基于OpenCV的嵌入式自动捡乒乓球系统设计

为了解决在乒乓球比赛和训练中人工手动捡球的问题,从机器视觉的角度出发,综合嵌入式、图像处理和测量控制等技术,基于第三方库OpenCV设计了一种自动捡乒乓球系统。系统是以Contex-A8平台为控制核心,首先通过对云台和USB摄像头的控制获取视频信号;然后通过霍夫圆变换和SVM分类器算法识别出视频中的乒乓球,并根据质心计算出其与系统的相对位置;最后将视频信号中抽象出的位置信息传递给机械运动控制终端,控制小车和机械手将乒乓球捡起,并送到指定位置。实验结果表明本系统能够正确的检测和识别乒乓球,并对其进行定位捡取,效果良好,提高了拾取乒乓球的效率,减轻工作人员的负担。     

云环境中基于LVS集群的负载均衡算法

为了解决传统负载均衡技术应用到云计算环境中引发的新问题,提出一种云环境下基于LVS集群分组负载均衡算法。该算法首先根据硬件性能计算各节点的权值,将性能相同(或近似相同)的服务器分为一组,每组节点数量相等(或近似相等),负载均衡器定期地收集各节点CPU、内存、I/O、网络利用率以及响应时间,动态改变节点的权值,使用改进算法选择该组内最佳节点,并计算节点的综合负载和组负载。最后再次使用改进算法由组负载均衡器选择集群最佳节点,并进行任务请求的合理分配,从而解决因并发量过大而引起的时延等问题。实验结果表明,与加权轮询算法(WRR)和加权最少连接算法(WLC)相比,本算法能够在并发量较大的情况下维持较短的响应时间和较高的吞吐率,使集群负载更加均衡。     

无源LC传感器信号读取系统扫频源设计

针对连续快速的高频线性扫频信号源在无源LC传感器信号读取中的应用需求,设计并实现了0~400 MHz任意频率段的线性扫频源系统;该系统的核心器件为直接数字频率合成器(DDS)AD9910,采用该芯片的RAM模式和数字斜坡模式,详细介绍各模式工作原理及寄存器的具体配置过程,并分别以这两种模式实现了输出扫频信号;测试结果表明,两种方式均可实现高频高速捷变稳定信号的连续扫频;该扫频源具有高精度、稳定性好、频率捷变快和小型化的等特点,为LC传感器的工程应用提供了技术基础。     

多知识源融合的自动摘要系统研究与实现

提出并实现了一种能有效地融合改进的浅层主题特征分析方法、词汇链方法、话语结构方法的分析结果来生成文摘的多知识源融合的自动摘要系统,并对其进行了评测实验.评测结果表明,该系统在捕获文章特征的同时较好地保持了原文的内容及内在逻辑结构,生成的文摘具有良好的连贯性和流畅性;与采用单一方法的自动摘要系统相比较,生成的文摘质量有明显提高.     

2005年值得期待的几款网游

玩网络游戏是许多人上网的目的之一。那么，2005年又有哪些网络游戏最值得我们期待呢？     

基于概率神经网络的核动力装置异常运行工况识别方法设计

核动力装置结构复杂、运行参数多且耦合程度高,在异常运行工况时,运行参数之间存在极其复杂的非线性关系。采用人工方式进行故障诊断难度较大,亟需一种能高效识别异常运行工况类型的智能技术。概率神经网络(PNN)具有良好的非线性映射功能,适用于核动力装置多参数、强耦合情况下的异常运行工况识别。本文选取6种核动力装置异常运行工况,依托核动力装置事故分析平台进行了模拟计算并提取了特征参数。分别采用PNN与BP神经网络方法,在MATLAB环境中建立了异常运行工况识别模型,并进行了验证。结果表明,基于PNN的异常运行工况识别方法有效,且较传统BP神经网络方法更准确、快速。     

基于局部均值分解和切片双谱的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种结合局部均值分解（LMD）和切片双谱的诊断新方法。首先利用LMD算法对故障信号进行自适应分解,分解后获得一组位于不同频带的乘积函数（PF）分量,然后利用本文提出的峭度准则对分解结果进行筛选,筛选出峭度值最大的PF分量,并对其包络信号做切片双谱分析,从而提取出故障特征频率信息。为加快分解速度、减少分解运算量,本文对LMD算法中的循环迭代结束条件做出改进,并利用模拟信号验证了LMD算法的信号分解能力以及切片双谱的噪声抑制和非二次相位耦合谐波剔除能力。最后,运用提出的诊断方法对实测轴承内圈、外圈故障振动信号进行分析,诊断效果良好,证明该方法具有一定的可靠性。     

燕麦、荞麦面条品质提升研究进展

燕麦、荞麦等杂粮营养价值高但缺乏面条制作中需要的面筋蛋白。因此,为兼顾营养与口感的需求,燕麦、荞麦面条制作时通常需要与小麦粉复配,并从原料预处理、加工工艺等方面改良品质。本文从原料预处理（预糊化、灭酶、脱脂、发酵）和加工工艺改进（配方、和面方式、成型方式等）两个方面对燕麦、荞麦面条品质改良的研究现状进行了综述。 在此基础上,深入讨论了当前燕麦、荞麦面条研究中存在的问题,并对其未来的研究前景进行了展望。     

变转速工况下基于改进奇异谱分解和1.5维包络阶次谱的风电机组轴承损伤识别

为实现变转速工况下风电机组轴承故障损伤的准确识别,提出一种基于改进奇异谱分解(ISSD)和1.5维包络阶次谱的诊断方法。针对奇异谱分解存在的端点失真和奇异谱分量数量判定问题,提出极限学习机延拓结合窗函数的端点效应抑制策略以及基于Person相关系数的分量数量判定策略。首先,通过计算阶次追踪算法对拾取的信号进行等角度重采样,继而对重采样角域信号进行ISSD处理;为便于后续分析,利用排列熵指标从ISSD处理结果中筛选出最佳主敏感奇异谱分量,对其执行对称差分能量算子解调运算,并计算所得包络信号的1.5维谱;最后通过分析1.5维包络阶次谱中的阶次成分准确判定轴承运行状态。实验台信号及实测工程信号验证表明,所提方法能有效提取变转速工况下风电机组轴承损伤特征,具有一定工程参考价值。     

重钢焦化厂筛焦楼粉尘治理

重钢焦化厂筛焦楼由于分选、运输量大,防尘设施年久失修,造成生产性粉尘严重超标,污染大气和作业场所。