基于分段自适应采样压缩感知的FBG光谱压缩与重构方法

针对光纤布拉格光栅(FBG)传感系统中数据量庞大、不利于数据传输及存储的问题,提出了一种分段自适应采样压缩感知与改进的正交匹配追踪(SASCS-IOMP)算法。利用设计特定参数的Gabor滤波器提取FBG光谱信号上边带斜率最大的频率点,根据Hilbert变换粗定位FBG中心波长位置,并对FBG光谱进行自适应分割。在不同分割区域设置不同的信噪比阈值,以降低光谱信号的总压缩比。在自适应采样过程中,为缩短算法的运行时间,引入比例-积分-微分控制算法,设计一种自适应步长增长机制,最后利用IOMP算法重构光谱。仿真结果表明,在单峰和多峰情况下,SASCS-IOMP算法都能降低总观测值的数目,且FBG光谱3dB带宽内的重构误差均在0.7%以内。     

三电平逆变器驱动双定子绕组PMSM系统容错控制

为了提高三电平逆变器驱动双定子绕组永磁同步电机(PMSM)系统的运行能力,设计了一种针对缺相故障和开关管开路故障的新型容错控制策略。新方案基于矢量空间解耦(VSD)控制实现了2套定子绕组的整体转矩控制。新方案可以实现优化目标下的缺相故障容错控制,如最小电流幅值方差。此外,针对开关管开路故障提出了基于VSD的补偿方案,即通过调整开关调制策略,实现了系统对称运行。新型容错控制方案还能抑制电流谐波和直流母线中点电压偏差。最后,PMSM容错试验结果验证了新型控制方案的有效性。     

基于人脸比例特征提取与匹配的身份鉴别

针对人脸识别身份鉴别中的小样本问题,提出基于人脸比例特征提取与匹配的身份鉴别方法。首先基于图像灰度分布统计特征方差分析为阈值对图像进行二值化处理,然后基于主动形状模型算法实现人脸检测与特征点定位,构建脸型、鼻型、眼型共7项人脸比例特征并作为身份鉴别特征向量,最后利用基于层次分析法的相似度匹配模型实现身份鉴别。在Yale和MD图像集上的测试表明,所提方法适用于复杂背景下人脸面部特征的提取和身份鉴别应用。     

一种基于威胁势场的A星路径规划算法

为了解决传统A星算法在路径规划中因忽略障碍物威胁而导致规划路径并不安全的问题,提出了一种基于威胁势场的A星路径规划方法,该方法中将障碍物理解成一个具有威胁势场的对象,威胁值与离障碍物的距离成反比关系,将该威胁值引入估价函数中,作为整个估价函数的评价标准,经过仿真实验验证,该方法实现了威胁最小的有效路径规划,提高了路径规划的安全性能。     

基于单片机的聋人电子门铃的设计

针对聋人独自在家无法听到门铃,不能及时感知来访信息这一问题,文章采用STC89C52RC单片机、315 MHz无线射频收发模块、振动马达、显示屏以及指示按键等元器件设计了一套适用于聋人的电子门铃。该门铃除了拥有普通门铃的常规功能外,还专门针对聋人设计了能及时提示来访信息的闪光、振动等感应模块,使得聋人单独在家时,也能及时感知来访信息,并能迅速做出响应。     

基于Android操作系统的实时系统监控研究Research for real-time system monitor based on Android system 石鑫, 夏青

针对大多数监控系统对实时性,稳定性,可操作性等要求,在Android嵌入式操作系统中,集成传感网模块,设计普通、紧急监控模块,剖析Android内核调度器工作原理等方法,提出了一种新的嵌入式实时监控系统。以体域网系统监控为平台进行测试,结果表明,该方案满足对网络监控实时性,可靠性的要求,方法具有良好的扩展性,利于向智能家居、物联网等领域中推广。     

基于全局视图的车辆辅助导航

智能车辆辅助导航技术是智能车辆研究中的关键技术之一,而由视觉图像构成的实时地图又是智能车辆辅助导航的关键之所在,它对于保障城市道路交通安全及智能车辆技术的发展有重要的推动作用。为了能够实时获取类似的地图的全局视图图像,我们需要三个关键技术。本文首先采用摄像机标定技术,求解智能车辆上多个摄像机的内参数和外参数,进而实现像素坐标和现实世界坐标之间的转换;利用转换后的世界坐标求得相邻图像之间重合的像素坐标,进而将多幅图像拼接成一幅全局视图;然后利用图像逆变换技术,将拼接后的图像变换成一正下视图,这样就构成了以实时地图,达到辅助导航的目的。     

汽车热管理系统基础问题分析

热管理是汽车控制的一个重要组成部分,可以影响车辆的经济性能。本文介绍了汽车热管理系统比较重要的研究内容,包括智能化电控热管理系统,新材料技术和热管理仿真技术。分析了各种技术的先进性,这些高效的技术将会是将来发展的目标。     

一种基于车车通信的十字路口威胁评估方法研究

十字路口是交通事故的频繁发生的地点。根据车辆所处十字路口的交通环境,计算车辆受到的威胁程度,提醒驾驶员,可以达到减少交通事故的目的。本文通过车车通信技术实现车辆间的信息交互,并引入模糊理论实现对威胁指数的计算。     

极限标签下基于解耦特征伪标签传播的故障诊断

面对实际工程中标签稀少,尤其是单类样本仅 1 个标签的极限标签场景,现有半监督诊断方法的故障识别能力严重不 足。 为此,本文提出一种基于解耦特征伪标签传播算法的半监督故障诊断方法。 首先,引入局部选择的并行集成异常检测方法 分离故障样本;其次,提出基于解耦特征的伪标签传播算法,通过解耦对抗自编码器获得增强的故障特征,进而通过故障特征降 维、特征分布伪质心标定与距离度量实现高效伪标签传播;最后,利用伪标签故障样本训练故障分类器,结合异常检测实现高准 确率故障诊断。 两个旋转部件数据集上的实验结果表明,所提方法在单类故障标签数量为 1 时,同工况和跨工况实验下的平均 诊断准确率分别超过 97% 和 90% ,明显优于对比方法。