GPON管理系统

今年下半年公司开始建设自己的数字小区设备,为了更好的管理GPON设备端口,实现端口即开即用,同时又便于机房维护人员操作,有必要开发一套程序管理系统。该系统分成两个界面,一个是网页界面,主要用于分局查询设备端口开放情况以及用户帐号;一个是程序界面,主要用于机房维护人员对OLT、ONU设备的台帐管理、设备开通和端口开放,同时提供简易的端口测试功能。本程序采用了比较流行的VB和VB.NET进行编程,数据库则采用通用和稳定的MSSQLSERVER2000。     

网站内核管理系统的思想研究与技术实现

该文是省级课题《基于Web共享的高职电子商务专业校本资源库建设与研究》(课题编号:JXJG-10-43-2)的阶段性成果。首先介绍了三种网站建设的模式,并对三种模式进行了分析与比较;然后对网站内核管理系统的网页模板思想和内容模型思想及其技术实现进行了详细地介绍,最后指出了网站内核管理系统的不足之处。     

基于正切图像处理(TIP)模型的自适应图像增强算法

针对图像增强算法复杂度高、对噪声敏感等问题,在分析对数图像处理模型的基础上,提出了一种基于正切图像处理模型的自适应图像增强算法,该算法具有实现容易、运算速度快等特点,对噪声具有一定的抑制作用,可以增强和保留图像细节信息。既可以增强灰度图像,又可以增强彩色图像,实验和理论分析说明了该算法的优越性。     

关于RFID核心关键技术对其应用的制约的研究

从RFID硬件、软件、制造、信息安全等各个方面入手,对影响RFID技术发展因素进行分析并提出一些建设性的建议,各个方面研究可以看出RFID技术发展有三大制约,它们是价格、技术以及信息安全,如果能突破性解决这些问题,那么RFID的应用将更进一步。     

基于PR控制器的直接转矩控制策略研究

针对传统直接转矩控制中采用开关表控制造成转矩和电流脉动,以及传统调节器不能实现对交流输入信号的无静差控制等问题,基于电机空间电压矢量的转矩和磁链2个分量解耦的控制方式和PR控制器能够在静止坐标系下实现对交流输入信号的无静差控制,将PR控制器用于永磁同步电机的直接转矩控制中,并由此设计出磁链和转矩的双PR控制器。同时,在定子磁链的观测中,采用基于转子位置和定子电流的新型定子磁链估计方法。试验结果证明,将PR控制器对交流输入信号的无静差跟踪特性应用于基于空间电压矢量调制的直接转矩控制中,系统能获得优良的动态和静态响应,取得了显著的应用成效,由此验证了所提方法的正确性和可行性。     

基于UPF的INS非高斯噪声故障检测

由于实际组合导航系统很可能受到非高斯噪声的影响,而传统的故障检测方法对非高斯噪声情况讨论较少.基于粒子滤波的故障检测技术非常适合处理非线性、非高斯问题,并且有效地克服了传统方法的不足,但是普通的粒子滤波器存在粒子“退化”等问题.为此,本文提出了一种基于UPF滤波器的导航系统故障检测方法,通过在普通粒子滤波中引入UKF产生建议分布及重采样的方法,有效抑制了普通粒子滤波器粒子“退化”的问题.并针对噪声的非高斯特性,将似然检测方法与粒子滤波可以估计似然函数的特点相结合,提出了一种基于UPF的故障检测方法.通过GPS/SINS组合导航系统在噪声服从瑞利分布情况下的故障检测仿真实例,表明此方法适用于在非高斯噪声情况下的导航系统故障检测.     

一类线性时变群体系统稳定性的代数判据

针对在判断群体系统的稳定性时没有一般的方法和程序构造Lyapunov函数这个难点,利用矩阵范数,孤立子系统的矩阵指数函数与比较原理提出了一类线性时变群体系统平凡解一致稳定,所有解一致有界的充分条件。方便此类群体系统的稳定性分析,为研究其他群体系统稳定性的代数判据提供了理论基础。可以在此基础上,进一步研究一类非线性群体系统稳定性的代数判据。同时,还给出了具体算例,说明所提方法的正确性。此代数判据应用简便,灵活,适于实际应用。     

一种改进的基于多项式滤波的稳态检测方法

化工过程的数据中常常含有较多的随机误差和粗差干扰,导致传统的稳态检测方法无法得到准确的结果,从而降低系统故障诊断的可靠性。针对实际的工业过程数据,提出一种融合自适应平滑技术的稳态检测方法,该方法首先以基于导数分析的自适应平滑算法进行降噪处理,消除随机误差的影响,然后引入阈值拟合技术进一步抑制粗差干扰,以多项式滤波方法对数据进行稳态检测,根据测量信号的趋势特征确定过程是否处于稳态。仿真实验研究表明:融合自适应平滑技术的稳态检测方法能够克服传统稳态检测方法中随机误差和粗差干扰对检测结果的影响,进而显著提高稳态检测处理的准确性,检测结果明显优于传统的基于多项式滤波的检测方法。     

一种基于混合神经网络的浮选pH值预测模型

矿物浮选过程中,矿浆pH值作为影响浮选效果的一个重要因素,是实现浮选过程监视及优化控制的一个重要参量。目前的pH值测定仪存在交叉污染、测量滞后等问题,难以获得实时准确的pH值。为使浮选运行在最优状态,在泡沫图像特征提取的基础上,提出一种基于自适应遗传混合神经网络的预测模型,该模型首先利用主元分析(PCA)方法对提取的多个图像特征进行降维,然后采用自适应遗传混合神经网络(AGA-HNN)建立pH值预测模型。最后将该模型应用于浮选现场,预测结果能够实时跟踪实际值,根据预测值实时调整工况条件,改善了浮选效果,提高了浮选效率。     

改进无差拍控制在单相并网逆变器中的应用

为解决在单相并网逆变器中应用无差拍控制时,由于采样及处理器计算的延时而导致系统不稳定的问题,提出了一种基于CMAC神经网络的无差拍控制策略。控制策略通过MPPT算法跟踪光伏电池的最大输出功率,然后将最大功率减去电路中功率损失后除以电网电压的有效值平方得到逆变器参考电流的系数k,再根据CMAC神经网络预测出下一时刻的电网电压和参考电流,最后计算出下一时刻的开关周期的占空比对逆变器进行控制。此方法实现了对采样及处理器计算的延时的补偿,可提高了系统的稳定性,使并网逆变器的输出电流快速、准确地跟踪电网电压,降低逆变器输出电流中的总谐波歧变。通过对该策略进行了仿真和试验,结果表明该控制策略有效性和可行性。