新一代信息技术驱动绿色工业发展

当前绿色工业互联网系统在能效性、隐私性、资源管理等方面存在诸多问题, 须融合更多不同领域的技术来实现绿色工业互联网的发展。因此, 总结了当前绿色工业互联网的研究现状和实现技术, 并对绿色工业互联网的发展和挑战进行了展望。首先, 介绍了工业互联网的基本架构和技术特点, 围绕绿色通信、移动边缘计算、区块链等前沿网络技术, 多角度地讨论了工业互联网“绿色化”的实现途径; 其次, 详细综述了绿色工业互联网的发展现状以及实际场景建设中所涉及的关键技术; 最后, 针对现阶段绿色工业互联网发展过程中所面临的问题与挑战, 讨论了构建绿色工业互联网系统的解决方案和发展趋势。

     

基于双重注意力机制的降噪自编码器推荐算法

为了解决传统协同过滤算法的准确度因评分缺失产生的剧烈变化以及冷启动问题,本文提出了一种新的降噪自编码器推荐算法。该方法将注意力机制与辅助信息共同融入降噪自编码器中对评分与交互数据进行处理。首先针对用户交互项目动态分配注意力以学习用户偏好,然后再次通过注意力机制学习隐藏层向量、用户偏好、辅助信息的权重以获得完整评分矩阵。在公开数据集上对该算法进行实验仿真,观察算法性能。结果表明,该算法有效利用了辅助信息且准确度有明显提高。     

基于部分可观察马尔可夫决策过程的受控无线网络系统动态资源分配

研究了受控无线网络的动态资源分配。针对传统无线通信传输模型的局限性随着无线通信系统架构的发展日益凸显的问题,提出了一种引入反馈控制策略的受控无线网络模型。该模型结合部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP),将用户接收功率与数据传输误码率作为反馈观测对象,对通信小区内基站天线开启数与用户接入数进行动态资源最优匹配。仿真结果表明,这种方法能够有效提升系统传输能效性与可靠性,降低传输误码率,改善系统资源动态匹配控制性能。     

一种双频带低噪声放大器的设计与实现

本文设计并实现了一种可在2.4GHz和5.8GHz上工作的双频带低噪声放大器(DBLNA)。该DBLNA,选用英飞凌（Infineon）公司的BFP740 SiGe HBTs作为有源器件,以具有高隔离性和宽带特性的共基-共射电路作为增益级。为了减小PCB制版工艺带来的误差和在传输线上的损耗,引入一个附加电路,利用峰化电感和RC网络来补偿在高频下的增益下降。为取得最小噪声系数,本文采用一个分压电路提供偏置电流,该偏置电流大小通过扫描IB-NF关系来确定。为了减少尺寸和进行板级电路微调,采用π-型微带线来取得输入和输出的良好匹配。通过对DBLNA电路图模拟和电磁模拟的联合仿真,确保了模拟结果与实际结果相符。最后,对DBLNA进行了PCB版图设计、制作和测试。结果表明,在2.4GHz和5.8GHz两个频率点上,增益S21分别为17.7dB和22.3dB,噪声系数分别为1.1dB和2.3dB,输入回波损耗S11分别为-17.3dB和-14.0dB,输出回波损耗S22分别为-17.9dB和-15.9dB,S11和S22都在-10dB以下,S12在全频带内都小于-60dB。     

基于Q-Learning的无线区块链广播路由算法

面向无线区块链网络场景,参考常用的区块链逻辑分层,提出一个独立灵活的分层逻辑架构,详细地介绍了每层的工作原理及作用。在现有广播路由算法的基础上结合无线区块链网络场景,针对广播过程中存在的广播冗余及广播总能耗高等缺陷,提出了一种基于Q-Learning的广播路由算法。该算法将无线区块链网络交易信息广播过程描述为多个agent的广播决策问题,通过线下学习、训练,帮助每一个当前广播节点agent做出是否广播的决策。仿真实验结果证明,该算法有效地解决了广播冗余问题,减少了广播过程的总能耗。     

一种嵌入式头肩图像编码方法

头肩序列图像是可视电话、会议电视等视频业务中常见的一种图像模式.本文将SPIHT算法与人脸检测算法相结合,提出一种嵌入式的头肩图像编码方法.首先采用人脸检测技术确定头肩图像中的人脸区域;然后产生人脸区的掩膜,并对LL子带中人脸区掩膜内的小波系数进行定标,以保证人脸区的小波系数能优先编码;最后采用SPIHT算法对人脸区和背景区进行编码.实验结果表明,与原来的SPIHT方法相比,这种方法可以保证人脸区域的重建质量好于背景区的重建图像.同时压缩后的码流仍然具有嵌入的特性,支持渐进传输.     

轴向分段式外永磁转子爪极电机设计

为了解决具有特殊结构新型轴向分段式外永磁转子爪极电机的设计问题,在对该种电机的结构、材料、特点以及运行机理简单介绍的基础上,首先提出了该种电机的设计原则,导出了电机主要参数间的关系,分析了电机极数选择的依据;然后详细的列出了该种电机的定子和转子结构设计公式,并给出了电机的简单设计流程;最后通过样机的制造对电机的设计原则和设计特点进行了校验和进一步完善;本文为该种新型电机的设计提供了相对完整的设计参考,同时也为该种电机的深入研究奠定了技术基础。     

BP神经网络和数学模型在中厚板板凸度预报中的综合应用

分析中厚钢板板凸度计算模型并给出相应的在线数学模型。为了提高板凸度在线模型预测精度,提出了一种基于模糊聚类BP神经网络的板凸度模型影响系数的优化方法。并采用模糊聚类分析方法,科学选取学习样本,解决了样本多、学习速度慢的问题。通过大量在线数据分析,可知这种方法对中厚板板凸度的预报精度有很大改善,能适应不断变化的工艺过程和设备条件。     

结合数学模型的模糊聚类BP网络预报板凸度

分析了中厚板板凸度计算模型并给出了相应的在线数学模型。为了提高板凸度在线模型预测精度，提出了一种基于模糊聚类BP神经网络的板凸度模型影响系数的优化方法。并采用模糊聚类分析方法，科学选取学习样本，解决了由于样本多学习速度慢的问题。通过对大量在线数据分析得出，这种方法对中厚板板凸度的预报精度有很大改善，能适应不断变化的工艺过程和设备条件。     

阀控式铅酸电池老化实验及其失效性预测方案

为了实现对阀控式铅酸蓄电池失效性的有效检测,建立了以内阻变化率为依据的预测模型。根据电池老化实验,所测得的电池内阻,电压,充放电流,温度等数据进行回归分析。通过回归分析得到蓄电池内阻随放电时间的关系,推导出内阻的变化率函数。同时根据大量的实验数据分析、估计出当蓄电池内阻增加到其基准值的30%,放电容量达到80%时的斜率值范围,并根据内阻变化率来建立预测模型。实验结果表明:阀控式铅酸蓄电池内阻随着时间变化趋势接近三次函数和指数函数,以内阻变化率来建立模型预测蓄电池失效时期比内阻更加可靠和精确。