无线传感器网络中的IMP-HCRL定位算法

分析了HCRL定位算法的原理和过程,在继承了HCRL低系统通信开销优点的基础上,针对其在计算复杂度和定位精度方面的不足,应用了3种改进策略———基于节点无线射程的改进策略、基于等比点的改进策略和基于等力点的改进策略,提出了改进的IMP-HCRL算法。仿真实验表明:IMP-HCRL定位算法不仅保持了HCRL在节省系统通信量上的优势,同时提高了定位精度,降低了系统的计算复杂度。     

电力系统异常数据的检测辨识与修正探究

面对电力系统的海量数据及受各种外界影响而造成的异常数据,文章首先分析了异常数据产生的原因及不良影响,其次针对传统GSA算法存在的缺点,对其进行了改进。通过仿真验证,改进后的算法优于传统算法。最后针对异常数据的个数、种类及相关性的不同,提出了三种不同的修正方法,并通过仿真进行验证,这些方法具有较好的适用性。     

腰轮流量计低压标定高压运行误差因素探讨

分析并验证了流量计因低压标定高压运行所产生的附加误差,通过引入压力修正系数Ｃｐ对仪表值进行定量修正,并在实际生产中取得一定的经济效益和社会效益。对误差的消除提出了相应的改进途径。     

实验环境对压裂支撑剂破碎率的影响

压裂支撑剂质量的准确判定直接影响着油田压裂增产效果,快速评价压裂支撑剂的关键性能指标为破碎率。通过结合生产厂家检测环境与质检中心检测实际情况,对影响压裂支撑剂破碎率检测的标准应用、温度湿度、实验过程等因素进行分析,同时对生产厂家的产品质量控制与室内实验操作过程提出改进建议,从而提高检测的准确性,降低检测的误差。     

一种基于FCME的跳频通信干扰检测门限设计方法

针对跳频卫星通信在应用中面临恶意干扰威胁的问题,需要对接收信号进行干扰检测。首先使用宽带能量检测模型对接收信号进行建模,分析了检测统计量的概率分布形式,其次在FCME算法以及恒虚警门限设置方法的基础上,利用概率统计知识分析高斯分布下部分样本与总体的关系,加入迭代修正过程对噪底进行估计以设置满足恒虚警概率要求的门限,最后利用Matlab搭建仿真平台进行仿真分析。理论和仿真分析表明,基于FCME的迭代修正门限设计方法相比于已有方法在SNR为0 dB、无干扰条件下能获得满足虚警概率要求的门限,当存在部分频带干扰时算法性能下降,但所获得的门限仍能满足虚警概率要求。设计方法在干扰较弱或不存在时能满足虚警概率要求,改善了FCME算法虚警概率偏高的情况,应用于跳频通信系统干扰检测的门限设计是可行的,在工程实际应用中有一定的参考价值。     

高含无机氯油田化学剂中有机氯检测方法研究

有机氯是目前油田化学剂中的必检项目之一,但在实际检测过程中,由于高含无机氯的样品中无机氯含量高,易使燃烧失败,导致检测结果误差大。通过大量的室内实验发现,先对高含无机氯样品用正己烷进行萃取处理,将样品中的有机氯萃取到有机相中,然后采用原油有机氯含量检测方法对萃取相进行检测,可消除无机氯离子的影响,改进后的检测方法对效率和检测结果的准确性均有很大提高。新方法的检测结果准确性为87%~107%,相对误差小于10%。     

跳频通信中一种结合干扰预处理的平方定时同步算法

为了提高跳频通信中定时同步算法的准确性,设计了一种结合干扰预处理的跳频信号定时同步算法。首先对解跳后信号在时域完成基于能量的自适应门限的干扰检测,并根据检测结果将受干扰信号进行置零预处理;其次对预处理后的信号采用平方法进行定时误差估计;最后根据估计结果内插完成定时恢复。结果表明,提出的改进算法选取长度为200跳的符号,在干扰相对带宽为30%、干信比为10 dB、信噪比为5 dB、时钟稳定度为1×10^-6的条件下,进行干扰预处理后定时,归一化定时误差的方差为0.000 75,满足跳频系统解调性能损失小于0.5 dB的要求。设计方法提高了干扰条件下平方法定时的准确性,在跳频通信抗干扰应用中有一定的参考价值。     

基于卷筒纸胶印的印品在线缺陷检测系统

本文详细介绍了一种视觉系统，该系统可以实现对卷筒纸胶印过程中产生的印品缺陷进行检测和定位。具体来说，该系统能够对高速卷筒纸印刷进行实时监控，并且可在印刷过程中出现任何影响印品质量的故障（如结构缺陷、色彩偏差、漏字、墨点、墨杠等）时向操作人员发出警报。本文还介绍了机器视觉系统的硬件部分和用于彩色图像扫描及印品缺陷检测定位的图像处理算法。从本质上讲，该系统采用高速扫描算法检测图像的边缘和边界，利用线性和非线性的滤波器对动态大小、阈值和转换信息做进一步的分析。除了在实验室内进行实验以外，还建立了系统模型，系统模型可应用在卷筒纸印刷中，在真实条件下对模型的功能进行评价。将该系统安装在凹印机上进行实验，结果表明该机器视觉系统同样可以成功地对缺陷进行监控和检测。     

MIMO通信系统下行链路预编码仿真研究

MIMO无线蜂窝通信系统是一种在同一时域和频域中向多个用户提供传输的系统。多用户MIMO技术利用无线通信系统中用户的独立性来增加整个系统的通信性能,从而实现多用户分集和复用。针对单天线用户的线性预编码和针对多天线用户的线性预编码,对联合迫零、迫零和最小均方误差预编码算法进行了仿真和性能对比。对实际通信系统设计具有指导意义。     

基于改进AG算法的机器人动态路径规划方法

为了充分发挥Agoraphilic(AG)算法的优越性,使其可以在动态环境中有效地进行路径规划,对传统AG算法进行了研究和改进,在计算自由空间力时增加了机器人和动态障碍物之间的相对速度分量,该分量可分解为2个方向的分力,一个分力使机器人向背离障碍物的方向运动,另一个分力使机器人向垂直于障碍物的方向运动,充当机器人绕行的动力。利用Matlab进行了仿真实验,将改进的AG算法和几种其他动态路径规划方法进行了对比。改进后的AG算法使机器人能够迅速躲避动态障碍物,有效地进行动态避障。研究方法不仅可以解决动态环境中机器人躲避动态障碍物并到达目标点的问题,而且与其他动态路径规划算法相比,具有路径长度更短、耗时更少、路径更平滑等优点。     

一种基于UWB的护理机器人定位系统

护理机器人大部分时间在室内工作,由于室内环境比室外复杂且定位环境恶劣,因此需要具有很高的定位精度。为了更好地解决护理机器人的定位问题,建立了一种基于超宽带(UWB)的高精度护理机器人定位系统。首先,采用基于信号到达时间的定位模型,不需标签与基站之间的时钟同步,只需3个基站时钟同步来获取护理机器人上的标签距离各个基站的位置信息;其次,将收集到的位置信息通过室内局域网传输给利用Matlab搭建的上位机系统;最后,在上位机系统内进行偏最小二乘法线性回归,再通过遗传算法进一步对数据进行优化得到精确的位置信息,并进行仿真分析。结果表明,系统的定位精度相比于TDOA模型直接定位有较大的提高,能达到护理机器人的定位要求。基于超宽带技术的定位方法还可以应用于仓储物流小车等其他室内移动设备的高精度定位。     

一种基于CMAC神经网络的板形模式识别新方法

针对传统的板形识别模型在识别板形时,由于板宽的变化需要不同拓扑结构的神经网络才能完成板形模式识别任务,网络学习工作量大,网络存在收敛速度慢,易陷入局部极小等结构性能不佳的问题,建立了一种新的基于CMAC神经网络的板形模式识别模型。该模型利用欧式距离差得到网络的输入神经元,并在权值更新算法中引入了动态学习率。通过仿真实验表明该方法简单、实用,识别精度较高,克服了传统的识别模型的缺点和不足,有效地提高了板形模式识别模型的速度和精度。     

一种基于Edline线特征的车道线识别算法

为了提升车道线检测的准确性和实时性,改良车道偏离预警系统的性能,提出了一种新的车道线识别算法。首先应用投影法对采集到的图像设立感兴趣区域,以此来减少图像中存在的干扰信息;其次应用一种改进后的自适应高斯滤波算法对采集所得图像进行平滑处理,减少图像中不必要的细节;最后采用边缘绘制算法进行边缘检测,在此基础上,提出一种线段检测算法——Edline算法提取边缘线,对检测到的直线段进行筛选和聚类。利用引用计数法对车道线进行跟踪和预测。结果表明,新算法的平均处理时间为17.1 ms,准确率为96.19%,将其应用在车道偏离预警系统中可以有效地提高预警效率,提升预警的准确性和响应速度。研究结果丰富了车道线识别理论,可为车道偏离预警系统的应用及基础研究提供参考。     

支持向量机模型在断层破碎带围岩变形预测中的应用

围岩变形预测是隧道安全评价及其指导后期施工的重要依据,为提高变形预测精度,结合工程实践,提出了PSO-SVM-BP预测模型的思路。首先,利用三次样条插值及二次平滑法对变形数据进行预处理,为后期变形预测奠定基础;其次,利用粒子群算法对支持向量机进行参数优化,建立PSO-SVM模型,并对围岩变形进行初步预测;最后,利用BP神经网络进行误差修正,达到综合预测的目的,并利用工程实例进行检验,以验证预测模型的有效性。结果表明:初步预测结果的相对误差均小于5%,而误差修正后的预测精度被提高到0.97%,预测精度较高,验证了预测模型的有效性,可为类似研究提供参考。     

改进的YOLOv3-Tiny网络在风机叶片损伤检测中的应用

为了解决YOLOv3-Tiny对无人机采集的风机叶片图像损伤检测精度不高的问题,提出一种基于深度学习的风机叶片图像损伤检测方法。首先提出一种跨越式特征联合网络结构,由卷积层和拼接层构成,将不同深度的特征信息进行融合再学习,提取目标多层级特征信息;其次引入Inception模块结构,其中4个平行通道的多个卷积核对输入的特征图进行组合和压缩,在减少网络的学习参数的同时更好地表征图像特征信息,提高小目标的检测精度。实验表明,改进后算法的检测精度提高了2.69%,在自制的数据集中mAP可以达到88.58%,并且模型的参数缩小了4倍。因此,改进的方法比传统的YOLOv3-Tiny网络具有更好的检测效果。研究结果可为基于图像的损伤检测和风机叶片损伤智能识别提供参考。     

基于改进粒子群的分布式通信干扰资源分配

为了解决分布式通信干扰场景下面临的资源分配效率低、干扰效益无保障等问题,结合通信干扰资源分配数学模型,设计了一种改进的粒子群算法。首先设计了分布式通信干扰场景并构建了通信干扰资源分配模型,以最大化干扰效益作为目标函数;其次采用自适应惯性因子和学习因子,并引入遗传变异策略和精英保留策略,提出一种改进的粒子群算法,最后对不同场景规模的通信干扰资源分配进行仿真实验。结果表明,相比小生境遗传算法、粒子群算法、遗传算法,改进的粒子群算法在不同场景规模下,均能获得更优的干扰效益,性能方面具备整体干扰效益更高、算法收敛速度更快、算法收敛误差更小等优势。所设计的改进粒子群算法可应用在分布式通信干扰场景中,为指挥决策提供参考。     

轮转机刀式折页机构运动规律及精度分析

随着轮转机速度的不断提高，作为轮转机重要组成部分的折页机构，其运行速度与精度成为制约印刷速度和印品质量提高的主要因素。为了研究轮转机折页机构的运动规律和加工制造误差对其运动精度的影响，利用概率统计和随机过程理论，建立了矩阵形式的刀式折页机构输出参数及误差概率模型，分析了尺寸误差对输出误差的影响，为折页机构的稳健设计提供了理论依据。     

基于YOLOv3的H型钢表面缺陷检测系统

为了提升H型钢的表面质量和安全系数,设计了一种基于YOLOv3算法的型钢表面缺陷检测系统。设计的检测系统由硬件系统和软件系统组成:硬件系统包括八角架式图像采集装置、电动控制系统和通信系统;软件系统采用YOLOv3目标检测算法。现场测试结果表明:1)检测系统可实时采集图像,并根据H型钢的规格型号能够自动调节图像采集装置结构,准确快速地跟踪被检测目标,获得H型钢的高清全景图像;2)检测系统可对H型钢表面缺陷进行在线检测、分类和定位,并兼顾检测精度与检测速度,检测精度为81.25%,检测速度为30.78帧/s; 3)检测系统能够准确识别H型钢的结疤、凹坑、划伤和击伤等4类典型缺陷,满足生产过程中表面缺陷检测的实际需求。开发的型钢表面缺陷检测系统为H型钢表面质量智能化检测工作提供了新的选择。     

基于改进SSD-MobileNet算法的AGV动态目标检测方法

为了提升自动导引运输车(automated guided vehicle,AGV)动态障碍物视觉检测的精度和帧率,提出了一种基于单镜头多盒检测器（single shot multibox detector,SSD）的改进算法。将轻量级MobileNet网络引入到SSD网络结构中,然后利用K-means算法对训练数据集中真实框的AR值进行聚类并更新,最后利用Jeston Nano嵌入式平台搭建了AGV实验系统,引入TensorRT加速引擎,分别对改进前后的SSD-MobileNet模型进行加速优化,并对比分析。结果表明：改进的SSD-MobileNet模型在AGV上使用TensorRT加速引擎的mAP值为79.1%,相比优化前提升了10.8%,对精度影响很小,而帧率达到了25 f/s,较原SSD模型提升了近4倍,且改进后模型规模也比优化前缩小了37%。采用改进算法能够使AGV在运输过程中完成动态障碍物检测任务,可代替人工实现货物高效运输,并节省运输成本,为智能化运输提供了一种新的思路。