高压带电作业双臂机器人系统设计

摘要：传统带电作业采用人工方式,但高空、高压危险作业环境与高劳动强度对作业人员人身安全构成一定威胁。针对10KV配电网带电作业的实际需求,采用12米高液压升降平台和两台协作型六轴机械臂,设计开发了双臂六轴机器人系统。采用ARM嵌入式处理器,设计开发了双臂机器人控制器硬件和软件,根据实际作业应用需求,给出了机械臂运动路径规划方法,通过WiFi无线通讯方式和SOCKET编程实现了对双臂机器人的现场操作控制,采用LoRa无线通讯网络,设计开发了LoRa主站模块和LoRa专用工具模块,采用LoRa定点扫描通讯方式,实现了各工具模块和机器人控制器的相互通讯。在某培训实验基地10KV配电线路上,对带电作业机器人系统进行了现场实验,验证了剥皮、接引流线等各项设计功能,机器人从接收到剥皮指令开始到剥皮作业完成,整个过程用时3分20秒;完成接引流线作业全程用时2分50秒。     

基于等差划分的虚拟机实时迁移技术

研究了虚拟机的实时迁移。对局域网内存迁移的预拷贝算法、后拷贝算法以及由这两种算法构成的混合拷贝算法的特性进行分析,在改进混合拷贝算法的基础上提出了基于等差划分的虚拟机实时迁移技术,该技术把第一轮传输的内存页划分成近似等差数列形式的多段,以减少第二轮传输的内存页。不同工作负载条件下的试验表明,与混合内存拷贝方式相比,基于等差划分的虚拟机实时迁移技术平均减少了25%的同步内存位图时间,29%的后拷贝方式发送的内存页以及2.2%的总迁移时间,在一定程度上提高了混合内存拷贝方式的虚拟机实时迁移性能。     

电线电缆带电燃烧研究进展

分析了当前国内外在电线电缆带电燃烧方面的研究进展,主要关注了在役电缆温升特性、带电电缆故障着火机理和电流变量与燃烧特性的相互影响,分别对应了带电电线电缆起火本质原因、引燃特性及火焰蔓延特性。在电缆温升特性方面,分析了以热路模型或者数值计算模型为基础所建立的各类电缆线芯温度预测模型,并介绍了基于电缆温度预测模型所建立的各类线缆温度监测系统。在带电电缆故障着火机理方面,分析了由于绝缘层表面导电路径、高温导致空气电离及绝缘材料热解而形成的电弧故障引发火灾,以及由于短路、过载和接触不良等导致电缆线芯过热引发火灾的机理,并揭示了不同故障之间的相互诱发关系,分析了多种故障综合作用引发火灾的机理。在带电电缆燃烧特性方面,分析了电场与燃烧的相互影响关系与机理,并揭示了外部引燃条件下,通电电流变量对电缆燃烧特性及蔓延速度的影响规律,分析表明在制定电缆安全的相关标准和规范时,需考虑电缆火灾中持续通电电流的影响。     

利用虚拟机动态迁移技术整合虚拟和模拟环境

系统虚拟化和模拟技术对当今计算机科学研究和相关产业有着重要的影响.整合虚拟和模拟环境,让运行在虚拟机中的操作系统获得更多重要的服务是一项具有挑战性和有意义的工作.由系统虚拟化提供的虚拟机动态迁移技术作进一步扩展后,可整合这两个计算环境.提出Roam,一个支持在虚拟和模拟环境之间进行虚拟机动态迁移的框架.开发的Roam原型系统实现了Linux虚拟机在Xen和纯Qemu环境之间的动态迁移.相关性能测试表明Roam是一个可行的虚拟机动态迁移方案,并且虚拟机的停机时间和整体迁移时间都在一个可接受的范围内.     

一种基于动态迁移技术的寄存器保护方法

在强辐射环境中,寄存器会受到高能粒子冲击而发生位翻转导致寄存器内容发生变化,称这种现象为寄存器故障。对关键寄存器进行定义,提出一种寄存器保护模型,通过动态申请系统当前空闲的寄存器作为关键寄存器的备份,在运行过程中运用动态迁移技术对关键寄存器进行保护,使寄存器自身具有一定的容错能力。     

面向云计算的虚拟机动态迁移框架

根据云计算平台的特点,提出一种新型虚拟机动态迁移框架,并在Xen和KVM这2种典型的开源虚拟机监控器基础上,实现原型系统。测试结果表明,在不同类型计算资源的环境下,该动态迁移框架具有良好的性能,能够对动态迁移进行实时控制,从而满足服务等级协议的要求。     

P2P流媒体直播系统覆盖网拓扑优化算法

针对对等(P2P)流媒体直播系统中节点的异构性问题,将系统节点分为不同级别,基于随机行走算法选择邻居节点,采用Metropolis- Hastings算法计算随机行走的转移矩阵,从而保证节点能以较大的概率选择到系统中级别较高的节点,并进一步描述覆盖网拓扑优化算法。仿真实验结果表明,该算法能促进节点协作,降低系统延时,在动态网络环境下具有良好的鲁棒性。     

基于Peercast的P2P直播系统改进

分析Peercast流媒体直播系统的结构。根据分析结果,指出其在实际网络应用中的弊端。改进下载流程,将单线程下载改为多线程下载,设计多线程F载任务分配模块。重新设计缓冲区,维护多对一情况F的缓冲区。介绍在多线程下载情况下直播延时方面的改进,对改进方案的性能进行分析。     

KVM虚拟化动态迁移技术的安全防护模型

虚拟机动态迁移技术是在用户不知情的情况下使得虚拟机在不同宿主机之间动态地转移,保证计算任务的完成,具有负载均衡、解除硬件依赖、高效利用资源等优点,但此技术应用过程中会将虚拟机信息和用户信息暴露到网络通信中,其在虚拟化环境下的安全性成为广大用户担心的问题,逐渐成为学术界讨论和研究的热点问题.本文从研究虚拟化机制、虚拟化操作系统源代码出发,以虚拟机动态迁移的安全问题作为突破点,首先分析了虚拟机动态迁移时的内存泄漏安全隐患;其次结合KVM(Kernel-based Virtual Machine)虚拟化技术原理、通信机制、迁移机制,设计并提出一种新的基于混合随机变换编码方式的安全防护模型,该模型在虚拟机动态迁移时的迁出端和迁入端增加数据监控模块和安全模块,保证虚拟机动态迁移时的数据安全;最后通过大量实验,仿真测试了该模型的安全防护能力和对虚拟机运行性能的影响,仿真结果表明,该安全防护模型可以在KVM虚拟化环境下保证虚拟机动态迁移的安全,并实现了虚拟机安全性和动态迁移性能的平衡.     

基于代价感知的云任务处理策略

绿色云计算旨在保证服务质量的前提下,最大限度地降低云服务成本．针对这一问题,提出一种兼顾云数据中心高性能和低成本的策略,通过虚拟机动态迁移等技术进行云任务聚合,关闭空闲的节点以最小化能量消耗,同时考虑虚拟机迁移性能,以此保证任务的服务质量．实验结果表明,代价感知的策略可以减少打开节点的个数,兼顾迁移能耗和迁移延迟,在节能的前提下使服务质量得到保证．