基于多层前馈神经网络的航天器在线故障检测系统设计

航天器在故障定位过程中易受原始电源信号的干扰,导致识别效果较差,为了解决该问题,提出了基于多层前馈神经网络的航天器在线故障检测系统设计。根据航天器在线故障检测原理及物联网技术设计系统总体架构,并分别对硬件部分及软件部分进行设计。硬件部分结合工业标准?PC组件,设计PXI机箱结构,完成对PXI测量模块的控制,利用MXI-4接口工具实现远程遥控,解决干扰信号对系统定位识别干扰。设计FPGA的EP3C10芯片外围结构,确定电路板主、子适配器管脚连接方式,利用2个高速?AD转换器差分采样,通过?FIFO存储采样结果。通过电子负载板继电器控制模块,控制信号阻断性能。构建基于多层前馈神经网络识别模型,依据确定性逻辑推理规则得出识别门限值,依据阈值设定具体识别流程,判断则判定参数有故障,完成系统设计。实验结果表明,该系统信号阻断效果优异,在距离为2和6 m时达到最大信号幅值0.9,故障模式的检测结果与理想结果一致,能够为航天器稳定运行提供设备支持。     

挑流水垫塘掺气比尺效应试验

为了研究泄洪消能缩尺模型中的掺气比尺效应,以提高模型预测精度,通过模型试验,对比分析1:50和1:100两个不同比尺模型上的挑流水舌形态及下游水垫塘内掺气量(体积分数,下同)分布。试验结果表明,在同样的孔口体型作用下,不同比尺模型水舌空中裂散程度有明显差异,1:100模型中水舌呈月牙形散落在水垫塘,1∶50模型水舌呈椭圆形散落在水垫塘;水舌入水形态的差异进一步导致水垫塘掺气量分布不同,1:100模型水舌入射区域掺气量相对较高,掺气量峰值约为50%,1:50模型上同样位置掺气量峰值约为40%;从水垫塘内掺气量空间分布来看,1:100模型水垫塘横向掺气范围相对较小,纵向掺气范围相对较大。     

不确定机械手的自适应神经滑模控制

针对不确定机械手的跟踪控制 ,提出了一种基于神经网络的自适应鲁棒控制器。该控制方案利用一个 Radial basis function神经网络逼近系统非线性不确定性 ,然后 ,通过一个滑模控制项消除网络逼近误差和外部干扰的影响 ,从而能保证闭环系统的稳定性和系统跟踪误差的渐近收敛     

多尺度分割先验迭代重加权低秩恢复显著性检测

目的 现有显著性检测方法大多只关注显著目标的中心信息,使得算法只能得到中心清晰、边缘模糊的显著目标,丢失了一些重要的边界信息,而使用核范数约束进行低秩矩阵恢复,运算过程冗余。为解决以上问题,本文提出一种无监督迭代重加权最小二乘低秩恢复算法,用于图像视觉显著性检测。方法 将图像分为细中粗3种尺度的分割,从细粒度和粗粒度先验的融合中得到分割先验信息;将融合后的分割先验信息通过迭代重加权最小二乘法求解平滑低秩矩阵恢复,生成粗略显著图;使用中粒度分割先验对粗略显著图进行平滑,生成最终的视觉显著图。结果 实验在MSRA10K（Microsoft Research Asia 10K）、SOD（salient object detection dataset）和ECSSD（extended complex scene saliency dataset）数据集上进行测试,并与现有的11种算法进行对比。结果表明,本文算法可生成边界清晰的显著图。在MSRA10K数据集上,本文算法实现了最高的AUC（area under ROC（receiver operating characteristic）curve）和F-measure值,MAE（mean absolute error）值仅次于SMD（structured matrix decomposition）算法和RBD（robust back ground detection）算法,AUC和F-measure值比次优算法RPCA（robust principal component analysis）分别提高了3.9%和12.3%;在SOD数据集上,综合AUC、F-measure和MAE值来看,本文算法优于除SMD算法以外的其他算法,AUC值仅次于SMD算法、SC（smoothness constraint）算法和GBVS（graph-based visual salieney）算法,F-measure值低于最优算法SMD 2.6%;在ECSSD数据集上,本文算法实现了最高的F-measure值75.5%,AUC值略低于最优算法SC 1%,MAE值略低于最优算法HCNs（hierarchical co-salient object detection via color names）2%。结论 实验结果表明,本文算法能从前景复杂或背景复杂的显著图像中更准确地检测出边界清晰的显著目标。     

基于下肢动力学检测分析的站起康复训练机器人控制

提出了人体站起轨迹控制方法(TCM)和阻尼控制方法(ICM)。采用这两种控制方法可以实现对机器人系统的控制,使患者能安全、有效地进行下肢站起运动康复训练。在患者站起过程中,下肢各肢段旋转角、身体运动轨迹、地面反力(GRF)、压力中心(COP)和绳索张力等参数可由康复机器人系统中的相应传感器实时检测得出,并通过实时运算得出髋、膝、踝各关节力矩,用于反馈控制。试验结果表明,该方法可以保证患者实现安全、舒适、有效的站起训练,适用于站起康复训练机器人控制系统。     

基于Qsys的时栅信号处理系统设计与实现

为提高时栅传感器位移测量精度和测量分辨力,研究采用FPGA嵌入式锁相环倍频产生4路同频且相位差为45°的高频时钟脉冲作为测量基准,利用多路并行双边沿计数方法对时栅参考信号和时栅感应信号进行相位测量,通过相位差转换得到具有高分辨力的时栅位移信号, 采用Qsys开发平台设计Nios－II软核进行数据处理,利用傅立叶级数谐波修正技术对测量结果进行误差修正,提高时栅传感器的测量精度,在72对极磁场式时栅角位移传感器上进行精度测试,实验结果表明:经过误差修正后,该系统测量的整周误差从－57.2″~ 92.5″下降到－2.0″~2.5″,作为角位移传感器满足高端装备高精度定位需求,具有重要的工程应用价值。     

高精度磁场式时栅传感器激励信号对测量误差的影响分析及系统设计

为提高磁场式时栅传感器测量精度,本文从理论上推导分析了时栅传感器激励信号源幅值和相位不一致产生的谐波成分对时栅传感器测量精度的影响,提出了一种基于DDS原理并采用完整闭环调节的高性能时栅激励信号源设计方案。以FPGA为微处理器,通过编程分频系统时钟,设置频率、相位控制字对DDS输出的信号频率、相位进行调节,使用增益控制器配合相位累加器实现相位到幅值精确转换。搭建了信号调理电路和信号反馈电路,通过实时对比反馈控制,解决了系统电路阻抗不匹配及干扰导致的激励信号相位不正交性和幅值不一致性的问题。实验结果表明：本文所设计的激励信号源输出信号幅值相对误差只有0.4%,正交性相对误差只有0.05%,并且采用该激励信号源,磁场式时栅传感器测角原始误差从±103.4"降低到了±20.3",有效抑制由于激励信号源幅值不一致和相位不正交带来的谐波误差。经修正后对极内角位移测量误差只有±1.3",整周角位移测量精度达到±2",满足高精度位移测量要求。     

结合子层分割和自适应函数引导的规定化图像增强

为了更好地辨别低照度图像中的目标,提高图像的对比度并增强纹理细节信息,采用子层分割规定化算法对图像进行增强处理,提出一种结合子层分割和自适应函数引导的规定化图像增强算法.首先根据原始图像直方图的特点对直方图进行子层分割,之后通过对分割后的子层进行灰度区间拉伸来提高图像的亮度,以增强图像的对比度;为了增强图像中的细节信息,在每个子层求取自适应函数来对每个子层做规定化处理;最后对子层直方图合并,得到增强后图像.实验结果证明,经过增强后图像的灰度平均梯度值为原始图像的3~4倍,信息熵也明显增大;该算法在增强图像细节、提高图像的对比度上具有优越性.     

催化柴油化学精制工业应用

采用GZ试剂对三催化柴油进行化学精制的工业应用表明,该种化学精制方法精制效果好、工艺简单,精制后柴油氧化沉渣大幅度下降,柴油收率高(>99.7%)、处理成本低。将精制后的催化柴油与常压直馏柴油、加氢柴油进行调合,调合后成品柴油的各项指标均达到GB252-2000柴油出厂标准。对化学精制处理调合后的成品柴油进行储存实验,储存3个月后色度及氧化沉渣均符合国家标准。     

欧盟保护能源消费者权利的政策措施及启示

能否充分保护消费者权益是实现市场自由化的前提。伴随着2007年7月1日开放电力和天然气市场，欧盟提出了名为《迈向欧洲能源消费者权利宪章》的文件，提出保护能源消费者权利几点措施。我国保护能源消费者权益也存在许多问题，应该努力向欧盟学习相关经验。