线阵CCD电荷藕合器件在电能表校验台光电头上的应用

利用新型光电藕合器件ＣＣＤ，研制电能表校验台光电头，解决了原系统存在的调整不方便状态不稳定等问题。     

基于水下云边协同架构的珊瑚礁监测新机制

珊瑚礁是极具研究价值的海洋生态系统, 水声传感器网络(underwater acoustic sensor networks, UASNs)是监测与保护珊瑚礁系统的有效手段。然而, 随着水下传感设备的大规模应用, 感知数据的类型及数量大幅增加, 传统UASNs架构将原始数据直接上传至水面数据中心的集中处理方式给网络能耗和通信效率带来严峻挑战。本文构建了一种基于边缘计算的水下端边云系统架构, 并提出一种适用于该架构的两级协同珊瑚礁系统监测机制。该架构将复杂处理任务从远程云中心分散至边缘端, 减轻了云端处理负荷。该机制由两级监测环节组成, 同时包含了端侧图像处理和端边协同数据检测策略, 实现了机器学习任务的边缘侧执行和数据的原位处理。实验结果表明, 本文研究能够明显减少网络数据流量, 有效降低网络能耗及传输时延, 显著延长网络生命周期。     

辐照工场电气控制系统中安全措施的实现

本文围绕钴源辐照工场的安全防护和安全运行，从源的提升控制、传感器的使用及工业控制机在系统管理、系统运行控制和各类安全闭锁等多方面进行详细论述。     

基于超闭球小脑模型的系统建模及其校正

为了克服神经网络建模在工程应用中的不足，利用超闭球小脑模型（HCMAC）神经网络所具有的结构简单、学习收敛速度快、泛化能力强等优势，提出了基于HCMAC的非线性动态系统建模原理。分析了建模误差产生的原因，给出了基于误差校正率的神经网络模型多步在线校正策略，采用通过实时扩展模型学习样本空间和基于模型误差可信度的模型参数修正方法训练模型，以跟踪实际动态过程。仿真实验证明：上述方法可有效地减小由于样本精度不高和在模型输入空间中的分布不均匀所带来的初始模型误差，同时可实时适应非线性动态过程工况的变化。