高压气动容积减压系统的模糊控制

根据高压气动容积减压系统的工作原理，应用了模糊控制策略，进行了容积减压系统的模糊控制实验研究。结果表明，模糊控制方法用于高压气动容积减压系统是可行的。     

涡街流量计内壁面压力分布的数值模拟

为了研究涡街流量计内部流场结构,通过GAMBIT软件的非结构化网格技术和FLUENT软件的RNG k-ε模型对涡街流量计的流场进行了三维数值模拟,描绘了涡街产生和脱落过程,着重分析了壁面压力分布随涡街脱落的演变情况.结果表明:涡街流场中靠近旋涡发生体的壁面静压有较明显的波动,在距离旋涡发生体一定范围内,越靠近旋涡发生体,静压幅度越大;而在对称于管道轴线的位置,壁面静压幅度相等,相位相反.该研究为优化涡街流量计的结构设计和测量性能提供了有益的参考.     

一种面向噪声环境中旋转机械故障诊断的多模态耦合输入神经网络

旋转机械设备是工业生产中的关键性设备,对其进行高效故障诊断,对于保障工业安全生产具有重要意义.传统的旋转机械设备智能故障诊断方法采取人工特征提取策略,存在依赖专家经验知识、特征泛化性差、特征完备性不足等局限性,导致故障诊断模型精度差,特别是在噪声环境下性能下降明显.对此,提出一种用于旋转机械故障诊断的多模态耦合输入神经网络模型.首先,利用信号分解方法将原始输入信号分解为多个子信号,并将子信号与原始信号成对组成二维矩阵并输入到神经网络中,使得网络能够提取其间重要的相关特征;然后,利用双通道并行的卷积神经网络和长短期记忆网络分别提取信号中的时空间特征并融合,大大提高网络模型的特征表达完备性,实现对旋转机械设备的高精度故障分类.通过实验验证了所提出模型相较于传统故障模型具有更高的准确率,并且对于噪声干扰也有较好的适应性.     

基于Wi-Fi指纹定位技术的智能停车场系统的设计与实现

为解决城市停车难问题,通过Wi-Fi指纹定位技术实现大型地下停车场智能系统的低成本部署、免取卡操作、智能化导航,设计了一套智能停车场系统。该系统同时提供智能反向寻车指引和自动缴费功能,以提高停车场资源管理效率,改善用户体验,促进信息技术在停车场管理中的进一步应用。实验表明,所提方案能够在低成本部署前提下,实现适合停场定位精度的定位需求。     

基于Cortex-A8的移动在线水质监测平台的研究

为实现大面积水域的实时监测,提出一种低成本、高实时性的移动在线水质监测平台。该平台采用Cortex-A8为核心处理器,通过GPS模块实时监控平台位置,通过GPRS技术实现移动平台与监控中心的数据通信及控制,为保证平台能长时间在水面检测,系统配置了太阳能电池板。阐述了运动模块的改进和图像的远程传输。实践证明,该系统在江河中运行良好,数据通信流畅,有一定的经济价值。     

自主湖水环境监测船的运动控制系统设计

设计自主湖水环境监测船的运动控制系统,包括由GPS和电子罗盘构成的导航系统、超声传感器避障系统、太阳能和蓄电池配合的自主能源供给系统。采用超声、红外传感器和机械卡环设计自动泊位装置。基于坐标系变换,建立自主船的运动学模型。针对双电机的转速控制,设计实现三层递阶控制器及滑膜变结构转速控制算法。实验结果表明,滑膜控制能较好地排除水流速度的突变干扰,差动转向平稳,自主船可实现自动泊位和能源自给,运动控制系统稳定,速度响应小于4 s,大角度转向响应小于13 s。     

组合优化问题的人工鱼群算法应用

通过模仿鱼类的行为方式 ,提出了一种基于动物自治体的优化方法—人工鱼群算法 (ArtificialFish-schoolAl gorithm) ,并将其用于组合优化问题的求解 .介绍了该算法在此类问题求解中的距离、邻域等概念 ,给出了具体的实现方法 .最后以TSP问题为例对该算法进行仿真测试 .结果表明它具有快速收敛的能力 .     

针对虫洞攻击的无线传感器网络安全定位方法

节点定位技术是无线传感器网络的关键技术之一,是很多基于无线传感器网络的应用的基础。然而,无线传感器网络通常部署在无人值守的敌对环境中,攻击节点能够很容易地破坏网络中节点的定位过程。本文针对无线传感器网络中距离无关的定位技术,分析了虫洞攻击对DV-Hop定位过程的影响,提出了一种无线传感器网络中抵御虫洞攻击的DV-Hop安全定位方法。仿真结果表明所提出的安全定位方法能够有效降低虫洞攻击对DV-Hop定位过程的影响,验证了该方法的有效性。     

基于改进PSO优化模糊神经网络的数控机床故障诊断技术研究

数控机床故障具有隐蔽性和复杂性的特点,为了快速准确地识别数控机床发生的故障,结合粒子群算法全局搜索能力强、寻优速度快及模糊神经网络容错能力强、自适应性强的特点,提出了将模糊逻辑、RBF神经网络及粒子群算法有机结合的数控机床故障诊断方法。为了改善粒子群算法局部搜索能力,在标准粒子群算法的基础上,改进粒子群的速度更新公式和惯性权重,以此优化模糊神经网络结构参数,从而建立起改进PSO优化模糊神经网络的数控机床主轴伺服系统故障诊断模型。实验和仿真结果表明:与RBF神经网络、标准PSO优化模糊神经网络相比,改进PSO优化模糊神经网络的故障辨识准确性更高、泛化能力更强。