有源星型光纤CAN网络的数据传输系统的研究设计

在电磁干扰较强的工业现场环境下,为了提高数据传输的可靠性,以光纤作为数据传输介质的应用越来越广泛。目前以光纤作为传输介质的CAN总线的标准并没有形成,对各种CAN网络的拓扑结构和光纤CAN网络的特点进行了分析之后,提出了一种基于光纤的有源星型CAN网络的数据传输系统的设计方案。设计出数据传输系统的结构、硬件和软件,其中硬件主要包括用LPC2292作为CAN控制器,光纤收发模块的设计以及采用FPGA芯片作为有源耦合器的主控芯片,软件主要包括基于LPC2292微控制器实现CAN应用层协议和上位机监控软件的设计。通过四个CAN节点的实验的测试,系统具有良好的可靠性,同时验证了系统设计方案的正确性与可行性。     

基于FPGA和CAN控制器软核的CAN总线发送系统的设计与实现

基于FPGA嵌入式片上可编程技术,采用现有的CAN总线控制器软核模块,设计了软核控制程序,将由CAN控制器软核及其控制程序组成的CAN发送软件嵌入在FPGA内部,开发了CAN总线通信系统,实现了对CAN总线数字量的发送。经过软件仿真验证、静态时序分析和硬件系统测试,仿真和测试结果表明,该系统设计合理,方案可行,时序正确,功能、性能满足要求。系统将硬件软件化,有效的减少了外围芯片的数量,降低了系统的体积和功耗,提高了产品的集成度、通用性和可靠性,具有良好的实用价值和推广前景。     

基于CAN总线网络控制系统的混合调度算法研究

文章以CAN总线为研究对象,在网络控制系统中,经过对原有动、静态调度算法及采用分级调度机制的混合调度算法(MTS)的分析和研究,提出了一种改进的混合调度算法IMTS;在IMTS算法中,采用动态调度算法LLF或EDF来调度硬实时性消息;采用静态调度算法DM,并分别结合RM算法或先来先服务策略来调度软实时性消息和非周期非实时性消息;最后利用基于Matlab/Simulink仿真环境下的TrueTime-1.5工具箱分别对一般的MTS算法和改进的IMTS算法进行仿真比较,分析了IMTS算法对网络控制系统性能的影响,该算法取得了较理想的调度效果。     

基于啁啾光纤光栅的粮仓测温网络研究

为了解决传统光纤光栅测温系统中单根光纤上带光纤光栅探头数量少、回波光强弱以及复用能力差的问题,设计研究了基于啁啾光纤光栅的测温系统。通过啁啾调制技术提高了回波光的带宽,从而增强了信号的可处理性并大大提高了带探测点位的数量。推导了啁啾调制的光栅周期表达式,给出了调制方法及波长范围。实验采用LPT-102型宽带光源与F-P光纤解调仪等,调制带宽为1 535.0～1 555.0 nm,并结合WR-201型温度传感器作标定。对20～60 ℃范围内每1 ℃改变进行测试,实验结果显示,传统光纤光栅探头与啁啾光纤光栅探头的测试温度误差相近,都符合设计要求。相比而言,啁啾FBG的测试数据对应的波长偏移具有较为明显的单调线性的特征,即数据稳定性更高,同时,采用啁啾FBG的系统带光纤光栅探头数量明显优于传统光纤光栅测温系统。由此可知,本系统在不增加光纤个数及不降低温度测试精度的基础上,实现了大幅提高带探测点位数量的设计要求。     

节点数加速增长的复杂网络生长模型

受某些实际网络节点数按几何级数增长现象的启发，构造了每个时间步中按当前网络规模成比例地同时加入多个节点的节点数加速增长的网络模型.研究表明，在增长率不是很大的情况下网络度分布仍然是幂律的，但在不同的增长率r下幂律指数是不同的.得到了幂律指数介于2到3之间可调的无标度网络模型，并解析地给出了幂律指数随增长率变化的函数关系.数值模拟还显示，网络的平均最短距离随r减小而簇系数随r增大. 关键词： 复杂网络 无标度网络 生长网络模型 节点数加速增长网络模型     

基于光纤环形腔衰落的压力传感器研究

提出了一种基于光纤环形腔的压力传感器系统.利用两个耦合器和一段单模光纤组成光纤环形腔,用光纤Bragg光栅作为传感元件,将测量的压力转化为光波在环形腔传输所对应的的衰落时间.当所施加的压力改变时,可得到压力与衰落时间成正比例关系,与理论推导一致.基于这种原理的压力测量系统具有结构简单,测量方便的优点.     

基于3G网络和CAN总线的汽车远程控制系统设计

针对传统汽车远程控制系统时延高、安全性差等问题,提出了新的远程控制方案,实现了远程服务器通过车载控制终端对车载网络中各节点设备的远程控制;在远程服务器与车载控制终端通信过程中采用3G网络、TCP协议和AES加密,降低了系统的通信时延,提高了系统的可靠性和安全性;车载控制终端与各节点设备采用CAN总线网络进行通信,实现了对各节点的有效控制;经过测试,系统能很好地满足远程服务器对车门窗、车灯、报警器和发动机等节点设备远程控制时延和安全性的要求,各节点响应快,可靠性高,具有较强的实时性和良好的扩展性。     

利用复杂网络研究中国温度序列的拓扑性质

依据粗粒化方法,将中国1961—2002年逐日平均温度序列转化为由5个特征字符{R,r,e,d,D}构成的温度符号序列.以符号序列中的125种3字串组成的温度波动模态为网络的节点(即连续4d的温度波动组合),并按照时间顺序连边,构建有向加权的温度波动网络,进而将温度波动模态间的相互作用等综合信息蕴含于网络的拓扑结构之中.对随机序列和Lorenz系统的混沌序列分别构建随机和混沌波动网络.计算三种网络的度与度分布、聚类系数、最短路径长度等动 关键词： 气候变化 气候复杂网络 拓扑结构     

基于XMC4500的汽车CAN网络检测卡设计

CAN总线作为车用网络的主要应用总线技术,通过CAN总线获得汽车运行时的实时数据成为汽车电子系统研发、维修及故障分析的主要手段;在对传统CAN总线检测卡分析及研究的基础上,为了使移动PC更加便捷地分析及记录汽车CAN网络中的数据,使基于串口通讯的系统及应用软件能够方便地继承使用,设计了基于XMC4500单片机的汽车CAN网络检测卡;实现了将汽车CAN网络中的数据通过USB端口虚拟的高速串口传输至上位机、实时备份相关数据到Micro SD卡中的功能;实验数据显示在最高1 000 kb/s的传输速率下,能够100%正确接收及存储相关数据,满足对该卡实时性和可靠性的要求。     

Arduino控制器CAN驱动模块的设计

随着Arduino控制器在测控系统和通信系统中的广泛应用,其CAN总线模块的开发技术日益关键,故将Arduino控制器的CAN驱动设备创建作为研究对象,从硬件电路设计到底层驱动开发进行了详细研究,以Simulink作为开发环境,采用嵌入式Matlab函数模块创建CAN驱动模块,并以实际电机应用例子的通信实验验证模型的准确性和可靠性。通过CANoe测试软件采集的传输通信数据,结果表明基于Simulink开发的CAN通信模块调试成功。这不仅为后续系统级的开发奠定了良好的通信基础,也给其他驱动模块的开发带来了启发。     

基于节点负荷失效的网络可控性研究

Liu和Barabasi将现代控制理论应用到线性系统的网络可控性问题上, 提出了最小驱动节点集的计算方法, 解决了复杂网络控制的可计算问题. 针对现实网络中存在的节点因负荷过载而失效的问题, 本文提出了基于节点负荷失效的网络可控性模型. 通过对网络采用介数和Weibull失效模型, 在随机和目标失效机制下进行仿真, 研究结果表明: 维持无标度网络可控性的难度要明显大于随机网络; 在目标节点失效机制下, 即使对网络输入极少的失效信号, 也能极大地破坏网络的可控性; 使高介数节点失效要比使度高节点失效更能破坏网络的可控性, 说明高介数节点在维持网络可控性上发挥着重要作用; 对不同的负荷失效模型, 要合理采取措施, 防止网络发生阶跃性全不可控现象. 关键词： 网络可控性 结构可控性 节点失效     

A Network Structure Entropy Considering Series-Parallel Structures

Entropy is an important indicator to measure network heterogeneity. We propose a new network structure entropy, SP (series-parallel) structure entropy, based on the global network topology while adding a medial measure that considers the series-parallel structure. First, the results of special networks show that SP structure entropy can overcome other structure’s entropy deficiencies to some extent. Then, through simulation analysis of typical networks, the validity and applicability of SP structure entropy in describing general networks are verified. Finally, we analyze an enterprise consulting network to demonstrate the superiority of the SP structure entropy for real network analysis.     

基于复杂网络研究中国温度变化的区域特征

为分析中国温度变化复杂性的区域特征,利用中国地区435个台站1961—2002年逐日平均温度序列,分别构建温度波动网络,并计算网络拓扑统计性质,给出全国的空间分布图像.顶点RRD,RDD,DRR,DDR,DdR的顶点度异常高,以这些顶点为代表的温度波动模态发生概率较大,对温度变化的趋势预测有一定的指导意义;根据5种顶点的顶点度在全国435个台站中的排行分布,将它们的主要作用区域依次定义为：全国型、次全国型、东部型、西南混合型及混合型.各 关键词： 气候变化 气候复杂网络 拓扑结构 复杂性     

基于图论的空间热网拓扑结构

针对多热源环状热网水力工况分析所涉及的非平面网、及故障工况供回水管网不对称的问题,基于图论提出一种建立空间热网拓扑结构的方法:根据供回水管网基本结构信息,采用面向对象的程序设计方法,定义图并包含相关算法,自动生成关联矩阵和基本回路矩阵;在平面图的基础上,结合热源和热用户信息,采用广度优先搜索生成空间热网的"树",据此构建空间热网的基本关联矩阵和基本回路矩阵.研制了建立多热源环状空间热网拓扑结构的程序,通过哈尔滨开发区热网的模拟,对程序的计算性能进行验证.该方法以图的相关算法为基础,能适应不同型式管网的计算,为复杂热网的水力工况分析和非对称热网的计算提供手段.     

Bayesian Network Structure Learning Method Based on Causal Direction Graph for Protein Signaling Networks

Constructing the structure of protein signaling networks by Bayesian network technology is a key issue in the field of bioinformatics. The primitive structure learning algorithms of the Bayesian network take no account of the causal relationships between variables, which is unfortunately important in the application of protein signaling networks. In addition, as a combinatorial optimization problem with a large searching space, the computational complexities of the structure learning algorithms are unsurprisingly high. Therefore, in this paper, the causal directions between any two variables are calculated first and stored in a graph matrix as one of the constraints of structure learning. A continuous optimization problem is constructed next by using the fitting losses of the corresponding structure equations as the target, and the directed acyclic prior is used as another constraint at the same time. Finally, a pruning procedure is developed to keep the result of the continuous optimization problem sparse. Experiments show that the proposed method improves the structure of the Bayesian network compared with the existing methods on both the artificial data and the real data, meanwhile, the computational burdens are also reduced significantly.     

基于结构多样性评价的换热网络全局最优化

针对启发式方法在优化换热网络时由于个体团聚而出现搜索能力下降,建立一种换热网络结构多样性评价方法,对种群中个体结构团聚程度进行衡量,并指导算法改进.对种群进行集团划分,将一定数目的具有公共结构的个体归为一个集团,从而得到个体结构分布;提出分散搜索策略,对于各集团中除集团最优个体外的其它个体,从其公共结构中随机选择若干个换热器进行摄动以分散集团中的个体结构;提出集中搜索策略,通过使其它个体获得最优集团对应公共结构以加强对较优结构的集中开发;采用9股流与15股流两个算例,验证分散搜索策略增强了全局搜索能力,集中搜索策略增强了局部搜索能力,优化结果分别较原算法降低了7 008针对启发式方法在优化换热网络时由于个体团聚而出现搜索能力下降,建立一种换热网络结构多样性评价方法,对种群中个体结构团聚程度进行衡量,并指导算法改进.对种群进行集团划分,将一定数目的具有公共结构的个体归为一个集团,从而得到个体结构分布;提出分散搜索策略,对于各集团中除集团最优个体外的其它个体,从其公共结构中随机选择若干个换热器进行摄动以分散集团中的个体结构;提出集中搜索策略,通过使其它个体获得最优集团对应公共结构以加强对较优结构的集中开发;采用9股流与15股流两个算例,验证分散搜索策略增强了全局搜索能力,集中搜索策略增强了局部搜索能力,优化结果分别较原算法降低了7 008■·a~(-1)与17 973■·a~(-1)且均优于文献结果.     

Neural Network Structure Optimization by Simulated Annealing

A critical problem in large neural networks is over parameterization with a large number of weight parameters, which limits their use on edge devices due to prohibitive computational power and memory/storage requirements. To make neural networks more practical on edge devices and real-time industrial applications, they need to be compressed in advance. Since edge devices cannot train or access trained networks when internet resources are scarce, the preloading of smaller networks is essential. Various works in the literature have shown that the redundant branches can be pruned strategically in a fully connected network without sacrificing the performance significantly. However, majority of these methodologies need high computational resources to integrate weight training via the back-propagation algorithm during the process of network compression. In this work, we draw attention to the optimization of the network structure for preserving performance despite compression by pruning aggressively. The structure optimization is performed using the simulated annealing algorithm only, without utilizing back-propagation for branch weight training. Being a heuristic-based, non-convex optimization method, simulated annealing provides a globally near-optimal solution to this NP-hard problem for a given percentage of branch pruning. Our simulation results have shown that simulated annealing can significantly reduce the complexity of a fully connected network while maintaining the performance without the help of back-propagation.     

太阳能电池陷光结构辐射特性研究

本文分析了不同微结构、电池厚度对太阳能电池光损失的影响,提出了一种新的电池陷光结构。运用时域有限差分法(FDTD)仿真了该类太阳能电池陷光结构中光传输过程,获得了不同波源入射下陷光结构电池的储能特性和光捕获特性,优化设计了最佳陷光结构并分析了其光捕获性能。     

模拟复杂网络下子网络节点抗攻击设计

针对复杂网络节点受攻击而出现的安全性问题,提出在模拟复杂网络基础上结合Feistel算法的子网络节点抵抗攻击方法。该方法通过子网络节点定位参数集,建立恶意节点位置模型,并确定定位真实精度;而后利用Feistel算法对节点密文进行加密处理,进而使加密信息恢复成明文信息,完成模拟复杂网络下子网络节点的抗攻击方法改进。结果证明,该方法不仅能够准确的对恶意节点进行定位,而且增强了节点抗攻击性能,提升了网络安全性。