无线传感器网络中基于ELM的混合入侵检测方案

在研究机器学习算法的基础上,提出一种基于极限学习机( ELM)的混合入侵检测方案。将无线传感器网络分为感知层、数据汇聚层和核心控制层,在每层分别设置与其相适应的入侵检测方案,并在能量充足的核心控制层布置信任管理模块和ELM模块。信任模块可以及时筛去异常节点,相比于支持向量机算法训练速度更快,可提高入侵检测效率。实验结果表明,该方案在保证较高检测率的基础上,降低了能耗,延长网络运行时间,更适合于资源受限的无线传感器网络。     

基于Simics的系统级故障注入平台

故障注入技术是评价系统可靠性的有效方法。现有基于仿真的故障注入平台大多基于现场可编程门阵列或超高速集成电路硬件描述语言实现,对故障模型的支持非常有限。为此,基于Simics结构级模拟器,设计并实现系统级硬件故障注入平台。该平台上层支持不同固件、操作系统以及应用程序,底层支持对处理器典型流水部件的故障注入,同时实现瞬时故障、永久故障和间歇故障模型以及其他较全面的故障类型,并将一组系统级故障检测机制集成入平台中。实验通过监测硬件故障在系统级的传播,对比分析了故障对不同部件造成的系统级影响,结果表明,瞬时故障对系统影响较小,永久故障容易引起系统失效,间歇故障对各部件有不同程度的干扰作用。     

基于像素点灰度差的Harris角点检测算法

针对Harris算法在图像处理过程中特征点提取实时性和抗噪能力较差、计算量大的问题,提出一种结合像素点灰度差的Harris角点检测算法。将被检测点与半径为3的邻近圆周上16个像素点作对比,以此计算非相似像素点的个数来确定候选角点,通过Harris角点响应函数提取角点,并结合SUSAN算法的思想去除伪角点。实验结果表明,改进算法提高了原算法的实时性,增加了角点提取的数量,并且能有效去除大多数伪角点,提高图像角点检测的速度和正确性。     

基于显著区域的行人检测算法

针对经典行人检测算法(HOG+SVM algorithm)因滑动窗口滑动次数过多引起的计算量过大问题,提出一种基于显著区域的行人检测算法。把提取的显著度和原图结合得出有效图,实现由整张图像行人检测到局部有效图行人检测的转变;用贝叶斯准则将有效区域和基于协方差的行人检测有机结合,达到在降低计算量的同时提高检测准确率的效果。在公开数据集INRIA上的实验结果表明,该算法降低了计算量,明显改善了误检率。     

基于视觉的刀具参数高精度测量

为满足现代制造业对刀具几何参数快速、高精度的测量要求,用高速CCD摄像机、远心镜头及可调的LED光源搭建刀具图像的采集系统,且在VS2010平台上用简单高效的C#语言开发基于机器视觉的具有可视化快速调焦功能的刀具几何测量系统。采用亚像素边缘提取法精准定位刀具边缘,设计一个快速调焦提示法。实验结果表明,该测量系统重复测量精度不超过2μm,速度快,鲁棒性好,极大提高了需要预知刀具参数来控制刀具运动轨迹的数控机床和加工中心的工作效率和加工质量。     

基于有向图的静止气象卫星故障检测模型

为解决基于卫星单个遥测值超限进行报警的方法会引起故障的误报和漏报这一问题,提出一种基于有向图的静止气象卫星故障检测模型。定义组合条件报警故障知识规则的描述方法和故障知识库,能够同时对卫星多个通道的遥测值进行综合分析与诊断,提高故障的诊断效率;基于有向图实施卫星故障的自动检测,省去关联故障的判别工作,减少冗余告警,提高故障检测的正确性。实际业务运行结果验证了该模型的可行性与有效性。     

基于实时路况的交通信号灯智能管控方法

为解决城市严重的交通拥堵问题,提出一种基于实时路况的交通信号灯智能管控方法。实时检测交叉方向车辆,计算车道占用率,应用模糊控制理论优化信号灯切换频率,确保双向车道均衡使用。实验利用实测数据,结合模拟分析结果,针对早晚高峰以及中午等3个典型时段道路交通状况,与传统定时控制方法进行比较,比较结果表明,该方法能够有效地利用车道,增强交通通行能力,较传统的定时控制方式更具有适用性。     

光纤光栅传感器在公路隧道衬砌结构安全监测中的应用

从工程实用角度归纳了光纤光栅传感器相对于其他传统监测仪器的主要优势,阐述了其在隧道结构安全监测中的适宜性.在此基础上结合某公路隧道衬砌结构的薄弱部位和具体条件,设计了现场自动化监测和无线数据通信系统,采用光纤光栅传感器对隧道支护结构的变形和受力状态进行了实时监测实验,结果真实有效地反映了结构物的运行性态,表明光纤光栅传感器在公路隧道结构安全监测中具有良好的实用效果.     

不等长批次过程的有序时段划分、建模及故障检测

对具有不等长时段的多时段批次过程进行监测是十分重要而且具有一定难度的. 时段在批次间的错位现象导致时间方向的不同过程特性混合在一起, 这给时段分析以及在线应用带来了一系列的问题. 为了解决不等长所带来的问题, 本文提出一种基于不等长时段有序识别及建模的故障检测方法. 该方法的主要贡献包括以下方面：1) 该方法通过步进地衡量过程的变量相关性对模型精度以及监测性能的影响, 自动有序地识别出每个不等长时段; 2) 在每个时段内,通过对不规则的过程数据进行整合建立了时段模型以捕捉不规则的时段特性; 3) 本文提供了一种简单而有效的在线判断新样本隶属时段和监测其运行状态的方法. 最后, 本文通过一个实例–具有不等长批次长度的注塑过程阐述了本方法的有效性.     

一种微电阻率成像测井仪数字相敏检波新算法

针对微电阻率成像测井仪井下稳定、高效及低功耗设计要求,提出了一种较新颖的数字相敏检波实现算法,主要包括数据的分相累加、公因式乘法、匹配加法以及反正切与平方根运算等.其中,分相累加算法在采集模块FPGA中完成,公因式乘法和匹配加法在处理模块FPGA中完成,反正切和平方根运算在处理模块DSP中完成.通过此种相敏检波算法实现方式,能有效降低系统功耗,并实现地层阻抗的准确测量.