功率自适应调节WSN故障容错算法

提出一种基于功率自适应调节的故障容错算法来容忍网络的能量耗尽和随机故障,通过自动调节节点的发射功率来减小因节点间干扰而引起的通信链路故障.当节点的剩余能量低于阈值时,选择其邻居节点中剩余能量最大的节点并以最小功率来提供其相应服务以避免因节点能量耗尽而引起的节点失效故障。仿真测试结果表明,容错算法在收包率、故障恢复延时以及网络平均能耗方面具有较好的表现。     

无线Ad Hoc网络功率控制透明传输调度算法的研究

提出一种无线Ad Hoc网络中具有功率控制的透明传输调度算法,通过探测接收邻居的节点数目,周期性地调整节点发射功率,从而提高空间利用率,减少与邻居节点的冲突. 通过分析和仿真,证明本算法比没有功率控制的透明传输调度算法在吞吐量和分组发送阻塞率方面有明显的改善;同时,通过减少发射功率,提高了网络的整体生存时间.     

启发式构建软件定义网络的控制消息路由树算法

为了分析控制器位置和控制消息路由树对软件定义网络控制平面性能(如控制消息平均时延、控制消息路由树可靠性)的影响,建立相关数学模型,提出启发式的路由树搜索算法、最短路径算法和贪婪算法并对该模型进行优化. 仿真结果显示,在相同的网络拓扑条件下,启发式路由树搜索算法能有效地在控制消息平均时延和控制消息路由树可靠性2个性能指标上取得均衡,其综合性能明显优于最短路径算法和贪婪算法.     

基于改进Kruskal算法的WSN故障节点检测方法

提出了一种基于改进Kruskal算法的无线传感器网络（WSN）故障节点检测方法. 该方法首先通过集中式的改进Kruskal最小生成树算法来获取可信的节点集合,之后依据可信节点,采用邻居节点比较算法对传感器节点的感知值进行分布式分析和处理,判定发生故障的传感器节点. 同时为了容忍节点的临时故障,引入了时间冗余. 仿真结果表明,在节点故障率高达35%时,该方法依然能快速定位故障节点,并且同时保证很高的检测精确度.     

电液锥阀电导率自适应控制研究

针对电液锥阀电导率易受外界因素影响而难于控制的问题,提出一种基于节点感知器网络的自适应智能控制器。该控制器借助节点感知器网络自适应学习电液锥阀逆输入状态映射,逼近被控对象目标函数,迫使其追踪流量系数特性和期望系统压力。另外,给该控制器加入一故障检测算法,该算法实时检测被控目标状态参数,与预先设定的性能界限偏差值相比较,进而迫使被控目标转移到对应状态模块,并提取故障特征,给出诊断结果。仿真结果表明,将节点感知器网络和故障检测算法相结合,能够实现对电液锥阀期望电导率和系统工作压力的良好追踪,平均追踪误差分别为-0.2×10~(-4) m~3/(s·Pa)和-0.004 MPa,优于其他控制算法。该控制器的提出为液压阀模型识别及快速准确故障诊断提供了参考依据。     

Implement Congestion Avoidance in WSN Using Path Priority

提出了一种基于路径优先级的多路径传感器网络拥塞避免算法.传感器节点通过监测队列剩余空间长度和拥塞状态持续时间实时更新节点的拥塞状态指数( CSI),当检测到CSI发生改变时,计算节点的路由状态指数(RPSI)并通知其邻居节点,邻居节点更新记录下游节点的RPSI,调整下游路径的优先级.传感器节点根据信息优先级的不同,通过不同优先级的路径发送数据.仿真结果表明,提出的算法在减少网络拥塞的发生和减少网络时延等方面取得了很好的性能.     

利用路径优先级实现传感器网络中的拥塞避免

提出了一种基于路径优先级的多路径传感器网络拥塞避免算法.传感器节点通过监测队列剩余空间长度和拥塞状态持续时间实时更新节点的拥塞状态指数(CSI),当检测到CSI发生改变时,计算节点的路由状态指数(RP-SI)并通知其邻居节点,邻居节点更新记录下游节点的RPSI,调整下游路径的优先级.传感器节点根据信息优先级的不同,通过不同优先级的路径发送数据.仿真结果表明,提出的算法在减少网络拥塞的发生和减少网络时延等方面取得了很好的性能.     

基于高效缓存管理机制的可靠消息传输机会网络路由算法

针对基于社区的机会网络路由算法存在的消息无序发送和过期消息管理效率不高等难题,提出一种基于高效缓存管理机制的可靠消息传输机会网络路由算法RMTEB(Reliable Message Transmission Routing Algorithm for Opportunistic Networks Based on Efficient Buffer Management Mechanism)。引入Spray and Wait机制,设计消息传输策略,对消息发送顺序、缓存清除机制以及消息转发机制进行优化,以确保携带消息节点在有限通信时间内向邻居节点转发更多的消息,节点相遇后,判断缓存中过期消息的目标节点是否为当前邻居节点,是则将消息发送给对方,否则删除;通过调整发送给目标节点为邻居节点的消息顺序,优先发送生存期剩余时间小的消息,显著提高消息传输效率,降低传输时延。仿真结果表明,RMTEB算法在传输成功率、平均端到端时延、路由开销比率和平均存储时间等方面均优于经典的Prophet routing算法及其改进算法Social Groups Based Routing(SGBR)。     

基于邻居筛选的质心迭代定位算法

无线传感器网络在经济、环境、军事等领域有着非常重要的价值和潜力,而节点自身定位问题是传感器网络的一个基本问题。该文对无线传感器网络中传统的DV-HOP节点定位算法存在的问题进行了分析;给出了筛选节点邻居算法减少消息发送的数量,节省了节点能量。并提出了一种新的质心迭代定位算法,有效控制了传统定位算法中不可定位节点的数量和定位误差。对于路由选择和数据融合有重要的作用。     

基于多参数节点排序的SDN控制器部署策略

针对已有的软件定义网络（SDN）控制器部署关注基于控制消息路由时延最优的问题,引入节点的介数中心性作为参数,分析了介数中心性对于控制器部署位置选择的重要性,并联合节点的可靠性提出了一种基于多参数节点排序方案（MFRS）的控制器位置部署策略,将节点进行排序并分层,依据节点间的连接关系计算出控制权值,最终确定控制器位置. 仿真结果表明,MFRS的控制消息路由跳数小于基于时延的最短路径算法,且基于MFRS的网络可靠性高于基于时延的最短路径算法.     

降维STAP中稀疏恢复的角度多普勒通道选择方法

在机载雷达信号处理中,高强度的地杂波严重影响信号检测性能,而空时自适应处理(STAP)是一种有效抑制杂波的技术。实际处理中,由于杂波的非均匀性,空时自适应处理往往面临着可用有效样本数较少的问题,同时机载雷达处理的信号维度极为庞大。为了解决这些问题,提出了一种基于稀疏恢复的降维STAP通道选择方法。利用少量样本通过稀疏恢复的方法估计出全维度的杂波协方差矩阵(CCM),并以此为依据评估各个通道的重要性,选择合适的通道构造出降维后的杂波协方差矩阵并进行STAP处理,解决了有效样本较少的问题,同时保证了降维算法的性能。数值仿真验证了算法有效且比典型的稀疏STAP算法效果更好,讨论了在不同样本数下,输出性能与通道数的关系,结论具有工程应用意义。     

混沌粒子群优化的模糊神经PID控制器设计

针对常规PID控制的线性局限性及传统模糊控制和模糊PID控制中积分误差规则难以获取,系统存在稳态误差的问题,提出一类以模糊神经网络和PID神经网络组成的模糊神经PID控制器．以整个神经网络的权值为优化参数,利用基于混沌策略的粒子群全局优化算法离线优化和误差反传算法在线调整相结合的方法获得控制器参数,并设计了混沌优化与粒子群结合的两步方案．仿真结果表明:与传统PID、模糊、模糊PID控制相比,系统的瞬态和稳态性能有了明显提高,且保持了一定的鲁棒性及高跟踪精度．该方法有效地拓展了PID控制的使用范围,并为智能方法与PID控制的结合提供了一种新的参考方案．     

网络入侵失稳控制时最优节点选择

针对网络入侵失稳控制时最优节点选择方法一直存在选择不准确、误差大的问题,提出基于能量融合信道均衡与控制簇头竞选的节点选择方法,并应用于入侵后网络失稳控制中.建立无线传感器网络的数据传输和节点分布模型,对网络失稳后的WSN信道进行均衡控制,根据簇头竞选结果控制每代节点的定位误差,降低节点在遭到入侵后的错误选择概率.结果表明,采用改进的选择方法可以提高节点的通信覆盖率,降低了节点的死亡率,提高了失稳控制性能,保障了网络的安全稳定.     

基于一类新PID的网络拥塞控制算法

为了进一步提高网络拥塞控制性能,针对基于流体流理论提出的网络流量模型的近似问题,提出了网络流量的精确模型,并且基于该模型把一类PID设计方法用于主动队列管理(AQM)控制器的设计,建立了一种新的拥塞控制算法,采用4σ+ω2+e≤0的抛物线区域作为D稳定域,使得所有的特征根Si位于D稳定域内,利用约束化的数值优化方法寻找控制器参数,以获得预期的动态性能.理论分析和仿真实验表明,该控制算法的综合性能优于RED算法,验证了该算法的有效性.     

基于Simplex算法的高压直流输电分段变速率VDCOL研究

为了改善高压直流系统的故障后的恢复性能,在研究低压限流单元（Voltage Dependent Current Order Limiter,VDCOL）对直流系统无功功率消耗和电压稳定性影响的基础之上,提出了一种通过将电压下降或恢复过程划分为几个不同的阶段,并在每个阶段根据电压水平的不同而设置不同的功率恢复速率的分段变速率低压限流单元（Piecewise Variable Rate VDCOL,PVR-VDCOL）的控制方法。推导了控制器初值的计算公式,制定了利用Simplex算法优化控制器参数的流程,重点分析了分段数目对控制器性能的影响,在PSCAD/EMTDC中的仿真结果表明所提出的PVR-VDCOL能够有效改善直流系统的恢复性能。     

基于稳定性的状态反馈控制系统容错控制策略

针对状态反馈控制系统传感器失效故障模型,提出了基于系统稳定性设计的控制器重构新方法。它是在容错控制器的设计过程中,在故障系统的各内环稳定性分析的基础上,对失稳的内环进行稳定性补偿所得到的线性状态反馈容错应制策略。     

Feeding Control System of Conveyor-belt Based on Image Processing

Based on the real time measurement of the width of coal flow, the method for measuring the width and the relative position of coal flow on a conveyor-belt by image processing was presented. A feeding control system of conveyor-belt was proposed using a fuzzy controller. This control system consists of CCD camera, universal image sampling system, control network and executor. The result shows that the algorithm used in the image processing is simple and efficient, and the measuring error of width is less than 4%.     

ACS algorithm-based adaptive fuzzy PID controller and its application to CIP-Ⅰ intelligent leg

Based on the ant colony system(ACS)algorithm and fuzzy logic control,a new design method for optimal fuzzy PID controller was proposed.In this method,the ACS algorithm was used to optimize the input/output scaling factors of fuzzy PID controller to generate the optimal fuzzy control rules and optimal real-time control action on a given controlled object.The designed controller,called the Fuzzy-ACS PID controller,was used to control the CIP-I intelligent leg.The simulation experiments demonstrate that this controller has good control performance.Compared with other three optimal PID controllers designed respectively by using the differential evolution algorithm,the real-coded genetic algorithm,and the simulated annealing,it was verified that the Fuzzy-ACS PID controller has better control performance.Furthermore,the simulation results also verify that the proposed ACS algorithm has quick convergence speed,small solution variation,good dynamic convergence behavior,and high computation efficiency in searching for the optimal input/output scaling factors.     

基于KPC-kNN方法的批次过程故障诊断

为克服FD-kNN算法的计算量和存储量特别大,PC-kNN主元仅仅能体现过程中线性信息的不足,提出一种基于KPC-kNN的故障诊断方法.在KPCA提取非线性信息后,在核主元空间里应用kNN算法,计算k个最近样本的距离平方和作为统计指标,使用核密度估计方法计算训练空间的控制限.半导体工业实例的实验结果验证了所提方法的有效性.