基于规范变量残差的化工过程微小故障检测与诊断

微小故障因其幅值低而易被噪声和过程扰动所掩盖,并且会随时间慢慢演变成过程中的严重故障.因此,微小故障的检测和诊断变得越来越重要.为了更有效地监测和诊断微小故障,提出了基于规范变量残差的化工过程微小故障检测和诊断方法.首先,对Hankel矩阵执行奇异值分解来获得主元和残差空间并根据过去和未来数据的差异,求得两个不同的规范...     

使用具有重叠方向图的天线估计来波角度

基于接收信号强度(Rss)的室内定位设计容易受到多径干扰的影响。为了解决这个问题,将具有重叠方向图效果的波束切换天线和Rss相结合,提出一种来波角度(AoA)估计方法。AoA是通过不同波束Rss的差分运算进行估计。因为多径信号的AoA呈现一种对称分布的特性,从AoA估计误差的均值角度,证明Rss差分运算具有抑制多径干扰的能力。同时对于波束切换天线的结构参数与整体AoA估计精度和稳定性之间的关系开展研究。最后通过实验和仿真验证理论分析的结果,可以在多径丰富环境中获得较高的AoA估计精度和稳定性。     

多形貌SnO2含碳复合材料制备及其电化学性能分析

目前电池材料制备已成为多领域研究热点,而SnO2以其优良性能与独特优势得到了广泛关注.以乙醇、SnCl4·5H2O、碘为原料,制备了多形貌SnO2含碳复合材料,并针对其电化学性能进行了实验分析.结果表明,不同NaCl含量条件下,SnO2含碳复合材料的形貌变化较为明显,基于控制NaCl含量,可获得更多不同形貌SnO2含碳...     

BC算法性能与图数据格式的关系特性分析

图计算中数据的压缩格式是图算法访存效率和性能的关键影响因素之一.基于此,针对中心性算法如何根据性能需求选择合适的压缩格式来提升图计算系统性能的问题,采用Skylake Xeon(R)Platinum 8164处理器上的硬件性能计数器对不同数据集的坐标表示、压缩稀疏列、压缩稀疏行、双压缩稀疏列和独立稀疏列压缩的5种压缩格...     

基于多目立体匹配的深度获取方法

提出一种深度获取方法,利用基于颜色分割的多目立体匹配算法,从多个视点图像中提取深度信息。利用mean-shift算法,根据颜色信息分割参考图像,提取图像中的颜色一致性区域,通过局部窗口匹配算法进行多目立体匹配得到多幅初始视差图,根据融合准则将多幅视差图合成为一幅视差图以提高视差图的精度并对视差图进行优化后处理,按照视差与深度的关系,将视差图转化为深度图。该算法能有效处理匹配过程中的遮挡区域,提高匹配精度和视差图的准确度。     

基于改进型人工鱼群算法的支持向量机参数优化

支持向量机在高维度、小样本情况下具有独特优势,但同时支持向量机的参数优化极大制约了其分类效果,目前参数优化缺乏系统的理论指导;针对传统DAG-SVM训练分类器较多,训练耗时长,分类效果受到结构排序的影响,提出了一种基于“1 vs R”策略的改进型算法;针对 SVM传统参数优化方式耗时大,优化精度不高,提出了改进型人工鱼群算法;最后结合1 vs R-DAG支持向量机算法与改进型人工鱼群算法,得到一种新的改进型支持向量机算法;仿真对比实验证实,对支持向量机的参数优化是有效可行的。     

图因子分解的故障节点快速修复

为了提高分布式存储系统中故障节点的修复效率, 提出一种新的部分重复(fractional repetition, FR)码的构造算法. 该算法利用完全图的因子分解进行构造, 称为CGFBFR (complete graph factorization based FR)码. 该算法首先对完全图进行因子分解, 分解完成以后确定完全图的因子分解个数, 根据需要存储数据块的重复度来选择完全图的因子个数, 将完全图选中的因子所有顶点当做分布式存储系统中需要存储的数据块, 然后对选中因子图的边进行标记, 标记的边当做分布式数据节点进行存储. 最后根据选中的因子的顶点和边生成编码矩阵, 在分布式存储系统中按照编码矩阵中的数据对数据块分别进行存储. 实验仿真结果显示, 本文提出的一种新的部分重复码构造算法, 与分布式存储系统中的里所(reed-solomon, RS)码、简单再生码(simple regenerating codes, SRC)以及最新的循环可变部分重复(variable fractional repetition, VFR)码相比, 在系统修复故障节点时, 能够快速地修复故障节点, 有效降低了故障节点的修复带宽开销、修复局部性、修复复杂度, 而且构造过程简单, 同时可以灵活选择构造参数, 广泛适用于分布式存储系统中.     

316LN钢的高温本构模型与热加工图

目的 研究316LN钢的高温变形行为,确定最佳加工区间并优化工艺参数。方法 利用Gleeble热模拟实验机在变形温度为1 000～1 150℃、应变速率为0.001～10 s^-1条件下对316LN钢进行热压缩实验。根据实验数据分别绘制不同变形温度和不同应变速率下的流变应力曲线。在传统Arrhenius双曲正弦关系的基础上,考虑应变量的影响,通过五次多项式拟合建立316LN钢的改进型本构模型,基于动态材料模型及Prasad塑性失稳判据计算得到材料的能量耗散图和流变失稳图,将二者叠加得到316LN钢的热加工图。结果 流变应力曲线呈现典型的动态再结晶特征,且随着应变速率的增大和变形温度的升高,316LN钢的压缩应力逐渐减小,耦合应变量的本构模型预测值与实验值的相关系数达0.9888,吻合度较高。通过建立热加工图并对比金相组织发现,316LN钢在“安全区”能量耗散效率较大的区域更容易发生动态再结晶行为。结论 高变形温度、低应变速率条件更有利于软化机制的发生,改进型本构模型精度较高,可对316LN钢热变形过程中的流变应力进行准确预测。通过构建热加工图确定了316LN钢的最佳...     

基于多模板匹配的双模型自适应相关滤波跟踪算法

为有效提升目标跟踪的精确度和实时性,设计了基于多模板匹配的双模型自适应相关滤波跟踪算法。对多模板匹配模型与核相关滤波跟踪模型参数进行初始化处理：多模板匹配模型选取得分函数作为模板与候选样本间匹配准则,通过候选样本得分获取最佳目标,更新多模板后,通过形变多样相似性实现多模板匹配;核相关滤波跟踪模型利用所采集目标样本数据建立循环矩阵,通过训练核化岭回归分类器获取核相关滤波器,并获取响应置信图,再利用响应置信图获取下一帧图像目标位置。通过自适应融合策略获取两个模型所估计目标位置,再采用金字塔尺度估计策略估计目标尺度变化,通过不断更新各模型参数实现目标精准跟踪。实验结果表明,在目标受遮挡或旋转、光照变化等复杂环境下,该算法的中心跟踪误差均低于15 dpi,平均跟踪精确度均高于98%,且目标定位时间低于100 ms,说明该算法在跟踪精确度和实时性上具有明显的应用优势。     

一种调度In-Tree任务图的算法

In-Tree任务图可用来表示归并、求和等分治算法的很多问题,该文针对这种任务图提出一种分层调度算法,利用队列存放被调度的任务,在同层任务调度中,优先把前驱不为空的任务调度到其一个前驱处理器上执行,只有前驱为空的任务才考虑是否分配新的处理器。实验表明,与以前的算法相比,该算法在调度长度相当的情况下,使用了更少的处理器。