uC/OS-Ⅱ支持下的嵌入式TCP/IP协议应用

针对采用了“前后台系统”的嵌入式TCP/IP协议带来数据帧传输实时性差和难以添加应用层模块的问题，通过将嵌入式实时操作系统uC/OS-Ⅱ和已被广泛运用于8、16位单片机系统的uIP协议栈的结合，优化了uIP协议栈各个网络模块的运行.同时针对工控设备的网络通信特点，将UDP协议作为协议栈的基本数据传输方式，从而提高了uIP协议栈数据帧传输的实时性.实验表明，在将整合后的协议栈移植到一令嵌入式的websever后，系统具有较高的数据传输实时性并且运行稳定.     

基于OPENGL的人体姿态数据仿真

依据人体的关节连接体层次结构,将各肢体抽象为简单的刚性几何实体,构建了人体骨骼模型,通过定义人体坐标和肢体局部坐标及其相互间的变换,描述了人体骨骼模型中各关节之间的相对位置和姿态的变化.详细论述了应用D-H方法分析人体上肢运动模型的方法,最后利用VC++构建了基于OpenGL技术的虚拟人体运动程序.该应用程序可以在虚拟环境中载入、驱动并显示一个三维虚拟人.它能够灵活的利用采集得到人体运动数据驱动虚拟人,可以应用于医学仿真、智能人机交互等领域.     

有界丢包网络环境下不确定系统的预测控制

研究了有界丢包网络环境下的多包不确定系统的鲁棒预测控制．首先在构建无限时域性能代价函数时,不同于传统预测控制方法,只考虑成功数据传输序列,并由此提出了两种鲁棒预测控制方法：将无限时域控制作用参数化为一个状态反馈控制律;或参数化为一个自由控制作用接一个状态反馈控制律．与传统方法一样,采用性能代价函数作为Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数证明了系统的闭环稳定性．仿真实例验证了此方法的有效性．     

基于蚁群算法的PID控制参数优化

蚁群算法是近几年优化领域中新出现的一种仿生进化算法,该算法采用的分布式并行计算机制特别适用于组合优化问题（COP）的求解。在简要介绍蚁群算法的基础上,针对PID控制参数整定问题提出了一种基于蚁群算法的PID参数优化策略,并给出了该算法的具体实现步骤。仿真试验结果表明同传统的Ziegler-Nichols（ZN）法、遗传算法优化整定的结果进行比较,系统单位阶跃响应的超调量σ分别减少了51.5％和22％和调整时间ts分别减少了61.4％和67.5％,动态和稳态性能进一步改善,进而验证了该方法的可行性和有效性。     

太阳能供电解决远程控制调节

太阳能远程控制调节系统的工作原理是通过太阳能为现场RTU提供电源,RTU控制器采集燃气撬装站内仪表的数据以及其他设备的运行状态等,并将数据通过GPRS发送至调度中心;同时,调度中心可以远程发送命令,对设备进行调节。本地RTU具备逻辑运算功能,在报警状态下可以自行切断电动阀门。     

提升静态小波域内多聚焦图像融合算法

针对同一场景的多聚焦图像融合问题,提出了一种新的基于提升静态小波变换(Lifling Stationary Wavelet Transform,LSWT)的多尺度积图像融合算法.该方法在选择融合图像的低频子带系数时定义了一种新的改进拉普拉斯能量和(Sum Modified-laplacian,SML),设计了一种基于拉...     

一种面向旋转机械的基于 Transformer 特征提取的域自适应故障诊断

针对基于深度学习的旋转机械故障诊断方法在新工作条件下缺乏标注数据、跨域诊断精度较低的问题,提出了一种基 于 Transformer 的域自适应故障诊断方法。 采用 Transformer 的变体 VOLO 构造特征提取器以获取细粒度更佳的故障特征表示。 利用源域数据进行监督学习对源域和目标域数据的特征提取器进行预训练,并且冻结源域提取器参数以获取固定的源域特征。 利用域对抗自适应策略和局部最大平均差异结合目标域未标注数据训练目标域特征提取器,实现源域特征与目标域特征的边 缘分布、条件分布对齐。 通过两个多工况实验对所提出的故障诊断算法进行了验证,结果表明提出的基于 Transformer 特征提 取的域自适应故障诊断方法相比 5 种传统域自适应方法,在齿轮和轴承数据集上分别平均提升了 22. 15% 和 11. 67% 的诊断精 度,证明所提出方法对于跨域诊断精度具有提升作用。     

一种新的领域智能体:免疫智能体

在分析了智能体的共性特点之后提出了领域智能体的概念 ,阐明了开展应用于特定领域的智能体的研究的重要意义 ,分析了一般智能体与领域智能体之间的概念关系。结合人工免疫系统与智能体技术提出了一种新的领域智能体———免疫智能体 ,分析了免疫智能体的产生、个性特点、行为特性 ,并构建了一种能对动态环境进行实时监控和故障预警的多免疫智能体模型。最后指明了免疫智能体的进一步研究方向。     

WSN定位中的RSSI概率质心计算方法

针对最小二乘综合定位精度不高与极大似然估计定位计算量大的问题,提出基于接收信号强度指示（RSSI）模型概率质心的定位方法.该方法采用在一定显著度下的锚节点定位环重叠区域代替整个无线传感网络（WSN）的分布区域,以重叠区域概率密度质心作为未知节点位置的估计.通过实验仿真获得2种方法在锚节点标准差存在差异时的定位误差曲线,对比结果显示,该方法的定位精度高于最小二乘定位方法,验证了该算法优于最小二乘定位算法.研究表明,该方法具有与极大似然估计相同数量级的定位精度,但计算量减少95%～97.5%.     

物流单元质量安全信息追溯预警模型研究

针对物流单元在生产供应链中出现的产品质量安全问题,分析可追溯体系中的质量监控需求,提出了一种用于供应链可追溯系统的预警模型,对整个供应链的检测数据进行汇总分析,预警可能导致物流单元质量问题的原因并进行诊断。针对供应链中四种常见的数据异常,提出了基于径向基函数神经网络、统计学分析的分析算法。实例分析和结果表明,该预警模型能够有效地区分异常数据的类型,实时地对追溯系统的检测数据进行监控及预警。