基于微型计算机实现的风速风向仪

基于微型计算机实现的三向风速仪测试系统其结构及软硬件设计灵活可靠、软件功能丰富、使系统具有很强的扩展性,通用性和实用性。     

超声波风速风向仪的研制

超声波风速风向的设计仪国内少有报道.本系统采用时差法原理实现对风速风向的测量,利用单片机PIC18F4580为控制核心,构成高速计时模块,利用多重阈值比较电路,结合软件设计实现发射时间范围控制和可靠性检验.实验结果表明系统在风速30m/s以下与参照曲线拟合程度较高,实现了用时差法超声波测量风速风向的目的,具有一定实用价值.     

基于状态相关系数系统的非线性控制

针对非线性仿射系统的镇定问题,将待镇定系统表达成相应的状态相关系数系统.在短时段内,可以用一个线性定常系统逼近该状态相关系数系统,将该线性定常系统的镇定控制器用来控制原非线性系统.该设计方法的优点是:设计简单,只用到线性定常系统的控制方法,无需构造复杂的李亚普诺夫函数;扩展容易,可以结合各种线性系统设计方法进行控制器设计.在状态相关系数矩阵满足可换性条件时,可以保证闭环系统的稳定性.对小车倒立摆的仿真结果表明:用该设计方法构造的控制器可以很好地镇定系统.     

基于皮尔逊相关系数和信息熵的多传感器数据融合

近年来,多传感器数据融合的研究因其优异的性能而受到广泛关注.为了缓解高冲突数据对融合的影响,本文提出了一种基于皮尔逊系数和信息熵的多传感器数据融合方法.首先,引入皮尔逊系数来衡量证据碎片之间的冲突程度,得到证据的信度;同时,采用信息熵来度量证据的不确定性.然后,根据得到的信息熵对证据的可信度进行修正,进一步得到加权平均证据.最后,根据Dempster的组合规则对加权证据进行数据融合.数值算例结果表明,该方法具有较好的鲁棒性,更适合于实际场景.在目标检测和故障诊断中的应用结果表明,该方法的准确率分别高达98.09%和91.94%,证明了该方法的有效性和可行性.     

风速风向传感器在风机控制中的应用与研究

研究了多种风速传感器测量风速的原理,比较了各种风速传感器测风速的特点,分析了风力发电对风速测量的要求。并且通过对风杯式风速计测风速的误差分析,得出利用三杯式风速传感器是比较适用于控制风力发电机发电的。并且提出了一种对风速数据处理的新方法,使其更好的用于风力发电的控制。对风力发电控制技术的发展具有重要意义。     

云数据中心基于皮尔逊相关系数的虚拟机选择策略

提出了云数据中心基于皮尔逊相关系数的虚拟机选择策略(Pearson Correlation coefficient Virtual Machine Selection, PC-VMS)。PC-VMS把统计学中的皮尔逊相关系数应用于虚拟机CPU历史利用率数据,建立了衡量每对虚拟机CPU利用率之间的相关性的数学模型;PC-VMS会获取每对虚拟机最近n次的CPU利用率,根据输入的两组数据来计算皮尔逊相关系数,最后在一组相关性最高的虚拟机中选择一个CPU利用率最高的进行迁移,随后结合虚拟机放置策略分配到新的目标物理主机上。仿真结果表明,PC-VMS与CloudSim4.0内置的虚拟机选择策略相比,各类性能指标都有改善,PC-VMS可以为企业节能云数据中心的构造提供参考。     

采用直接时差法的无线超声波风速风向仪设计

采用直接时差法,以TMS320F2812为控制单元控制超声波的发射与接收,实现了超声波风速风向仪的设计。该超声波风速风向仪利用模拟开关设计驱动电路,减少了电磁干扰对电路的影响;利用限幅、放大、正弦脉冲转换的方法设计接收电路,减少了A／D转换波动对信号捕获以及时间点判断的影响。     

基于非线性拟合的自动气象站风向传感器校准控制研究

风向传感器是自动气象站的重要组成元件,由于其运行数据存在的噪声与缺失问题导致测量误差增加,因此设计基于非线性拟合的自动气象站风向传感器校准控制方法。分析自动气象站风向传感器的组成结构和工作原理,构建自动气象站等效模型。采用循环采集的方式获取风向传感器的实时运行数据,通过滤波、缺失补偿等步骤完成数据预处理。以数据预处理结合为基础,利用非线性拟合技术计算风向传感器误差,通过装设风向传感器校准控制器,完成风向传感器校准控制。实验结果表明,所设计方法与传统校准控制方法相比传感器的测量误差降低了0.759°,误差变化率有所下降,即证明了该方法的自动气象站风向传感器校准控制效果好。     

基于会话的安全、鲁棒共享控制方法

在共享控制系统中，比如智能服务机器人，操作员和自动化专门系统相互配合，共同控制．有效的共享控制需要复杂的系统体系结构，该结构可以提供安全鲁棒的运行，提供对用户友好的界面．满足这两项需求是一个不寻常的任务．介绍了解决这些问题的方法．首先给出一个以会话为中心采用面向代理编程和形式化方法的认知控制体系结构．采用混成设计的SharC认知控制体系结构，可以区分协同代理群体中每一个遥控设备的控制．安全性对共享控制系统来说是极为重要的，因此这种体系结构必须能够保证较高的安全性．最后，描述了作为控制系统核心的形式化建模会话管理器，通过示范平台中自动轮椅的例子说明这些不同的软件范例的应用。     

基于矢量控制的永磁同步电机控制方法研究

永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)是一个多变量、强耦合的控制对象,为了提高PMSM的控制精度,采用矢量控制对其进行解耦控制;首先,在三相静止坐标系下建立PMSM的数学模型,并根据幅值相等和总磁动势不变原则进行Clark、Park坐标变换,得到两相旋转坐标系下电机的数学模型;其次,深入研究电压空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation,SVPWM)技术,采用7段式调制方式进行脉宽调制,输出作用于逆变器的PWM波形实现PMSM高精度闭环控制;最后,基于MATLAB/Simulink建立PMSM控制系统的仿真模型,对矢量控制性能进行验证;仿真结果表明:矢量控制技术可以实现PMSM的高精度控制。     

基于共享控制的遥控焊接机器人系统

在核电站设备修复、空间站的维修、深水管路修复工作中要用到遥控焊接机器人.本文介绍了我们设计的基于共享控制的遥控焊接机器人系统.介绍了遥控焊接机器人系统的体系结构、遥操作系统的人机交互接口及遥操作仿真系统等.     

激光跟踪仪精密伺服系统建模及仿真研究

设计高性能的精密伺服系统,为激光跟踪仪实现跟踪和精密测量,针对精密伺服系统转速低、响应快、精度高的性能要求,提出一种永磁同步电机(PMSM)矢量控制原理及空间矢量脉宽调制(SVPWM)算法的精密伺服系统建模的方法,在Matlab/Simulink环境中搭建了位置、速度和电流三闭环控制系统仿真模型.仿真结果验证了上述系统模型的有效性,通过使用变速积分PI算法进行PI调节器设计对仿真模型进行优化,最终实现精密伺服系统在低转速范围内,能够快响应、高精度平稳运行.结果证明,提出的建模方法为实际控制系统设计、调试和运行提供了充分的理论依据.     

面向农业无线传感网的数据约简方法研究

针对农业无线传感网络（Wireless Sensor Networks,WSN）能源有限,而发送大量冗余数据造成节点能耗高的问题,本文提出一种基于节点相关性分析进行数据约简的方法。首先利用皮尔逊相关分析分别对传感节点内与相邻节点间数据进行相似度分析;其次,进行数据预测;最后,对皮尔逊相关系数进行改进,使算法能够适用于实际农业环境感知存在异常数据的情况。实验结果表明,该方法在数据约简精度几乎不受影响的前提下,约简率可达69%,适用于传感节点级数据约简。     

基于共享矢量链的多任务概念漂移分类方法

增强型时间自适应支持向量机在针对单一概念漂移问题时展现出了良好效果,但是无法协同求解多个概念漂移问题.然而,在很多应用场景中,有时会包含数个具有内在相关性的非静态数据集,它们各自的分类模型应充分考虑这种关联.为了反映出各概念漂移分类模型之间的相关部分,提出共享矢量链的概念,并开发面向多任务概念漂移问题的共享矢量链支持向量机(SVC-SVM).在模拟数据集及气体传感器阵列漂移数据集上的实验结果显示,协同求解多个具有相关性的概念漂移问题能够有效提升各自的泛化能力.     

基于GPU的多数据流相关系数并行计算方法研究*

为了满足多数据流处理的实时性需求,提出一种跨PCIE总线的四层滑动窗口模型和基于图形处理器的多数据流并行处理框架模型,在此框架模型下可以并行维护数量巨大的滑动实时多数据流统计信息,同时采用精确方法并行计算多数据流间任意两条的相关系数。通过对比在同样的实验环境下只使用CPU的计算处理方法,验证了新方法的实时计算性能具有显著的提高。     

网络协同工作环境中应用共享发言权控制的研究

FloorControl是在大型网络实时交互平台下对共享资源进行控制管理的一项技术。FloorControl的概念分为机制和策略两个部分,协议属于机制,而策略则是具体的控制办法。本文着重介绍了在共享应用中使用FloorControl的技术要点,分析了目前常用的FloorControl协议,并给出了若干具体的FloorControl策略,这些策略的共同作用结果是具有公平、灵活和协同性。     

基于格雷码编码的EL15-2C型风向传感器维护方法及分析探讨

在自动气象站的运行过程中,风向故障是自动站故障中经常遇到的故障类型,本文通过对EL15-2C型风向传感器[1]中两例典型风向故障维护过程的分析探讨,总结出该型号风向传感器基于格雷码原理的维护方法,更有利于技术保障人员快速高效的判断及解决故障.     

基于卡尔曼滤波和相关系数的异常检测方法

由于安全问题是无线传感器网络应用面临的重要挑战之一,提出了一种基于卡尔曼滤波和相关系数相结合的异常入侵检测方法,该方法首先对正常情况下无线传感器网络节点的流量应用卡尔曼滤波进行预测,然后根据传感器节点的流量预测序列和实际流量序列的相关系数变化来进行异常检测.该算法具有能量有效、轻量级、可用性的特点.实验结果表明了该方法的有效性.