基于多传感器信息融合的高速列车高精度定位方法

为了改善高速列车在行驶过程中定位不精准的现状,本文提出了一种基于多传感器信息融合的高速列车高精度定位方法。利用多传感器采集高速列车运行数据,结合信息融合的方法,对采集得到的数据进行特征提取与修正,更新修正后的高速列车运行数据的分布密度,实现信息融合,完成高速列车高精度定位。实验发现,多传感器信息融合下高速列车定位方法具有较高的定位精度,且定位耗时较短,具有一定的实际应用性能。     

多传感器信息融合技术及其在温度控制领域的应用发展

介绍多传感器信息融合技术的研究背景和意义,列出其主要算法和应用领域。重点说明了多传感器信息融合技术在温度控制领域的应用,比较多传感器与传统单一传感器的优劣。多传感器信息融合技术将在温度控制领域有着极大的发展潜力。     

基于多传感信息融合的轮胎气压监测系统

为提高轮胎气压监测系统(TPMS)传感器测量精度,利用多传感器信息融合技术,采用神经网络方法对轮胎的温度和气压数据进行融合。神经网络采用Levenberg-Marquardt算法训练。Matlab仿真试验结果表明,数据融合后的输出稳定性得到了很大提高,可有效减轻传感器工作中的干扰。     

基于过程监控和多平台融合的线上教学模式实践与思考

文章以国家级双语示范课程过程装备与系统课程为例,在分析线上课堂教学要素的基础上,围绕教学内容设计、活动开展、质量监控和教学反馈等方面进行探索,建立了基于过程监控和多平台融合的线上教学模式,总结了该教学模式的成效与优势,分析了存在的问题,为后疫情时代课堂教学模式的改革与创新提供思路。     

基于信息融合策略的化工过程故障智能诊断系统的研究

针对化工过程系统高度非线性、动态突变性及多时间尺度等复杂的信息结构特点,介绍了多传感器信息融合技术,提出了基于信息融合策略的集成智能诊断层次和诊断策略,以提高过程系统故障的诊断精度,做出正确的判断和决策。     

基于多传感信息融合的火灾预警灭火系统的应用

在新型干法水泥和生石灰生产过程中,煤粉制备是一个重要的环节,尽管采用了一系列的先进技术,但该环节仍然是事故多发点,轻则延误生产,重则危害生命。其中煤粉仓和袋收尘器是发生火灾爆炸的高危位置,所以需要通过监测其内部环境,联合二氧化碳灭火装置使用,以保证企业生产安全。以往的二氧化碳灭火系统,只能通过检测其温度来判断其内部状况,存在很多的误报与漏报,为生产和安全带来很多隐患。     

基于全变量信息的子空间监控方法

实际化工过程采集得到的数据往往维度较高,直接建模比较复杂。主元分析(principal component analysis,PCA)方法可以提取原始数据主要特征,得到低维数据,但传统的PCA过程监控方法仅保留了方差较大的主元,会造成信息缺失,这将大大影响过程监控性能。针对这一问题,提出了一种新的基于全变量信息(full variable information,FVI)的子空间监控方法。首先,依据每个变量与主元空间(principal component subspace,PCS)和残差空间(residual subspace,RS)相似性的高低,将原始数据空间划分为3个维度较低的子空间,3个子空间保存了全部过程变量,可以更充分地利用过程信息。其次,在每个子空间中,分别建立监控模型,并利用贝叶斯推断整合子空间的监控结果。最后,通过数值仿真及Tennessee Eastman(TE)过程仿真研究验证FVI方法的有效性。     

基于多Agent的洗衣粉生产过程监控系统研究

针对现代洗衣粉生产过程监控系统中的“信息化孤岛”问题,将多Agent技术应用到洗衣粉生产过程的监控中。分析了洗衣粉生产过程监控系统的体系结构和特点,研究了多Agent技术应用于洗衣粉生产过程监控系统的可行性,提出了一种基于多Agent技术的洗衣粉生产过程监控系统分层分布式模型。系统由各类现场Agent、车间管理Agent和系统管理Agent组成,就系统Agent的管理方式、监控系统中个体Agent的基本结构和主要功能进行了设计,并分析了多Agent系统的工作过程。     

多属性融合分析储层预测技术

目前利用地震反演和地质统计方法进行储层预测已经成为一种很常用的方法,但预测出的多种单一属性综合分析较困难,随之发展了综合分析手段来分析利用这些处理成果;本文结合生产中的应用,着重介绍其中的多信息融合分析技术.     

基于多源信息融合的钻井事故预警系统研究

提出一种基于多源信息融合技术的钻井事故诊断预警方法.首先,建立钻井过程故障征兆子空间作为相应的子神经网络的输入,然后进行初步诊断,诊断所得的相关系数可反映对辨识框架中各故障的证据支持程度.再利用D-S证据理论融合各子神经网络初步诊断所形成的证据,最后得到各故障模式的信任度区间,很好地实现了钻井事故诊断识别.将神经网络与D-S证据理论相结合,既能充分利用神经网络的自适应和自学习能力,又能够发挥D-S证据理论处理不确定信息的强大推理能力,提高了事故诊断预警的准确度和可靠性.     

基于部分信息融合的分布式故障诊断策略在分布式发电系统中的应用

将模型的故障监测框架和基于数据的学习方法相结合,提出了一种新的故障监测方法,实现了串级工业过程中的故障监测和定位。首先,对串级工业系统进行分析,得出整个系统的划分方法,并提供了构建子系统的条件。然后,采用分布式主元分析(PCA)方法在实际测量数据集中提取子系统的特征信息,用于TS模糊推理的建模。再提出基于二级贝叶斯的模糊模型实现故障的非线性识别。通过比较模型输出和每个子系统的实际测量值构造残差监测故障,实现定位。最后,通过固体氧化物燃料电池(SOFC)系统仿真实验,验证了所提出的故障监测模型的有效性和可行性。     

基于D-S证据理论的多传感器气体泄漏源判定

介绍D-S证据理论各函数的定义,并利用D-S证据理论的信息融合优势,将类概率函数应用于气体泄漏源判定中。利用Matlab编制一个仿真系统,校验算法的合理性,结果表明:基于类概率函数的D-S证据理论比Bayes推理融合规则和加权平均融合规则具有更高的确定度,可以准确地找到泄漏源的位置。     

Spin-Based Optical Quantum Information Processing

We shall present a review of semiconductor spin-based implementation schemes for the realization of quantum information/computation solid-state devices. After briefly describing the fundamentals of quantum computation theory, we shall introduce and discuss potential implementation schemes based on the spin degrees of freedom in semiconductor nanostructures. More specifically, we shall describe an implementation scheme for quantum information processing in which the spin degrees of freedom of electrons confined to a quantum dot are the computational degrees of freedom, and spins are manipulated/controlled through interaction between trionic states created by interband optical transitions by ultrafast sequences of multicolor laser pulses. We will also review briefly an adiabatic method for operating the two-qubit gate that avoids the main imperfections present in real quantum dots: exciton decay, hole mixing, and phonon decoherence.     

信息处理的有效化过程

本文介绍了信息处理的概念、过程及内容,分析了信息处理过程中需要注意的问题,以及应该遵循的原则,希望能给信息工作者提供一些参考。     

基于HSCAE7.5对塑件熔合纹的优化处理

针对塑件熔合纹问题,采用HSCAE7.5模流分析软件,通过建立塑件熔合纹分析模型,对塑件熔合纹作了预分析和优化分析。分析结果表明:可以通过修改模具设计和调整注塑工艺的方式来减少熔合纹的数量甚至消除熔合纹。熔合纹问题的解决,使产品的力学性能、使用性能和外观质量得以保证。     

无纺布基PU磨绒革的生产加工

对无纺布基ＰＵ磨绒革的生产加工工艺进行了论述。作者认为无纺布ＰＵ磨绒革具有广阔的发展前景。     

基于DSP和USB的信号处理系统

本系统在DSP采集处理信号的基础上加入USB主机接口,数字信号处理芯片TMS320VC5402完成信号采集,USB控制芯片SL811HS完成数字信号的存储,直接实现两种设备间的数据传输和存储。