准完全最大距离伪随机测试研究

对超大规模集成电路进行随机测试的测试码之间的距离作了定量分析,在此基础上,改进了最大距离随机测试算法中测试码的生成方法,使得所生成的伪随机测试码集合同时达到最大海明距离与近似最大笛卡尔距离。因此每一个测试码可以尽可能多地独立检测到更多不重复的故障。进而提出了准完全最大距离测试新算法的思想和构建理论,并详细阐述了该算法的执行流程。在ISCAS'85基准电路上进行的大量实验数据分析表明,本方法确实有效地提高了随机测试效率,降低了随机测试成本。     

云数据库中基于极大熵差分进化的负载评估算法

由于分布式关系型数据库基于两阶段提交协议的设计方式,使得系统如出现单节点瓶颈问题,数据库事务将全部回滚,从而造成巨大的系统开销,影响数据库在大数据环境下的应用。针对这一现状,提出一种基于极大熵差分进化的负载评估算法,利用评价函数法,将多目标优化问题转化为不可微的单目标优化问题,再利用极大熵函数,将不可微优化问题转化为一个带有参数的无约束优化问题,最后用差分进化算法对其进行求解,找出节点资源最优集,从而为过载节点的数据迁移提供了理论依据,也进一步实现了对云数据库的设计。实验结果表明,该算法能够提高系统的整体性能,有效避免单节点瓶颈问题。     

超声波传感器深度增益补偿电路设计

为了补偿超声探伤信号在动车组转向架中的传播损耗,利用超声波传感器,根据深度增益补偿的基本原理和微弱信号在不同深度处的衰减规律,设计了基于现场可编程门阵列(FPGA)的数字可控制式的增益放大补偿方法和电路。由XC6SLX16型FPGA的PLL模块产生精确的时钟控制信号,并输出数字量到DA芯片产生补偿电压曲线控制AD8330的放大增益倍数,再使深度补偿增益后的回波模拟信号进入LTC2249芯片内转换成数字信号,以便为下级数字信号再处理使用。实验结果表明:在超声波探伤仪系统的电路输入端加入频率为5 MHz、峰峰值为2 mV的正弦波激励后,通过改变步进值为5 dB的3种不同增益的大小,可以实现不同的放大增益,使衰减得到补偿。     

Particle filtering for sensor fault diagnosis and identification in nonlinear plants

We propose a novel method for sensor monitoring and fault-tolerant estimation in systems described by general stochastic nonlinear and/or non-Gaussian state-space models. Faults are defined as abruptly occurring calibration errors, causing the sensor readings to be biased or scaled. Actuators and the process itself are assumed to be fault free. The main novelty of the work is an adaptive particle filter, whose configuration changes in order to diagnose sensor faults and to compensate for their effects. The presence, type and magnitude of sensor faults are determined through hypothesis testing and maximum likelihood estimation, based on the difference between the measurements and the particle filter estimates. The validity of the proposed approach was demonstrated through simulations on a drum-boiler model, although its effectiveness is not conditioned on any particular feature of the considered example.     

基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法

在云计算应用环境下,由于服务系统越来越复杂,网络安全漏洞和被攻击情况急剧增加,传统的恶意代码检测技术和防护模式已无法适应云存储环境的需求。为此,通过引入高斯混合模型,建立恶意代码的分层检测机制,使用信息增益和文档频率等方法分析和提取样本数据特征值,结合K-L散度特性,提出基于K-L散度的恶意代码模型聚类检测方法。采用KDDCUP99数据集,使用Weka开源软件完成数据预处理和聚类分析。实验结果表明,在结合信息增益和文档频率进行特征分析的前提下,与贝叶斯算法相比,该方法在虚拟环境中恶意代码的平均检测时间降低16.6%,恶意代码的平均检测率提高1.05%。     

非线性PID自学习控制方法研究

针对非线性、多变量、强耦合系统的控制问题,提出一种基于双曲函数的非线性PID自学习控制方法。在PID控制过程中,用双曲函数构造比例、积分、微分3个增益参数分别随误差变化的规律曲线,将传统线性PID控制律转化为非线性PID控制律的控制思想,并使用自学习算法实时调整3个非线性增益函数的增益系数,实现基于双曲函数的非线性PID自学习控制。仿真实验结果表明,与其他控制方法相比,该方法具有更强的鲁棒稳定性和抗扰动能力,是一种有效的控制方法,在非线性控制领域具有重要的应用价值。     

一种检测单晶炉热场温度的新方法

为去除单晶炉热场温度测量信号中的低频干扰、提高温度信号的估计精度,本文提出了一种基于跨维模拟退火(trans dimensional simulated annealing,TDSA)的单晶炉热场温度检测方法.该方法首先将AIC(Akaike information criterion)信号个数判断准则纳入采样机制中以便对干扰个数采样估计,进而利用所设计的基于信号频谱和轮盘赌思想的Metropolis Hastings机制对相应个数的干扰频率进行采样,最后设计了混合均匀和高斯采样机制对单晶炉热场温度进行采样估计.仿真和单晶炉工程实验结果表明,该方法在干扰个数未知的情况下,能够有效地抑制低频干扰、准确检测单晶炉热场的温度.     

风力机的线性变参数主动容错控制

针对风力机具有非线性和参数的不确定性的特征,提出了基于线性变参数(linear parameter varying,LPV)增益调度的风力机主动容错控制方法,降低故障对机组动态特性的影响.基于LPV凸分解方法,将风力机的非线性模型转化为具有凸多面体结构LPV模型,利用线性矩阵不等式(linear matrix inequalities,LMIs)技术对凸多面体各个顶点分别设计满足性能要求的控制器,再利用各顶点设计的反馈控制器得到具有凸多面体结构LPV容错控制器.仿真结果表明,LPV增益调度技术可以成功地应用于风力机系统的容错控制.     

Selecting the forgetting factor in subset autoregressive modelling

Abstract. Conventional methods to determine the forgetting factors in autoregressive (AR) models are mostly based on arbitrary or personal choices. In this paper, we present two procedures which can be used to select the forgetting factor in subset AR modelling. The first procedure uses the bootstrap to determine the value of a fixed forgetting factor. The second procedure starts from this base and applies the time-recursive maximum likelihood estimation to a variable forgetting factor. In one illustration using real exchange rates, we demonstrate the effect of the forgetting factor in subset AR modelling on ex ante forecasting of non-stationary time series. In a second illustration, these two procedures are applied to time-update forecasts for a stock market index. Subset AR models not including a forgetting factor act as a set of benchmarks for assessing ex ante forecasting performance, and consistently improved forecasting performance is demonstrated for these proposed procedures.     

基于快速双边滤波的图像高光去除研究

在各向异性的物体中,高光被视为是漫反射分量以及镜面反射分量的一种线性组合。单幅图像的高光去除是计算机视觉中一项非常有挑战性的课题。很多方法试图将漫反射分量、镜面反射分量进行分离,然而这些方法往往需要图像分割等预处理过程,方法鲁棒性较差且比较耗时。基于双边滤波器设计了一种高效的高光消除方法,该方法利用最大漫反射色度存在着局部平滑这一性质,使用双边滤波器对色度的最大取值进行传播与扩散,从而完成整幅图像高光去除。方法采用一种加速策略对双边滤波器进行速度优化,与目前流行的方法相比,有效提升了方法的执行效率。与传统方法相比,该方法高光去除效果更好,处理速度更快,非常适用于一些实时应用的场合。