Decentralized fault detection and diagnosis via sparse PCA based decomposition and Maximum Entropy decision fusion

This paper proposes an approach for decentralized fault detection and diagnosis in process monitoring sensor networks. The sensor network is decomposed into multiple, potentially overlapping, blocks using the Sparse Principal Component Analysis algorithm. Local predictions are generated at each block using Support Vector Machine classifiers. The local predictions are then fused via a Maximum Entropy algorithm. Empirical studies on the benchmark Tennessee Eastman Process data demonstrated that the proposed decentralized approach achieves accuracy comparable to that of the fully centralized approach, while offering benefits in terms of fault tolerance, reusability, and scalability.     

结合结构下文及词汇信息的汉语句法分析方法

针对句法分析中上下文无关语法模型对句子信息利用的不足,通过融入结构下文和部分词汇信息,提出两种基于概率上下文无关语法模型的短语结构消歧方法,以达到消解结构歧义的目的;引入分层分析的算法,通过损失一定的时间效率使得在提高分析准确率的同时保证分析结果的全面性。实验结果表明,融入结构下文及词汇信息的汉语句法分析方法,利用了更多的句子信息,与上下文无关语法相比有着更强的消歧能力。     

天然气脱酸气装置动态建模及分析

天然气脱酸气装置是天然气开发过程中重要的组成部分,由于脱酸气装置的来气量经常发生变动,致使装置运行偏离最优工况。本文基于川渝地区某高含硫天然气脱酸气装置,首次应用HYSYS Dynamic流程模拟软件,建立天然气脱酸气装置动态模型,研究脱酸气装置在原料气的进气量在80%～130%负荷变化时,整套装置的动态响应过程,确定了常规PID控制方案对吸收剂循环量控制滞后,造成装置在高负荷下,产品气质量达不到标准;针对动态分析发现的问题,本文提出了一种比例控制方案,依据原料气的处理量的变化比例调节吸收剂循环量,并根据进入再生塔的富吸收液流量比例调节再生塔重沸器的负荷。动态分析表明,在原料气负荷变动条件下,装置可以始终保持产品气质量在要求之内,再生塔负荷也可以根据处理量的变化而自动调节,在低负荷运行时,降低装置的能耗。此比例控制方案大大提高了装置的操作弹性。     

MAGA-WNN模型在明胶浓度软测量中的应用

胶液浓度的测量在明胶的生产过程中是一项很重要的任务,为解决明胶浓度胶液手工检测中存在的滞后时间长、测量误差大等实际问题,将软测量技术应用到明胶的浓度测量中。通过对明胶生产工艺的分析,采用小波神经网络建立软测量模型,利用混合变异自适应遗传算法对模型参数进行优化。用现场采集并归一化后的120组数据做仿真实验,其中80组作为训练,40组作为预测。仿真结果表明,该算法迭代67次后误差平方和低于0.01并趋于稳定。证明混合变异自适应遗传算法可增强小波神经网络模型的鲁棒性和提高收敛速度。所以该算法用于明胶浓度的软测量中是可行的。     

装备训练内容模块化体系研究

在对装备训练问题系统分析的基础上，重点针对内容体系不完善问题运用模块化思想整合了装备训练内容，构建了装备训练内容模块化体系，研究了装备训练内容模块化体系与装备训练岗位的对应关系。为装备训练实践提供了理论依据，对提高装备训练的针对性和时效性具有重要意义。     

Estimation of forest volumes by integrating Landsat TM imagery and forest inventory data

Accurate information about forest volumes is essential for forest management planning. The survey interval of the Forest Resource Inventory of China (FRIC) is too long to meet the demand for timely decision-making required for forest protection, management, and utilization. Analysis of satellite imagery provides good potential for more frequent reporting of forest parameters. In this study, we describe an application of the k-nearest neighbors (kNN) method to Landsat TM imagery for improving estimation of forest volumes. Several spectral features were tested and compared in forest volume estimations, including normalized difference vegetation index, environmental vegetation index, and the combination of the spectral features. The combined index resulted in the most accurate volume estimations. The kNN estimator and the combined index were then used in forest volume estimation. The estimation error (RMSE) of the total volume was 44.2%, much lower than those for Larix forest (the RMSE was 51.7%) and those for the Korean pine and broadleaved forests (the estimation errors were over 71.7% and 88.19%, respectively). This preliminary study demonstrates the potential of forest volume estimations with remote sensing data to provide useful information for forest management if only limited ground information is available.     

无线传感器网络的数据汇聚机制

针方法是首先将传感区域内部的所有传感器节点采集的数据都传送对传感器网络的特点，提出了一种最小传输成本生成树的数据汇聚机制。具体实现给传感区域内离汇聚点最近的节点，经过数据汇聚后，将汇聚的数据通过最短路径传递给汇聚点。仿真结果显示最小传输代价生成树的数据拒聚能够减少数据传输量50％-80％，并具有较小的传输时延。     

转轴编码器构成的智能仪器混合矩阵面板的实现

介绍转轴编码器的原理，从而提出面板中按键和转轴编码器的混合矩阵连接方案。它具有电路简单、I/O资源占用少、软件实现容易的特点。通过定时中断扫描、基于向量的数据处理、基于FIFO的数据存取、基于时间记录的转轴编码器识别、软件去抖以及PS/2协议的软件实现等技术手段，实现该例的PS/2接口面板，其具有低成本、性能可靠稳定、响应及时、字符可加速输出等优点，并在高端智能仪器中得到很好的应用。     

构建嵌入式linux交叉编译环境

嵌入式产品的大量应用和linux系统的日趋完善，使嵌入式linux系统的开发得到广泛的重视。要进行嵌入式linux开发，软件方面的首要任务就是搭建适合自身开发平台的交叉编译环境。文章详细叙述了针对arm-i386硬件平台的嵌入式linux交叉编译环境构建方法，以及编译过程中一些错误的具体解决途径。