基于Avalon总线的PID控制器的硬件实现

提出了一种数字PID控制器在FPGA上的硬件实现方法。详细阐述了3级并行流水线结构的PIDIP核的原理和实现方法,介绍了FPGA内部互联各片内设备的Avalon总线。控制器在在CycloneII系列的EP2C5F256C6上实现,实验表明,这种PID控制器在具备高速性的同时还具有很高的可重用性,并更易于调试和实现多通道控制。     

红外道路场景下车辆与行人检测算法

针对现有算法模型在红外道路场景下,对小尺寸车辆与行人的检测存在精度低和漏检的问题,提出改进YOLOv5s的红外道路检测算法。首先,借鉴Focal-Loss的计算思想引入一种新的动态缩放(focal and complete IOU,Focal-CIoU)损失函数,提高检测精度;其次,引入改进坐标信息嵌入中激活函数为自适应模式的坐标注意力机制(adaptive coordinate attention, Ada-CA),提高准确定位目标的能力;最后,改进C3模块为具有多尺度特征信息的MultiS-C3,提高模型识别能力。通过实验对比可知,改进的目标检测算法较原网络模型准确性提高2.0%,召回率提高7.3%、平均精度提高6.6%,可以有效检测出红外背景下的车辆与行人。     

基于NDIR的甲烷传感器微弱信号调理设计

该文介绍了一种基于非分光红外的甲烷传感器检测信号调理部分的设计方法。该方法采用OP77运算放大器搭建跨阻放大器和可变增益放大器,将传感器输出的微弱电流信号经过跨阻放大器和可变增益放大器进行调理转换成单片机可以采集的电压信号,并对高频信号进行抑制,提高信噪比。利用MULTISIM软件对设计电路进行模拟仿真实验,在保障合理放大信号的前提下降低电路复杂度和制作成本,提高电路稳定性。信号调理对后续的调试和信号进一步处理等有重要的作用。     

基于 VMD-DBO-LSTM 的空气质量预测

针对传统空气质量预测模型收敛速度慢,精度低的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decom posi- tion,VMD) 和蜣螂优化算法(dung beetle optimizer,DBO)优化长短期记忆网络(long short term memory,LSTM)的预测模 型。首先,针对 AQI原始数据具有大量噪声的问题,使用VMD方法对非平稳信号进行模态分解以降低噪声对预测结果的影 响从而获得多个不同特征的模态分量;其次,针对 LSTM 靠人工经验调参存在一定局限性,利用DBO算法对LSTM 模型参数 进行优化;最后,对分解后的各个子序列使用LSTM 模型预测,将各个子序列进行叠加得到最后的预测结果。实验结果表明, VMD对非平稳数据的分解有助于提高预测精度,VMD-DBO-LSTM 模型的性能较其他模型均有不同程度的提高,该模型预 测的均方根误差为4.73μg/m³, 平均绝对误差为3.61μg/m³, 拟合度达到了97.8%。     

基于Avalon总线的多通道PWM控制器的实现

设计了一种可应用于片上可编程系统的多通道数字PWM控制器.该控制器基于Avalon片内总线技术,符合该总线的读写传输时序,具有完备的PWM输出能力.控制器用原理图输入与Verilog HDL语言混合设计的方法在Cyclone II系列的EP2C5F256C6现场可编程控制器上实现.实验表明,这种PWM控制器具有很高的可重用性,更易于调试和实现多通道控制,并可应用于任何支持Avalon片内总线的片上可编程系统上.     

基于SoPC的人工神经网络的硬件实现方法

提出了一种基于SoPC的神经网络的硬件实现方法,该方法以FPGA器件为硬件载体,NIOSⅡ软核处理器为CPU,Avalon片内总线为数据交换架构。研究了多层前馈神经网络在FPGA上的实现方法,描述了神经网络模块与Avalon片内总线的接口技术。整个系统在Altera的EP2C8Q208C8器件上实现,结果表明,该方法的应用不仅提高了人工神经网络的运算速度,还提高了整个系统的灵活性。     

基于二次分解和改进沙猫群优化算法的空气质量预测

准确预测空气质量对人们的日常生活具有重要意义,提出了一种二次分解和改进沙猫群算法(improved sand cat swarm optimization,ISCSO)优化长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)相结合的预测模型。首先,利用完全自 适应噪声集合经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)算法将PM₂s 数据分解为多个子序列,对预测效果不满意的重构序列使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法进行 二次分解;其次,引入Cubic 混沌、螺旋搜索策略和麻雀警戒机制改进沙猫群算法,有效提高了算法的全局搜索性能和收敛速 度;最后,采用改进的沙猫群算法对 LSTM 模型参数进行优化,将各个子序列导入ISCSO-LSTM 模型预测并叠加得到最终预 测结果。实验结果表明,CEEMDAN-VMD-ISCSO-LSTM 组合模型具有较低的预测误差,相比 CEEMDAN-VMD-LSTM 和 CEEMDAN-VMD-SCSO-LSTM 模型,该模型在均方根误差方面分别降低了2.21和1.04μg/m³, 在拟合度方面分别提高了 4 .9%和2 . 1%。     

基于CEEMD-ISSA-LSTM的空气质量预测

针对传统空气质量(AQI)预测模型精度较低的问题,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化长短期记忆网络(LSTM)的预测模型。首先,针对具有大量噪声的AQI数据直接进行预测误差较大的问题,利用CEEMD算法将原始AQI数据进行模态分解,以降低噪声对预测结果的影响。其次,针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,利用正弦混沌、动态自适应惯性权重、高斯变异和反向学习策略改进麻雀算法,降低了SSA陷入局部最优解的概率,提高了麻雀算法的收敛速度和寻优能力。最后,利用ISSA对LSTM模型的参数进行寻优,构建ISSA-LSTM模型进行预测,得到最终的AQI预测结果。实验结果表明,与其他传统预测模型相比,基于CEEMD-ISSA-LSTM模型对AQI的预测具有更高的精度,其预测的均方根误差为1.24μg/m³,平均绝对误差为0.98μg/m³,拟合度为98.5%。     

轨道交通信号虚拟仿真实训平台建设与实践

轨道交通信号专业为解决实验教学设备投资高、面积大、高危险导致实验无法实施的难题,对虚拟仿真技术与实验课程进行"系统性"顶层设计。本文结合专业特色和人才培养要求,分析传统实训中存在的问题,提出轨道交通信号实训平台的技术构架和运营效率虚拟仿真计算模块,构建在线实时的评价考核体系。轨道交通信号虚拟仿真实训将学生与实训内容联系起来,提升学生分析解决复杂工程问题的能力,达成培养高水平应用技术型人才的目标。     

基于PSO优化BP神经网络的多传感器数据融合

针对室内环境监测中单一传感器测量数据精度低、可靠性差的问题,提出一种基于粒子群(particle swarm optimization,PSO)优化BP神经网络多传感器数据融合算法。首先使用防脉冲干扰平均滤波算法来消除检测数据中的异常数据和噪声数据。其次,利用卡尔曼滤波算法对多同类传感器进行数据级融合,有效地降低因噪声干扰导致的测量误差,为异质传感器进行决策级融合提供最佳数据。最后,采用PSO优化BP神经网络算法进行决策级融合。实验结果表明,基于PSO优化BP神经网络多传感器数据融合算法对测试样本的平均绝对百分比误差(mean absolute percentage error, MAPE)和拟合度(r²)均优于BP神经网络和自适应加权(adaptive weighted, AW)优化BP神经网络,且运行时间比BP神经网络以及AW-BP神经网络分别短69.31%、50.36%。经验证,基于PSO优化BP神经网络多传感器数据融合算法具有更高的融合精度,同时缩短了算法的运行时间。