基于神经网络的数字电路路径时滞故障测试生成算法

针对数字电路路径时滞故障测试生成较难的问题,提出了基于神经网络的数字电路路径时滞故障测试生成算法。首先应用路径分支转换法则把数字电路转换成与之相对应的部分分支电路,然后用神经网络的方法对部分分支电路的单固定故障生成测试矢量,最后把生成的测试矢量转换成为原数字电路路径时滞故障的测试矢量对。在ISCAS’85国际标准电路上的实验结果表明了本算法的可行性和有效性。     

基于神经网络的数字电路串扰时滞故障测试生成

针对数字电路中多侵略线串扰时滞故障将使电路不能正常工作的问题,提出了一种有效的测试生成算法。该算法首先使用Kernighan-Lin-Fiduccia-Mattheyses(KLFM)方法在受害点处把电路分为左右2个部分,然后对右半部分电路采用神经网络算法把故障效应传播到输出端,最后对左半部分电路根据受害点时滞故障的方程计算出受害点的最大串扰时滞故障测试生成矢量。在ISCAS’85和ISCAS’89国际标准电路上的实验结果表明本算法具有较高的故障覆盖率和较短的测试生成时间。     

基于阈值的数字电路故障测试生成算法

针对数字电路中的可接受故障提出了一种有效的基于阈值的测试生成算法。该算法构建了数字电路的阈值测试生成模型,使用此模型能够有效地区分可接受故障和不可接受故障。应用成熟的固定故障测试生成算法生成不可接受故障的阈值测试矢量。在ISCAS’85国际标准电路上的实验结果表明了本算法的可行性。     

基于差分进化的计算机安全算法研究

计算机差分进化算法作为一种有潜力的进化算法,是在遗传算法、微粒子群算法、蚁群算法之后才出现的智能算法,其借鉴自然界优胜劣汰的思想,运用差分操作的方法,让差分算法拥有自组织、自适应、自学习等特征,具有良好的有效性和发展前景。这里结合自身的体会和多年来学界对差分进化算法的研究,介绍该算法的基本原理、算法流程、算法参数,归纳了算法在相关领域的应用概况,研究结果证明计算机差分进化算法具有一定的先进性,在未来有广阔的发展前景。     

基于三值神经网络的数字电路多故障测试生成算法

针对数字电路中多故障测试生成较难的问题,提出了基于三值神经网络的数字电路多故障测试生成算法。该算法先把多故障转换成为单故障,再用三值神经网络的方法对单故障电路构造故障的约束网络,最后用遗传算法求解故障约束网络能量函数的最小值点获得原电路中多故障的测试矢量。在一些国际标准电路上的实验结果表明本算法的可行性。     

基于差分进化算法拟合原煤可选性曲线

介绍了原煤可选性曲线的常用绘制方法。尝试了新的曲线拟合方法,即运用差分进化算法,对模型函数的参数寻优,当拟合误差最小时,得到模型参数值。根据拟合好的模型函数,编写MATLAB程序绘制可选性曲线。结果表明,差分进化算法拟合的可选性曲线准确性好、曲线平滑,对选煤生产具有重要意义。     

基于参数自适应差分进化算法的煤矿开采沉陷预计

通过模拟实验研究基于参数自适应差分进化算法的数值模型参数反演的可行性,在此基础上结合工程实例开展开采沉陷预计,并利用差分技术对数值模型进行误差控制。研究结果表明:采用参数自适应差分进化算法进行参数反演收敛速度快,能提高参数反演效率,并可在短期内,使用差分技术对数值模型的误差进行控制,提高煤矿开采沉陷预计的精度。     

基于FlexRay总线的故障测试系统设计

针对新型汽车通信标准—FlexRay总线设计了一种故障测试系统。该测试系统包含几个FlexRay节点,每个节点配备了很多数字、模拟输入输出端,能够与各种传感器连接完成相应数据采集。该系统的核心由VHDL语言编程的FPGA完成。FPGA能够生成预定义的各种故障的故障帧,通过测试其他节点的反应来评估FlexRay总线的可靠性。实验结果表明,该测试系统能够产生各种模拟故障的故障帧,具备迄今为止任何FlexRay分析器所不具备的优势。     

用最长路径法自动生成通风网络图

通风网络图是矿井通风管理的重要图件之一,也是进行矿井通风系统模拟、网络解算、通风系统优化的基础资料。根据通风网络图的特点,介绍了一种由通风网络结构数据自动生成通风网络图的方法,并进行了开发实现和实践应用。     

基于混合算法的动态路径规划

通过对全局和局部路径规划的深入分析,提出了一种全局和局部路径规划方法相结合的混合算法路径规划。使用A-Star算法在静态环境中进行全局规划并且将该路径的拐点作为子目标点,通过改进模糊人工势场法来进行实时的局部规划,确保了移动机器人能够获得较优的行进路径。仿真结果表明混合算法降低了实时局部路径规划的复杂性,同时提高了路径规划的效率。     

基于机器视觉与激光融合的刚性罐道故障定位技术

提出了一种基于机器视觉与激光融合的多方向矿井刚性罐道变形诊断及其定位方法。使用CCD相机、激光发射器、荧光屏、LabVIEW软件和PC组成变形诊断及其定位系统实时采集荧光屏上的光斑图像,对采集的光斑图像进行图像增强、阈值分割、图像匹配跟踪和像素质心计算等处理;在PC监控界面显示罐道情况及位置。本方法对台阶凸起高度的识别度达到88.43%,台阶凸起的长度识别度高达99.15%,深度识别率高达99.52%。试验证明该技术能实时准确地诊断矿井刚性罐道变形并快速地进行定位。     

基于遗传算法的井下车辆路径规划设计

针对矿井巷道狭窄、路况复杂、会车困难的实际情况,设计了基于遗传算法的井下车辆路径规划。该规划以最短路径和最少会车次数为优化目标,以车辆载货量为约束条件,采用遗传算法分别规划井下车辆各自的运输路线。仿真结果表明,通过遗传算法对井下车辆运输路径进行规划后,不但能使各车按较短的路径进行有序运输,而且极大程度上减少了各车的会车次数,能降低发生交通事故的风险,提高井下车辆的运输效率。     

基于二代小波的发电机转子匝间短路故障识别

为了快速准确地检测电机转子匝间短路故障,研究了二代小波用于发电机转子匝间短路故障检测的原理。在探测线圈法的基础上对附有随机噪声的感应电势信号进行二代小波变换分析,对分解系数进行重构,提取故障特征。仿真结果表明,该方法能有效检测电机匝间短路故障,滤除低频随机噪声,准确及时地提取故障特征,提高了可信度。     

基于方位编码的遗传算法在路径规划中的应用

路径规划是移动机器人关键技术,针对移动机器人在已知环境下避障和搜索最优路径问题,提出了一种运用栅格法辅以遗传算法进行搜索的方案。其中栅格法用来划分地图,而后为机器人自身周围八个方位进行二进制编码,这些方位编码按顺序排列,组成一串定长染色体,包含机器人移动的路径信息。运用自适应遗传算法得出最优路径的方位编码组合,最后对其解码求出最优路径。