非线性系统的反步控制器设计

针对一类含有Bouc-Wen迟滞的输出受限非线性系统设计了反步控制器.首先分析了Bouc-Wen模型的特性并得到其上界值,然后设计了对称型障碍Lyapunov函数(barrier Lyapunov function,BLF),保证了BLF有界,从而满足了输出受限的条件,最后利用反步法设计控制器.该方法消除了迟滞引起的振荡和超调并且使得系统输出约束在设定的范围内,同时解决了迟滞和系统输出受限两个方面的影响,提高了控制精度.仿真和实验结果表明了控制方法的可行性.     

基于Spark的并行SVM算法研究

随着数据规模的不断增加,支持向量机(SVM)的并行化设计成为数据挖掘领域的一个研究热点。针对SVM算法训练大规模数据时存在寻优速度慢、内存占用大等问题,提出了一种基于Spark平台的并行支持向量机算法(SP-SVM)。该方法通过调整层叠支持向量机(Cascade SVM)的合并策略和训练结构,并利用Spark分布式计算框架实现;其次,进一步分析并行操作算子的性能,优化算法并行化实现方案,有效克服了层叠模型训练效率低的缺点。实验结果表明,新的并行训练方法在损失较小精度的前提下,在一定程度上减少了训练时间,能够很好地提高模型的学习效率。     

时间Petri网的随机模拟

模拟是Peri网进行系统分析的常用方法之一。由于时间Petri网采用时间区间来描述变迁实施的时间范围,因此变迁的实施时间点在区间内是不确定的。提出了时间Petri网的随机模拟方法。该方法在变迁开始使能时,根据某种随机分布确定实施区间内的实施时间点;然后基于模拟仿真的实验数据,运用统计分析方法及算法,构造时间Petri网状态类树,计算变迁实施区间及实施概率,为时间Petri网的系统模拟提供了一种新的探索途径。     

测量时延在线估计与批间控制器协同设计

批间控制是半导体批次生产过程中常用算法,其关键问题在于能够及时获取上一批次的制程输出,受测量手段及其成本限制,实际的生产制程很难满足这一要求.为此,本文提出一种基于贝叶斯统计分析的测量时延估计算法.在分析晶圆质量与实测时延、估计时延、以及制程漂移之间的逻辑关系的基础上,并将晶圆的质量信息按加工时间顺序划分两个相邻的滚动时间窗口.基于贝叶斯后验概率函数,及时捕获后一个滚动时间窗口内过程输出发生漂移的概率,从而判断是否有测量时延发生,并估算该时延大小.在此基础上,给出批间控制器的测量时延补偿策略,及时调整制程的控制量,提高晶圆的加工品质.仿真结果验证所提出算法的有效性.     

智能家居中基于实时电价的家用电器调度方案

针对现有调度方案中不能解决电器使用的不确定性和可再生能源的问题,提出了一种考虑不确定性的基于实时电价的家用电器任务调度方案,该方案采用线性规划的建模方法,以最小费用支出为优化目标,兼顾了PV光伏系统、家用蓄电池以及向电网出售剩余电力情况下的能量流动,用随机规划方法和蒙特卡罗模拟来解决电器使用过程中的不确定性,保证了用户满意度.最后经实验证明,该方案具有重要的实际意义.     

基于Zynq的图像角点及边缘检测系统的设计与实现

以Zynq芯片为基础,采用软硬件协同设计的方法设计并实现整个系统。Zynq芯片内部采用ARM+FPGA的异构架构,既具备ARM处理器的灵活性,又拥有FPGA并行处理的能力。本系统的设计充分发挥了Zynq芯片的优势,在软硬件划分上, 通过ARM处理器来实现图像的采集;图像角点及边缘检测用FPGA来完成,即通过硬件加速提升系统的整体性能。ARM处理器与FPGA通过AXI4总线进行数据交互,在Zynq上实现集图像采集、图像特征提取、图像显示为一体的片上系统。最终系统测试结果表明,采用硬件加速实现图像特征提取的相关算法比在ARM处理器软件上实现的算法的速度提高了6～8倍。     

结合位置指纹和行人航迹的室内定位技术

主要对室内定位技术展开研究,首先通过手持智能设备收集指定范围样本点的坐标及wifi热点信息;然后应用位置指纹定位方法进行绝对定位;为了提高行走过程中定位的准确性和实时性,采用行人航迹推算算法,即通过手机传感器采集并经处理的数据进行步频检测、步长估算和方向检测,实现相对位置变化的估算.行人航迹算法克服位置指纹定位的不稳定性,而位置指纹定位算法及时调整行人航迹算法带来的累积误差.实验结果表明两种室内定位技术的结合有效提高了室内定位的准确性,能充分应用到实际生活中.