基于改进蚁群算法的WSN分簇路由机制研究

针对现有的用于无线传感器网络(WSN)的分簇路由协议,存在着所有簇头直接与汇聚节点通信、远离汇聚节点的簇头能量消耗过快等一系列的问题,根据蚁群算法(ACA)及WSN分簇路由算法的特点,对ACA进行改进并引入到WSN分簇路由机制中,提出一种基于改进蚁群算法的WSN分簇路由算法;该算法将到汇聚节点的距离设定为启发函数以找到簇头下沉的最佳路径和提高蚁群算法的效率,同时,在选择节点概率公式时将该节点的剩余能量考虑在内,在数据传输过程中,减少了簇头节点的能量消耗,进而实现节点能量的高效利用,增强网络的使用寿命。以实现网络通信的高效;通过仿真,结果表明,该算法是可行的、有效的。     

双网组合下的水声通信网络节点的设计与实现

针对水下通信平台之间通信网络在可靠性、快捷性等方面的不足,提出将水下成熟的通信网络与自组织网络相结合,在特定的区域部署通信网络节点系统对信息进行转发,从而提升了水下通信网络的稳定性与灵活性;研究并设计了水下通信网络节点的系统架构、硬件系统、软件系统;在户外水域相隔10 m的距离分别放置通信节点系统到水下3m的位置,在Matlab7.0平台上完成对对水下通信网络节点信号进行测试,在PC机上应用串口调试助手软件按照初始化的参数:8位数据位、1位停止位、无奇偶校验码、波特率115200 b/s。测试结果表明:文章系统采样准确.误差低.满足实际需要。     

基于RBF神经网络的转炉冶炼中低碳铬铁终点磷含量预报模型的研究

中低碳铬铁冶炼工艺复杂,杂质磷含量的高低是影响铬铁产品质量的重要因素;通过研究转炉冶炼中低碳铬铁铁水脱磷预处理的反应特性及热力学条件,分析了影响中低碳铬铁合金终点磷含量的重要因素;基于中钢吉铁辽阳公司转炉冶炼中低碳铬铁的生产工艺及样本数据,建立了基于RBF人工神经网络的转炉冶炼中低碳铬铁终点磷含量预报模型,实现了对冶炼过程终点中低碳铬铁磷含量的在线预报与分析;仿真结果表明,该模型预报精度在±0.003%范围内命中率达到85.7%,为改进冶炼工艺、提高产品质量提供了重要的理论依据。     

基于ARM和DSP的电网监测系统的设计

设计了一种基于ARM和DSP的电网监测系统的软硬件设计方案;利用TMS320F2812DSP和高速AD芯片ADS8364实现对现场电信号的采集分析与加Nuttall窗多层插值校正处理,仿真结果表明该算法能够实现电力系统谐波的准确分析;DSP通过串口和嵌有Linux操作系统的S3C2440通信,通过Internet登陆检测系统网页,电网工作人员能够实时查看电网参数情况及对故障进行处理,用户能够实时查看消费信息;该设计方案满足分布式供电系统电能参数的计量要求,实现了电网参数实时远程网络监控。     

基于DSP的全方位移动平台无线遥控系统

以全方位移动平台为研究对象,针对移动平台的全向运动控制,基于TI公司的TMS320F2812和无线数传模块设计了无线遥控系统;该系统将数据采集程序、通信协议和纠错编码算法集成在高速DSP系统上,具有信道选择灵活、接口标准、易维护的优点;并且对遥控通信系统的硬件和软件进行了设计,构建了适合于移动平台的可靠通信协议;最后进行了传输距离和响应时间试验,试验结果是无线遥控系统的稳定传输距离可达100m,发射端和接收端的响应时间分别小于20ms和80ms,数据传输错误率低于0.003%且可完成数据的及时更新;试验结果表明该系统的响应时间短,数据传输稳定,可以完成对移动平台的实时全向运动姿态的操控。     

基于回声状态网络的BOD在线软测量模型

针对污水处理过程的BOD建模问题,提出了一种基于回声状态网络的BOD在线软测量方法;基于梯度下降规则对回声状态网络的在线学习算法进行了研究;为保证学习算法的收敛性,基于Lyapunov理论对学习率范围进行了确定;实验表明,基于回声状态网络的在线BOD预测方法较常规神经网络预测精度提高约两个数量级,模型的适应性也大幅提高。     

基于Cu50的精确温度测量系统

在基于热电阻的温度测量过程中,由于元器件差异和漂移的影响,会大大降低温度测量准确度;针对这一问题,提出了一种自校正技术的4电阻测量法,通过比较4组测量信号的相对大小来求得被测热电阻的电阻值,进而计算出温度值;该方法的优点是可以抵消测量电路中漂移和元器件差异的影响,从而实现在不同的温度环境下的高精度的温度测量;通过计量炉的实测的数据比较,测量误差小于0.063℃,表明了该方法的有效性和正确性。     

基于OTDR和光功率测试的光纤故障监测应用方法

为了降低光纤光缆故障率和缩短光缆网络故障诊断时间,提出了一种基于光功率测试和光时域反射仪的光纤故障监测方法;利用光功率测试技术对光缆性能进行实时监控并预警光缆故障;分析光纤功率衰减的原因,计算得到光缆修理增加的长度,设计了修正故障地点的算法;当光缆网络发生故障时,利用光时域反射仪测试故障位置,并利用误差检测算法对电缆衰减进行分析排除,对故障地点进行故障位置修正以便快速抢修;结果表明,该方法可以降低光缆网络故障率,在故障定位中可以提高光缆故障定位的精度,计算的故障位置与实际故障位置的误差不超过10m,可以进行实时快速的维修,对于运营时间较长的光缆网络的效果更明显,具有较好的应用价值。     

基于径向基函数神经网络的多关节机器人滑模控制器

针对具有不确定性的多关节机器人系统,提出了一种径向基函数神经滑模控制方法;该控制方案采用全局滑模面,将神经网络的非线性映射能力与滑模控制的特点相结合,利用径向基神经网络自适应学习系统不确定性的未知上界,消弱了由滑模控制产生的抖动,同时保证了系统的鲁棒性;基于李亚普诺夫定理给出了系统稳定性的充分条件;仿真结果表明,该方法具有良好的轨迹跟踪和速度跟踪性能,提高了对于建模误差和不确定干扰等因素的鲁棒性。     

基于遗传算法非线性PID的柴油机共轨压力控制

高压共轨柴油机共轨压力随不同工况的调节能力及其压力的稳定性,从根本上影响着柴油机系统的燃油经济性与排放性能;针对共轨压力的控制,给出了在起动、过渡、正常、停机以及故障等工况下的轨压控制策略,设计了带预控制的积分分离非线性PID控制器,采用遗传算法对PID参数进行了在线自适应整定,实现了在不同柴油机工况下对不同轨压变化的优化控制;台架实验结果表明,在不同工况下采取的控制策略是适用的,采用的积分分离技术能减少控制超调,预控制技术能缩短轨压稳定时间并减少轨压波动,遗传算法对非线性PID控制器参数的在线优化,平均可在柴油机起动后6.7s内完成,所设计的非线性PID控制器可把轨压控制偏差稳定在1.4%以下。