USB数据传输卡WDF驱动程序开发

WDF是微软提出的全新驱动程序模型,它提供了面向对象、事件驱动的驱动程序开发框架.介绍WDF模型的特点,分析WDF驱动程序的基本结构,阐述自主研发的USB数据传输控制卡WDF驱动程序开发的基本编程技巧.     

喷码机油墨压力的模糊PI控制系统设计

针对喷码机油墨压力控制存在时滞性的特点和现有的油墨压力控制系统控制参数不易调节、调节时间过长、抗干扰能力不强等问题,结合模糊控制器和PI控制器两者的优点,设计并实现了一个模糊PI双模控制器对油墨压力进行调节。实际测试结果表明:与现有的油墨压力控制系统相比,设计的模糊PI控制器能够有效地对油墨压力进行控制,超调量较小,调节时间较短、控制精度及抗干扰均取得了较好的效果。     

基于在线拉曼光谱仪预测石脑油组成的方法研究

研究石脑油的烃组成预测问题.针对石脑油组分极其复杂和冗余特点,传统的检测方法求解方法复杂、测定时间过长等难题,为了提高准确度,提出一种基于在线拉曼光谱技术结合主成分粒子群算法的预测方法.首先获得石脑油样品的拉曼谱图,利用主成分分析对数据进行降维处理,消除数据间的冗余信息,然后采用粒子群算法对主成分分析后的数据进行预测,得到各个组成成分在石脑油中的质量分数,并将样品预测值与真实值的相关性进行分析.实验结果表明:相对于其他预测方法,该方法准确性高,现场适应性强,测定时间短,是一种高效、实时性好的石脑油组成预测方法.     

基于拉曼光谱CCD信号的谱峰识别技术研究

针对在线拉曼光谱信号存在荧光背景和严重谱峰重叠的情况,提出了一种从含荧光背景信号中提取有用信号并对其进行充分分离的谱峰识别方法。首先采用小波变换扣除原始信号中的荧光背景(即低频成分),然后采用免疫算法对有用信号进行分离。由于免疫算法在组分较多情况下收敛速度慢甚至不收敛,因此,又采用主成分分析(PCA)法得到累计百分比,对免疫算法中的标准信号进行加权,从而完成对重叠拉曼光谱信号正确、快速地识别,并很好的满足了在线拉曼光谱仪在工业现场谱峰识别准确快速的要求。     

化工仓储企业储罐数据采集系统的设计与实现

针对化工仓储企业设备种类较多、各生产单元之间信息孤立、生产数据得不到实时准确测量等问题,设计开发了一个实时数据采集系统。该系统利用不同的数据通信规范,从各种异构系统中获取生产数据,并通过网络协议进行传输存储,实现了罐区数据的实时准确测量。该系统自投用以来运行效果良好,有效地解决了企业数据采集过程中存在的问题,对提高企业信息化水平具有重要的意义。     

一种基于多阅读器数据冗余的高效RFID数据清洗策略

随着RFID技术的发展,RFID的应用越来越广泛.然而,由于RFID硬件设备固有的限制和环境噪声的影响,造成了RFID原始数据的不确定性,使RFID在很多领域中的应用受到限制.现实应用中的部署环境通常由多个阅读器及大量标签组成,而现有的数据清洗算法大多只针对单个阅读器对标签的读取情况进行研究,因此在真实应用中的效果差强人意.本文综合考虑RFID的数据特性、阅读器和部署环境的先验知识以及具体应用中的约束条件三个方面,提出一种更贴近现实应用的基于多阅读器数据冗余的数据清洗策略LC-INFER(Location-Containment Inference):首先基于贝叶斯推理对数据进行初步清洗,其次结合基于物体间包含关系的平滑技术,并考虑约束条件对数据进行二次清洗以提高数据的准确性,最后部署真实供应链应用环境进行实际测试,并用大量仿真数据集进行模拟测试,验证了本文提出的RFID数据清洗算法的准确性及高效性.     

异构多核上支持OpenMP3.0的自适应任务粒度策略

任务粒度是决定任务并行程序性能的关键因素,鉴于不同应用其最优的任务粒度可能不同,提出一种异构多核Cell处理器上支持OpenMP3.0的自适应任务粒度策略.该策略首先广度生成任务,直到所有的线程达到饱和,之后若某个线程执行完自身任务而处于空闲状态时,通过回溯到忙碌线程的任务树中最早可以派生任务的结点处生成新任务,以供空闲线程窃取执行.该策略不仅保证生成的任务粒度最大化,并且有效地解决了负载不均衡问题.实验在一个Cell处理器上进行,结果表明与顺序执行速度相比,自适应任务粒度策略达到了4.1到7.2的加速比,并且该策略优于现有的Tascell和AdaptiveTC方案,同时对于绝大部分应用表现出了良好的可扩展行.     

面向下一代广播电视网的安全保障技术机制研究

在三网融合的大形势下,广播电视整个服务体系正在发生重大变革,下一代广播电视网的规划正在推进中,这些驱动着新技术体制的建立,本文立足广播电视网发展中对于安全体系的要求,介绍了面向下一代广播电视网的安全保障机制,阐述了新的安全保障系统的架构和组成,为广播电视网转型过程中的安全问题提供解决方案。     

PX氧化反应尾气冷凝系统的模拟与优化

精对苯二甲酸(PTA)是我国最重要的化工原料,本文以某大型PTA装置的对二甲苯(PX)氧化反应尾气冷凝系统为对象,基于工艺机理,建立了该系统的模型,实现了流程模拟,获得了工艺操作条件下各流股的组分信息。并在PX氧化反应热计算的基础上,利用模型,对PX氧化反应尾气冷凝系统进行了用能评估与优化,工业装置应用实施后,调整了两级副产蒸汽,有效提高了氧化反应热的利用率,改善了PX氧化反应过程的运行性能。     

基于云自适应差分和BP神经网络的板形动态影响矩阵控制方法

为了克服传统板形控制中产品质量差、控制速度慢、生成效率低,以及静态影响矩阵控制信息不足等缺点,将云自适应差分算法(CADE)优化的BP神经网络应用到板形控制中,建立板形预测神经网络,并在离线状态下,根据板形轧制的历史数据和板形调控机构中的关键影响因素建立动态影响矩阵表。在线轧制过程中只需要与板形控制关键影响因素对应的动态影响矩阵表和板形识别变化量,就可以很快得到主要板形控制手段的控制量。该方法避免了神经网络的在线训练,提高了板形的控制速度和轧制精度。仿真实验表明,该方法稳定性好,控制精度高,适合用于板形的在线控制。