一种新型的RS-422总线数据处理算法研究与实现

为了满足某型机试飞数据中新型RS-422总线参数的实时监控和事后数据处理需求,提出了针对该新型RS-422总线参数的算法设计和实现方案。通过分析该新型RS-422总线参数的通信协议及数据包格式,决定采用调整机载格栅中数据的帧结构排放以及重置带头中参数采样率的方式,实现了参数的解析及还原算法,并设计了相应的实时监控以及事后处理软件。该软件已经成功应用于该型机的飞行试验中,为飞机飞行安全监控以及事后数据处理分析提供了有力保障。     

基于多维状态参量和时间序列对电机的异常检测

针对传统对电机的异常检测常常出现误判或滞后的情况,采用基于时间序列对电机单一状态参量用AR拟合,同时利用SOM神经网络无监督的方式量化电机数据。然后,利用得到的量化序列结合AR曲线得到序列的转移概率,及早发现某种状态参量的异常变化;之后,DBSCAN算法挖掘多维参数之间特征关系来确定电机是否出现异常。最后结合实例说明该方法的检测过程,并对比验证了该方法的优越性。     

基于自适应遗传算法的SVM参数优化

针对基于遗传算法支持向量机(SVM)训练时间较长以及分类精度较网格搜索法有所降低等问题,通过重新定义遗传算法参数的寻优范围,提出一种自适应遗传算法;该算法根据网格搜索法得到遗传算法参数的最佳寻优范围,然后遗传算法在这个范围内进行参数的精确寻优,最后得到分类的结果;这样不仅可以有效缩短训练时间,而且拥有更高的分类正确率;通过UCI中的10组经典数据集的实验结果可知,自适应遗传算法较之网格搜索法、 常规遗传算法、粒子群算法在训练时间上有较大的提升,并且拥有较高的分类准确率。     

改进人工蜂群算法优化ELM分类模型

针对极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)参数优化问题,提出改进人工蜂群算法(Improvement Artificial bee colony, IABC)优化ELM分类模型。算法采用解更新策略池代替固定不变的更新策略,将邻域搜索自适应化;优化侦察蜂搜索方式,利用Kent映射产生均匀性更优的初始随机数序列。在分类数据集中,将IABC-ELM分类模型同ELM、PSO-ELM分类模型进行对比实验。实验中,IABC-ELM模型取得了最佳的分类结果,得到了最低的输出权重范数。结果表明,IABC-ELM模型分类效果显著优于对比模型,证实了IABC算法优化ELM分类模型的有效性和优越性。     

基于扩频通信的无线抄表系统设计与实现

针对基于Zigbee技术的无线抄表系统成本高、抗干扰能力弱、通信距离受限的缺点,提出了一种扩频通信与GSM技术相结合的远程无线抄表系统设计。结合低功耗的射频收发芯片sx1278,设计了汇总节点、中继节点以及水表采集节点硬件电路,确定了通信的数据帧结构,制定了相应的组网算法。在抄表区域中采用抗干扰能力强的扩频通信技术进行无线抄表,在远距离通信中采用GSM技术将汇总的水表数据传送到控制中心,整个抄表系统具有低功耗、抗干扰能力强、自组网特点,能够实现远程控制无线自组织组网抄表。测试结果表明,设计的系统能够实现稳定的自组网,具有较高的抄表成功率、较好的性能和广泛的应用前景。     

基于改进蚁群算法的LEACH协议研究

针对LEACH协议在数据传输阶段,簇首与汇聚节点之间采用单跳模式传输数据使得能量消耗快并且不均衡的问题,提出一种基于改进蚁群算法的新型路由协议。该协议利用了能耗因子对蚁群转移概率以及信息素更新进行改进,充分考虑了节点的剩余能量和节点间距离,通过信息素的建立和更新,寻找簇首节点和基站之间的最优传输路径,进行多跳传输模式,从而均衡簇首节点能量消耗。仿真实验结果表明,改进后的ACO-BEC协议较之于LEACH协议,能够有效降低了整个网络能量消耗,延长了网络寿命。     

基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议

在无线传感器网络中,分簇技术是一种有效延长网络生命周期的方法。但是这种多跳的网络模型,如果节点均匀分布并且簇的大小相等,则靠近基站的簇头由于要中继更多的数据,则会导致能量空洞现象。因此提出一种非均匀分簇方法来缓解能量空洞问题。首先,通过节点的剩余能量、到基站的距离以及邻居节点数量来选择簇头。簇一旦形成之后,通过单跳和多跳的混合机制将数据发送到基站。实验结果表明,此协议能有效的延长网络的生命周期,均衡网络能耗,有效延缓能量空洞的形成速度。     

基于增量式PID控制的全静压测试系统设计

针对现阶段全静压测试设备结构复杂、价格昂贵,并且自动化程度低、测试效率低等问题,提出一种基于增量式PID控制的全静压测试系统的设计方法。系统通过STM32单片机完成核心控制任务,实现对密闭容器及管路中压力的精确控制,并完成压力的自动测量和相关飞行参数的显示。实验证明该系统具有响应速度快,超调量小等优点,并且能达到全静压系统测试精度的要求。该全静压测试系统成本低廉,通用性强,使用方便,测试周期短,适合于多种机型,具有较好有应用前景。     

K-SVD和OMP算法在超声信号去噪中的应用

针对在线采集时超声波检测信号中存在大量噪声,降低了材料内部缺陷诊断准确性的问题,提出了一种基于广义K+奇异值分解算法(K-SVD)和正交匹配追踪算法(OMP)相结合的超声回波信号去噪算法。该算法利用K-SVD算法将Gabor字典训练成能够最有效反映信号结构特征的超完备字典,然后基于训练完成的超完备字典,用OMP算法把一定数量的字典原子进行线性组合来构成原始信号,从而实现信号的去噪。通过仿真实验将本文方法与传统的小波阈值去噪方法进行了对比研究。实验结果表明,该方法对超声回波信号的去噪效果优于小波阈值去噪方法,且噪声越大对比越明显,不仅可更有效地滤除信号中的高斯白噪声,提高信噪比,且尽可能保留了原始信号有用信息。     

多移动机器人的目标跟踪研究

本文主要对低温真空球罐三维可视化温度在线监测系统进行介绍,在真空球罐外罐内壁、内罐外壁、夹层、垂直支架等部位安装温度传感器,通过LabVIEW数据采集板卡实时采集温度信号,在Pro－E中建立球罐三维模型,划分网格后导入到LabVIEW环境中,将采集到的温度信号通过空间插值算法映射到模型中,直观显示真空球罐的整体温度信息,同时,通过LabVIEW三维模型场景对象属性节点和方法节点开发了模型隐藏、剖分、透视以及拾取传感器点等多样化功能,该套在线监测系统已经投入使用,整体性能表现优异,尤其是直观新颖的三维可视化操作界面受到操作人员的一致好评。