基于Web的工业污水处理远程监控系统

针对工业污水处理过程的远程监控问题,提出一种基于Web的远程监控系统设计方案。在给出系统体系结构的基础上,应用VC++高级语言、ASP(Active Server Page)技术等设计了系统各功能模块,实现了工业污水处理远程监控功能。用户可以通过浏览器实现对工业现场数据进行动态数据访问、曲线显示、远程控制以及对历史数据进行统计查询等功能。     

云制造环境下工业机器人远程监控系统设计与实现

考虑到当前针对云制造监控系统的研究比较缺乏，以及已有远程监控系统可扩展性和灵活性不足等问题，以基于深度强化学习的工业机器人智能抓取为应用场景，设计和开发了一个基于微服务架构的面向云制造的远程监控系统，对监控系统进行了需求分析和系统设计，实现了对工业机器人智能抓取过程的远程监控。测试表明系统能够满足云制造中资源提供者、平台运营者和服务使用者三类用户对工业机器人的监控需求。     

基于虚拟现实的远程测控系统若干技术的研究

针对传统的组态软件只能实现二维(或伪三维)组态画面的现状,在自主研制的远程测控.平台上,进行了虚拟现实在基于Web的远程测控系统中的研究.创建了适用于工业远程监控领域的三维场景式界面,进而提出并实现了模糊速度控制算法和循环距离检测算法.然后采用ActiveX技术实现三维场景争组态软件的无缝链接和动态数据交换,构成基于虚拟现实的远程测控界面.实验运行与实际应用均表明了研究成果的有效性.     

基于Simulink的嵌入式网络化控制仿真实现

实现了基于simulink/Real-Time Workshop(RTW)的嵌入式网络化控制仿真系统，构建了以ARM7TDMI型cPu为核，运行uclinux操作系统的嵌入式平台。建立了广域网范围的网络环境，通过延时测量实验获得了网络延时统计特性，并针对该网络环境下的分布式控制系统的前向通道和反馈通道分别提出了延时补偿方法。同时系统还为用户提供了离线仿真，和通过网络在线指导现场控制的网络远程监控功能。最后以直流电机为被控对象，在广域网环境下进行了网络化控制系统实验，验证了该系统的有效性。     

基于Matlab/Simulink的高速磁浮列车车载电网系统仿真研究

根据磁浮列车上车载电网各用电设备的连接关系与加戴使用条件，运用Simulink仿真工具搭走磁浮列车车戴电网系统模型，采用该模型对车辆的启动-运行-正常制动和启动-运行-涡流制动两种工况进行仿真试验。仿真结果表明所建模型可以准确模拟车辆两种工况下各个设备的运行情况，验证了所设计的电网系统中用电设备运行正常．     

复杂网络理论在生态工业系统的应用研究

通过数据比较,我国生态工业系统的运行效率呈下降趋势。如何稳定提高我国生态工业系统的运行效率是我国生态工业园推广和普及过程中必须解决的迫切问题。运用复杂网络理论,将小世界性和无标度性验证过程中的参数含义阐释为生态工业系统运行管理的指标意义。试图在生态系统运行效率的监控上寻找有效工具,初步解释我国生态工业系统运行效率下降的基本原因。同时指明生态工业理论与复杂网络理论相结合的未来的研究方向。     

基于Web的火电仿真培训系统研究及实现

基于Web的仿真培训系统使培训不受地点和时间限制,可以降低培训成本和扩大培训范围。国内现有的基于Web的火电仿真培训系统实用性不高。在STAR-90仿真支撑系统基础上,使用Java技术开发包括操作员和教练员功能的远程仿真培训系统,运行测试表明,能显示复杂的仿真交互画面,实时性满足仿真培训要求,具有较高的实用性。     

容错式双微机电液调速系统及其仿真

本文介绍一个容错式双微机电液调速系统及其实时仿真系统。利用此系统,可对实际系统的各种运行工况及系统的特性进行实时仿真研究。还可检验微机系统的检错容错能力与故障处理功能,为微机水轮机调速器的现场调试打下良好的基础。     

多种模糊功能状态下矿井系统投资决策优化

矿井系统生产能力取决于系统的运行状态 ,系统运行状态由各生产单元的模糊功能状态组成 ,据此建立了网络和计算机模拟模型 ,模拟了系统中各单元所处功能状态概率分布对系统生产能力的影响 ,以确定系统改造的最佳投资策略 .     

机载公共设备综合管理仿真平台的时钟同步

机载公共设备综合管理系统是一种必然趋势,建立机载公共设备综合管理系统分布式仿真平台,设计软硬件结构,使之具有余度、重构、故障容错和可扩展性的功能,时钟同步是其中一个关键技术,1553B总线固有的时钟同步技术实现基本的功能,主从式的概率时钟同步技术实现进一步的调整,1553远程终端到远程终端广播周期消息通信实验有效实现发送和接收端的时钟同步,解决分布式实时控制系统中节点的时钟同步问题。     

产业关联、共同信息溢出与行业股指联动

利用复杂网络与协整分析技术,揭示了2005.01.05-2015.01.30间影响中信行业股指联动的主要因素.结果发现:长期来看,产业关联关系矩阵与行业股指联动关系矩阵的相关系数显著为正,产业关联度正向影响着行业股指的长期联动.短期来看,特定投资主题带来的共同信息溢出与相关行业股指联动之间存在协整关系.因此,完善准入退出与信息披露制度、减少政府干预,对恢复股市之于实体经济"晴雨表"作用,减少股价非理性"同涨同跌"具有重要意义.     

基于LSTM的弹道导弹主动段轨迹预报

弹道导弹主动段长周期轨迹预报能够为导弹防御系统提供早期预警信息。传统的轨迹预报方法大多集中在导弹的自由段与再入段,通过解析法、数值积分法或函数逼近法推断未来时刻目标的状态。由于弹道导弹在主动段会受到多个未知作用力的影响,其轨迹预报相比自由段与再入段更具挑战性。为此,本文提出了一种基于长短时记忆(long short-term memeory, LSTM)网络的弹道导弹主动段轨迹预报方法。首先,根据导弹主动段动力学模型与弹道参数典型取值生成用于网络训练的大规模轨迹样本;其次,设计了基于深度LSTM网络的弹道导弹主动段轨迹递归预报方法;最后,与基于数值积分法、多项式拟合及反向传播神经网络的轨迹预报方法的实验对比,表明了所提方法在主动段轨迹预报上的优越性。     

“智能生产与服务网络”的安全界壳体系设计

"中国制造2025"战略的推进需要借助于新型产业互联网体系——"智能生产与服务网络".如何确保其稳定、有序运行?是本研究拟解决的核心问题,因此,本文首先基于"虫口模型"讨论"智能生产与服务网络"网络界壳最大卫护能力,并以此结合"界壳理论"提出构建其网络界壳体系的方案;其次讨论了其界壳开放度问题,而后引入"泛系理论"研究其界壳开放度观控问题;体系网络界壳开放度具有上限,根据实际情况可以增大或减小,必要时可降为0,以保护系统安全.最后,讨论了在一定开放度下,该体系的网络效应原理及其经济学、管理学意义.本研究从理论上拓展了"界壳理论"、"泛系理论"的应用领域,从实践上完善"智能生产与服务网络"运行机制,卫护功能,对推进我国供给侧结构性改革具有重要意义.     

Kohonen自组织网络在混沌时间序列预测中的应用

研究Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织神经网络在构造径向基函数预测模型时的应用，并通过例子研究了混沌时间序列的短期预测和长期预测问题.     

现场测控网络总线与以太网互联系统设计

针对控制网络与信息网络互联及设备远程控制的应用场合,提出了一种基于微控制器的ControlAreaNet现场总线(CAN总线)与以太网互联方案。该方案采用微控制器作为异构网络互联的网关,直接驱动IEEE802.3以太网和CAN数据链路层协议芯片并解析TCP/IP和CAN应用的上层协议,因而在无需大量资源的情况下,可获得一种高效、可靠和廉价的互联网关。通过系统扩展,可形成一个完整的CAN总线与以太网互联控制系统,实现设备远程控制和资源统一管理。给出了一个完整的CAN总线与以太网互联控制系统,实现设备远程控制和资源统一管理。给出了方案实现的具体设计思想并通过实验证明该互联方案的可靠性和有效性。     

基于网络演算的远程测试系统实时性能分析

为了衡量存在复杂竞争数据流的远程测试通信网络是否满足测试数据流实时性的要求,建立了远程测试系统的网络演算模型,并在非抢占式静态优先级服务策略下,利用网络演算理论推导了远程测试业务数据端到端延迟上界的数学计算方法。最后通过对比分析仿真延迟和计算延迟,验证了该方法的有效性。在此基础上,运用该方法分析了竞争数据流对测试业务数据实时性的影响。     

径向基函数神经网络的遥感图象分类

针对遥感图象分类的特点,提出了一种径向基函数神经网络的遥感图象分类器。实验结果表明,这种径向基函数神经网络分类器经过训练后,可应用于遥感图象的分类。通过与BP经网络分类器相比较,径向基函数神经网络分类器在学习速度和分类精度等方面具有一定的优势。     

基于生成对抗神经网络的雷达遥感数据增广方法

在雷达探测领域,数据样本无论在完备性还是多样性上,均不能满足深度学习模型有效训练的要求,模型极易出现过拟合现象,从而限制了相关技术在雷达探测领域的广泛应用。面向雷达探测领域的智能化应用需求,针对雷达数据样本不足问题,提出基于生成对抗神经网络的微波成像体制雷达数据增广方法。针对雷达数据样本特征不显著问题,结合标签平滑正则化方法,实现增广数据样本的自动标注,通过构建增广样本与真实样本协同的深度学习模型训练框架,实现模型在小规模雷达数据样本集上的鲁棒训练。基于公开雷达探测数据集,验证了该方法的有效性。     

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。     

AdaBoost-PSO-LSTM网络实时预测机动轨迹

针对自主空战中轨迹预测难以同时保持高预测精度和短预测时间的问题,提出一种自适应增强的粒子群优化长短期记忆网络预测方法.首先,建立三自由度无人机动力学模型,解决机动轨迹的数据来源问题.其次,分析长短期记忆网络,并引入在线预测的滑动模块输入矩阵,利用粒子群优化算法代替传统基于时间的反向传播算法进行网络内部权值更新;同时为解...