嵌入式结构下集成优化自动控制系统设计

随着互联网技术的发展,数字图像处理与优化已普遍应用于各个领域。近年来集成控制技术快速发展,图像处理系统已向集成控制方向发展。通过对现有的图像优化控制系统分析发现,系统普遍存在嵌入式结构下多模组协调逻辑性欠缺、自动处理识别反馈单元缺失、系统整体控制单元统一性欠佳,导致传统控制系统无法在嵌入式结构下快速、高效、平稳的运行。针对这些问题,提出嵌入式结构下集成优化自动控制系统设计方法。采用IFCO嵌入式逻辑数据库、多元数据主控平台、HRG数据平流稳定模组针对性的解决传统控制系统存在的一系列问题。通过仿真模拟实验测试证明,提出的系统设计方法具有处理速度快、数据信号执行准确率高、运行稳定性好的特点。     

小型局域网下高校计算机实验室监控系统设计

近年来,全球互联网技术飞速发展,网络技术广泛应用于各个领域。随着网络技术的快速发展,我国各大高校开设计算机实验室,在高校范围内搭建的小型局域网中引入监控系统,辅助高校实验室的日常使用管理工作。传统的监控系统在小型局域网中存在数据资源交互消耗大、数据传输延迟高、视频数据储存空间利用率低等问题,给计算机实验室的日常管理带来不便。针对上述问题,提出小型局域网下高校计算机实验室监控系统设计。对数据交互过程中资源消耗大的问题,采用双协议传输单元进行资源交互算法的改进;对传统监控系统存在的数据传输延迟问题,采用数据阵列重组模组进行数据内部优化处理;采用ViodTM视频压缩单元,对监控视频进行算法核心压缩处理,从问题产生根源进行解决。通过实验证明,提出的小型局域网下高校计算机实验室监控系统设计,具有资源占用小、传输速度快、视频存储率高等特点。     

复杂自动化控制系统故障诊断方法研究与改进

近年来,自动化在工业生产、航空航天等不同领域得到了广泛运用,自动化控制系统随之孕育而生;自动化发展不断推进,长期生产使用中,传统自动化控制系统故障诊断方法出现多数据环境下故障诊断率低、多因素分析算法跟进力不足等问题;针对问题出现原因根源,提出复杂自动化控制系统故障诊断方法改进设计;采用数据罩筛引擎(GEP),对复杂自动化控制系统数据进行收集、整理、分析、模型创建;通过运行单元动态判断模块(DNGF)与多因素基准库(VSFVR)配合,完成对传统复杂自动化控制系统复杂环境下故障诊断方法的改进;通过仿真实验证明,复杂自动化控制系统故障诊断方法的改进,各项测试参数优于传统方法。     

基于物联网的地铁区域安全监控系统设计

为更好的保障地铁行车安全,及地铁站内环境安全和对灾害事故的预防,需要对地铁区域安全监控进行设计。当前采用的方法是利用传感器获取的监控信号经过现场中心接口传送至监控中心,在监控中心完成对数据信号的采集分析,通过网络与数据中心进行数据通信,在监控数据中心中完成对数据参数的处理以及预警和报警等功能,并对地铁进行实时监控。虽然该方法成本较低,但存在监控数据过程中产生数据丢失问题。为此,提出一种基于物联网的地铁区域监控安全监控系统设计方法。该方法首先对地铁区域安全硬件系统进行设计,硬件系统主要由感知层模块以及网络层模块和应用层模块三部分构成,利用分段曲线算法对监控到的数据进行传输,以传输的数据为基础,结合粒子滤波对监控数据进行处理,以数据处理结果完成对地铁区域安全监控系统设计。实验结果表明,所提方法能有效地提高地铁行车的安全性,保证乘车安全,为地铁安全建设发展提供依据。     

基于物联网的人工智能图像检测系统设计与实现

物联网络的建立促使人工智能领域取得飞跃性进展。传统图像检测方法利用小波能算法进行背景与边缘噪声划分方式进行图像检测,存在低分辨率图像检测精度低、检测速度慢、缺乏图像深度分析等一系列问题。物联网人工智能发展迅速的环境下,提出基于物联网的人工智能图像检测系统设计。采用智能人工像素点特征采集技术(IAPCCT),对图像进行逐点特征提取,运用物联网丰富数据量资源与处理运算能力对采集图像像素点进行特征分析回馈,回馈信号经人工智能信号图像合成模块(AISIS),对信号做图像转换处理并输出分析结果完成图像检测。通过仿真实验测试证明,基于物联网的人工智能图像检测系统设计具有图像检测率高、识别准确度高、运行稳定、处理高效等优点。     

基于MRUP的中小型项目软件开发设计

近年来,随着大数据时代的到来,数据化运算影响着各个领域的各个方面。在我国,传统中小型项目软件开发设计方法存在项目要素条件引入域窄、项目预期效果逻辑评估性差、运算处理分析速度慢等问题。针对传统中小型项目软件开发设计方法的现状,提出基于MRUP的中小型项目软件开发设计方法,采用MRUP大数据引擎、动态MIFGL项目评估算法、多路径处理运算模组,形成一套完整的立体化方法设计。通过实验证明,提出的基于MRUP的中小型项目软件开发设计具有项目分析要素涵盖面广、分析处理速度快、项目预期评估准确率高的特点。     

大数据环境下网络非法入侵检测系统设计

大数据环境下,非法入侵检测是保证计算机安全的重要手段。通过非法入侵检测,保证计算机免遭网络中木马病毒等的攻击,因此对大数据环境下网络非法入侵检测进行系统设计是必要的。目前大多数网络非法入侵检测系统是通过归纳当前网络非法入侵检测系统存在的优缺点,指出网络非法入侵检测系统存在的问题,确定其发展方向。但这种方法存在系统结构复杂,不利于维护和使用的问题。为此,提出一种基于PB神经网络的大数据环境下网络非法入侵检测系统设计方法,首先在分析大数据环境下网络非法入侵检测系统功能的基础上,对系统的模块进行设计,并分析各模块所实现的功能,在此基础上,对大数据环境下网络非法入侵检测系统的性能指标、采样芯片、USB接口控制芯片、FPGA、电源管理芯片等硬件进行设计选型,完成系统的硬件设计,并且通过PB神经网络算法提高大数据环境下网络非法入侵检测系统检测的准确性,并给出基于BP神经网络算法的入侵检测实现过程,从而实现大数据环境下网络非法入侵检测系统设计。实验证明,所提方法设计的大数据环境下网络非法入侵检测系统运行速度较快,能够及时准确对网络非法入侵行为进行检测,推动该领域的研究发展。     

网络计算环境下大容量数据安全存储策略研究

近年来,随着计算机技术的发展,网络环境下的数据运算能力愈来愈强。加之,大数据时代的来临将人们日常生活、工作、学习的物质化信息转化为数据化关联性链条,通过网络进行大数据资源共享,简化了工作学习的繁杂,提升了工作学习效率。但是,传统的网络储存策略常常出现数据泄露、储存服务器数据溢出等一系列储存安全问题。针对问题产生原因,提出网络计算环境下大容量数据安全存储策略研究方法。通过采用数据修正单元、逻辑补偿单元与节点加密单元,对传统网络储存策略进行动态化针对性解决。通过仿真实验证明,提出的网络计算环境下大容量数据安全存储策略研究方法,具有数据储存响应速度快、反渗透逻辑性强、数据安全级别高、易用性强的优点。     

基于云计算的大数据自动分类处理系统设计

随着现代网络技术不断进步,系统数据量也在逐渐增多。传统的大数据自动分类处理系统已经无法满足现阶段用户需求,其软件与硬件的设计都比较单一,存在能源消耗大、分类速度慢、处理时间长、内存占用率高等问题,为此,提出基于云计算的大数据自动分类处理系统的设计。首先设计系统硬件结构,主要包括数据采集器、数据处理器以及数据自动存储模块,并详细的介绍了各硬件结构;然后利用时域特征提取数据的算法对频域特征数据进行提取,从而实现数据自动分类处理系统的软件设计;最后对两种系统性能进行对比实验。实验结果证明,基于云计算的大数据自动分类处理系统的资源不仅占用率低,内存消耗小,而且数据库内存较大。该系统不但可以提高数据自动分类精准度,还能加快数据分类速度,从而使系统拥有更好的分类性能。     

网络环境下气象数据自动查询系统设计

针对传统的气象数据查询方法存在查询过程复杂、准确率低等问题,提出一种网络环境下气象数据自动查询系统设计方法。首先设置在网络环境下,设计气象数据查询系统的硬件部分和软件部分,其中,系统的硬件由上位机和下位机组成;软件设计包括气象数据查询系统气压查询软件设计、湿度数据查询系统气压查询软件设计、气象数据查询系统气压查询软件设计和气象数据查询系统风向风速查询软件设计,在此基础之上,最终实现气象数据的自动查询。仿真实验结果证明,所提方法可以方便、快捷、准确地查询气象数据信息。     

新一代地铁远程通信ATS系统设计与实现

从地铁车辆安全的角度出发,提出对地铁车辆远程信号的采集方式、处理方式、控制方式、存储方式等方面进行优化设计,设计并实现了更为先进的地铁远程信号采集处理及自动监控系统(ATS系统),根据地铁车辆专属信号特性对信号采集电路与前置放大电路进行了从新设计,增强了信号的稳定性,设计并改进了轨道50Hz相敏信号的滤波电路,增强了信号的抗干扰能力,设计了光电隔离电路对采集信号进行隔离,一方面保证了单片机免受外部电源的干扰,另一方面也增强了信号的远距离传输能力,并设计了系统相关模块的接口电路,这些改进电路对于提高地铁车辆的安全可靠运行起到了积极的作用。     

Simulation of pedestrian crowds’ evacuation in a huge transit terminal subway station

As modernized urban rail transportation, subways are playing an important role in transiting large passenger flows. Passengers are in high density within the subway during rush hours. The casualty and injury will be tremendous if an accident occurs, such as a fire. Hence, enough attention should be paid on pedestrian crowds’ evacuation in a subway. In this paper, simulation of the process of pedestrian crowds’ evacuation from a huge transit terminal subway station is conducted. The evacuation process in different cases is conducted by using an agent-based model. Effects of occupant density, exit width and automatic fare gates on evacuation time are studied in detail. It is found that, with the increase of the occupant density, the evacuation efficiency would decline. There is a linear relationship between occupant density and evacuation time. Different occupant densities correspond to different critical exit widths. However, the existence of the automatic fare gates has little effect on evacuation time and tendency. The current results of this study will be helpful in guiding evacuation designs of huge underground spaces.     

基于Hadoop平台的地铁NCC数据中心方案研究

线网指挥中心是地铁管理控制中的承上启下的重要环节,接入线网各线路的控制中心,实时的监测线网整体的运营状况。并通过与上级政府交通管理部门系统的对接,将相关数据提交至交通管理系统,配合交通管理部门的工作。数据中心是线网指挥中心的核心环节,存储线网所有线路的生产数据和业务数据。目前线网指挥中心的数据中心都是基于传统的数据仓库的架构来创建的,而随着线路的不断增多,数据的种类和数量都在不断增加,传统数仓暴露出成本高,扩容难,维护困难的缺点。本方案提出的基于Hadoop大数据平台的数据中心建设方案,极大了降低了使用和维护成本,Hadoop生态圈包含了各类的组件模块,能够解决建设和使用中遇到的各类问题,提高了数据中心的性能。     

Prediction of vibrations induced by underground railway traffic in Beijing

This paper examines the problem of subway induced vibrations on line 4 of Beijing metro, which is currently under construction and is planned to pass in close proximity of the Physics Laboratory of Beijing University. The laboratory has a lot of equipment that is very sensitive to traffic induced vibrations and future operation of metro line 4 is a matter of concern. Hence, it is important to study the influence of subway induced vibrations inside the laboratory and to propose a viable solution to mitigate the vibrations. In this paper, the tunnel north of Chengfulu station is modelled using a coupled periodic FE-BE model and the free-field response due to moving trains is predicted. In addition, vibration measurements have been performed on the site of the Physics Laboratory to estimate the existing vibration levels due to road traffic. The predicted and measured vibrations are superimposed to assess the vibrations due to the combined effect of road and railway traffic in the vicinity of the Physics Laboratory. Apart from the numerical investigations, vibration measurements have also been performed on a similar site at line 1 of Beijing metro to substantiate the estimated results on metro line 4. Finally, it is studied how the vibrations can be controlled using a floating slab track, which is widely used as an effective measure of vibration isolation in tunnels. The efficiency of a 7.9 Hz floating slab track as a vibration countermeasure is assessed in this paper. This study demonstrates the applicability of the numerical model for the relevant assessment of subway induced vibrations and its use to study the performance of different track structures in the tunnel.     

地铁列车客室车门自动试验装置研制与应用

介绍了一种地铁车门自动试验装置,用于车辆组装完成后的车门调试试验。地铁车门试验是地铁电气静态调试试验的重要组成部分,而车门性能的优劣将直接影响到乘客的安全。针对地铁车门系统在车辆上的布置规律,综合各车门系统供货厂家的电气接口特点,制作车门自动试验装置,该试验装置可根据试验要求向地铁车门系统发送开门、关门、零速等指令,并实时采集各车门的开关、故障等总线信息,对车门状态进行显示、存储。通过使用该试验装置简易明了的展示了地铁各车门装置并对数据进行存储,最终证明车门自动试验装置可以缩短试验时间,提高试验效率的同时增加了试验数据的可追溯性。     

基于物联网视觉的大型拥堵车辆调度系统设计

针对道路拥堵车辆调度问题,设计了一种基于物联网视觉的大型拥堵车辆调度系统,分析了系统的总体结构,给出了系统的ZigBee协调器模块、车载传感器节点、图像采集处理模块以及无线传输模块的硬件结构,详细介绍了拥堵车辆调度算法流程,并给出了车辆调度最佳路径算法代码,实现了大型拥堵车辆的有效调度。实验结果说明,所设计系统可获取有效的交通车辆拥堵图像,实现交通拥堵的高效调度。     

Forecasting the daily electricity consumption in the Moscow region using artificial neural networks

In [1] we demonstrated the possibility in principle for short-term forecasting of daily volumes of passenger traffic in the Moscow metro with the help of artificial neural networks. During training and predicting, a set of the factors that affect the daily passenger traffic in the subway is passed to the input of the neural network. One of these factors is the daily power consumption in the Moscow region. Therefore, to predict the volume of the passenger traffic in the subway, we must first to solve the problem of forecasting the daily energy consumption in the Moscow region.