气缸可靠性试验装置的研制

为了进行气缸可靠性试验研究,针对缸径为50mm、行程为160mm的气缸研制了一套气缸可靠性试验装置.5个月的不间断试验测试及获得的大量数据表明,该装置运行稳定可靠,满足了气缸可靠性试验的要求.详细介绍了装置试验回路的构成、工作原理和具体实现,测控子系统的硬件构成和软件流程,气缸性能参数测量方法及获得的部分数据.     

基于聚类的差分进化算法的两阶段最优潮流方法

差分进化算法是一种广泛应用于求解非线性优化问题的全局最优解的元启发式方法,但存在容易找到次优解或近似局部最优解的问题.为此,提出了一种求解高质量局部最优解甚至全局最优解的基于聚类的差分进化算法的两阶段方法,并将该方法应用于电力系统最优潮流问题.所提方法由基于聚类的差分进化算法和局部优化算法组成.第Ⅰ阶段是基于聚类的差分进化算法利用强大的全局搜索能力快速确定包含局部最优解的区域;第Ⅱ阶段是局部优化算法利用局部寻优能力为非线性优化问题高效寻找高质量的局部最优解甚至全局最优解.在一组基准函数上测试了该两阶段优化方法的求解性能,并通过对IEEE 118节点电力系统最优潮流的计算,验证了所提两阶段优化方法的有效性和实用性.     

数据融合在电梯群控系统中的应用

将数据融合技术引入电梯群控系统中,建立了基于数据融合技术的模糊联结聚合神经网络模型,对影响电梯调度的各因素进行充分有效的数据处理后,得到的电梯控制参数作为电梯调度单元的输入.应用实例表明了该方法是方便且有效的.     

基于区域权函数理论的多电极电磁流量计电极设计

基于Shercliff权函数提出区域权函数概念,设计多电极电磁流量计,通过测量管道截面不同位置的弦端电压,计算各区域的轴向平均速度,实现速度分布与体积流量的测量。着重研究了流量计电极设计,选取不锈钢平头方案的多电极电磁流量计,对于阀门下游的非轴对称单相流体积流量测量精度高于±1.0%,倾斜管固—液两相流实验证明:该设计对于两相流非轴对称的速度分布测量具备可靠性。     

基于一致性的小型四旋翼机群自主编队分布式运动规划

设计一种小型四旋翼无人机群起飞后自主形成正多边形编队的分布式运动规划方法.在四旋翼无人机的串级控制系统框架下,分布式编队控制器以简化agent模型为基础,同时采用平均一致性算法和有领导一致性算法,共同产生各无人机位置与偏航角的期望轨迹.讨论了达成最终协调目标队形的拓扑条件,并给出一种基于有向Hamilton环的通信拓扑设计方案.最后通过数值仿真验证了所提出算法的有效性.     

MCU平台的嵌入式系统软件设计研究

嵌入式系统的运行需要可靠性和实时性的保证,因此良好的可靠性和实时性是嵌入式系统软件设计的重要标准。同时为了使软件系统的鲁棒性更强,嵌入式系统的设计需要一个非常好的软件架构。这里介绍了一种基于MCU平台的嵌入式系统软件架构方法。在这个方法中,事件驱动机制的引入满足了对软件架构的要求,主程序中不仅采用了优先调度机制,同时也加入了软件抗干扰措施,这些都使系统的实时性和可靠性得到了明显的提高。设计实验比较由该方法得到的软件架构与原始软件架构的实时性,得出由该方法优化后的软件架构确实具有更好的性能。     

基于小波分形技术的发动机曲轴轴承故障特征分析

为提取柴油发动机曲轴轴承振动信号的故障特征,采用小波分形技术,对发动机加速振动信号进行分解和各层低频带信号重构,计算并比较了各重构信号的分形维数.结果表明,曲轴轴承磨损故障最佳诊断部位为缸体与油底接合处右侧及缸体正下方油底壳处;最佳转速为1800r/min、2100r/min;小波分解后特定层的时域重构信号的分形维数,能够敏感反应柴油机曲轴轴承的技术状态,有效提取曲轴轴承的故障特征.     

任务感知双原型网络的人物交互少样本识别

人物交互(HOI)识别是计算机视觉领域的重要研究热点.随着深度学习在图像分类任务中的巨大成功,人物交互识别任务也取得重大进展,但样本不平衡和组合爆炸问题仍是制约当前人物交互识别任务性能的关键挑战.由此,将人物交互识别任务与少样本学习相结合,将人物交互识别任务定义为一个少样本任务,并提出了任务感知双原型网络(TDP-Net)来解决少样本人物交互任务.具体地,首先使用图方法为每个任务生成语义感知的任务表示作为任务的先验信息,并使用语义图注意力模块(SGA-Module)生成注意力权重,对特征图中不同区域进行不同重要程度的关注,以适应不同任务条件下的映射关系,实现在新任务中自动推理.此外,还设计了一个双路原型模块(DP-Module)以分别产生交互类别的动作类原型和物体类原型,并分别对动词和名词进行分类.通过分别为动作和物体建立类原型,有效地分离了动作和物体间复杂的视觉关系.同时由于人物交互类别之间具有相似性,可通过重新组合动作和物体类别将知识迁移到新的交互类别中.实验结果表明,该模型在人物交互少样本任务上的平均准确率比基线方法在两个实验设置上分别提高了3.2个百分点和15.7个百分点,验证了TDP-Net在少样本人物交互任务中的有效性.     

混合动力汽车实时优化控制策略仿真分析

针对无级变速混合动力汽车中发动机工作点与道路工况解耦的运行特点,提出一种基于二次型最优控制理论的实时优化控制策略,该策略在保证动力系统输出量跟踪给定值的同时,通过平滑发动机功率运行曲线,从而间接降低车辆燃油消耗。基于ADVISOR软件的二次开发,建立实时优化控制系统的仿真模型,并在8种不同工况下进行仿真对比,结果表明:本文控制策略不仅使车辆具有良好的动力性能,而且在道路工况未知条件下,能显著降低油耗和排放水平,节油效果与基于庞特里亚金最小值原理(Pontryagin′s minimum principle,PMP)的全局最优控制策略相近,仅相差1.05%~4.82%。