基于RFID和WSN仓储车辆定位系统设计

通过研究基于无线传感器网络的定位技术和无源超高频RFID的定位技术,提出了一种WSN-RFID协同精确定位方法对仓储运输车辆进行定位,并采用该方法设计了具有定位功能的智能小车,实现了对小车的区域定位和精确定位;文章详细阐述了RFID和WSN基本原理以及定位技术,给出了WSN与RFID硬件设计框图,搭建了仓储车辆定位系统硬件平台;通过对智能小车的定位功能进行测试,定位精度达到了86.5%,验证了WSN-RFID协同精确定位方法的有效性与可行性。     

基于ATCA架构的加固服务器主模块设计技术

为了解决传统加固服务器主模块可靠性差和稳定性差的问题,提出了一种基于ATCA架构的加固主模块设计方法;该方法包括了基于冗余-48V的高性能服务器处理器供电电路设计技术、基于ECC校验的DDR2高带宽数据存储电路设计技术、基于SATA的高速存储技术等关键技术;经过了大量的测试和试验验证,该种新型的加固服务器主模块能够在恶劣环境下稳定运行,可靠性和稳定性都有了很大的提升。     

基于小波包—灰色神经网络的机电作动系统故障预测

针对健康状态难以预测的机电作动系统,提出一种基于小波包—灰色神经网络的机电作动系统故障预测方法;该方法利用小波包分解对机电作动系统的故障特征进行提取,利用灰色GM(1,1)模型对提取出的12种不同故障模式下的频带值进行预测,并作为神经网络的输入,采用BP三层结构,通过验证取隐含层数为10进行训练,预测结果相对误差只有-0.014 6,取得了较好的预测效果;仿真结果表明:小波包—灰色神经网络方法在机电作动系统故障预测中具有一定的有效性。     

一种硬件开销低的电路延时故障检测方法

文章提出一种统一延时测试架构,通过重用在线延时故障检测设计资源实现离线延时检测;首先,提出了一种硬件开销较小的稳定性检测器,对每个关键组合输出的稳定性扰乱因子进行检测;然后通过在稳定性检测器中共享全局误差生成器,可生成各个稳定性检测器的全局误差信号,以表示是否存在延时故障;最后,在扫描链中集成了基于本地扫描的生成器,以支持基于扫描的离线延时检测;仿真实验结果表明,与以前技术相比,文章方法的硬件开销和设计复杂度更低。     

基于盲反卷积去噪的机车走行部齿轮箱故障诊断

为了有效地识别机车走行部的早期故障,提高我国重载机车的运输能力,以机车走行部齿轮箱为例,在分析总结大量实际振动信号的基础上,探讨了运用盲反卷积去噪的方法来提取机车齿轮的故障特征信息,即采用傅里叶变换在送入滤波器中使振动信号变换为时域信号;再对所有的盲信号进行盲源分离,与TSA(时间同步平均)方法相比,考虑了外界因素的影响,尽量避免了预测和诊断误差;通过对实际机车走行部齿轮振动信号的分析,成功提取到故障特征信号,阐述了该方法在机车走行部在线故障诊断系统中的应用,不仅能满足在线监测和故障的实时性和可靠性的要求,使机车在正常运行的时候,同时显示出其可靠性、耐用性和高置信度性。     

导弹逼近告警器及无源干扰设备测试软件设计

为解决导弹逼近告警器及无源干扰设备测试成本高、维护保障难的问题,研制了一套导弹逼近告警器及无源干扰设备自动检测系统;设计了系统测试软件,按照模块化设计方式,针对设备检测需求,开发不同的软件测试模块并集成;该系统集成度高,配置灵活,操作智能化,功能完整,测试项目全,测试和排故障效率高;经试用表明,该检测系统具有良好的操作性和维护性,可以为导弹逼近告警器及无源干扰设备检测维修提供技术支持,有效节省测试成本和维护保障费用。     

基于组合优化神经网络的航空发动机叶片损伤图像分割

采用PNN网络和RBF网络相融合的方法对航空发动机叶片损伤图像进行分割,选取损伤图像80个像素点的RGB值和HSV值分别作为PNN网络和RBF网络的输入样本;针对PNN网络和RBF网络的不足,采用GA算法优化PNN网络和RBF网络的输入参数;考虑到叶片损伤图像采集过程中不确定因素对分割结果的影响,采用D-S证据理论将两种网络分割结果进行融合,进而得到最终的叶片损伤图像分割结果;在30组测试样本中正确识别组数为29,识别率高达96.67%,实践表明,该方法有效地克服了凭借单一识别网络和单一信息源进行叶片损伤图像分割的不足,实现了对叶片损伤图像的高效分割。     

基于PCI总线的红外探测器图像数据采集系统设计与实现

红外成像探测系统在调测过程中,通常需要完成探测系统输出图像和辅助信息的采集、保存和分析;根据红外成像探测系统输出信息的特点,文章介绍了基于PCI总线技术的红外探测器图像数据采集系统的软硬件设计方法和实现方案,解决了多种分辨率红外图像的实时数据采集、显示和储存问题;系统通过接受320*256以及640*512分辨率的图像进行测试;经过测试表明:通过使用DMA方式,PCI总线读取速率达到了49.0 MByte/s,可以准确无误地对多种分辨率红外图像和辅助信息进行高速实时采集,满足测试系统的使用需求,为红外成像探测系统的调测提供了坚实的基础。     

属性嵌套计算网格智能算法实现车牌汉字精准识别的设计

设计了环境较差情况下高效精准、辨识汉字的智能车牌识别算法,通过引进属性嵌套计算网格实现了汉字高效辨识的车牌识别算法;算法应用结果表明:算法设计的网格密度与识别率是成正比的,采用的属性嵌套计算网格模型,显著地改进了字符的识别率;将属性计算网格算法与属性嵌套计算网格算法对比可知,采用属性嵌套计算网格算法识别率是98.7%,识别率明显较高;设计算法系统不仅实现了汉字识别的稳定、智能特性,同时表现了抵抗较强外界干扰的特性,这一研究对于智能化汉字识别有明显的借鉴价值。     

基于人眼视觉皮层系统的SAR图像目标识别

人眼的视觉系统是已知最复杂最精确的目标识别系统;针对现有浅层学习模型提取SAR图像目标特征效果不理想、普适性不强及目标识别精度不高等问题,参考人眼视觉系统的分层特征提取机制提出了一种深层特征提取目标识别算法;算法首先提出一种针对SAR图像的预处理方法,在特征提取阶段应用多层稀疏自动编码器,通过逐层减少神经元数目使编码器学习得到输入数据的压缩表示,从而提取得到更抽象更鲁棒的目标特征;采用MSTAR数据库3个目标进行实验,试验结果表明,算法能很好地对MSTAR目标进行特征提取和识别,类比原有的方法有较高的识别准确率,达到96.7%。具有较强的实用性。