一种滤除电力线噪声的数字滤波器的设计

数字滤波是信号处理中滤除噪声干扰的常用方法之一。针对信号通过电力线信道传输后出现严重失真这一问题,基于MATLAB平台的工具箱函数,采用窗函数法(选用哈明窗)设计出一个50阶的数字FIR带通滤波器,借助MATLAB仿真对滤波前后的波形作对比和频谱分析,并通过硬件实现电路测试,结果表明所设计的FIR带通滤波器能够有效地滤除带外信号以及电力线噪声,还原出[0.16,0.24]频带内的有用信号,保证了电力线载波通信的可靠进行。     

PLC梯形图转化为多操作数逻辑指令的设计与实现

针对每一个操作数有一个操作码的PLC逻辑指令,设计了一个操作码可带多个操作数,操作数附加“辅助符号位”的新型PLC逻辑指令,避免在执行逻辑指令过程中有多少个操作数需要译码多少次的状况。研究这种新指令语句的数据结构和梯形图的数据结构,应用这两种数据结构研究梯形图转化成新指令表的转化算法。对梯形图采用按梯级顺序递归扫描方法构造二叉树结构,然后对二叉树进行后序遍历得到一个中间结果指令表,对中间结果指令表经过逻辑关系的分析与同类型逻辑关系操作数的合并处理得到最终的指令表。通过对串并联结构梯形图的转换测试,其新指令语句的转化结果正确。     

同步数字体系网管信息提取与插入系统的设计

现有的不同厂家的SDH设备网管信息不能实现互通,为了解决这一问题,提出了一种SDH网管信息提取和插入系统的软硬件设计方案,主要包括网管信息的提取和插入、HDLC数据的封装和拆封、利用主控制器和USB模块进行数据传输,从而实现网管信息的高速上传并在上位机实时显示和保存功能。最后对该系统进行了测试验证,结果表明该系统能分析不同的SDH设备网管信息,为网管信息互通提供了基础信息。     

三维多物质欧拉界面处理的并行算法研究

针对现有的算法无法对爆炸冲击进行有效的研究这一问题,在改进了Youngs界面技术的基础上设计了三维多物质Euler界面处理的并行算法。然后采用MPI标准进行了算法的程序设计并对程序进行了并行性能测试和不同分区的算例测试,测试结果表明并行算法对加速比有较大的提高,而不同分区对并行算法的计算结果并没有影响。最后应用所编写的程序对空中爆炸和聚能射流进行了仿真,结果表明程序的模拟结果与前人的研究数据是符合的,说明了程序的有效性。     

燃气热值计量标准的尾气收集装置精度设计

针对基于燃烧法的燃气热值计量标准的尾气收集装置的缸体容积精确测量问题,应用现代仪器精度与误差理论,对该尾气收集装置的各项误差源进行分析,得到各分量的传递系数表达式,并按工程实际情况对精度指标进行了分配与调整;对分配的精度指标进行了合成计算,结果表明所设计的燃气热值计量尾气收集装置的最大允许误差为0.24％,完全满足尾气体积的测量精度要求;论文研究对建立我国新一代天然气热值计量标准有很好的指导意义和工程实用前景。     

基于改进的PSO优化SVM火灾火焰识别算法研究

针对室内复杂环境下火灾识别准确率会降低的问题,提出了一种改进的粒子群算法优化支持向量机参数进行火灾火焰识别的方法;首先在YCrCb颜色空间进行火焰图像分割,对获得的火焰图像进行预处理并提取相关特征量;其次采用PSO算法搜索SVM的最优核参数和惩罚因子,并在PSO算法中加入变异操作和非线性动态调整惯性权值的方法,加快了搜索SVM最优参数的精度和速度;然后将提取的火焰各个特征量作为训练样本输入SVM模型进行训练,并建立参数优化后的SVM分类器模型;最后将待测试样本输入SVM模型进行分类识别;算法的火灾识别准确率达到94.09%,分类效果明显优于其他分类算法;仿真结果表明,改进的PSO优化SVM算法提高了火焰识别的准确率和实时性,算法的自适应性更强,误判率更低。     

车削轴类零件的轮廓轨迹提取与真实感显示

图形数据信息的可视化一直是计算机图形学与可视化领域研究的重点内容,图形数据的挖掘、提取与显示功能都需要借助计算机图形学的知识来完成。本研究重点探讨了计算机图形真实感处理技术在计算机辅助数控车削自动编程加工系统中的应用,通过运用计算机图形处理技术编程提取DXF轴类零件的轮廓轨迹曲线,并采用曲面构造算法进行数据处理,生成零件真实感所需的三维数据模型,结合OpenGL内容对三维数据模型进行实体渲染,交互实现了数据模型的光照、材质、雾化等功能,通过旋转、透视变换,零件设计者可真实地观测到零件内部结构,从整体上对所设计的零件结构有一个直观的认识。实验结果表明所开发的图形真实感程序系统能够高效的实现车削轴类件的渲染效果,具有较高的轮廓数据提取效率和真实感渲染能力。     

基于径向基神经网络的航空发动机气路故障诊断

基于径向基神经网络对民用高涵道比航空发动机风扇、增压级、高压压气机、高压涡轮、低压涡轮5大气路部件的效率降低故障进行诊断。采用Gasturb进行故障训练样本和测试样本库的生成,诊断结果显示,采用径向基神经网络进行航空发动机气路故障诊断的计算时间短、精度较高,不仅能定性的定位故障部位,而且在大多数情况下可以定量的给出该部件的性能衰退程度。某些情况下诊断结果与测试样本不尽一致,但都是方程的合理解,这是因为航空发动机的数学模型是一个多解的复杂方程,一个总性能的衰减对应着多组部件性能衰退的组合。随噪声幅值加大,诊断精度变差,同时研究发现诊断精度受噪声影响的敏感系数在不同的噪声幅值水平下是不同的。     

基于Linux的薄壁管材冲孔自动化生产线设计

为了开发一种结构简单、控制灵活的冲压自动化装置,文中简述了一种基于Linux下的冲孔自动化生产线,用于薄壁管材的冲孔。设计了以ARM为主控制器,CPLD为协处理器的方式来作为整个生产系统的控制核心。建立了气缸驱动系统和冲压机械手,机械手通过伺服电机的驱动完成取料和旋转,在与冲床的相互配合下完成冲孔要求。构造了生产线系统的故障树,利用定量分析结合定性分析的方式对故障进行分析,采用电容式触摸屏通过界面向操作人员发送故障提示,大大减少了设备停机时间。实验结果表明该系统完全能满足生产要求,稳定可靠,操作便捷,响应速度快。     

特征级联在车辆检测中的应用与研究

对现有的采用机器学习算法检测车辆进行研究,分析其存在的不足;表现在特征或者算法单一,对光照等条件变化鲁棒性不够;针对这些问题,提出一种融合LBP特征与HOG特征,并结合Adaboost与SVM的车辆检测算法;借鉴级联的思想,首先采用AdaBoost对训练样本提取LBP特征进行训练,得到的分类器用于初步筛选并将其分类结果作为下一层分类器的输入;然后采用SVM算法对训练样本提取HOG特征进行训练,得到的分类器用于二次筛选上一层分类器的分类结果;实验结果证明Adaboost-SVM相结合的办法检测结果精度高,准确率和召回率均达到95%以上,FPPW与FPPI的值均在5%左右;同时由于算法采用的特征对光照条件具有较强的鲁棒性,因此光照条件的变化对算法的识别结果影响较低;实时性方面,每帧图像的处理时间为75 ms,满足实时性要求。