高速数据采集系统中的USB设备驱动开发

本文阐述了利用微软驱动开发模型（WDM）开发的USB设备驱动程序的基本方法,分析了主机与USB设备之间的数据交互过程,并通过实际应用USB技术的高速数据采集系统开发过程说明进行USB总线接口和WDM驱动程序设计的一般流程。     

基于知识和数据融合驱动的设备故障诊断方法

传统设备故障诊断方法通常基于单一的机理知识或运行数据,难以解决多复杂工况、多故障类型的设备故障问题。针对以上问题,提出了一种基于知识和数据融合驱动的设备故障诊断方法,从单纯依赖机理知识或运行数据到两者融合驱动,进一步形成故障图谱诊断系统,不仅通过优化的双向长短时记忆网络模型对设备运行数据进行故障分类,而且可以展示详细故障信息以及相似故障。经实验分析验证,故障诊断准确率平均达到95.03%,同时系统通过基于融合故障链的知识图谱进行辅助决策,返回故障相关信息。对比传统分类模型准确率表现突出,并实现了机理知识与数据驱动相融合的设备故障领域图谱构建。     

油田设备数据采集与存储方案设计

充分利用设备实时数据,是实现智能油田的必要条件。油田现场一般都存在大量设备,设备自动化程度较高,大部分设备运行过程中,运行参数能够通过传感器实时传入中控系统,数据会一直保存在中控服务器中,形成数据孤岛。为了充分利用这些数据,进行设备状态分析、趋势预测,需要从多套中控系统取出数据,通过网络远传回后端数据中心。同时还需要提供人工录入的方法,以便在没有传感器的情况下,还能及时采集上报设备运行数据。该文针对不同采集方式,分别对数据采集和数据存储进行设计分析。     

公路长大下坡路段小客车运行速度预测模型

为了提高高等级公路长大下坡路段交通安全设施设置的合理性,给出了长大下坡路段小客车运行速度数据采集方案;利用数理统计原理,分析了高等级公路长大下坡路段小客车运行速度与坡长、坡度的关系,建立了高等级公路长大下坡路段小客车运行速度的一般预测模型,利用长大下坡路段实测数据对该模型进行了验证.预测车速与观测车速对比结果表明:各观测断面的预测车速与实地观测车速数值基本相符,高等级公路长大下坡路段车辆的运行速度主要受平均纵坡和坡长的影响;根据实测数据建立的车速预测模型能够反映高等级公路长大下坡路段小客车运行速度的分布规律.     

基于运行速度的特长公路隧道纵坡坡率对交通安全影响

关于运行速度的研究一直是交通安全学科研究的热点和焦点。然而,研究多以道路场景为研究对象,多关注于建立运行速度预测模型,少有以特长隧道为研究对象,并关注于纵坡坡率取值对交通安全的影响。论文通过实测6座特长隧道进、出洞口以及洞内各紧急停车带处共计46个断面处的车辆行驶车速,计算得到了小客车、中型车、大型车各纵坡坡率下的运行速度和平均速度。分析结果发现：1)大型车驾驶员对特长隧道纵坡坡率敏感界限约为±0.75%;2)特长隧道纵坡坡率下坡取值-1.45%~-1.95%、上坡取值0.5%能够减小中、大型车辆运行速度与平均速度之间的速度差,有利于特长隧道内的交通安全。该项研究可为特长隧道纵坡坡率的设计取值提供科学指导。     

一种分散聚集DMA实现高速数采的WDM驱动实现方法

针对雷达高速数据采集的需要,基于研华PCI-1712高速数据采集板卡,在Windows 2000平台上利用DDK开发了PCI总线下主控DMA的WDM驱动程序,允许设备使用分散的遍及整个DMA地址空间的缓冲区执行数据输入操作.文中给出了这一具有分散聚集能力、基于包传输的DMA设备的驱动开发思路.     

小净距2扩4隧道变形规律的BP小波神经预测

以泉厦高速扩建工程大帽山隧道为例,通过周边位移和拱顶沉降的监测数据对小净距扩挖隧道的围岩变形规律进行分析.研究表明:小净距2扩4隧道具有和其他隧道不同的变形规律.在此基础上将小波函数引入BP神经网络建立BP小波神经网络模型,对特大断面超小净距隧道2扩4时围岩变形进行预测,并将预测结果与BP神经网络的预测结果进行对比.结果表明:BP小波神经网络模型收敛快、精度高,优于BP神经网络模型,预测的精度达10%以内,满足工程精度要求.     

浅谈地质调查工作中应用GIS技术初探

本文提出了基于GIS技术的环境地质调查项目工作模式代替传统的环境地质项目调查工作模式的思想,即用数据采集处理系统代替传统的资料收集和野外调查,用数据管理、预处理（分析）系统代替传统的资料整理和图件编制,用评价、预测和防治决策系统代替传统的项目综合分析及报告编制.并提出每个系统构建的技术路线以及系统集成和多源数据集成的机制.     

港口装卸设备运行参数在线采集与记录系统设计

设计一种港口装卸设备运行参数在线采集与记录系统,系统包括现场数据采集、数据收集存储系统及数据管理三部分.数据采集处理器采用高速C8051F040单片机,采集到的数据经由CAN现场总线与上层数据收集存储系统进行通信;利用无线以太网接口卡,数据收集存储系统采用无线通信的方式实现将数据传输到数据管理系统中.系统改善了目前港口装卸设备的监管状况,提高了港口管理的现代化水平.     

船舶数字孪生平台的设计与应用

当前,船舶数字孪生的研究还处于起步阶段,实际应用亦比较少.在构建三维虚拟船舶及其航行环境基础上,通过实时采集船舶运行数据初步搭建了船舶数字孪生体,利用多源感知数据融合技术、航行态势重构技术对船舶航行态势进行分析;在此基础上,基于状态监测数据和相关知识经验建立了设备状态监测专家库和基于孤立森林算法对船舶设备寿命预测进行了...     

考虑不规则驾驶行为的城市隧道事故率预测

准确预测交通事故风险概率是实现隧道内交通安全主动管理的先决条件。本文从交通状态和驾驶员行为2个方面分析影响事故发生的主要因素,提出“不规则行为率”作为特征变量。对特征变量显著性检验,选用Logistic概率模型构造城市隧道事故率预测模型,并提出利用ROC曲线寻找阈值的方法。最后基于实测的青岛胶州湾隧道数据进行实例验证,研究结果表明,阈值确定为0.36较为合适,此时基于不规则驾驶行为的事故率预测模型准确度为78.4%,能够较为准确预测隧道内事故发生的可能性,研究成果可以为智能交通安全发展奠定理论基础。     

基于CY7C68013A的高速遥测数据采集系统设计与实现

为解决固态存储器与地面设备连接时传输速率较慢的问题,提出一种基于CY7C68013A的高速遥测数据采集系统。系统以FPGA为控制中心接收并处理两路数据,利用低压差分信号技术(low voltage differential signaling,LVDS)发送命令并接收高速遥测数据,通过USB接口芯片CY7C68013A与地面计算机进行通信。重点研究了接口芯片CY7C68013A工作在同步SLAVE FIFO模式时,系统硬件电路设计、FPGA逻辑设计以及68013固件的设计。实现了计算机对采集系统多命令的下发,以及采集系统遥测数据的高速传输。经试验验证表明,该高速遥测数据采集系统性能稳定,数据传输可靠,无丢数现象,平均传输速率可达14 MB/s,已应用于某航天遥测数据采集系统。     

跨越运营地铁隧道超大基坑开挖的土体参数反分析

针对跨越运营地铁隧道的超大面积深基坑建立了大型三维有限元模型,并对基坑开挖引起的周边环境和隧道变形进行分析.根据工程的重要性和信息化施工的需要,利用施工过程的变形监测数据,使用单纯形法对其土体参数进行了反分析.根据编制的单纯形反分析程序和有限元方法计算得到了相关的土体参数,并预测了基坑开挖最终引起的隧道隆起量.结果表明,计算所得隧道隆起预测结果与实际监测数据较为接近.     

基于DSP的数据采集分析系统研究

设计了一种基干USB和DSP高速数据采集系统,提出了一种采用FIFO缓存芯片实现AN2131Q与TMS320C5409的连接方法,数据通过FIFO缓存后打包送给USB总线。给出了硬件设计方案,详细阐述了EZ-USB接口芯片的固件、设备驱动和用户程序开发过程。     

基于FPGA的并行FLASH高速、大容量数据采集系统

本文介绍了一个以FPGA为主控制器的多存储芯片数据采集板卡的设计。该卡通过一个符合ATA-6规范的IDE接口,使用PIO模式将数据采集板卡与上位机互联。通过FPGA控制一片高速AD进行数据采集,采集的数据通过4片电子盘并行存储,实现高速大容量数据采集。文章侧重于介绍用FPGA控制电子盘并行读写的方法。     

光电轴角编码器转角精度检测装置研究

为实现对光电编码器转角精度检测、动态数据采集、实时数据传输与误差矫正,本文提出了一种检查装置可以极大地提高检测效率,并可以在线校正编码器精度。首先,采取了多面体及激光自准直平行光管为检测设备的主要仪器,在计算机自动检测并传输的模式下,完成检测与数据采集的过程;然后,对采集数据进行误差计算,并对数据进行分析矫正;经过多组数据采集实验,装置在检测编码器的转角精度时,能够高速、实时的完成数据的传输及计算工作。本装置具有检查速度快、使用方便等优点,减少了人为误差,提高效率6倍以上,可以用于多种型号编码器的检测。可以在检测编码器转角精度时广泛应用,满足编码器转角精度的检查机数据采集系统设计和使用要求。     

高速公路隧道路段小客车运行速度预测模型

为了提高隧道进出口位置处的安全性,对隧道路段运行速度的预测模型进行研究。在分析隧道路段短、中、特长隧道路段的运行速度连续变化特性基础上,对影响运行速度的因素进行分析,并做单因素分析;选取影响运行速度的显著因素,如曲率变化率、曲度、弯坡组合、圆曲线半径进行多元回归,建立隧道路段出入口及隧道内运行速度预测模型,并通过实车数据对所建立模型进行检验。研究结果表明:建立的高速公路隧道路段运行速度模型能够精确预测隧道各路段运行速度,预测结果与实际结果的平均残差值为4.06km/h,且检验残差均服从正态分布,说明该模型有效;提出的运行速度预测模型的精度较高,可以在高速公路隧道路段实际应用,为高速公路隧道路段安全审查与评价山区高速公路特殊位置速度预测提供参考。     

基于XGBoost的列控车载设备故障预测方法

列控车载设备的健康管理和故障预测是实现高速铁路关键装备智能化视情维护的重要途径.为了克服列控车载设备故障建模的复杂性和健康监测手段受限等问题,充分运用现场收集的设备运行记录数据,提出一种基于数据驱动的列控车载设备故障预测体系框架.建立了高速列车列控车载设备运行数据管理平台,基于大量历史现场数据构建训练及测试样本集,运用极端梯度提升(eXtreme Gradient Boosting,XGBoost)算法实施特定故障类型的模型训练与学习,并将所得故障模型用于故障概率的预测分析.以CTCS2-200H型列控车载设备为对象,运用实际数据对所提出的故障建模方法进行了验证,对不同建模样本规模、故障类型维度下的模型性能以及不同建模算法性能进行了对比.结果表明:基于XGBoost算法的建模方法能够有效揭示各特征量与故障之间的关联,所采用树的深度值越高,迭代收敛速度越快;相较于GBDT、RF算法,基于XGBoost的建模方法能够实现更高的预测正确率,在给定样本条件下达到稳定正确率所需训练时间分别减少了78.55％、12.47％,验证了该方法在大规模数据条件下的适用性和性能优势.     

基于混沌理论的临修设备预测技术

对机械设备的运行状态、维修周期的正确预测有助于避免恶性事故的发生,并能节约维修费用。针对临修设备具有混沌特征及用一般方法难以预测其维修时间的问题,将振动数据作为设备运行状态评判指标,以相空间重构理论为基础,利用相空间近邻等距法和相空间线性模式回归两种算法,对混沌吸引子数据和临修设备振动数据进行了预测。结果表明,用混沌方法预测的混沌吸引子数据与临修设备振动数据可以进行良好的拟合,从而可对临修设备的运行状态做出正确的评估。混沌方法为预测临修设备的维修时间提供了一种有效的手段,与其他预测方法相结合,可实现设备运行状态的全过程预知,从而全面提高设备管理水平。     

大气环境监测数据审核和分析系统的设计与实现

雾霾一度成为社会关注的环境污染问题,为了有效的治理雾霾,全国多个省市实现了空气质量自动监测系统,对各项大气参数值进行数据采集。本系统是对大气环境监测数据进行有效性、准确性处理。利用数据统计分析方法对监测数据进行异常数据审核和修订。本系统采用JAVA开发,后台数据存储在Sql Server 2008的数据库中。系统的实现不仅可以提高环境监测中心工作人员的工作效率而且这些处理后的数据也是以后进行空气质量预测的数据基础。