输电线路除冰机器人关键技术综述

输电线路覆冰严重危害到电网的安全稳定运行,与传统除冰方法相比,采用机器人除冰在能耗、成本及安全性等方面具有优势.作为一个新兴的研究领域,国内外对除冰机器人的研究尚处在起步阶段,并没有成熟的技术可借鉴,因此有必要对现有研究成果进行系统分析和深入总结.回顾国内外高压输电线路除冰机器人的研究和应用现状,详细探讨了除冰机器人复杂柔性结构输电线缆上的高可靠性运动机构设计;复杂非结构化环境下的机器人自主行为控制与导航;无损伤高效除冰机构;野外大范围长时间工作的持续动力供给;远距离强电磁干扰条件下的机器人远程通信、监测和遥操作;恶劣工作环境中的本体特殊保护机制等关键技术问题.给出除冰机器人下一阶段研究方向的建议.     

电力电缆故障检测的方法与分析

电缆故障检测技术在这些年取得了长足的发展和进步,各种测试方法和测试仪器应运而生,不断得到完善和提高,并且在现实中得到了广泛的应用.本文概述了电力电缆故障的原因和性质分类,常用的测试和故障定位方法,波形分析和应用的主要经验.     

安卓手机声波通信软件设计

随着移动设备的不断发展,安卓系统日益普及.由于NFC芯片硬件成本较高,大量安卓设备没有配置,导致利用NFC芯片进行近场通信的应用范围存在局限.为解决近场通信的普适性问题,本文给出了一种利用移动设备内置扬声器和麦克风进行声波近场通信的软件方案,介绍了在安卓手机上实现的原型系统的设计,以及采用声波调幅传输二进制信息的调制、解调算法.对该方案进行了兼容性、识别率、抗干扰等方面的测试,实验结果表明声波通信软件具有硬件要求低、成本低、传输可靠等优点,具有良好的应用前景.     

基于深度学习可视化的恶意软件家族分类

计算机网络技术的快速发展,导致恶意软件数量不断增加。针对恶意软件家族分类问题,提出一种基于深度学习可视化的恶意软件家族分类方法。该方法采用恶意软件操作码特征图像生成的方式,将恶意软件操作码转化为可直视的灰度图像。使用递归神经网络处理操作码序列,不仅考虑了恶意软件的原始信息,还考虑了将原始代码与时序特征相关联的能力,增强分类特征的信息密度。利用SimHash将原始编码与递归神经网络的预测编码融合,生成特征图像。基于相同族的恶意代码图像比不同族的具有更明显相似性的现象,针对传统分类模型无法解决自动提取分类特征的问题,使用卷积神经网络对特征图像进行分类。实验部分使用10?868个样本（包含9个恶意家族）对深度学习可视化进行有效性验证,分类精度达到98.8%,且能够获得有效的、信息增强的分类特征。     

高压输电线路除冰机器人的除冰机构设计

回顾了国内外高压输电线路除冰机器人的研究现状。针对不同除冰机器人的结构特点,设计了冲击式、铣削式和碾切式三种除冰机构;给出除冰机构切削力、功率等关键参数的理论计算结果,并设计了相应的除冰实验,验证了除冰机构设计的有效性。     

滚筒扫描仪主控电路的设计

主控电路是控制滚筒扫描仪的关键部分，本文介绍了一种高分辨率滚筒扫描仪的主控电路的设计，包括整体设计、扫描接口控制与LUT查找表计算系统、外围控制及PLL芯片设计。     

基于类电磁和改进DFP算法的机械手逆运动学计算

提出一种用于计算机械手逆运动学问题的新方法. 首先, 在关节变量取值范围内随机生成一组初始解, 并根据吸引-排斥机制迭代的搜索问题的近似最优解; 其次, 提出一种改进DFP算法进一步搜索问题的更精确解. 改进DFP算法以第一阶段求得的近似解为起始搜索点, 每步的搜索步长在区间[0, 1]内随机确定, 从而避免了传统DFP算法搜索步长难以计算的问题. 最后, 通过10个测试函数和PUMA560机器人逆运动学问题验证了算法的有效性.     

抗噪的攻击特征自动提取方法

现有的特征提取方法或不具有良好的抗噪性,或具有一定抗噪能力但特征提取的准确性较差.针对这一问题,利用多序列比算法能够求解序列间相同元素的全局最大一致性这一特点,提出一种包括多序列比对算法ClustalW+CSR、自适应噪声消除、特征转化这3个步骤的抗噪特征提取方法.实验结果表明,与当前其他基于网络的攻击特征自动提取方法相比较,该方法不仅特征提取的准确性较高,而且还具有良好的抗噪能力.     

新工科形势下物联网专业通信类课程改革与实践

目前,教育部积极推进新工科建设,新工科理念的提出对我国高校理工类学生的培养有了更高的要求。在当前高校教学中,物联网工程专业的通信类课程是由通信工程专业的相关传统通信课程引入而来的,而物联网技术要实现大量目标数据的互连,对于通信类课程的先进性、实践性的要求更高。文中基于新工科形势下对于物联网专业通信类课程的新要求进行课程教学改革创新与实践,提出基于体验实践的实验教学模式、精品实践案例的通信课程以及信息技术支持的精准教学的模式,以期实现课程培养目标,积极有效探索创新性人才培养。