面向蜂巢式微机电陀螺模态交换工作模式的卡尔曼滤波

该文对模态交换工作模式下的蜂巢式微机电陀螺进行了噪声成分分析,并建立了噪声模型。提出采用卡尔曼滤波降低陀螺输出白噪声的方法,从而提升陀螺的静态性能,该方法可用于惯性寻北。实验结果表明,经滤波后陀螺输出在采样时间1 s下与未滤波前的平滑时间100 s下的陀螺输出噪声水平相当。陀螺输出白噪声幅值降低,从而缩短寻北时间。实际应用中,最短寻北时间可由卡尔曼滤波初值收敛后的时间进行标定。     

基于微纳电离的有毒有害气体传感器

为了有效避免有害气体浓度的超标对经济效益和人类生命财产安全造成损害,提出并设计了一种新型检测方法,通过对微纳电离型传感器进行一系列的测试,设计的传感器展现了较强的抗弯能力及较快的响应-恢复能力。在室温常压、相对湿度75%的实验条件下,对多个浓度的苯、甲苯气体展开了测试,并基于特征噪声强度识别气体的浓度,构建了对应的识别模型。实验结果表明：传感器对有害气体检测时的测量值和真实值的拟合度可达99%以上,体现了较高的检测精度,且在检测有害气体时传感器处于可逆电离平衡状态,重复性良好,不需要进行预热、安全无毒,因此适合于应用到苯类气体的检测中,能够满足效率、精度的要求,具备了一定的实用性。     

飞秒激光在6H-SiC表面诱导偏振依赖纳米结构特性研究

激光诱导偏振依赖纳米结构是一种有效实现纳米图案化的技术,并且一直备受研究者的青睐。利用飞秒激光微加工技术,对6H-SiC晶体表面激光诱导偏振依赖纳米结构特性进行了研究。通过改变入射激光加工偏振态和延迟时间样品表面诱导产生了直径约为150 nm的球形纳米颗粒、椭圆形纳米颗粒和空间周期约为150 nm的高空间频率表面条纹结构。实验结果表明,入射激光偏振特性会直接影响诱导产生的微结构形貌,并且优先入射的飞秒激光对最终产生的表面微结构形貌有决定性作用。初步探讨了偏振依赖纳米结构形成的物理机制,表面等离激元(surface plasmon polariton, SPP)在表面微纳米结构的产生过程中扮演着重要角色,研究结果对激光诱导表面周期结构(laser-induced periodic surface structures, LIPSS)可控制备具有重要意义。     

考虑服务配置的细粒度电力任务云边协同优化调度策略

新型电力系统的建设促使电力业务范围向用户侧深入,业务种类及数量不断增加。边设备资源有限,只能配置有限数量的服务,任务的时延能耗需求与设备资源有限的矛盾日益突出。为实现云边资源协同与任务的优化调度,提出了一种考虑服务配置的细粒度电力任务云边协同优化调度策略。通过建立微服务的时延与能耗模型,并对任务调度中的约束条件进行分析,将时延与能耗的优化决策问题转化为带约束的多目标优化问题,采用NSGA-Ⅱ算法求解。然后通过基于模糊逻辑的多准则决策方法为任务选择调度方案。仿真结果表明,所提策略在时延和能耗方面的性能优于其他策略,能够适应不同的任务场景并做出最优决策,提高了任务的完成率。     

含热泵和电热混合储能的建筑微能源网经济优化调度

为实现微能源网经济运行,提出一种含热泵和电热混合储能的建筑微能源网经济优化调度方法。首先基于ETP模型结合蒙特卡洛模拟建立采用通断调节的大规模空调负荷聚合模型,确定逐时冷负荷需求。然后构建考虑相变蓄冷变温特性与风冷热泵出力特性的微能源网优化调度模型。最后以微能源网全寿命周期成本最小为目标函数,应用Python+Gurobi对模型进行求解。分析夏季3种典型天气,4种场景下的优化调度结果,仿真结果表明：配置电热混合储能具有电、冷负荷削峰填谷的效果,能降低初始投资成本与运行成本,系统的经济性和灵活性更优。     

测控装置液晶屏显示系统设计与实现

测控装置液晶屏显示系统是基于微处理控制单元（国产芯片）+液晶屏显示模块设计、实现的一款系统,其主要是在液晶屏上显示测控装置的实时数据和参数信息,可以通过操作人机按键在液晶屏上查看测控装置的实时数据,修改测控装置的参数信息等。设计了一款测控装置液晶屏显示系统。首先,介绍了系统的总体架构;其次,阐述了系统的设计原理;然后,梳理了系统的运行流程;最后,介绍了系统的设计工具和实现技术。经测试验证,该系统设计合理、运行状态良好,具有一定的实用价值。     

集群环境中微服务容器资源特征分析及优化

在集群环境中部署微服务已经成为微服务部署的重要方式.由于不同种类服务对于CPU、内存、磁盘等资源的需求不同,导致集群中的节点产生资源碎片、出现资源消耗倾斜.如何提高集群资源利用率、降低集群能耗,成为继保障服务级别协议(service level agreement, SLA)之后的重大挑战.本文以阿里巴巴集团2021年发布的近两万个微服务的详细跟踪为数据样本,从容器资源使用情况、节点部署特征和资源消耗偏好等多个维度出发,分析其集群资源消耗特征,发现集群中出现了资源消耗倾斜的情况.通过进一步分析节点中容器部署情况发现容器资源分配不合理加剧了这一现象.基于此我们提出了一种使用深度双Q网络的模型,依据上游服务资源需求的实时变化,对容器资源分配进行优化.对比实验结果表明该方法可以在保证服务SLA的情况下有效提高容器资源利用率,改善节点资源消耗倾斜的情况.     

多源基因学习的微种群教与学优化及应用

由于微种群教与学优化算法的种群规模较小, 故其种群多样性很难维持. 为提高微种群教与学优化算法的搜索性能, 提出了一种基于多源基因学习的微种群教与学优化算法(micro-population teaching-learning-based optimization based on multi-source gene learning, MTLBO-MGL). 在MTLBO-MGL算法中, 将教阶段和学阶段根据随机选择策略来对个体进行基因水平上的进化操作; 并从基因层面上对种群多样性进行检测和使用稀疏谱聚类方法对种群的每个维度进行聚类. 然后, 根据多样性检测和聚类结果, 选择不同的进化策略来提高所提算法的搜索性能. 在28个测试函数上, 通过将所提算法与其他4种微种群进化算法作对比, 证明了所提算法的整体性能要显著好于所对比的4种算法. 本文还将所提算法应用于无人机三维路径规划问题, 结果表明MTLBO-MGL算法能够在该问题上取得较好结果.     

基于压电传感阵列的萜烯类挥发物鉴别

为了实现柑橘中萜烯类挥发物的鉴别,选取柑橘主要萜烯类挥发物,d-柠檬烯、α-蒎烯和月桂烯作为目标分子。采用本体聚合法,MAA为功能单体,EGDMA为交联剂,AIBN为引发剂,制得对应的分子印迹聚合物(MIP)。使用聚氯乙烯将MIP粉末与石英晶体微天平(QCM)电极结合,制成MIP-QCM传感器,三种传感器组成传感阵列。搭建配气系统并测量传感阵列对纯样和混合样本的响应。以传感器最大频率偏移作为特征值。传感器对各自目标纯样的响应随浓度变化呈良好的线性关系,R²分别为0.992 4、0.983 6和0.985 9,灵敏度均在0.2 Hz/ppm以上,重复性百分比均在95%以上。采用主成分分析法(PCA)鉴别纯样和其对应的混合样本,鉴别准确率为100%。传感阵列对萜烯类挥发物纯样和添加了少量干扰物的混合样本有很强的鉴别能力。     

变分模态分解组合广义形态滤波器的MEMS陀螺仪去噪方法

为了更加有效地消除MEMS陀螺仪输出信号存在大量不同类型噪声的同时保留有效信号特征,本文提出了一种变分模态分解(VMD)的多尺度自适应组合广义形态滤波器(CGMF)去噪方法.该方法首先采用VMD将MEMS陀螺仪原始输出信号分解为多个不同尺度的具有特殊稀疏性的一高低频离散带限子信号内模函数(BLIMFs),然后通过选择CGMF中合适的结构元素(SEs)长度和几何结构对上述不同尺度BLIMFs进行自适应去噪处理,最后重建去噪后的BLIMFs获得去噪信号.通过实验验证并与现有的信号去噪方法相比,本方法的主要优点在于:1)解决了CGMF中SEs的长度和几何结构等关键参数的自适应选择问题; 2)针对不同类型噪声均进行了有效的分离和去噪处理.