基于COM +技术的大型分布式网络测控系统的设计与研究

介绍了一种基于COM 技术的大型分布式网络测控系统的设计方案，阐述了用COM 技术实现分布式网络测控系统的适用性，阐明了系统设计思想和工作原理，并对系统的安全性机制和软件设计作了具体论述。     

测控系统中的通信技术的应用

针对环境模拟试验测控系统，本文讨论了串口通信及TCP／IP网络通信在其中的作用和具体实现，并参照串口通信有关协议设计了网络通信的具体规则。在其中还运用了多线程技术以解决实时性问题和人机界面操作问题。目前利用本文开发的测控系统已投入运行，效果良好。     

基于CAN的测控网络在智能小区中的应用

测控网络是智能小区系统的重要组成部分.根据测控网络本身的特点,本文首先介绍了基于CAN总线技术的测控网络拓扑结构,并给出了编码方案和设备地址,然后实现了标志符的分配方案和滤波器参数设置,最后给出了该系统在某小区的具体应用.     

以太网测控系统在门禁考勤中的应用

以太网测控系统是新一代的分布式网络测控系统，它基于以太网络，有别于传统的基于现场总线的分布式测控系统。本文以以太网IC卡门禁考勤系统为例，探讨以太网测控系统的实现。     

基于嵌入式Web服务器的网络设备测控系统设计

面向Internet是设备网络化设计的发展方向。介绍了互联网在嵌入式设备中的应用，说明了基于嵌入式Web服务器的网络智能设备测控系统的设计方案和软、硬件的实现。硬件上选用Rabbit 2000网络微处理器作为网络接口的Web服务器，构建嵌入式SoC Web服务器，底层软件采用Dynamic C软件开发环境。详细阐述了构建嵌入式Web服务器的具体技术及相关的实现方案，以及实现用TCP、UDP报文进行网络通信、串行口数据通信和对网络智能设备的测控技术等，并给出相关系统软件的程序代码及流程图。目前该系统的运行效果良好。     

集散式能源测控系统的实现

本文结合一个卷烟厂电力监控系统的具体实例,说明能源测控系统的整体设计思想与实现方法,详细描述了集散式体系结构,概括了系统通信网络的设计思想和系统可靠性的实现策略。     

基于重型电机试验站的计算机分布式测控系统

本文介绍了一种基于重型电机试验站分布计算机测控系统的一种实现方法，并给出了控制系统的具体结构，通讯网络的详细实施方法，本方案在某工厂的试验站改造项目中本方案已得到专家认证，并正在具体实施之中     

由Lon和RS-485总线组成的自动抄表测控网络

通过研究可以看出传统的人工抄表方式将无法满足人们生活现状的要求。设计了LonWorks和RS-485总线相结合的智能测控网络以及以Neuron-3150为核心的自动抄表系统。详细介绍了Lon总线的技术特性和具体的基于LonWorks技术的系统测控网络整体设计方案,以及基于Neuron-3150芯片的表控制节点和系统的具体软件和硬件实现方法。系统具体设计是采用了C 和Neuron C语言,SQL Server数据库系统。不难看出总线在BAS领域中的应用将会更广泛。     

飞行器总体测控系统的网络通信

飞行器总体测控系统是基于网络通信的分布式测控系统。本文具体介绍总控系统的工作环境，实现网络通信的设计方案，着重介绍系统的进程关系及连接控制等关键技术。     

基于JAVA技术的网络化测控虚拟仪表平台的设计

顺应当前虚拟仪表和测控系统融合发展的新趋势，提出了一种基于JAVA技术的网络化测控虚拟仪表平台的设计方法，介绍了应用于远程环境监测系统的虚拟仪表面板的设计及实现网络间数据传输的过程，最终实现了一个虚拟仪表平台软件，应用结果表明运用Java和虚拟仪表技术的平台软件具有较强的可靠性和灵活性，提高了测控系统设计的效率。     

网络端点接入控制的实现

互联网用户数目在迅速增长,对各种接入方式的需求在飞快扩大,对用户的操作水平的挑战也已经大大提高,如何让用户更方便、更安全的接入到网络中去已经是一个亟待研究解决的问题。网络端点接入控制通过对要求接入的网络端点进行自动地检测与修补,保证了每个接入端点的安全级别,进而使整个网络保持在较高的安全水平,方便了网络用户管理终端。文中提出了一种网络端点接入控制的实现方法,其较高效地解决了以上的问题,并在市场上也有了相应的产品。     

一种基于分支覆盖的测试数据自动生成算法

通过构造新的程序流图,利用Fibonacci法优化选取路径．为指定的分支生成测试数据。提出了路径测试数据生成代价的概念,并给出了代价的计算方法。当所选路径的分支谓词均为线性表达式时,直接求解线性约束集即可生成测试数据,或判定路径不可行;当分支谓词含有非线性表达式时,利用均差近似导数将非线性函数线性化,通过简单的迭代,亦能容易生成测试数据或判定路径在很大程度上不可行。若所选路径不可行或在很大程度上不可行,则选取新的路径,重复以上过程,直至求出所期望的数据,或无新的路径被选取,给定分支不可达。实例和实验表明,算法可行、有效。     

电容式倾角传感器在底盘悬挂系统中的应用

以P89V51RD2FN单片机为控制核心,采用电容式倾角传感器实时测量车辆底盘的倾斜角,并用光电传感器检测车辆最终运动姿态和车速。光电传感器和倾角传感器将实时测量信号馈送至单片机,并采用增量式PID控制算法确保车辆能够达到平衡。利用CANBUS 2.0将数据传输至车载电脑来达到智能化车姿控制。实验结果表明:系统响应时间快,精度高,性能稳定。     

离轴式拖车移动机器人的任意路径跟踪控制

离轴式拖车移动机器人属于非完整系统,当车头线速度随时间变化且过零变号时,难以用一个控制器实现系统对期望路径的跟踪.本文研究离轴式拖车移动机器人系统的任意路径跟踪问题.首先由系统和虚拟小车的运动学方程得到误差状态模型,线性化后用坐标变换将其化为标准型,然后基于Lyapunov方法构造出一种跟踪控制律.只要车头的运动线速度有界且不趋于零,其导数有界,则所设计的控制律就可以保证系统跟踪任意的期望路径,且跟踪误差最终一致有界,最终界的大小与期望路径的曲率变化率成比例.当期望路径的曲率变化率为零或趋于零时,所设计的控制律可以保证拖车移动机器人指数收敛到期望路径.仿真结果证实了控制律的有效性.     

K(Knowledge)-net: building up and its dynamics

The essence of intelligence is to use certain abilities to obtain knowledge, to use that knowledge, and to operate with that knowledge. New knowledge learned by a human is often related to old existing knowledge, and sometimes we could have more conceptual knowledge based on old knowledge. So, the knowledge in the brain exists in a related structural form, and this structure is dynamic, and therefore is evolvable. Based on the understanding of the real process of learning by a human being, we discuss how to make a model to describe the dynamic structure of knowledge. This model is also a principle of artificial brain design. Most of the knowledge a child learns is from natural language and perception information, and we define this as semantic knowledge. The model to describe the process and structure of knowledge growing in a network form is called a K-net. It is a dynamic network with two main dynamics: one is new knowledge added, and the other is aggregating knowledge existing in the network with some probability. Under these very natural conditions, we found that the network is originally a simple random net, and then some characteristics of a complex network gradually appear when more new knowledge is added and aggregated. A more interesting phenomenon is the appearance of a random hierarchical structure. Does this mean emergence?     

空间遥感TDICCD相机振动补偿的优化设计

为了降低振动对空间遥感TDICCD相机的影响,提高成像质量,提出了被动补偿和主动补偿相结合的振动补偿方法;分析了振动对TDICCD相机MTF的影响,指出了当振动量小于一定数值时,通过优化设置积分级数可以同时满足系统对信噪比和调制传递函数的要求,提出了小振动时积分级数被动补偿和大振动时压电陶瓷主动补偿相结合的补偿方法;数值计算结果表明,在系统的信噪比要求为100倍,振动导致的调制传递函数大于0.95的前提下,当振动量不大于0.0136μm时,可采用被动补偿的方法对振动进行补偿,否则采用主动补偿。     

利用优化剪枝GoogLeNet的人脸表情识别方法

为了提高人脸表情识别的准确率和加快处理速度,提出了一种基于优化剪枝GoogLeNet的人脸表情识别方法。利用GoogLeNet网络提取面部特征,其中Inception模块加深学习深度,并利用典型的分类器实现人脸表情分类。改进GoogLeNet网络,添加全局最大池化层并保留检测目标的位置信息,以Sigmoid交叉熵作为训练目标,获得全面的人脸表情特征信息。通过剪枝算法对GoogLeNet网络进行训练、修剪低权重连接和再训练网络等操作,以简化网络结构和参数量,提高运行效率。在JAFFE、CK+和Cohn-Kanade数据集上对所提方法进行验证,实验结果表明,所提方法的识别准确率分别为83.84%、85.09%和84.87%,运行时间低于200?ms,优于对比方法,具有较好的适用性。     

视觉导引智能车的自适应路径识别及控制研究

为了提高智能循迹小车路径识别的精度与行驶速度,提出了一种基于自适应闽值二值化的路径识别算法.首先采用OTSU算法计算出图像分割的最佳阈值,利用此闽值二值化灰度图像;然后提取二值化图像中赛道中心线,得到智能车在赛道中所处位置信息.其次利用线性回归方程对丢失赛道边缘图像拟合直线,根据图像特征完成路径识别.最后采用分段式PID算法实现方向控制,使用增量式PID进行速度调节.测试结果表明,此方法有效提高了不同路径的识别率以及对外界灯光环境的适应性.     

基于图像处理的模糊控制埋弧焊缝跟踪研究

焊接工艺由于其本身加工过程及环境的复杂性,使得焊缝难以精确跟踪.针对埋弧焊系统,采用视觉传感器进行焊缝跟踪,得到误差信号后,使用分段拼接控制的方法,使误差快速收敛,且减小超调.首先对焊缝图像进行预处理,使用自动化的阈值进行分割得到焊缝区域,应用边缘检测和Hough变换得到焊缝边缘,计算得到焊缝中心位置、焊矩和焊缝偏差;然后采用模糊增量式分段PI控制处理误差,当误差较大时采用增量式PI控制消除误差,当误差较小时应用模糊控制,设计了隶属度表以及模糊推理机制,采用小误差的模糊控制有效地抑制了超调,使误差快速收敛.最终仿真结果显示,使用PI混合模糊控制后,超调量被控制在0.2个单位以内,调节时间小于1 s,基本实现了对焊缝的快速准确跟踪.     

基于Tiny-YOLOV3的无人机地面目标跟踪算法设计

为了提高四旋翼无人机对地面目标跟踪的稳定性和跟踪精度,提出了一种结合Tiny-YOLOV3和卡尔曼滤波的跟踪算法;首先分析了Tiny-YOLOV3的原理和网络结构,并基于Tiny-YOLOV3的目标检测结果,结合无人机状态和目标的几何关系建立了目标跟踪系统的数学模型;接着对目标相对运动关系进行分析,建立目标的运动学模型,考虑到目标检测结果受干扰影响较大,应用卡尔曼滤波器实现对目标轨迹的滤波和预测,进而提升目标跟踪的精度;最后根据经过卡尔曼滤波后的目标轨迹信息设计无人机控制律,在轨迹控制的同时引入对无人机偏航角的控制,从而实现无人机对目标的稳定跟踪;仿真结果表明无人机对目标的位置跟踪精度在0.5 m以内,速度跟踪误差在0.2 m/s以内,偏航角跟踪误差在3°以内,跟踪效果良好,从而论证了所提算法的有效性。