大型压缩机组设备群的故障预测与健康管理

介绍了压缩机组设备群—复杂系统的故障预示和健康状态管理技术和系统的研究。融合早期故障预示、综合故障诊断和远程专家诊断技术,研究设备群的健康状态管理技术,并研发了压缩机组设备群故障诊断和健康状态管理系统,实现主辅机故障诊断和健康状态管理一体化、监测控制信息利用共享化、生产企业和设备制造企业知识资源利用最大化,为石化生产企业和设备制造企业提供一套全生命周期的压缩机组设备群故障诊断和健康管理的系统解决方案。     

基于中间件的云计算理解与价值探讨

关于云,我们已经听到了太多的声音,就像前几年的面向服务一样。与那些抽象晦涩的概念不同,今天要介绍的基于中间件的云计算是基于常识诞生的。通过这些常识,您就可以轻松了解基于中间件的云计算。     

基于网络的主题协作学习模式的探索

以微型计算机原理及应用课程网络教学改革为例,详细介绍一种基于网络资源利用的主题协作学习的模式,并提出网络环境下学生学习态度、网络教学环境、教师指导和自我评价表质量等建议。     

影视作品中“审丑”现象流行的原因——从王宝强的走红谈起

从王宝强走红影视圈的案例出发,讨论了当今影视作品中的"审丑"现象流行的原因。这种"丑",不涉及品德,而是单纯的外貌丑,而这种外貌丑又是相对的。认为"审丑"现象的产生主要基于观众的审美疲劳,时代导致审美趋向多元化,把审美的意义赋予丑的形象,丑星的现实生活基础等几个原因。另外指出这种类型的丑星需要对自己加以调整、提高演技才能在影视圈走得更久,否则会引起观众的"审丑疲劳",不过是昙花一现。     

基于MP算法的快速地震信号谱分析

MP(Matching Pursuits)算法以其灵活的自适应性,取得了广泛的应用,但依然存在计算量大的应用瓶颈问题.为了解决传统MP算法运算量大的问题,首先对MP算法的原理进行了介绍,然后针对其计算量大的问题提出了一种基于遗传算法的快速算法,有效地降低了MP算法的运算量,较好地解决了运算量大的问题.最后利用MP算法对地震信号进行了谱分析,消除了Wigner算法中的交叉项,从而有效地揭示了地震信号的时频信息.结果表明,改进后的MP算法可以作为地震信号谱分析的有效算法,为烃类检测和储层描述等提供有地效的手段.     

一种基于人工神经网络的快速超分辨率方法

图像的超分辨率是指利用一幅或者多幅的低分辨率图像,通过相应的算法来获得一幅对应的清晰的高分辨率图像.针对现有的基于学习的超分辨率方法低效率的问题,提出一种基于人工神经网络的快速超分辨率方法,该方法试图利用人工神经网络学习到高分辨率图像和低分辨率图像之间的函数关系,其理论基础来自于人工神经网络能够很好地求解流形学习中高维流形和低维流形之间的映射关系.     

基于信息势能的鲁棒估计器及其在同时定位与地图构建问题中的应用

提出了一种基于信息势能鲁棒估计器来解决机器人室内的同时定位与地图构建（SLAM）问题．结构化的室内环境可以用线段近似表示．然而动态环境中,测距传感器测得的数据通常湮没在大量的噪声信号中．本文采用“分割与合并”（split—and．merge）方法进行线段的分类,根据信息势能的性能指标衡量每个采样数据对该线段的信息贡献量．按照信息优化理论设计估计器,选择信息量贡献大的样本点作为信息内点提取线段参数,构建局部地图．采用粒子滤波器进行地图及机器人路径的更新．采用递推的方法估计信息势能,降低了对样本点的信息量贡献做估计时的复杂度．仿真和实验结果证明,本文所提出的方法具有较强的鲁棒性,提高了SLAM策略的准确性和实时性．     

遥操作系统力觉接口的无源性设计

力觉接口是指人和遥操作机械手之间的接口,用来给操作人员提供操作时的一种虚拟环境．无源性是这种接口系统设计的主要要求,但是前人得出的无源性条件过于保守．本文从采样控制系统的频率特性出发推导了一个没有保守性的接口系统无源性的条件．文中并指出无源性只是接口的一个属性,要正确设计还需考虑到伺服设计的一些基本要求,诸如系统的带宽、阻尼等．文中还结合例子给出了接口系统无源性设计的步骤．     

基于Boost原理的脉冲超声发射电路设计

设计了基于Boost原理的脉冲超声发射电路,并建立了电路的瞬态响应模型.通过对模型的分析,确立了电路参数选取的依据.该电路5V供电,不需要直流高压模块,可在1～5 MHz换能器两端产生100V以上脉冲电压,功耗低,平均电流为30 mA,通过匝数比为6/15的变压器对电路阻抗进行匹配,提高了带负载能力,电路触发电压脉冲宽...     

An FFT Performance Model for Optimizing General-Purpose Processor Architecture

General-purpose processor (GPP) is an important platform for fast Fourier transform (FFT),due to its flexibility,reliability and practicality.FFT is a representative application intensive in both computation and memory access,optimizing the FFT performance of a GPP also benefits the performances of many other applications.To facilitate the analysis of FFT,this paper proposes a theoretical model of the FFT processing.The model gives out a tight lower bound of the runtime of FFT on a GPP,and guides the architecture optimization for GPP as well.Based on the model,two theorems on optimization of architecture parameters are deduced,which refer to the lower bounds of register number and memory bandwidth.Experimental results on different processor architectures (including Intel Core i7 and Godson-3B) validate the performance model.The above investigations were adopted in the development of Godson-3B,which is an industrial GPP.The optimization techniques deduced from our performance model improve the FFT performance by about 40%,while incurring only 0.8% additional area cost.Consequently,Godson-3B solves the 1024-point single-precision complex FFT in 0.368 μs with about 40 Watt power consumption,and has the highest performance-per-watt in complex FFT among processors as far as we know.This work could benefit optimization of other GPPs as well.