基于局域网的多水下机器人仿真系统设计与实现

多水下机器人仿真系统是一个能够对多水下机器人系统的体系结构、协调控制、路径规划、学习算法等进行演示验证的分布式实时数字仿真系统,是开展多水下机器人技术研究的基础和有效手段．讨论了应用基于局域网的分布式仿真技术来解决多水下机器人系统仿真的问题,并详细说明了仿真系统的硬件组成和软件总体设计．     

基于多智能体协同的多源信息搜索方法

针对实时、多源、海量数据条件下用户所需信息的获取问题,提出一种面向对象的、基于多智能体协同的多源信息搜索模型,以对象为中心,在反馈循环搜索的过程中,完善对象描述模型并实现多源数据中关联对象信息的获取,提高多源信息获取的全面性和准确性。设计基于Q学习的协同控制算法,针对马尔科夫对象与非马尔科夫对象给出相应的决策方法。实验结果表明,该协同控制算法比概率转移矩阵及概率统计算法具有更好的信息获取能力。     

Web主题信息监控系统设计与实现

介绍了一个Web主题信息监控系统，此系统根据用户设定的主题对指定的网站进行监控，实时性好、鉴别准确度高。文中论述了系统的设计思想和相关的算法以及实现技术。     

钻井井场生产监控系统设计与实现

为了提高油田钻井时效及质量,降低钻进成本,开发了基于网络通信技术的钻井井场生产无线监控系统;系统通过网络将井场数据无线传输给基地存储,基地通过网络将各类生产指令下达到井场,实现生产一线、科研、管理信息共享,共同监视钻井施工过程,实时综合分析数据,自动预警,及时调整钻井工艺,预防事故发生,具有较强的应用价值。     

基于GPRS的水下滑翔机器人监控系统设计

水下滑翔机器人具有续航能力强、作业时间长等特点，适合于大范围海洋环境监测应用，可用于构建近海海洋环境立体监测网络。利用近海较好的GPRS网络覆盖条件，设计了基于GPRS网络的近海水下滑翔机器人监控系统。该监控系统不仅实现了在现场监控中心对水下滑翔机器人的监控，还可以通过Internet网络对水下滑翔机器人进行远程监控。文章详细介绍了监控系统的总体架构、GPRS终端硬件设计和系统软件设计。     

多框架融合的调度管理信息智能体集成平台实现

针对铁道电网调度监控管理中自动化孤岛、信息难以集成的问题,提出了一种多框架融合的信息智能体集成新方法;采用JACK体系建立了监控信息智能体,采用公共信息模型实现了状态类、模拟类和控制类交互业务信息流,将多智能体、数据库连接池和Web Service多框架融合实现了调度监控信息集成平台;量测信号4#ZBCBVVDD的测试结果验证了集成平台的有效性.     

多源信息融合技术及其工业应用

通过对近年来国内外多传感器信息融合技术研究成果的总结,系统地阐述了多源信息融合技术的一般理论(如基本内涵、融合的基本过程、方法论),分析比较了多源信息融合系统的模型结构,介绍了多源信息融合技术在工业监控及诊断维护方面的应用。针对多源信息融合技术研究中存在的主要问题,说明了该技术未来的发展方向及趋势。     

多分支拖曳扫雷系统姿态仿真模型

为分析多分支、多部件拖曳扫雷系统的水下姿态,为提高系统的稳定性,采用简化为多点受力的刚性杆系模型,以欧拉角表示系统位形,建立了系统的虚位移关系和流体阻力算法,用连通矩阵解决了分支表达和计算问题,基于虚功原理建立了矩阵形式的系统稳态方程,简化为求解N个二元非线性方程组得到系统的稳态位形.实例计算结果表明模型能吻合实际情况,能准确反映系统结构变化对稳定姿态的影响,可为类似系统的设计和使用提供依据.     

多智能体的车间染缸集群监控系统

针对染色车间染缸集群集中监控的问题,通过现场工业总线技术和以太网技术,建立了染缸过程控制、数据通信和集中临控三位一体的系统构架,并提出了一种多智能体的染缸集群监控方法.该方法实现了染缸集群的生产计划、作业任务、生产过程、染色工艺温度、染缸能源消耗等的实时监控.某大型印染车间的染缸集群监控系统应用结果表明,该系统取得了满意的实际效果.     

机房设备信息监控采集分发系统设计与实现

为了保证机房的稳定运行,设计机房设备信息监控采集分发系统。系统主要采用实时监控的方式对机房设备的工作状态进行管理,利用C8051F020单片机作为系统的核心控制器,RTL8019AS芯片作为系统的以太网控制器,通过该芯片与单片机建立通信,有利于用户对机房设备进行远程监控和管理。系统具有良好的扩展性、可靠性以及安全性,可适用于多个领域。     

车辆信息实时监视系统的设计和实现

为了提高车辆行驶的主动安全性,降低交通事故的发生,提出了一种基于无线网络技术的车辆信息监视方法,设计并实现了车辆信息实时监视系统.该监视系统采用自行设计的多元数据交互协议与摄像头、OBD(车载自动诊断系统)信息采集模块、加速度传感器、GPS等通信,实现了对车周视频、ECU(电子控制单元)故障信息、行驶信息和位置信息的实时监视.实验结果表明,该监视系统监视效果好,实时性强.     

基于各向异性磁阻传感器的车辆监测系统设计

针对感应线圈式车辆检测器的不足,设计了一种基于各向异性磁阻传感器(AMR)的非接触式智能车辆监测装置,能监测车辆的到达时间、类型、方向和车速等基本信息.系统主要由采集系统和显示系统两个独立的部分组成.给出了系统的硬件设计以及程序流程图,并利用实验数据绘制曲线图,表明了设计原理和计算方法正确性.     

水下智能识别与自主抓取机器人设计与实现

设计了一款面向海珍品捕捞的水下智能识别与自主抓取机器人. 首先通过YOLOv4-tiny网络对海珍品图像 离线训练, 设计单双目自适应切换与多目标选择算法以实现海珍品在线识别与持续定位. 进一步, 采用声呐与深度 传感器融合策略获取水下机器人深度信息, 设计基于模糊比例–积分–微分控制的定深抓取控制器, 以确保目标定位 与抓取过程中深度信息的有效反馈. 所提目标识别算法, 具有实时性强、复杂度低优点; 同时, 定深与抓取控制器, 不依赖于系统复杂模型, 可适应不同海况下的精确抓取. 最后, 通过试验验证了方法的有效性.     

水下拖曳升沉补偿系统的非参数模型自适应控制

水下拖曳系统拖曳作业时, 拖船航速变化和升沉运动使拖体深度产生较大范围变化. 为补偿拖体深度变化, 本文提出了由外层深度升沉补偿控制系统和内层位置伺服控制系统双层结构的水下拖曳升沉补偿系统总体设计方案, 运用基于紧格式线性化的非参数模型自适应控制方法设计了系统外层深度升沉补偿控制器. 仿真研究表明, 应用了非参数模型自适应控制方法的水下拖曳升沉补偿系统具有良好的动态性能和抗干扰能力.     

基于多源安全信息的IDS告警验证研究

由于检测算法的不足以及对目标系统相关信息的忽视,当前的入侵检测系统（IDS）存在着告警泛滥、误报率高等不足,影响了应用效果。为解决这些问题,在对现有验证算法不足进行分析的基础上,提出了一种利用多源安全信息进行告警验证的方法。通过利用深度漏洞信息、系统状态监测信息等多源安全信息,根据相应的告警验证算法,对IDS原始告警信息进行验证。相关实验证明了该方法的有效性。     

基于多源信息相似度的微博用户推荐算法

针对传统的协同过滤（CF）推荐算法中存在的数据稀疏性和推荐准确率不高的问题,提出了基于多源信息相似度的微博用户推荐算法（MISUR）。首先,根据微博用户的标签信息运用K最近邻（KNN）算法对用户进行分类;然后,对得到的每个类中的用户分别计算其多源信息（微博内容、交互关系和社交信息）的相似度;其次,引入时间权重和丰富度权重计算多源信息的总相似度,并根据其大小进行TOP-N用户推荐;最后,在并行计算框架Spark上进行实验。实验结果表明,MISUR算法与CF算法和基于多社交行为的微博好友推荐算法（MBFR）相比,在准确率、召回率和效率方面都有较大幅度的提升,说明了MISUR算法的有效性。     

基于多传感器信息融合的水下运动体速度测量

针对水下运动体测速中存在的难度大、精度低等问题,提出一种基于加速度计和机械测速装置的融合测速方法。该方法实质上是一种改良的模糊自适应卡尔曼滤波,在常规卡尔曼滤波的基础上,引入了自适应参数,并通过模糊控制器对残差的监控来实时调整自适应参数。经Matlab仿真和实际试验证实:该方法可以有效地提高卡尔曼滤波器的跟踪性,并改善滤波效果,适用于通用的水下运动体测速。     

基于信息融合地图的水下机器人位置估计

建立了一种对声纳和视觉图像进行融合的模型,提出了采用高斯方法和对水下环境进行描述建立融合地图的新的表达方法。首先假定传感器的观测信息为高斯分布,通过空间关系的变换和投影将声纳和视觉投影到公共的状态空间,然后对各传感器的其它信息进行加权,并嵌入到其中,得到适合计算机处理的传感器地图。提出了对水下机器人进行位置估计及地图匹配的算法,在导航过程中通过找出当前地图与参考地图的最大相关系数,从而对机器人位置进行更新,得出其最佳位置估计。仿真结果显示：采用融合地图对水下机器人的位置估计是连续的、可计算的、有效的。     

基于RFID车辆信息交换系统的射频模块设计

基于RFID车辆信息交换系统,给出了系统中射频模块的参数选择、节点设置和软硬件设计方法,同时给出了硬件各模块的选择、上位机工作方式以及下位机控制程序的设计方法。为了保证对系统的精准性数据保护,设计中采取了CRC方法和LRC方法,并确定了传输协议。     

Experiments in the coordinated control of an underwater arm/vehicle system

The addition of manipulators to small autonomous underwater vehicles (AUVs) can pose significant control challenges due to hydrodynamic interactions between the arm and the vehicle. Experiments conducted at the Monterey Bay Aquarium Research Institute (MBARI) using the OTTER vehicle have shown that dynamical interactions between an arm and a vehicle can be very significant. For the experiments reported in this paper, a single-link arm was mounted on OTTER. Tests showed that for 90-degree, two-second repetitive slews of the arm, the vehicle would move as much as 18 degrees in roll and 14 degrees in yaw when no vehicle control was applied.Using a new, highly accurate model of the arm/vehicle hydrodynamic interaction forces, which was developed as part of this research, a coordinated arm/vehicle control strategy was implemented. Under this model-based approach, interaction forces acting on the vehicle due to arm motion were predicted and fed into the vehicle controller. Using this method, station-keeping capability was greatly enhanced. Errors at the manipulator end point were reduced by over a factor of six when compared to results when no control was applied to the vehicle and by a factor of 2.5 when compared to results from a standard independent arm and vehicle feedback control approach. Using the coordinated-control strategy, arm end-point settling times were reduced by a factor three when compared to those obtained with arm and vehicle feedback control alone. These dramatic performance improvements were obtained with only a five-percent increase in total applied thrust.