基于交互式控制的AGV实时仿真系统研究

针对中文AGV (automated guided vehicle)在实际作业过程中,可能出现无法全面实时监控,偏离任务轨迹等问题,设计一个基于交互式控制的AGV实时仿真系统.视觉系统引导小车本体进行作业,仿真系统根据小车本体行驶规则建立虚拟小车运动模型,通过获取并处理小车本体行驶状态数据,实时同步模拟小车本体的作业情...     

实时视频传输的帧级别前向纠错信道编码

针对5G通信中低时延、高可靠传输需求,在视频编码传输系统中,给定传输带宽的条件下,提出了视频帧级别的应用层前向纠错(FEC)信道编码的优化方案.联合考虑视频有损压缩失真和信道丢包,选取量化参数(QP)和视频帧FEC码率,优化压缩和FEC编码的冗余分配,改进视频重构效果.又因视频重构图像组(GOP)中,帧内编码(I帧)和靠近它的帧间编码(P帧)具有相似的重要性,所以在给定QP后进一步提出帧级别的动态FEC方案,动态分配I帧和P帧的冗余.随机丢包的仿真传输系统结果表明:1)QP分别为25,30和40时,视频重构在QP为30时效果最好;2)当QP为30,丢包率(PLR)为5%时,相比于传统FEC方案,帧间动态FEC方案可有效提高视频峰值信噪比(PSNR);3)在实际高清需求中通过端到端传输的5G远程驾驶,表明所提出的动态FEC方案可保证路况视频的实时传输.     

具有脉冲效应复杂时滞动力网络的同步动力学与控制

从动力学和控制的角度考虑具有脉冲效应复杂时滞动力网络的同步动力学与控制问题。基于时滞动力系统的脉冲稳定性理论,给出了简单而又一般的网络同步化准则;并进一步将所得结果分别应用于由混沌时滞Hopfield神经网络和FHN神经元振子为动力节点所构成的具有脉冲效应无尺度(scale-free)结构复杂动力网络,数值模拟表明了所获理论结果的正确性。     

3G移动通信复扰码技术的缺陷研究

3G移动通信系统应该以提供移动因特网业务为主,所以3G系统的下行容量是一个需要特别关注的问题。分析了3G复扰码的作用后发现它将引入QAMI和Q两个子信道间的准正交地址码干扰,会导致系统容量的下降。考虑到频谱资源的价值,给出了两个改进的扰码方案。它们既可以起到复扰码的作用,也能大幅提升系统容量。     

两种活性污泥工艺比较

介绍了同步好氧污泥稳定工艺的工艺流程,并将该工艺与厌氧污泥消化工艺在设计和技术经济方面进行比较,说明该工艺在污水处理,运行成本等方面的优势。     

基于电磁感应加热的电弧增材制造试验研究

为了解决目前电弧增材制造变形及微观组织形态和力学性能较差的问题,以低碳钢为研究对象,通过试验探索电磁感应加热对电弧增材制造性能的调控作用．使用线激光扫描仪检测成形样件的变形,用金相显微镜观测试样的微观组织形态,采用红外热像仪监控成形过程中的温度场,通过拉伸试验对试样进行力学性能测试．结合温度场深入分析试样的变形、微观组织形态和力学性能,结果表明：电磁感应加热可以减小成形样件的变形,具有同步热处理的作用,可以等轴化晶体、细化晶粒,提高成形样件的力学性能．当感应功率为12.6 kW、线圈-焊枪间距为95 mm时,电磁感应作用效果较好,试样变形减小了62%,成形样件的抗拉强度提升了6.38%,伸长率提升了约1%.     

电力系统振荡研究进展

电力系统是现代社会的重要基础设施,也是迄今世界上最大最复杂的人造系统之一,其主体是建立在50/60 Hz工频上的自持振荡系统;但电力系统内部机械、电磁或其耦合的多时间尺度动态在特定条件下可能引发工频之外的往复能量交换,即所谓"电力系统振荡",会影响电网正常运行,造成稳定性或电能质量问题,危及设备个体和系统整体的安全性.本文探讨了电力系统振荡的概念和分类,回顾了电力系统振荡(包括低频振荡、汽轮机组次同步谐振和风电次/超同步振荡)的研究历史,并对新一代电力系统在高比例可再生能源和电力电子设备接入背景下面临的宽频带振荡问题进行了评述,展望了其建模、分析与控制研究的新挑战.     

广义Hénon超混沌系统的同步及在保密通信中的应用

研究了一类超混沌系统--广义Hénon超混沌系统的同步问题.基于精确线性化和不变流形理论,针对广义Hénon超混沌系统,提出了新的混沌同步方法.其优点在于控制器的设计完全由系统输出值及其时延值来构造,避免了其他状态变量的不可测性,更有利于在实际工程中的应用.在此基础上,提出此同步系统在保密通信中的应用方案.计算机仿真结果表明了上述方法的有效性以及保密通信方案的可行性.     

以极小化峰谷差为目标的智能电网实时定价

利用在线电量波动数据对有多类用户的智能电网的实时定价问题进行研究.首先依据用户用电习惯将用户分类,对同一时段不同种类用户采用不同价格引导其消费,其次针对实时定价削峰填谷的目的,以极小化峰谷差为目标建立实时定价优化模型,并给出一种依赖在线电量波动的同步扰动随机逼近算法.讨论了模型的性质,给出了算法收敛性的证明.数值仿真结果表明新方法不但能够削峰填谷,避免下载同步化情形的出现,而且有助于提高用户和供电商的双方利益.与已有方法相比,每次迭代过程中仅需观测价格扰动产生的最大和最小用电总量而不需要掌握每个用户的隐私信息,操作简单,容易实现,不但适用于单供应商多用户情形,也适用于多供应商多用户情形.     

基于多尺度特征混合注意力的连续帧深度估计

目的 估计获取拍摄物体到相机之间距离的深度信息是单目视觉 SLAM 中获取深度信息的方法,针对无监督 单目深度估计算法出现精度不足以及误差较大的问题,提出基于多尺度特征融合的混合注意力机制的连续帧深度 估计网络。 方法 通过深度估计和位姿估计的两种编码器解码器结构分别得到深度信息和 6 自由度的位姿信息,深 度信息和位姿信息进行图像重建与原图损失计算输出深度信息,深度估计解码器编码器结构构成 U 型网络,位姿 估计网络和深度估计网络使用同一个编码器,通过位姿估计解码器输出位姿信息;在编码器中使用混合注意力机 制 CBAM 网络结合 ResNet 网络提取四个不同尺度的特征图,为了提升估计的深度信息轮廓细节在提取的每个不 同尺度的特征中再进行分配可学习权重系数提取局部和全局特征再和原始特征进行融合。 结果 在 KITTI 数据集 上进行训练同时进行误差以及精度评估,最后还进行了测试,与经典的 monodepth2 单目方法相比误差评估指标相 对误差、均方根误差和对数均方根误差分别降低 0. 034、0. 129 和 0. 002,自制测试图片证明了网络的泛化性。 结论 使用混合注意力机制结合的 ResNet 网络提取多尺度特征,同时在提取的特征上进行多尺度特征融合提升了深度 估计效果,改善了轮廓细节。