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實(shí)時(shí)工業(yè)以太網(wǎng)EtherCAT憑借著高性能、低成本、應(yīng)用簡(jiǎn)易等優(yōu)點(diǎn)在現(xiàn)代控制領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用和迅速的發(fā)展。為了將EtherCAT快速應(yīng)用到電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制系統(tǒng)中，采用IntervalZero公司的KingStar Motion軟件，設(shè)計(jì)了一種基于EtherCAT實(shí)時(shí)通信的電機(jī)驅(qū)動(dòng)控制方案，并搭建相應(yīng)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)。系統(tǒng)采用經(jīng)典的位置、速度、電流三閉環(huán)控制，分別對(duì)速度跟蹤、位置定點(diǎn)與正弦跟蹤進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測(cè)試與分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該控制系統(tǒng)可靠性高，跟蹤精度良好。

云計(jì)算環(huán)境下的僵尸網(wǎng)絡(luò)（BotCloud）是把傳統(tǒng)的僵尸網(wǎng)絡(luò)移植到云計(jì)算平臺(tái)下的新型僵尸網(wǎng)絡(luò)。利用云的優(yōu)勢(shì)將僵尸網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建變得更容易、攻擊變得更有效、檢測(cè)變得更困難。分析了云計(jì)算平臺(tái)和傳統(tǒng)僵尸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)上的相似性，介紹了BotCloud對(duì)云環(huán)境的平臺(tái)造成的威脅，分析了云計(jì)算環(huán)境下的僵尸網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)檢測(cè)技術(shù)，為今后云計(jì)算環(huán)境下的僵尸網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)打下理論基礎(chǔ)。

西門子S7-300可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC）在工業(yè)控制系統(tǒng)中有較為廣泛的應(yīng)用，但一直以來缺少密碼鎖方面的相關(guān)研究。針對(duì)西門子S7300 PLC控制的相關(guān)工業(yè)設(shè)備，設(shè)計(jì)了一類內(nèi)嵌式電子密碼鎖系統(tǒng)，并將該系統(tǒng)的解密與設(shè)密與PLC控制原理相結(jié)合，使其能直接應(yīng)用于工業(yè)設(shè)備，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備的防盜功能。最后，采用軟件STEP 7 SIMATIC對(duì)密碼鎖系統(tǒng)進(jìn)行編程和測(cè)試，其仿真結(jié)果表明密碼鎖的功能是可靠且有效的。

為了對(duì)北斗衛(wèi)星無線電測(cè)定業(yè)務(wù)(Radio Determination Satellite Service，RDSS)報(bào)文與衛(wèi)星無線電導(dǎo)航業(yè)務(wù)(Radio Navigation Satellite Service，RNSS)報(bào)文的控制實(shí)現(xiàn)功能集成，設(shè)計(jì)一種針對(duì)北斗用戶終端模塊的軟件系統(tǒng)。基于前后臺(tái)分離的設(shè)計(jì)思想來構(gòu)架該軟件，即后臺(tái)線程負(fù)責(zé)使用串口與用戶終端模塊通信,包括對(duì)RDSS/RNSS數(shù)據(jù)的接收解析和對(duì)RDSS數(shù)據(jù)的封裝發(fā)送；前臺(tái)用戶界面完成數(shù)據(jù)的可視化，并實(shí)現(xiàn)靈活的人機(jī)交互。前后臺(tái)線程之間采用并發(fā)技術(shù)實(shí)現(xiàn)通信數(shù)據(jù)的快速處理。

為解決兩輪自平衡車因不同用戶身高體重的差異造成系統(tǒng)模型不準(zhǔn)確而帶來控制器對(duì)系統(tǒng)控制穩(wěn)定性能差的問題，將自抗擾控制技術(shù)運(yùn)用到兩輪自平衡車運(yùn)動(dòng)平衡控制中。首先采用拉格朗日方法建立兩輪自平衡車動(dòng)力學(xué)模型，然后針對(duì)系統(tǒng)的特性推導(dǎo)出實(shí)現(xiàn)兩輪平衡車自平衡控制的自抗擾控制器控制律。最后，搭建兩輪自平衡車控制系統(tǒng)的Simulink仿真平臺(tái)，分別采用線性自抗擾控制和經(jīng)典自抗擾控制方法進(jìn)行了試驗(yàn)比較。試驗(yàn)結(jié)果表明：與經(jīng)典自抗擾控制器相比，新的自抗擾控制器能夠較好地適應(yīng)身高體重變化的環(huán)境，較好地自主達(dá)到穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。

粒子群算法對(duì)系統(tǒng)的依賴程度低，不要求被優(yōu)化函數(shù)具有可微、可導(dǎo)、連續(xù)的特性。應(yīng)用理論推導(dǎo)的方法，證明了粒子群算法在多極值目標(biāo)函數(shù)下的全局收斂和局部收斂的條件,并且分析了粒子群算法中各參數(shù)對(duì)算法局部收斂速度、全局收斂能力的影響。本文主要貢獻(xiàn)包括：分析發(fā)現(xiàn)粒子初始位置均勻分布可以提高算法的全局收斂能力；提出最大值的方法決定算法局部收斂速度，該函數(shù)不隨權(quán)重系數(shù)單調(diào)遞減；最后，將基于粒子群算法應(yīng)用于流體矢量裝置控制器上，仿真結(jié)果驗(yàn)證了該設(shè)計(jì)方法的有效性。

GIS（地理信息系統(tǒng)）是個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，在主要功能一致的前提下,如何為用戶提供專用的系統(tǒng)是迫切需要解決的問題。腳本技術(shù)以其靈活的可定制性和可擴(kuò)展性的優(yōu)勢(shì)解決了此問題。研究了基于腳本引擎的開發(fā)技術(shù)，分析了基于腳本引擎的GIS結(jié)構(gòu)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了腳本引擎。

大電流放電實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)中，超級(jí)電容監(jiān)控系統(tǒng)存在硬件損壞、軟件崩潰、通信失聯(lián)等問題。為此，提出了解決電源故障、HMI故障、超級(jí)電容通信故障、PLC故障的自保護(hù)方案，解決了監(jiān)控系統(tǒng)自身失效的檢測(cè)和保護(hù)問題。最后，對(duì)實(shí)際開發(fā)的超級(jí)電容監(jiān)控系統(tǒng)自保護(hù)功能進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明，該自保護(hù)設(shè)計(jì)方案確實(shí)是可行和有效的。

介紹了DC/DC開關(guān)穩(wěn)壓電源系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，電源的拓?fù)洳捎萌珮螂娐穲D拓?fù)洹⒈读魍秸鞣绞健ＴO(shè)計(jì)了一款為工業(yè)處理器供電的板載電源產(chǎn)品，進(jìn)行了功率器件的選型并對(duì)影響電源效率的主要功率損失進(jìn)行了分析，完成此款電源產(chǎn)品的PCB設(shè)計(jì)。最終的分析結(jié)果顯示，此款電源產(chǎn)品的電性能參數(shù)符合客戶的預(yù)期效果，并成功應(yīng)用在工業(yè)處理器供電設(shè)備上。

基于Xilinx芯片的FPGA集成了越來越多的可配置邏輯資源、各種各樣的外部總線接口以及豐富的內(nèi)部RAM 資源。在FPGA的電路設(shè)計(jì)中，上電配置電路至關(guān)重要。其中，DONE信號(hào)上拉電阻阻值的選擇很容易被人忽略，錯(cuò)誤的阻值選擇往往會(huì)導(dǎo)致意想不到的情況。通過采用4.7 kΩ電阻上拉DONE信號(hào)產(chǎn)生的試驗(yàn)結(jié)果，來分析DONE信號(hào)上拉電阻必須為330 Ω的原因。

為了解決復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性和任務(wù)成本評(píng)估問題，提出混合冗余備用系統(tǒng)設(shè)計(jì)模式。通過概率統(tǒng)計(jì)分布方法來計(jì)算復(fù)雜系統(tǒng)元件的可靠性和任務(wù)成本，利用蟻群和遺傳相結(jié)合的混合算法來解決備用元件的最優(yōu)分布問題。最后通過仿真實(shí)驗(yàn)計(jì)算出系統(tǒng)的可靠性和任務(wù)成本，以及備用元件的優(yōu)化分布序列，在滿足一定的系統(tǒng)可靠性的基礎(chǔ)上使得備用元件的操作成本最小化。

針對(duì)低空航拍視頻中的船舶檢測(cè)研究普遍存在因背景變化及水紋擾動(dòng)導(dǎo)致的識(shí)別效果不理想等問題，提出了一種基于改進(jìn)型Vibe(Visual background extractor)算法的船舶檢測(cè)方法。該方法在傳統(tǒng)Vibe算法基礎(chǔ)上融合了改進(jìn)型的Canny算子，采取平滑濾波與自適應(yīng)閾值分割策略提高了船舶輪廓提取的準(zhǔn)確性。利用四方位結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)學(xué)機(jī)制，降低了水面波紋對(duì)目標(biāo)識(shí)別的干擾影響。對(duì)于船舶檢測(cè)中的內(nèi)部空洞則選取了種子填充法進(jìn)行填充，最后根據(jù)船舶外輪廓實(shí)現(xiàn)對(duì)船舶目標(biāo)的框定。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的改進(jìn)型Vibe算法的船舶檢測(cè)效果明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法，驗(yàn)證了其可行性與實(shí)用性。

編碼后的視頻流經(jīng)過封裝形成數(shù)據(jù)包，并通過網(wǎng)絡(luò)傳輸至接收端。在傳輸過程中視頻序列的質(zhì)量受到網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的影響，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)劇烈的抖動(dòng)或不穩(wěn)定現(xiàn)象時(shí)，不可避免地會(huì)發(fā)生數(shù)據(jù)包的丟失，從而造成視頻質(zhì)量的損傷。利用面向主觀感知的視頻質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)視頻序列幀的重要性進(jìn)行分析，從而定義視頻序列不同類型幀的重要性級(jí)別。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，從面向主觀感知的角度，P幀的重要性大于I幀，I幀的重要性又大于B幀。得到的重要性等級(jí)可以為不等差錯(cuò)保護(hù)以及丟幀選擇提供依據(jù)。

針對(duì)目前教學(xué)視頻畫面單一、美感不足和交互性較差等問題，利用專業(yè)而易學(xué)的動(dòng)畫制作軟件Flash、Adobe After Effects制作動(dòng)畫及片頭，之后將前期拍、錄攝的視頻和制作的動(dòng)畫等導(dǎo)入Adobe Premiere視頻制作軟件中進(jìn)行后期的剪輯合成，最終制作出畫面炫酷,具有觀賞性的教學(xué)視頻。該視頻資源作為一種有效呈現(xiàn)教學(xué)內(nèi)容和手段的媒體形式，能夠激發(fā)自學(xué)者學(xué)習(xí)的熱情，提升自學(xué)者的學(xué)習(xí)效果，從而實(shí)現(xiàn)教學(xué)視頻輔助于教學(xué)的意義和價(jià)值。

基于表示理論的子空間分割方法有著廣泛的應(yīng)用。經(jīng)典的子空間分割方法通過不同的正則項(xiàng)求解仿射矩陣，而忽略了特征屬性對(duì)子空間分割的影響。針對(duì)這些問題，通過特征權(quán)重自適應(yīng)的思想對(duì)最小二乘回歸子空間分割方法進(jìn)行改進(jìn)，提出權(quán)自適應(yīng)最小二乘回歸子空間分割方法。在6個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法是有效的。

　　TensorFlow是谷歌的第二代開源的人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，是用來實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)置框架學(xué)習(xí)軟件庫。目前，TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。由基本的機(jī)器學(xué)習(xí)算法入手，簡(jiǎn)析機(jī)器學(xué)習(xí)算法與TensorFlow框架，并通過在Linux系統(tǒng)下搭建環(huán)境，仿真手寫字符識(shí)別的TensorFlow模型，實(shí)現(xiàn)手寫字符的識(shí)別，從而實(shí)現(xiàn)TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架的學(xué)習(xí)與應(yīng)用。

：波達(dá)方向（Direct of Arrival，DOA）估計(jì)技術(shù)漸漸成為移動(dòng)通信中的研究熱點(diǎn)，當(dāng)用戶的信號(hào)方向未知時(shí)，可以根據(jù)經(jīng)典算法多重信號(hào)分類（Multiple Signal Classification, MUSIC）和旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)信號(hào)參數(shù)估計(jì)（Estimating Signal Parameters Viarotational Invariance Techniques，ESPRIT）等方法估計(jì)信號(hào)DOA。針對(duì)不同的信號(hào)采取不同的算法分析。對(duì)窄帶信號(hào)，從信噪比、陣元數(shù)、快拍數(shù)等不同情況下對(duì)TLSESPRIT算法和MUSIC算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，并比較了TLSESPRIT算法與MUSIC算法的DOA性能。對(duì)寬帶信號(hào)，主要重點(diǎn)分析了基于非相干信號(hào)處理算法（Incoherent Signalsubspace Method, ISM）的兩種改進(jìn)的方法，對(duì)低信噪比子帶賦予低權(quán)重或舍棄。通過仿真實(shí)驗(yàn)，證明了改進(jìn)算法的優(yōu)越性，同時(shí)對(duì)兩種改進(jìn)算法的使用場(chǎng)合作了簡(jiǎn)單的分析。

隨著多輸入多輸出（MultiInputMultiOutput, MIMO）技術(shù)的成熟與應(yīng)用，越來越多的問題被納入實(shí)際中繼網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的考量之中，硬件損傷(Hardware Impairments, HI)便是近年來提出的重要影響因素。在以發(fā)射天線選擇/接收最大比合并（Transmit Antenna Selection/Maximal Ratio Combining，TAS/MRC）作為傳輸方案的譯碼轉(zhuǎn)發(fā)（Decode Forwarding，DF）MIMO中繼網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型中，研究了硬件損傷對(duì)系統(tǒng)中斷概率、吞吐量和能量效率的影響。特別地，推導(dǎo)了硬件損傷條件下系統(tǒng)的中斷概率、吞吐量和能量效率閉合表達(dá)式，通過仿真簡(jiǎn)單分析了天線數(shù)目對(duì)于系統(tǒng)硬件損傷程度的影響，對(duì)不同分配方案做出了比較。最后給出了Monte Carlo仿真結(jié)果，驗(yàn)證了理論分析準(zhǔn)確性。

提出了一種基于最優(yōu)搜索的稀疏傅里葉變換(SFT)的并行實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)。首先將輸入信號(hào)分為并行N組，分別進(jìn)行快速傅里葉變換(FFT)，實(shí)現(xiàn)信號(hào)頻率分量的取模處理，然后通過排序搜索獲得。經(jīng)驗(yàn)證，相較于FFTW，當(dāng)信號(hào)長(zhǎng)度大于524 288時(shí)，執(zhí)行時(shí)間會(huì)有更好的表現(xiàn)；相較于正交匹配算法及其他SFT的FPGA實(shí)現(xiàn)，其系統(tǒng)的復(fù)雜度降低了。

互聯(lián)網(wǎng)的穩(wěn)定性和魯棒性離不開擁塞控制，然而目前TCP傳輸中廣泛使用的AIMD算法因窗口波動(dòng)劇烈，致使丟包明顯、系統(tǒng)吞吐量及帶寬利用率偏低。為此提出了一種新的TCP擁塞窗口調(diào)整策略ACwnd。該策略依據(jù)RTT采樣值構(gòu)建正態(tài)分布函數(shù)式，動(dòng)態(tài)更新下一擁塞窗口值，能較好地適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)變化特點(diǎn)，具有不錯(cuò)的響應(yīng)性。從數(shù)學(xué)角度對(duì)新策略的合理性與可行性進(jìn)行了分析證明。NS3仿真結(jié)果表明新策略可有效穩(wěn)定窗口波動(dòng)、增大發(fā)送速率、降低丟包率，同時(shí)對(duì)系統(tǒng)吞吐量及帶寬利用率的提高也有一定貢獻(xiàn)。

：在雙探頭近距離的超聲波測(cè)距系統(tǒng)中，存在著測(cè)量精度不高的問題，并且距離越近誤差越大，在測(cè)量距離小于10 cm時(shí)，由于探頭之間的相互影響，將導(dǎo)致無法測(cè)量該段距離。本系統(tǒng)根據(jù)超聲波傳播過程中的疊加原理，通過分析探頭之間干擾波與從被測(cè)物反射的回波的相互疊加，從而消除在近距離測(cè)量時(shí)的測(cè)距盲區(qū)。在發(fā)射和接收探頭之間距離不同時(shí)，分析其對(duì)測(cè)量誤差的影響，選擇最理想的探頭放置距離，并且結(jié)合溫度對(duì)聲速傳播的影響，設(shè)計(jì)出近距離高精度無盲區(qū)超聲波測(cè)距系統(tǒng)

目前，對(duì)于信號(hào)來源的定位與判斷，主要的研究集中在通信和雷達(dá)信號(hào)研究領(lǐng)域，對(duì)于應(yīng)用于電磁兼容現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試中的干擾源定位方法的研究卻很少，但是實(shí)際應(yīng)用當(dāng)中又需要在現(xiàn)場(chǎng)對(duì)干擾源進(jìn)行定位。為此，針對(duì)電磁兼容現(xiàn)場(chǎng)測(cè)試中信號(hào)的特點(diǎn)，借鑒通信和雷達(dá)方面對(duì)信號(hào)來源進(jìn)行定位的方法，提出一種基于盲波束形成的電磁干擾源定位方法。

針對(duì)目前在氣象研究領(lǐng)域中日照采集系統(tǒng)作業(yè)質(zhì)量效果和實(shí)時(shí)性差、系統(tǒng)智能化程度低以及科技含量低等問題，對(duì)日照采集系統(tǒng)的通信方式、傳輸平臺(tái)、通信形式、位置定位及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)等方面進(jìn)行了研究，提出了一種基于 GPRS 的遠(yuǎn)程無線采集日照數(shù)據(jù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)以 GPRS 網(wǎng)絡(luò)和Internet作為遠(yuǎn)程信號(hào)的傳輸平臺(tái)，采用了 STM32 處理器和 SIM900A 作為基本的硬件平臺(tái)。日照傳感器采用良好的感應(yīng)元件和材料，其感應(yīng)部件和數(shù)據(jù)采集處理單元集成在光筒內(nèi)；計(jì)算機(jī)端軟件實(shí)現(xiàn)了對(duì)日照數(shù)據(jù)的定時(shí)接收處理和查詢歷史數(shù)據(jù)操作等功能。

當(dāng)均速管流量傳感器安裝在彎頭下游時(shí)，由于流體流動(dòng)為非充分發(fā)展湍流，增加了放大器流量檢測(cè)的誤差。為提高儀表檢測(cè)精度，提出了在超聲波氣體流量計(jì)前端一定距離安裝整流裝置改善氣態(tài)分布均勻性，減少超聲波測(cè)量誤差的方法。采用理論計(jì)算分析和實(shí)際試驗(yàn)相結(jié)合的方法，基于傳統(tǒng)整流裝置，設(shè)計(jì)了改進(jìn)型整流裝置結(jié)構(gòu)。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，安裝改進(jìn)的裝置后，超聲波流量計(jì)的線性誤差減少到0.2%內(nèi)。

詳細(xì)推導(dǎo)了開關(guān)混頻的數(shù)學(xué)過程，并在此基礎(chǔ)上給出了其具體實(shí)現(xiàn)方式。理論和實(shí)踐表明，基于模擬開關(guān)的混頻方式可以克服傳統(tǒng)非線性元件或者乘法器混頻方式的缺陷，消除本振信號(hào)的影響，最大限度地保留輸入信號(hào)的參數(shù)信息。

伴隨著日益增長(zhǎng)的石油消耗，石油運(yùn)輸車隊(duì)逐漸龐大，運(yùn)輸車輛管理逐漸達(dá)到瓶頸，車輛資源的合理使用以及分配問題顯得尤為突出。提出一套基于地理信息系統(tǒng)的石油運(yùn)輸車輛監(jiān)控管理系統(tǒng)方案。該系統(tǒng)中采用SSH框架以及Hadoop大數(shù)據(jù)平臺(tái)，不僅可以實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛運(yùn)行狀態(tài)，更能通過大數(shù)據(jù)處理，預(yù)判車輛的維保里程，從而實(shí)現(xiàn)石油運(yùn)輸?shù)陌踩管囕v資源得到合理分配。

針對(duì)超短波電臺(tái)訓(xùn)練中實(shí)裝訓(xùn)練存在裝備數(shù)量有限、設(shè)備損耗大、現(xiàn)有純軟件模擬訓(xùn)練系統(tǒng)操作體驗(yàn)與實(shí)裝差距大的問題，提出一種基于STM32和MAX7349的超短波電臺(tái)模擬訓(xùn)練系統(tǒng)。系統(tǒng)以STM32為微處理器實(shí)現(xiàn)對(duì)按鍵、LED、顯示屏和音頻接口等的控制，提供與實(shí)裝電臺(tái)相同的人機(jī)交互界面，通過串口與計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互，借助計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)完成電臺(tái)通信的模擬和訓(xùn)練的監(jiān)控，可為待訓(xùn)人員提供與真實(shí)設(shè)備沒有差距的操作體驗(yàn)，便于掌握每一個(gè)人在訓(xùn)練過程中的基本情況，便于大規(guī)模集中訓(xùn)練，同時(shí)可以降低成本、避免電磁輻射與干擾。

近年來，隨著云計(jì)算的興起和逐步發(fā)展，云平臺(tái)已成為各類企業(yè)和機(jī)構(gòu)提供服務(wù)的主要方式，為保證云平臺(tái)高效穩(wěn)定運(yùn)行，需要對(duì)云平臺(tái)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控。針對(duì)以上需求，基于開源監(jiān)控工具Ganglia和Ceilometer，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)多云平臺(tái)監(jiān)控系統(tǒng)，提供云平臺(tái)、物理機(jī)和虛擬機(jī)中內(nèi)存、CPU和硬盤等資源使用情況的監(jiān)控能力，同時(shí)，通過物理資源管理、監(jiān)控策略管理、日志管理和用戶管理等功能，提升監(jiān)控系統(tǒng)的可擴(kuò)展水平和用戶友好程度。最終，實(shí)現(xiàn)對(duì)多云平臺(tái)全方位可視化的管理和控制。