电阻式传感器测量电路自校正技术的研究与应用

介绍了在电阻式传感器测量电路中采用多基准源进行实时自校正的技术。通过对多基准源信息的数据处理 ,将测量系统的整体精度、稳定性转换为基准电阻的精度、稳定性。介绍了自校正技术在高精度测试系统中的应用。     

多路振弦式传感器桥梁检测系统设计

为了满足桥梁安全监测中振弦式传感器数据采集需求,设计了多路频率数据采集的测量系统。针对振弦式传感器输出信号微弱、容易受到干扰而造成的测量精度下降问题,设计了高效抑制干扰的硬件电路,软件以STM32处理器为核心,提出适合测量频率方案。测量系统能够在24 s内完成8个通道的振弦式传感器的测量,测量准确率高达99.9%。实验结果表明:该系统具有工作稳定性较高、硬件电路简单、抗干扰能力强等优点。     

电阻应变式力传感器低频冲击频率测量电路设计

针对采用压电式力传感器、冲击力传感器测量冲击频率存在成本高、安装不便等问题,设计了一种电阻应变式力传感器低频冲击频率测量电路。该电路根据电阻应变式力传感器的工作原理,首先采用放大电路将传感器输出信号放大,然后运用电压比较电路产生方波信号,最后采用单稳态触发电路对方波信号整形,从而得到标准的方波信号。实际应用表明,该电路工作稳定,测量精度较高。     

频率测量的软件方法及其在无线传感器中的应用

根据电子和器间接测频原理，用软件的方法测量无源，无线声表面波谐振器型传感器响应信号的特征频率，分析了此方法的频率分辨率，并提出采用内插的方法进一步提高频率分辨率和频率测量精度，理论分析与结果一致。     

利用PC104和CPLD实现多普勒频率的测量

在某相位编码毫米波雷达系统中，由于对目标速度测量精度的要求很高，因此目标多普勒频率测量电路的设计也具有比较重要的地位。文章提出了利用PC104和CPLD，采用多周期同步测频方法实现目标多普勒频率的测量。相比传统的测频法和测周法，多周期同步测频法可以实现整个测量频段的等精度测量。实际应用表明，该设计具有精度高，可靠、稳定等优点。     

基于FPGA的高速等精度频率测量系统设计

针对传统频率测量方法存在的不足之处,提出基于FPGA的高速等精度频率测量统的设计方案,并进行了具体设计.该系统由高速等精度频率测量FPGA模块、单片机主控电路两大功能模块组成.该系统具有频率测量高速、等精度、范围广、性能稳定、可靠、功耗低等特点.     

自适应等精度频率测量方法与实现

提出了一种自适应等精度频率测量方法.与传统测量方法相比,很好的解决了因存在±1计数误差而造成测量精度不高的问题.采用自适应分段设置最优时限闸门,消除了预设闸门的延时带来的不足,简化了电路结构,实现了宽范围、高精度测量.采用单片机设计了该频率测量方法的软硬件系统,实际测量结果表明被测频率在0.01 Hz-500 kHz范围内,测量精度达到0.001 Hz以上.     

用8098单片机实现频率的多周期同步测量

多周期同步测量是实现频率等精度测量的一种有效的方法。本文提出了用８０９８单片机实现频率的多周期同步测量的原理，并对该方法的测量精度进行了分析。     

用8098单片机实现频率的多周期同步测量

本文提出了用８０９８单片机实现频率的多周期同步测量的原理，并对该方法的测量精度进行了分析。     

一种全同步数字频率测量方法的研究

在频率测量过程中,±1个计数误差通常是限制频率测量精度进一步提高的重要原因。在分析±1个计数误差产生原因的基础上,提出了一种利用被测信号、时钟基准和测量门限相位的全同步来消除计数误差的频率测量方法,给出了基于FPGA实现上述测量方法的实验原型和实验对比结果。     

复合型两点多段非均匀性校正算法研究

两点法和两点多段法都是基于定标数据的线性校正方法,前者计算量小但校正精度差;后者虽然可以达到理想的校正精度,却是以计算量的剧增为代价的。针对两点多段法校正精度受分段数控制这一缺陷,改进了传统的两点多段校正算法。使用自动分段在获得满意的校正精度的同时减少计算量和存储空间。进而结合两点法的思路提出复合型两点多段校正算法,分别使用两点法和改进的两点多段法对不同的光敏元进行处理,进一步在保证校正精度的同时提高计算速度。     

柔性车间生产排产调度优化方法

为满足柔性制造企业在车间生产中合理安排生产排产调度的需要,提出柔性车间生产排产调度优化方法。首先,通过分析车间生产排产问题的特点,制定满足车间应用需求和各种资源限制的生产排产总体流程,从而设计基于约束条件的生产对象关系模型;其次,提出一种动态策略差分进化算法,根据个体之间的拥挤度动态选择变异策略,设计基于工序位置的编解码方案,其能快速有效地进行求解,从而得到最佳调度方案,提高设备运行效率,实现资源利用的最大化;最后,通过6个标准测试函数、FT6-6测试问题及生产调度应用实例验证了算法的有效性。     

一种改进的基于线性规划的机载多传感器管理算法

提出一种基于线性规划的多传感器管理算法,首先用层次分析法对目标进行优先级排序,并根据目标优先级函数及传感器对目标的配对函数建立传感器对目标的效能函数,然后利用线性规划理论给出了一种多传感器资源分配算法;仿真结果表明,该算法可以进行良好的传感器管理,节约传感器资源。     

无线传感器节点定位中基准锚节点的选择研究

针对无线传感器节点精确定位问题,提出一种通过选择基准锚节点实现提高定位精度的改进最小二乘定位算法。目前最小二乘定位算法未能充分利用通过合理选择基准锚节点达到提高定位精度的作用,鉴于此,提出利用累积相对误差最小方法选择基准锚节点,然后,用最小二乘法定位待测节点。仿真结果表明,在较少的增加算法复杂度的基础上能够较大地提高定位精度。     

LINUX系统下多线程与多进程性能分析

采用多进程处理多个任务,会占用很多系统资源(主要是CPU和内存的使用)。在LINUX中,则对这种弊端进行了改进,在用户态实现了多线程处理多任务。本文系统论述了多线程间通信技术的使用,通过对单cpu系统中多线程和多进程技术的比较和和性能分析,结合线程间通信技术的有关特性提出了应用该项技术所应遵循的原则和思路,并提出了改进思路,同时还讨论了多线程通信中存在的一些问题。     

CLUSTERING TECHNIQUES AND DISCRETE PARTICLE SWARM OPTIMIZATION ALGORITHM FOR MULTI‐DOCUMENT SUMMARIZATION

Multi‐document summarization is a process of automatic creation of a compressed version of a given collection of documents that provides useful information to users. In this article we propose a generic multi‐document summarization method based on sentence clustering. We introduce five clustering methods, which optimize various aspects of intra‐cluster similarity, inter‐cluster dissimilarity and their combinations. To solve the clustering problem a modification of discrete particle swarm optimization algorithm has been proposed. The experimental results on open benchmark data sets from DUC2005 and DUC2007 show that our method significantly outperforms the baseline methods for multi‐document summarization.     

Data-based adaptive online prediction model for plant-wide production indices

A data-based adaptive online prediction model is proposed for plant-wide production indices based on support vector regression, a general method which we customized specifically to model very large data sets that are generated dynamically and periodically. The proposed model can update its parameters online according to the statistical properties of the training samples. Further, in order to improve the prediction precision, each sample is weighted with a dynamic penalty factor that considers the effect of each sample on the prediction model accuracy. Moreover, a customized procedure is introduced to handle large training sets. After having been convincingly evaluated on benchmark data, effectiveness and performance of our approach for plant-wide production indices is demonstrated using industrial data from an operating ore dressing plant over a range of scale in training data set size. The higher accuracy and shorter computation times than existing methods suggest that it may prove advantageous in actual application to dynamic production processes.     

改进鲸鱼优化算法的车联网计算卸载

在边缘服务器资源受限的情况下,如何设计合理的资源管理和任务调度方案是一项重要的研究内容.为提升系统服务效用,提出一种联合资源分配和计算卸载的设计方案.首先,借助二分搜索法和拉格朗日乘子法得到通信和计算资源的最佳匹配.然后,基于融合多种策略的鲸鱼优化算法来求解卸载决策,其中包括调整收敛因子为指数幂级的非线性变化策略,平衡探索和利用阶段的自适应权重策略,三角形和Levy飞行的游走策略,同时在适应度评价中引入罚函数来达到用户接入数量的约束限制,最后利用V型传递函数制定二进制卸载策略.仿真结果表明,在与其他基准方案的多项指标评估中,所提方案能有效增加网络吞吐量,显著提高系统效用.     

Neural Network On‐Line Modeling and Controlling Method for Multi‐Variable Control of Wastewater Treatment Processes

A neural network on‐line modeling and controlling method (NNOMC) is proposed in this paper for multi‐variable control of wastewater treatment processes (WWTPs). According to the approximating character of the feedforward neural network (FNN), a modeling FNN is proposed to simulate and decouple WWTPs. Then, an FNN controller for multi‐variable control of WWTPs is designed. Moreover, the stability of the NNOMC method is proven in a general inference via the limitation of the learning rate of the FNN. Finally, this proposed NNOMC method is used in the international benchmark of WWTPs. The results show the NNOMC method owns both better approximating and controlling performance.     

自适应调整峰半径的适应值共享遗传算法

适应值共享遗传算法需要事先给出解空间中峰的数目或峰的半径,这对于某些问题来 说是有困难的.针对这类问题,提出将峰的半径作为决策变量,对其进行编码并放入染色体中参 与演化过程,利用遗传算法的优化能力在对问题进行优化的同时对个体的峰半径进行自适应调 整.用所提出的方法对多个标准测试问题的优化结果表明,采用自适应峰半径调整方法的适应 值共享遗传算法有很强的多峰搜索能力.