行波型超声电机基于神经网络的逆模型辨识

行波型超声电机的动态特性受定子压电陶瓷迟滞和接触层非线性摩擦力的影响,表现出复杂的多值映射特征.通过引入动态迟滞逆算子,将存在于超声波电机逆系统中的多值映射在新的扩张输入空间上,转换为一一映射;然后使用神经网络建立超声波电机的逆模型,对迟滞和非线性摩擦力的影响进行补偿.所建立的模型结构简单,可以在线调整适应电机参数的非线性变化.实验仿真结果验证了该方法的有效性.

     

二氧化碳检测仪

空气中的二氧化碳不易被人发现,人们常常忽略它的浓度。二氧化碳过高会导致身体不适,甚至生命危险。《二氧化碳检测仪》介绍了可以对空气中二氧化碳浓度进行检测的仪器,这种仪器通过单片机对浓度指标进行检测,在超过限定值时,触发报警或通风系统,确保空气中的二氧化碳浓度在安全指标内。     

抗缺氧中藏药微量元素的对应分析

应用对应分析研究抗缺氧中藏药中微量元素Co、Cr、Cu、Fe、Mg、Mn、Ni and Zn的分布特征。该方法可用于直接处理抗缺氧中藏药样品元素分析的数据,以研究地奥心血康、红景天胶囊、安神散、五味石榴散、章松八味沉香散、十六味杜鹃散、二十五味余甘子丸、二十五味竹黄胶囊、十五味龙胆丸、秘诀清凉散、七十味珍珠丸、八味沉香散、六味丁香散、七味葡萄散等中藏药的品质与它们的微量元素组成和样品来源的关系。将样品点和微量元素变量反映到同一因子轴的图形上,并且分类,能够揭露出样品来源与变量之间的内在联系,中藏药中人体必需的微量元素Fe、Mg、Co、Cu、Mn和Ni等含量比较高,与药物疗效密切相关,为研制新型的具有微量元素优势的药物提供科学的依据。     

两栖多足机器人水下步态分析

通过对两栖动物运动机理的研究,针对两栖多足机器人水下行走的特点,采用减轻重力、附加流 体力的方法,提出了静水环境下的动力学模型,并基于对模型的分析提出了适用于两栖多足机器人水下运动 的“蹬踏—漂浮”步态．该步态不但解决了两栖多足机器人以陆地行走步态在水下行走时出现的抓地不牢及 稳定性不够的问题,而且提高了水下步行速度．通过分析两栖多足机器人的水下实验结果,验证了步态的可 行性．     

基于EZW的水下作战环境应用产品压缩研究

如何有效利用海军数据链系统传输战术水声环境产品是海军作战环境保障的关键问题之一.然而,战术水声环境数据具有较强的时空变化性,其数据量相对来说较为庞大,且在实际作战环境中,传输信道存在着各种干扰,特别是在海洋战场环境中,通信传输条件较差,传输时间紧迫,致使图像信息的传输容易受到外部因素的非正常干扰甚至中断,从而影响用户端对图像信息的接收.因此.寻求一种不依赖于通信时间和其它外部情况限制町随时结束编码实现数据压缩与渐进传输的编码方法是作战环境信息处理的一项必不可少的工作.运用目前较为先进的嵌入式小波零树编码算法对战术水声环境数据进行压缩,取得了较好的压缩效果,并在此基础上实现了图像的渐进传输,能够较好的适应复杂海洋战场的需求.     

基于支持向量机的风力发电机组故障诊断预警模型

当前的风力发电机组故障诊断预警模型设置的矩阵一般为单元式的,预警的范围受到限制,导致预警响应时间延长,为此提出对基于支持向量机的风力发电机组故障诊断预警模型的设计与验证分析。根据当前的测定需求及标准,提取故障诊断预警特征量,采用多目标的方式,打破预警范围的限制,设计多目标诊断预警矩阵,以此为基础,构建支持向量机故障诊断预警结构,采用阶次分析实现故障诊断预警处理。测试结果表明：对比传统机器学习风力发电机组故障诊断预警模型测试组、传统MSK-CNN和多源机电信息融合风力发电机组故障诊断预警模型测试组,此次所设计的支持向量机风力发电机组故障诊断预警模型测试组最终得出的预警响应时间被较好地控制在0.25 s以下,说明在支持向量机的辅助下,所设计模型对故障诊断预警的效率较高,针对性更强,具有实际的应用价值。     

基于改进的CKF低轨卫星多普勒定位解算

针对低轨卫星多普勒定位中最小二乘法(the least squar method, LSM)和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)带来的解算误差,采用容积卡尔曼滤波(cubature Kalmanfilter, CKF)算法的思想来进行定位解算。首先设计了一种基于GeoSOT剖分网格的初值搜索方法进行粗定位,避免迭代发散;在解算过程中,对CKF进行改进,用QR分解代替其中的Cholesky分解,防止误差协方差矩阵非正定导致计算终止;最后以铱星星座对地面站的静态定位为例,通过STK 进行仿真验证算法的有效性。结果表明,改进的CKF(improvedCKF, ICKF)算法对于目标的定位误差在百米以内;且相较于LSM 和EKF,定位精度大约可以提高17%。     

网络防火墙技术的发展与应用分析

文中对网络防火墙技术的发展与应用现状进行了分析,旨在提升网络防火墙技术的保护能力,提高网络的安全性。首先,介绍了网络防火墙的定义、作用及其在网络安全中的重要性。然后,总结了网络防火墙技术的发展历程,包括传统防火墙、下一代防火墙和云防火墙等。接着,探讨了网络防火墙技术在不同领域的应用现状,如企业网络、云计算和物联网等。最后,展望了网络防火墙技术的未来发展趋势,并提出了相关建议。     

情景感知驱动的移动对象多模式轨迹预测技术综述

如何利用多源异构时空数据进行准确的轨迹预测并且反映移动对象的移动特性是轨迹预测领域的核心问题.现有的大多数轨迹预测方法是长序列轨迹模式预测模型,根据历史轨迹的特点进行预测,或将当前移动对象的轨迹位置放入时空语义场景根据历史移动对象轨迹预测位置.综述当前常用的轨迹预测模型和算法,涉及不同的研究领域.首先,阐述了多模式轨迹预测的主流工作,轨迹预测的基本模型类;其次,对不同类的预测模型进行总结,包括数学统计类、机器学习类、滤波算法,以及上述领域具有代表性的算法;再次,对情景感知技术进行了介绍,描述了不同领域的学者对情景感知的定义,阐述了情景感知技术所包含的关键技术点,诸如情景感知计算、情景获取和情景推理的不同类模型,分析了情景感知的不同分类、过滤、存储和融合以及它们的实现方法等.详细介绍了情景感知驱动的轨迹预测模型技术路线及各阶段任务的工作原理.给出了情景感知技术在真实场景中的应用,包括位置推荐,兴趣点推荐等,通过与传统算法对比,分析情景感知技术在此类应用中的优劣.详细介绍了情景感知结合LSTM (long short-term memory)技术应用于行人轨迹预测领域的新方法.最后,总结了...