基于MQTT的配电终端多核处理器核间通信设计

为进一步提高配电终端的运行能力以及快速可靠的故障处理能力，配电终端逐渐由单核处理器发展为多核处理器，由此带来了多核处理器之间数据通信的需求。本文基于物联网协议MQTT实现了一种新型的多核处理器核间通信技术，将共享内存封装成MQTT交互协议格式，保证各核数据的独立、互斥与共享，从而实现多核处理器各内核间简易可靠的数据通信方式。在此基础上采用MYC-C7Z015芯片进行配电终端硬件设计，并研究MYC-C7Z015芯片核间的数据通信方式，提升了配电终端的数据容量及运行能力。通过核间通信时延测试、通信极限测试，配电终端功能测试，验证了基于MQTT的配电终端核间通信的性能，简化了核间应用层通信代码设计，提升了配电终端性能。     

基于JESD204B协议高速并行8 bit/10 bit解码电路设计

提出了一种高速低延时8 bit/10 bit解码电路结构,采用四路并行通道同时处理输入数据,每一路具有K码检测、输入数据查错功能,能够在输入四路10 bit数据后的一个时钟周期内正确完成解码.所设计的解码电路通过搭建的通用验证方法学系统完成系统级功能验证,并基于65 nm工艺库进行综合、布局和布线,解码电路的面积为1 449 μm2.后仿真结果显示,解码电路的最高工作频率达415 MHz,四路可支持最高16.6 Gibit/s的串行数据传输速率,满足JESD204B协议标准推荐的最高传输速率12.5 Gibit/s的要求.将该解码电路用于支持JESD204B协议的高速数模转换器电路中,经测试,其传输速率最高达10.5 Gibit/s.     

基于并行多通道卷积长短时记忆网络的轴承寿命预测方法

在预测轴承剩余使用寿命时，数据间的时序特性是一个可以利用的重要隐藏信息。为了更好地提取具有时序信息的特征用于预测，提出了一种基于并行多通道卷积长短时记忆网络（PMCCNN-LSTM）的剩余使用寿命预测模型。该模型主要由两部分组成：前端为并行多通道卷积网络（PMCCNN），提取信号特征，挖掘数据的时序特性，并采用逐层训练和微调的方式提升参数的收敛性；后端为长短时记忆（LSTM）网络，基于特征进行剩余使用寿命预测，并采用加权平均的方法对预测结果进行平滑处理。在一个轴承加速寿命实验的公开数据集上使用留一法验证了该模型的准确性，实验结果表明：所提模型的平均误差与最大误差分别比传统的卷积神经网络（CNN）低23.38%和15.84%，比传统的LSTM低24.14%和19.01%，比卷积长短时记忆网络（CNN-LSTM）低30.32%和23.09%。     

生产工艺多方案并行与快速转换方法研究

生产系统复杂多变,在生产管理过程中存在多变性和不均衡性。对此,实际生产中需要实现生产工艺多方案并行与快速转换。分析了生产过程变化因素,介绍了主工艺+子工艺这一生产工艺多方案并行与快速转换方法,并通过实例验证了这一方法的有效性。     

一种基于推测代价评估的推测多线程并行粒度调节方法

传统的推测多线程技术总是假定程序的并行粒度大小应该随着处理器核资源数目的增加而增大,未考虑不同数目的处理器核资源对程序自身并行性能的影响作用。针对这个问题,提出一种自适应的循环并行粒度调节方法用于优化处理器核资源的分配过程。以推测级为单位,通过动态收集循环中所有推测线程的性能量化分析结果,进行推测代价评估。并利用评估结果动态调整循环的并行粒度大小,优化所分配到的处理器核资源的数目,以减少不必要的推测代价。实验表明,该方法不但在SPEC CPU基准测试程序集上能取得较好的性能提升,而且进一步优化了推测时的能耗开销。     

基于贪婪局部路径重连的随机并行社区检测

为提高社区检测的效率与精度,提出一种随机并行的局部搜索算法。用图模型结构表示复杂系统,将顶点划分成簇。构建贪婪随机自适应搜索过程与路径重连过程,以解决加权图的模块最大化问题。引入一种{0,1}矩阵类特征并定义聚类的距离函数,从而进行顶点的邻域搜索,实现社区的高精度检测识别。实验结果表明,该算法的F_1值与NMI指标值均较高。