基于时间窗口的网络控制系统调度算法

由于网络控制系统中各个控制设备共享物理传输介质,造成了控制设备争用总线的问题,从而引起了控制数据传输的延时,而反馈控制系统的稳定性能由环延时决定,需要研究一种调度算法对网络中消息的传输进行调度,使消息可以满足其实时性要求。该调度算法从控制系统稳定性能角度出发,利用控制环的最大允许环延时确定控制环的采样周期,同时基于时间窗口得出控制环中各个节点的起始传输时刻,最终确定了系统静态调度表的结构。最后分析了该调度算法在CAN总线应用中需解决的问题以及未来的研究工作。     

开放式数控系统的低能耗和可靠性调度算法

为充分利用多核处理器的并行能力,同时在保证数控系统可靠性约束下实现系统低能耗。在任务级粗粒度软件流水线技术基础上,首先提出非依赖有向无环图算法将周期性依赖任务转换为基于重定时的一组独立任务,通过任务并发执行和动态电压调节技术降低系统能耗。其次,在保证系统可靠性方面,算法分为无错和容错两个阶段。在无错阶段,一个任务的多个副本同时执行,通过投票确定任务是否执行正确。当不一致时,任务进入容错模式。在容错模式下,剩余副本独占处理器以最高速度完成容错。实验结果表明,所提出的算法在保证数控系统可靠性前提下,可以降低系统能耗,相比已有算法不仅具有更高的可靠性而且能耗更低。     

基于滑动窗口的时间序列异常检测方法

针对传统滑动窗口异常检测(anomaly detection for sliding windows)中的子序列特征不能准确反映数据结构特征的问题,采用子序列斜率置信区间的方式进行解决,并提出了基于滑动窗口的时间序列异常检测方法.通过滑动窗口法将时间序列进行初始分割,提取子序列斜率的置信区间距离半径用于异常子序列的识别...     

基于滑动窗口模式匹配的动态距离估计方法

距离估计的精度直接影响着WSN定位的准确度,然而到达信号强度指示(RSSI)的不确定性和目标节点的移动性给动态距离估计带来了现实挑战。鉴于此,提出基于滑动窗口模式匹配的WSN动态距离估计方法。首先测量并得到RSSI的分布特性,并在实际动态距离估计时,充分利用RSSI采样点分布特性间的相关特性,采用基于滑动窗口模式匹配的方法实现高精度的动态距离估计。实验及评估结果表明,该方法可以克服RSSI数据的不确定性,获得较高的动态距离估计精度。     

低能耗柔性作业车间调度研究

针对柔性作业车间低能耗调度问题,对机床运行模式下能源消耗特点和完工时间进行了研究。建立了以能源消耗和完工时间为目标函数的多目标优化模型;结合该模型特点,采用目标加权法,得到了能源消耗和完工时间两个变量加权求和的最小值;针对遗传算法单一染色体在解决较复杂问题时,无法准确表达问题解的缺点,设计了多层编码策略,对柔性作业车间制造过程中工件加工顺序和机床选择进行了优化,实现了面向能耗优化的多目标柔性作业车间调度;在Matlab环境中对生产实例进行了仿真。实验结果表明:在加入低能耗要求的车间调度中,基于改进遗传算法的调度策略是可行和有效的,决策者可根据偏好在一系列可行解中进行选择,以提高解的合理性、科学性。     

基于窗口模式的自动聚焦算法

随着数字智能化技术的不断成熟与提高,自动聚焦技术也日益完善并广泛应用。简单介绍了目前一些经典的图像清晰度评价函数,并提出一种改进的拉普拉斯算子的图像清晰度评价函数。该算法把整幅图像分成不同的窗口,提出一个新的概念——兴趣参数,并引入至不同窗口。经过与其它一些经典算法进行大量的实验研究对比,证明该算法在聚焦的适时性、灵敏性和准确性上都具有一定的优越性。     

基于高维多目标候鸟优化算法的柔性作业车间调度

针对柔性作业车间调度问题,提出一种改进的多目标候鸟优化算法来求解考虑完工时间、总拖期、机器总负荷以及总能耗的高维多目标问题。多目标候鸟优化算法在候鸟优化算法的基础上引入基于Pareto支配和参考点的选择算子来给予鸟群选择压力,并用基于属性层次模型和灰色关联分析法的组合权重法从最优解集中选择一个最合适的方案。算例和实例验证了算法的有效性和实用性。     

基于滑动窗口一维卷积自编码器的滚动轴承故障实时诊断

针对滚动轴承故障检测的特征自适应问题以及工业互联网边缘计算需求,提出一种基于滑动窗口一维卷积自动编码器(SW1DCAE)的无监督滚动轴承故障诊断方法。首先,将一维卷积与自编码器有效结合,同时加入节点随机丢弃技巧,提高模型的学习能力并防止过拟合;然后,将滑动窗口算法引入模型,针对性的塑造样本,提高模型性能,控制模型响应时间;最后,利用预训练SW1DCAE模型的编码层,与全连接层、Softmax分类层构成分类模型进行轴承故障诊断。试验结果表明：SW1DCAE模型具有良好的数据重构能力,故障分类准确率优于传统的自编码器和卷积神经网络,而且占据存储空间小,运算量低,可搭载于嵌入式系统进行在线检测。     

基于低能耗和高数据量服务的WSN节点优化设计

设计合理的网络节点是无线传感网络（WSN）的关键技术之一,特别是现实的高数据量服务的要求下,如何平衡能耗与服务质量,达到资源有效利用和服务要求的目的是亟需解决的现实问题。以低能耗高性能处理器LPC2388为核心,结合存储器AT45DB161及适用于Z igBee的无线收发器CC2420,构建WSN节点;操作系统方面,使用实时性强的μc/os-Ⅱ,并在调度机理上进行优化以降低能耗,文中阐述了其优化原理。给出了在此平台上的设计流程,从而满足了低能耗和高数据量服务要求。     

一种基于滑动窗口控制数据处理的双机冗余机制研究

随着电力行业在环保监察方面的要求越来越高,各电厂面临的环保数据上传压力也逐渐增大。在环保数据传输系统初始化建设阶段,出于接入速度和成本等多方面因素的考虑,大量电力企业的环保数据传输系统均采用单通道传输机制,这种机制的特点是简单、成本低、接入速度快,但缺点也是显而易见的,一旦单通道的某个节点出现问题,将导致整个环保数据传输系统瘫痪,丝毫没有容错性可言。鉴于此,提出了一种基于滑动窗口控制的环保数据传输双机冗余机制,在不影响原有传输通道的基础上,增加了冗余设备和软件,提高了环保数据传输的稳定性,并在生产系统中得到了应用。     

高可靠的BEIJING-FANUC数控系统

介绍北京那科机电有限公司的数控系统ＢＥＩＪＩＮＧ－ＦＡＮＵＣ０,指出该系统的高可靠性来自于高品质元器件和良好的工艺、越大规模集成电路芯片、数字式进给伺服和数字式主轴驱动、良好的控制软件及全自动化工厂制造。介绍系统的硬件结构、配置、控制软件、ＰＭＣ、系统的物色能力、系统与外部设备的通讯及系统的特点。     

基于进化算法和模拟退火算法的混合调度算法

将进化算法与模拟退火算法相结合,提出四种有效的混合调度算法,即遗传退火算法、改进遗传算法、改进进化规划和并行模拟退火算法。两种算法搜索机制的互补增强了全局探索能力,基于关键路径的邻域函数运用提高了算法的效率。仿真结果表明:混合算法在求解质量和求解效率方面均有优势,优于国外同类研究成果;基于模拟退火的变异算子的搜索能力优于交叉算子;改进进化规划优于其他混合算法。     

基于L4960的高可靠MCU电源设计

现在一般应用的串联调整稳压电源,是连续控制的线性稳压电源,这种传统的串联稳压器,调整管总是工作在放大区,流过的电流是连续的,这种稳压器的缺陷是承受过载和短路的能力差、效率低.本文介绍了功率变换器L4960的内部结构以及工作原理,并利用L4960设计了可靠的单片机用电源.试验证明,该电源可靠性高,效率高.     

基于联合梯度算法的结构可靠寿命预计

基于功能度量法,建立机械结构可靠寿命模型,给出可靠寿命求解方法。该方法将可靠寿命的计算问题转换为一个球面约束的优化问题,只需要进行一次优化迭代求解即可获得可靠寿命;针对寿命函数非线性较高,改进均值法易出现难以收敛问题,在此基础上提出了联合梯度算法,并从理论上证明了该算法的收敛性。对某车用轴进行可靠寿命分析,分析结果表明基于联合梯度算法的结构可靠寿命预计方法具有较好的效率和精度。     

基于滑动窗口相似性因子分析的不均衡故障数据分类研究

针对机械装备监测过程中不均衡故障数据难以辨识,提出了一种基于滑动窗口相似性因子分析方法。该方法引入滑动窗口技术,通过分析目标数据与历史数据的PCA相似性因子,从旧的过程数据中筛选出与诊断目标相似的数据,构成待选数据池;然后采用距离相似性因子,从待选数据池中选择出与目标数据最相似的数据用于辅助训练。将该方法用于转子故障的不均衡数据分类中,在不同偏斜率下采用KPCA-SVM方法进行故障分类。结果表明:该方法可有效地改善分类决策边界,降低由样本不均衡而引起的误诊断率。     

基于鱼群算法的电梯群控调度算法

为了提高电梯群控系统(EGCS)运行效率,针对国内外电梯群控调度算法存在的问题,提出了一种将电梯轿厢内人数作为调度因素,综合考虑乘客平均等待时间、平均乘梯时间、电梯能耗的智能调度算法.将人工鱼群算法理论与实际的电梯群控调度问题相结合,通过对离散鱼群算法参数的优化、步长的改进,使其适用于电梯群控调度.该算法首先初始化一个鱼群,使鱼群中每条人工鱼当前的状态代表一种可行的调度方案,在经轿箱内人数调度因素缩小后的解空间范围内,让鱼群通过其觅食行为、聚群行为和追尾行为进行全局寻优.最后,把该算法与最小等待时间调度算法进行了比较.研究结果表明,乘客的平均候梯时间、平均乘梯时间、长候梯率较最小等待时间调度算法有明显降低.     

基于交货期窗口约束的多级供应链批量调度问题研究

为解决三级供应网络中供应商和制造商的加工任务顺序优化和合理性问题,建立了交货期窗口约束下供应商与制造商协同决策的批量调度模型.以最小化供应链的物流和交付总成本为目标,综合考虑了供应商与制造商的库存成本、运输成本和未按期交付的惩罚成本.提出了采用两级遗传算法和两级编码的模型求解算法.通过一个仿真算例,验证了调度模型和求解策略的可行性.     

基于混合遗传算法的生产调度研究

介绍了生产调度及相关理论,针对建材装备企业实际生产中的需求,构建了基于成本和时间的生产调度模型。为求解这一模型,以遗传算法和禁忌搜索算法为基础设计了一种混合遗传算法。通过对实例进行分析,验证了生产调度模型和算法求解的可行性。     

基于混合遗传算法的车间调度研究

针对用遗传算法求解车间调度问题(job shop problem)容易早熟的缺点,对遗传算法的收敛性、搜索效率和最优解等方面进行了研究,改进了遗传算法,引入了模拟退火算法,提出了新的混合遗传算法。重新设计了基于工件编号的交叉算子和变异算子;采用自适应交叉概率和变异概率;在每一代遗传进化中引入了Metropolis接受准则。通过结合遗传算法、自适应概率和模拟退火算法的各自优点,提高了算法搜索能力。用遗传算法、模拟退火算法和混合遗传算法对Job Shop Problem中FT06问题进行了仿真。仿真结果表明,混合遗传算法提高了搜索效率,能够找到最佳的调度方案。     

高可靠直线位移传感器

介绍了新型的直线位移传感器的设计原理、电路设计及机械结构设计,详细分析了传感器的性能特点以及为此所采取的相应技术措施,并对传感器的应用前景进行了论述。