基于Tree-Lib的徽州民居特征采集库

使用多类型无线传感器对古民居灾损特征参数进行测量,使用核心树完成建筑特征、环境特征、生活特征、风俗习惯特征等参数的采集和融合过程。为实时监控异构数据库的结构与数据,提出基于树结构与数据库双向管理与维护架构Tree-Lib,实现树-库的双向生成、结构与数据的更新、异常处理与恢复,完成海量数据的快速定位与匹配。实践表明,Tree-Lib可以有效地实现树-库的实时监控与可视化管理,能及时完成采集数据的来源定位、异常查找与定位以及树与库的灾难恢复等。     

基于数据驱动的机床生产管控系统研究

机床数据可视化与程序管理系统研究是提升机床生产控制质量的有效方法。基于机床数据，研究了机床生产管控系统。通过对机床设备进行联网改造和网络统一接入，实现了机床数据统一管理。基于数据采集分析平台，实现了机床工艺参数、运行参数等关键信息的实时采集。定制开发了设备实时状态、工艺执行监测、设备异常告警、能源耗材使用、场景化智能算法模型等生产管控系统模块，实现了多层级数据可视化与统计分析。该研究为机床生产管控系统的推广和应用奠定基础。     

10kW中波数字调幅广播发射机的实时数据采集系统设计

利用计算机网络实现对中波广播发射机群的监控、故障诊断与处理等，其中一个关键问题是解决发射机实时数据采集；通过采用ISP1581芯片设计实时数据采集的硬件电路、设备固件程序、驱动程序、应用程序及其程序框图等，详细介绍了实现10kW中波数字调幅广播发射机的实时数据采集系统的设计；该系统对实时数据采集速度快和采集数据质量稳定，不仅非常适合中波数字调幅广播发射机这样复杂的工作环境，而且为实现中波广播发射机群网络远程实时监控、故障分析、查询数据等提供了一种高效可靠的数据采集解决途径。     

可视化基站发电管理系统

针对以前的发电管理系统或只是数据呈现,提供市电及发电相关数据信息,或只是提供出车轨迹,主要实现对出车的管理,不能全面反应发电全过程且不便于对发电事件进行分析的情况,提出可视化发电管理系统的概念。在简要介绍了LBS系统、动力环境监控系统后,讲述了可视化基站发电管理系统的组成以及通过LBS定位管理、短信互动、实时监测数据等进行系统实现。可视化发电管理系统通过可视化的界面帮助发电管理人员进行管理,直观、便捷。     

基于最终用户体验的网络及应用性能可视化实践研究

【本文旨在借用网络系统承载所有业务流量的先天优势,采用需求调研、理论分析与实践结合的研究方法,利用流量镜像采集技术对网络流量进行可视化和精细化监控与分析,面向业务,从最终用户体验出发,对河南电力关键业务系统网络流量和应用性能的可视化管理进行实践研究和探索,以实现端到端的全业务流程的网络流量和应用性能监控,帮助网络管理人员直观、高效地完成对业务流量和性能的监控,并且可以更快速、更直接地发现并定位数据中心出现的各种网络流量和应用性能故障。     

基于终端数据的电信承载网异常节点定位方法

随着电信IPTV业务的高速发展，承载网规模不断扩大，设备故障运维难度逐渐增大。当设备发生故障时，如何在大规模网络中对故障节点进行快速定位已成为运维方面的重大挑战。目前承载网设备故障告警主要依赖于设备性能日志，误告较多，且无法适应大规模网络故障定位。因此借助Spark等工具，提出一种基于终端数据的异常节点定位方法，结合网络拓扑初步实现阈值告警。并进一步以设备相关性和可靠性为分析基础，将告警过程产生的大量虚假告警进行清洗，提高故障定位精确率。实验结果表明，在承载网故障定位中该方法精确率能达到89%，具有较高实用价值。     

矿井三维通风在线分析系统的研究与应用

介绍了一种矿井三维通风在线分析系统的实现方案。该系统采用3DGIS数字矿山基础信息平台的企业管理器模块对井下数据进行整理、加工及存储,根据该模块中存储的巷道网路、通风设备以及通风设施等数据自动建立通风网络拓扑关系;结合煤矿安全监测监控系统监测的实时风速数据,利用通风网络解算算法实时监控矿井通风系统运行状况,分析通风异常原因,并采用3DGIS数字矿山基础信息平台的企业应用平台模块将分析结果以三维可视化形式予以展示。该系统在四台矿的应用取得了良好的效果。     

基于物联网的流动人口信息管理系统的设计与实现

针对流动人口实时获取监管信息难的问题,该文实现了一种基于物联网采集RFID信号的流动人口信息管理系统,使用已内置人员信息并能远距离感应的2.4G有源RFID卡替代原有纸质暂住证,利用GIS的二次开发完成对人员定位数据在地图层的绑定,通过GPRS远程传输交互定位信息实现显示与操作,完成了可视化地外来人口的实时监控与追溯。     

船载卫通站历史监控数据管理系统设计

现有的船载卫通站伺服监控系统虽然可以实时显示监控数据,但是无法显示历史监控数据,不便于故障分析排查和历史数据管理及重复利用。本文设计构想一套基于B/S架构的船载卫通站历史监控数据管理系统,可对历史监控数据进行可视化操作和数据分析,将为监控数据的高效利用提供解决方法。     

基于分布式网络的监控系统

设计了一个基于分布式网络的监控系统.该系统利用网络摄像头采集视频数据,压缩后传送到远程的PC主机,主机对图像帧进行分析,进行人脸识别和步态识别,检测出异常人体,控制摄像头云台进行监视.整个系统使用实时传输协议和实时控制协议,利用网络实现了分布式的视频采集和集中处理,为远程视频监控提供了高效可行性且价格低廉的解决方案,并且具有较强的实时性和可交互性.     

输变电设备状态在线监测与故障诊断系统分析软件设计

输变电设备状态在线监测与故障诊断系统综合分析软件是一套以组件形式嵌入到信息一体化平台的应用系统。主要实现了对现场一次设备数据的实时监视、分析、预测、评估和故障诊断等功能,同时还提供了组态管理、数据管理、系统配置、用户权限管理等完善的系统管理功能,满足了信息一体化平台的各项功能需求。     

Digital Twin-driven online anomaly detection for an automation system based on edge intelligence

Accurate anomaly detection is critical to the early detection of potential failures of industrial systems and proactive maintenance schedule management. There are some existing challenges to achieve efficient and reliable anomaly detection of an automation system: (1) transmitting large amounts of data collected from the system to data processing components; (2) applying both historical data and real-time data for anomaly detection. This paper proposes a novel Digital Twin-driven anomaly detection framework that enables real-time health monitoring of industrial systems and anomaly prediction. Our framework, adopting the visionary edge AI or edge intelligence (EI) philosophy, provides a feasible approach to ensuring high-performance anomaly detection via implementing Digital Twin technologies in a dynamic industrial edge/cloud network. Edge-based Digital Twin allows efficient data processing by providing computing and storage capabilities on edge devices. A proof-of-concept prototype is developed on a LiBr absorption chiller to demonstrate the framework and technologies' feasibility. The case study shows that the proposed method can detect anomalies at an early stage.     

基于二维码的数据传输系统设计

基于二维码的数据传输系统面向涉密场景,旨在实现涉密信息系统之间的自动数据传输。文中设计了涉密信息系统之间的数据通信流程,即发送端将传输数据按二维码帧容量切分为多帧,按序合成并显示二维码图像序列,接收端使用摄像头等设备采集二维码图像信息,合成传输数据,并按预定规则对接收情况进行反馈,完成收发两端之间的数据通信。与现有采用人工交互或安全铰链设备的方案相比,基于二维码的数据传输系统解决了自动化程度低、传输效率低、设备昂贵等问题,实现了网络隔离条件下自动高效的数据传输,适用于涉密信息系统中具有较高时效性要求的信息交互。     

UPnP家庭网关配置管理的设计

提出了数字家庭网关可运营、可管理的应用模式。这种家庭网关打破了现有家用网关业务单一的局限，不仅具有数字家庭网络设备的互操作性，而且能将电信宽带服务直接延展、推送到家庭网络设备上，实现自动配置服务器对家庭网络设备的远程配置管理，促进电信网络与家庭网络的融合与互动。将家庭内外网络多服务的自动配置和终端管理技术，与UPnP协议框架相结合，家庭网关不仅可以实现设备“零配置”接入网络、网络“透明性”数据传输，而且能够为电信网络提供可运营管理的服务能力，符合数字家庭的发展趋势。     

Evaluation of the traffic parameters in a metropolitan area by fusing visual perceptions and CNN processing of webcam images

This paper proposes a traffic monitoring architecture based on a high-speed communication network whose nodes are equipped with fuzzy processors and cellular neural network (CNN) embedded systems. It implements a real-time mobility information system where visual human perceptions sent by people working on the territory and video-sequences of traffic taken from webcams are jointly processed to evaluate the fundamental traffic parameters for every street of a metropolitan area. This paper presents the whole methodology for data collection and analysis and compares the accuracy and the processing time of the proposed soft computing techniques with other existing algorithms. Moreover, this paper discusses when and why it is recommended to fuse the visual perceptions of the traffic with the automated measurements taken from the webcams to compute the maximum traveling time that is likely needed to reach any destination in the traffic network.     

Intelligent scheduling and control of rail-guided vehicles and load/unload operations in a flexible manufacturing system

This paper presents a framework of intelligent manufacturing scheduling and control with specific applications to operations of rail-guided vehicle systems (RGVS). A RGVS control architecture is discussed with a focus on a simulated experiment in operations of the load/unload area of a real industrial flexible manufacturing system (FMS). In the operation stage of a material handling system (MHS), all shop floor data are subject to change as time goes. These data can be collected using a data acquisition device and stored in a dynamic database. The RGVS simulator used in this experimental study is designed to incorporate some possible situations representing existing material handling scenarios in order to evaluate alternative control policies. At the development stage of the controller, all possible combinations of most commonly encountered scenarios such as RGV failures, production schedule changes, machine breakdowns, and rush orders are to be simulated and corresponding results collected. The data are then structured into training data pairs to properly train an artificial neural network. The neural network, trained by using input/output data sets obtained from a number of simulation runs, will then provide control strategy recommendations. At the application stage, whenever an abnormal scenario occurs, a pre-processor will be activated to pre-screen and prepare an input vector for the trained neural network. If such an abnormal scenario falls outside the existing domain of data sets employed to train the neural network, as judged by the MHS supervisory controller, an off-line training module will be activated to eventually update the neural network. The recommended control strategies will be transmitted to the MHS control for real-time execution. If there is no further abnormal event detected, the dynamic data base (DDB) module simply continues to monitor the MHS activities. The proposed MHS control system combines the features of example based neural network technology and simulation modeling for true intelligent, on-line, pseudo real-time control. Not only will the system assure that feasible material handling control actions be taken, but also it will implement better control decisions through continuous learning from experiences captured as the operation time of the MHS accumulates.     

根据网络状况实时压缩视频的研究及实现

针对保证帧率不变的前提下，提出根据网络状况实时压缩视频的解决方法，并给出了实时压缩算法的软件实现，同时给出了模拟仿真实验数据和实验结果。实验表明，根据网络状况动态控制小波分解次数可以实现实时压缩视频，也验证了本文提出的解决方法的正确性和可行性。     

Symbolic Verification and Analysis of Discrete Timed Systems

This paper presents a novel approach for real-time model checking. It combines the efficiency of traditional symbolic model checking with possibilities to describe and specify real-time systems. Using multi-terminal binary decision diagrams to represent time and time intervals, it becomes possible to transfer efficient algorithms and optimization heuristics known from standard CTL model checking to real-time applications. By introducing a new variant of models called I/O-interval structures we can describe systems in a modular way. Interval structures allow model composition of real-time structures such that state explosion effects are greatly reduced. Besides model checking we also present analysis algorithms which allow to compute key properties like system latencies and minimal response times from the structures describing the system. The practical applicability is proven by experimental results, computed by the verification system RAVEN, which implements all described algorithms, including counterexample generation and waveform visualization.     

基于VPN 的远程数据存储管理系统 开发与应用

开发一种基于VPN 的远程数据存储管理系统,并将其应用到网络信息系统。用户通过VPN 可登录到数据存 储系统的虚拟存储服务器,对存储设备及虚拟存储空间进行配置与管理。服务端采集和监测存储设备组运行状态、在线情况 等信息,并把这些信息反馈给系统管理人员,实现对数据存储设备及其构成的虚拟存储空间进行远程实时监控与管理。     

基于操作记录与回放技术的远程同步教学工具

随着国家教育信息化的发展,远程教育成为一种越来越重要的教学模式。目前以“中国教育在线”为代表的大多数远程教学平台只提供了文本课件、视频/音频等静态教学资源。这些资源缺乏交互性,难以向学生精细化再现其制作过程与教学场景,无法满足互动教学的要求。此外,这些教学资源数据量通常较大,不适于在网络上及时传输,难以保障远程教学的及时性和实效性。在分析远程教学需求以及所面临的挑战基础上,提出了一种基于记录/回放技术的操作远程同步方法,通过记录教师在Eclipse等教学平台上制作教学资源的操作序列,将其远程同步到学生端并进行回放,由此在学生端重现教学资源,以交互式地帮助学生掌握学习知识、提高学习效率。相比于传统的以文本、视频/音频等静态教学资源为主的远程教学方式,该方法可实现及时的知识展现,且由于传输的操作序列数据量相比视频/音频要少,因而更能适应复杂网络环境下远程教学的需要。在此基础上,实现了一个基于Eclipse教学平台的操作远程同步工具并进行了详尽的实例研究,证明了所提出方法的可行性和高效性。