基于人工神经网络的制冷系统工况模拟

针对人工神经网络技术在制冷空调系统中的仿真应用,本文建立了单回路制冷系统的性能仿真系统。通过实验模拟制冷系统在夏季的负荷变动情况,得到了用于神经网络模型训练的样本数据。对制冷系统进行多种神经网络结构的建模,并进行了神经网络中各种结构参数对模型精度影响的分析。利用训练好的双隐层神经网络模型,研究了空调机组性能的影响因素,包括压缩机频率、室内外温度等。模拟结果表明,机组EER随着压缩机频率增加先增加后减少,随着室内温度升高而增加,随着室外温度升高而减少。结果表明,人工神经网络方法是分析制冷机组性能的一种有效途径。     

机载远程数据集中器协议转换方法研究

针对机载远程数据集中器(RDC)的数据转换功能,在对ARINC429和AFDX两种机载数据总线分析的基础上,提出了一种基于配置信息中虚拟链路(VL, Virtual Link)与ARINC429数据标号的适配关系的数据转换方法。对RDC功能需求进行分析并给出整体设计方案,采用模块化设计并对各模块功能进行了详细的介绍,其中配置信息模块的应用增加了RDC数据转换功能的灵活性。在新型航电系统架构下,通过对RDC之间基于VL的通信过程中的数据转换过程进行仿真和分析,验证此方法的可行性。协议转换方法的研究为RDC的整体功能仿真研究奠定了基础。     

通用实物设备接入技术研究与实现

综合试验验证技术正朝着“虚实融合”的方向发展,将实物试验设备接入虚拟试验的支撑平台进行统一试验,成为综合试验验证的一大关键技术。本文提出一种通用的实物设备接入技术,一方面通过用户界面配置,自动生成与实物设备传输协议相匹配的接入网关,解决传输协议异构性问题;另一方面,通过采用嵌入式的硬件协议转换器,实现高效率的实时设备接入。实验证明,协议转换耗时为百微秒级,为实现“虚实融合”的综合试验验证奠定了基础。     

基于主从交互式萤火虫群优化算法的船舶航向分数阶PID控制

为了改善船舶航向控制的效果,本文首次运用了分数阶PID控制方法,并提出一种新的主从交互式萤火虫优化算法,以优化控制器参数,使得达到控制性能指标最优的目标。根据船舶动力学模型,以船舶实际参数作实验,实验结果表明经过FA优化的分数阶PID控制器,比PSO算法具有更好的控制性能。通过敏感性分析验证了算法求出的FOPID参数具有鲁棒性,当系统参数大幅度变化时不需要重新设置。证明了经萤火虫算法优化的分数阶PID控制器能够更好地满足船舶航向控制的需求。     

广播式自动相关监视设备系统设计

随着多旋翼无人机日益广泛的应用,其监视能力的薄弱也日渐显露,增强其自主监视能力是实现无机自动化的重要手段,为此,设计了一套基于MSP430F4152的小型广播式自动相关监视设备,可使多旋翼无人机具有自主监视能力。首先,基于现有的广播式自动相关监视技术,对嵌入式系统进行优化设计,然后,设计了以MSP430F4152微控制器为主控芯片的硬件部分,通过ATGM331C模块获取位置信息与时间同步信号,并利用nRF24L01 模块进行无线数据传输,最终在J204A显示屏上显示本机信息与远程数据。软件部分针对电池驱动的硬件做了优化设计,参考UAT数据链设计了本系统的工作时序,利用Asterix Category 021协议设计了本系统的报文格式,最后对文中方法进行实验测试,结果表明了文中系统能实现主监视,是一种可行的方法。     

基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法

为了改进具有复杂纹理织物的疵点检测效果,提出了一种基于混合自适应小波基的织物疵点检测算法,采用各自优化的自适应小波基实现对不同层织物图像的分解变换。首先对正常图像和其经一层小波分解后的低频子图像优化得到混合自适应小波基,然后用该小波基将织物疵点图像进行二层小波分解,最后采用阈值法对径向子图像进行分割得到检测结果。实验结果证明,本文提出的算法能有效实现疵点检测,具有较好的疵点分割和定位结果。     

基于粒子群算法的球磨机情感智能自适应辨识算法

制粉工艺在矿物加工工程技术中极其重要,而球磨机正是其关键设备。针对球磨机系统时变性、非线性的特点,提出了采用大脑情感学习模型(Brain Emotional Learning, BEL)对球磨机系统实现正向模型和逆模型辨识,并利用粒子群算法(PSO)对整个参数空间进行高效并行搜索使参数最优化,并给出球磨机系统数学模型辨识算法。仿真结果表明,改进方法可使模型输出与球磨机系统输出或输入达到一致,具有模型辨识误差小、算法简单的特点。     

基于三模冗余设计的低成本高可信微纳通用计算机

引入商用现货技术成为微纳卫星设计的发展趋势。针对微纳卫星电子系统低成本、小型化、高可靠的应用发展需求,分析对比国内外微纳卫星星载计算机设计特点,提出一种基于三模冗余设计的低成本、高可信微纳通用计算机体系架构,利用接口标准化、软件分层化设计和三模冗余、硬件看门狗等加固设计,构建了一套通用、稳定、可靠的电子系统,并展望了其在科学实验与新技术演示验证、分布式空间系统、军事等方面良好的应用前景。     

基于LGSPP-Bayes的故障检测与辨识方法

针对主元分析(Principal component analysis, PCA)和局部保持投影(Locality preserving projections, LPP)方法在降维过程中分别只能保留数据集的整体信息和局部信息,提出一种基于局部整体结构保持投影的贝叶斯故障检测与辨识方法(Local and global structure preserving projections and bayes, LGSPP-Bayes)。首先,将正常工况操作下的原始数据通过局部整体结构保持投影方法投影到低维特征空间,得到高维到低维的数据转换矩阵;然后通过设计贝叶斯分类器来进行故障检测;最后当检测到故障后通过计算贝叶斯分类函数的大小来识别故障种类。将LGSPP-Bayes方法应用于TE过程,仿真结果表明对故障的检测优于其他方法,并且可以很好地将故障种类识别出来。     

多新息优化MFAC控制律在网络控制系统中的应用

网络控制系统建模难度大或代价高,并且网络环境受时延、丢包、其他节点干扰的影响时刻都在变化,使用传统的控制方法已经难以满足控制要求,在网络控制系统中引入仅利用当前在线数据的无模型自适应控制,从而避开了系统建模问题,同时为了更好地适应网络环境变化,将多新息理论应用于无模型方法的控制律计算,加快其收敛速度,达到准确快速控制的目的;利用TrueTime仿真工具箱,搭建了一个以太网网络控制系统的仿真平台;仿真结果证实了无模型自适应控制算法在非线性系统下的控制效果优于PID,并且证实了使用多新息理论改进无模型控制律算法的有效性。