脉冲氙灯瞬态在线检测系统

文章研究了脉冲氙灯瞬态在线检测系统对脉冲氙灯放电电压、电流和发光强度进行实时监测的方法和系统的结构 ,结合氙灯的瞬态放电特征 ,利用光电隔离、光纤传输、高速 A/ D采样等技术 ,获取氙灯瞬态放电数据。对计算机系统的控制功能进行工作线程划分 ,采取多线程工作模式 ,提高了系统的实时性和协调性 ,为大型激光驱动器能源系统的自动测控打下了良好的基础     

航天发射系统运行安全性评估研究进展与挑战

航天发射作为人类太空活动最为基础和最为重要的环节之一,是评判一个国家综合国力的重要指标,而航天发射系统运行安全性评估作为现代航天发射控制指挥与决策系统的核心,是保证航天发射安全运行的基础.首先,本文概述了现代航天发射系统,简要回顾了系统安全性研究发展历程,阐述了航天发射系统运行安全性评估的内涵.其次,通过综述航天发射系统运行故障检测与诊断、异常运行工况识别、运行过程安全分析与预测、安全性动态评估技术等方面的研究现状的基础上,总结出了航天发射系统运行安全性评估面临着系统极度复杂、决策风险性极大、先验信息少以及评估结果要求高准确性与实时性等方面的挑战.最后,本文对航天发射系统运行安全性评估有待研究的基础前沿问题进行了思考.     

RFID与条码技术在军事物流领域的联合应用

介绍了RFID及条码技术的基本概念、系统组成与工作原理,对2种技术的优缺点与发展趋势进行了比较和分析。立足我军物流系统对自动识别技术的实际需求,提出了2种技术在军事物资保障过程中的仓储管理、信息采集、系统管理和物流可视等方面联合应用的思路与设想。     

基于核稀疏分类与多尺度分块旋转扩展的鲁棒图像识别

针对在图像旋转或局部扭曲变形等复杂情况下的图像识别问题,提出一种基于核稀疏分类与多尺度分块旋转扩展的鲁棒图像识别算法。该算法首先对图像进行多尺度分块与旋转扩展,使得字典能近似测试图像局部的旋转扭曲与各种排列组合。为了增加字典类间稀疏度,改善系统效率,提出一种字典降维策略。通过核随机坐标下降方法高效求解核稀疏分类的凸优化问题,进而通过对比不同类对测试图像的重构误差完成图像识别。实验表明,与经典方法相比,文中方法具有更好的识别效果,对图像旋转或局部扭曲变形等复杂情况具有较好的鲁棒性。     

改进Parzen窗解决高维数据聚类的方法研究

由于高维数据聚类的现实意义日益增强,而Parzen窗估计法仅对低维数据集聚类能获得良好的结果,随着维数增加,效率降低,因此对Parzen窗进行加权改进,通过多次仿真实验确定加权函数,将高维数据投射至低维空间,对其聚类,逐步投向高维空间,对结果矩阵进行优化处理,得到更为优良的聚类效果。     

脉冲氙灯瞬态放电特性实时检测

随着惯性约束核聚变（ICF）的发展,对激光驱动器提出了很高的要求。本文研究了脉冲氙灯瞬态在线检测系统对脉冲氙灯放电电压、电流和发光强度进行实时监测的方法和系统的结构,结合氙灯的瞬态放电特征,利用光电隔离、光纤传输、高速A／D采样等技术,获取氙灯瞬态放电 数据。有效的实现了弱电系统对强电系统的远程测控,为大型激光驱动器能源系统的自动测控打下良好的基础。     

浅议网上政府的房地产业管理

政府是现代经济生活的主体,在世界各国积极倡导的“信息高速公路”的五个应用领域中,“电子政府”被列为第一位,本文对我国“电子政府”的房地产业管理的现状进行了分析,指出了存在的不足,提出了构建网上政府房地产业管理初步框架的建议,有助于促进房地产业管理的规范化和现代化建设。     

基于瞬时幅值的光伏系统电流传感器微小故障检测及估计

电流传感器是光伏系统中用于系统控制和状态监测的重要元件,然而受运行环境影响,电流传感器易出现性能退化,影响系统运行安全.为了准确检测和估计出电流传感器微小故障,提出基于瞬时幅值的传感器微小故障检测和估计方法.首先,建立基于瞬时幅值的电流传感器微小故障模型,利用Hilbert变换(HT)估计相电流瞬时幅值将测量的三相正弦电流转换为相互独立的三维直流信号分量;其次,利用快速移动窗主成分分析(FWMPCA)对三维直流信号组成的数据矩阵进行特征提取,获得主元和残差子空间向量的概率密度分布函数;然后,利用Kullback-Leibler(KL)距离定量度量实际运行数据相对于无故障运行数据的微小变化,在此基础上,设置故障检测阈值,构建故障幅值估计模型,实现电流传感器微小故障检测和估计;最后,利用RT-LAB实验平台验证所提方法的有效性.     

基于视觉的目标检测与跟踪综述

基于视觉的目标检测与跟踪是图像处理、计算机视觉、模式识别等众多学科的交叉研究课题,在视频监控、虚拟现实、人机交互、自主导航等领域,具有重要的理论研究意义和实际应用价值.本文对目标检测与跟踪的发展历史、研究现状以及典型方法给出了较为全面的梳理和总结.首先,根据所处理的数据对象的不同,将目标检测分为基于背景建模和基于前景建模的方法,并分别对背景建模与特征表达方法进行了归纳总结.其次,根据跟踪过程有无目标检测的参与,将跟踪方法分为生成式与判别式,对基于统计的表观建模方法进行了归纳总结.然后,对典型算法的优缺点进行了梳理与分析,并给出了其在标准数据集上的性能对比.最后,总结了该领域待解决的难点问题,对其未来的发展趋势进行了展望.     

一类基于类别区分的多重故障诊断模型框架

多重故障诊断是故障诊断和容错控制技术中的重难点问题.本文关注数据驱动故障诊断,以基于知识的方法为基本思路,按照故障表现及征兆的组合形式分析了多重故障和征兆之间的映射关系,将多重故障诊断转化为一类由各个组成故障对应于征兆数据集合的类划分问题.在已有应用于故障诊断的分类和聚类方法的基础上,分析了4种基于类别区分的多重故障诊断模型框架.并讨论了其优缺点和适用的类别区分算法.