摘要：[目的]为实现列车牵引制动关键系统的可靠控制,同时抑制通信时延对列车控制产生的影响,针对高速列车关键网络系统提出一种离散RBF(径向基函数)自适应鲁棒滑模控制方法。[方法]介绍了高速列车牵引制动网络系统;设计了考虑时延分数项的自适应鲁棒滑模控制方法,并对其进行了稳定性分析;在测试平台上利用组态软件对所提离散RBF自适应鲁棒滑模控制方法进行联合仿真分析。[结果及结论]将离散系统中的时延分为整数项和分数项,在充分考虑时延分数项的基础上,推导出离散趋近律下的时延补偿滑模牵引制动力,其中的未知非线性函数利用具有自适应调节特性的RBF神经网络进行精确逼近。为抑制列车运行过程中受到的较强干扰,将基于干扰观测器的滑模牵引制动力融入模型中,以增强其抗干扰性能。所提离散RBF自适应鲁棒滑模控制方法在稳定性能和响应性能方面优于其他控制方法,具有更为理想的时延补偿效果和鲁棒性能。

摘要：为研究不同等级郫县豆瓣煸炒后风味差异,采用固相微萃取-气相色谱-质谱联用(solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,SPME-GC-MS)和GC-离子迁移谱(GC-ion mobility spectrometry,GCIMS)技术,使用主成分分析、正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares discrimination analysis,OPLS-DA),结合气味活性值(odor activity value,OAV)确定关键化合物。结果表明:SPME-GC-MS鉴定出88种化合物,包含醛类15种、醇类11种、酯类17种、酮类13种、酸类5种、烯烃类5种、烷烃类6种、杂环类7种、苯酚类2种、醚类及其他化合物7种,其中34种为共有化合物;GC-IMS鉴定出57种化合物,并经OPLS-DA得到变量投影重要性值大于1的16种关键化合物;OAV结果表明,丁酸乙酯使特级豆瓣呈现苹果香,异戊醛带来麦芽香,异戊酸乙酯使一级豆瓣呈现果香,3-甲硫基丙醛带来烤土豆香和酱香,异丁酸乙酯使二级豆瓣呈现果香,异戊醛、异丁醛带来麦芽香,最终确定煸炒后豆瓣整体呈现果香、酒香、麦芽香、酸香、草香、可可香、杏仁香及酱香。研究结果可用于判定煸炒后豆瓣香气特征,并为感官定量描述法前期设计感官属性描述词汇提供参考依据。

摘要：针对现有高压电力设备检测方法存在实时性差、准确性低和难以部署在移动端等问题,提出一种基于随机梯度下降(SGD)和余弦退火算法改进YOLOv3的高压电力输送设备安全检测算法。采用网络复杂度较小、计算速度快、识别精度高且易于部署的移动端YOLOv3作为算法的主要框架;然后设计了深层的残差网络(Darknet53)作为该模型的主干特征提取网络,在提高识别精度的同时解决网络过深可能产生的梯度爆炸问题;进一步地结合SGD优化算法和余弦退火算法,在保证网络训练学习效率较高的同时避免网络陷入局部最优解,以此提高高压电力设备安全检测的速度和精度,满足实际需要;最后使用采集的高压电力设备数据集对整个网络进行训练。结果表明,YOLOv3在高压电力设备数据集上的平均检测精度达到了97.08%,检测速度达到了56帧/s,误检率只有0.78%。

摘要：人工质检液袋组件会因主观性和疲劳带来质检风险,还会降低生产线的自动化程度。为解决这一问题,采用机器视觉系统对液袋组件挂绳、加药两通进行组装质量检测。设计图像采集辅助机构,解决因液袋组件形态不固定而难以进行图像采集的难题;在确定缺陷检测策略的基础上,选用Canny算法以最短时间提取液袋管路区域的清晰轮廓,相较于其他算法节约160~520ms;采用虚拟直线法,结合本文根据轮廓外接矩形框位置特征选定的感兴趣区域(ROI),完成轮廓数的统计,最终实现缺陷检测目标。实验表明,管路缺失检出率达100%,检测最高耗时438ms,检测一组液袋组件仅需要1.75s,远小于工厂生产线上生产一组液袋组件的单工位工时8s。该方法能代替现有人工肉眼检测,减少企业用人成本。

摘要：针对轮式移动机器人在车轮打滑情况下的轨迹跟踪控制问题,提出了一种利用线性扩张状态观测器(Linear Extended State Observer,LESO)和积分滑模面的控制方案。首先,根据车轮打滑情况下的非完整约束条件建立轮式移动机器人的运动学模型。根据动能函数和拉格朗日方程建立其动力学模型。将这两种模型相结合得到力矩与速度相关的数学模型。其次,利用LESO对该数学模型进行扩张,并对总扰动进行估计。基于实际速度与虚拟速度之差设计带有积分项的滑模面,将扰动估计值前馈结合滑模面设计动力学控制器,并给出速度跟踪误差在有限时间内收敛的证明。最后,与基于超螺旋干扰观测器设计的控制方案仿真相比,所提出方案角速度跟踪误差在1 s左右时已趋于零,车轮力矩值稳定在3 N·m左右,且无锯齿抖动,扰动误差在1~5 s时波动更小,5~20 s时未出现明显锯齿抖动,仿真结果表明所提方案跟踪效果更好,抗干扰能力更强,观测精度更高。

摘要：在移动支付技术广泛应用的背景下,为了帮助用户更好地管理个人或家庭财务,设计并实现基于微信小程序的预警式“云账本”。用户能够在“云账本”上添加、编辑、删除和查询收支记录,并支持图形统计功能和超支预警功能。该小程序界面简洁、功能完善、操作简便,适合个人或家庭日常记账使用,促进用户理性消费。

摘要：随着电信技术的发展,校园网络在高等教育中发挥着重要作用。然而,目前大学生沉迷网络现象日益严重。因此,如何防止大学生沉迷网络是大学教育和管理的一项重要任务。针对该问题,设计出一种包含数据获取、沉迷判定和网络管控的高校校园网络沉迷系统。针对目前存在的3种常见网络沉迷行为,即网络游戏沉迷、在线视频沉迷和网站论坛沉迷,提出了基于网络沉迷指数的评价体系和量化标准,并选取了4个影响网络沉迷指数计算的关键指标,即总时长、时间占比、频率、行为丰富度,制定出了沉迷指数的计算和预测方案,即采用层次分析法对网络沉迷行为及关键指标进行优化建模,并基于长短期记忆网络(LSTM)对沉迷指数进行预测和验证。最后通过计算机仿真得出LSTM预测模型的均方根误差为3.1386,相比其他预测方法该值最低,证实了所提网络沉迷判定和预测方法具有较高的可行性。

摘要：针对人脸图像修复的深度学习网络存在修复后的人脸图像面部语义信息不合理和面部轮廓不协调的问题,提出了一种基于人脸结构信息引导的人脸图像修复网络。首先,采用编码器-解码器网络技术构建人脸结构草图生成网络,并在结构草图生成网络的生成器中加入跳跃连接和引入带膨胀卷积的残差块以生成待修复区域的结构草图。其次,在构建人脸修复网络时,在修复网络生成器中引入注意力机制,让修复网络在修复过程中更多关注待修复区域,并以生成的人脸结构草图为引导从而实现人脸图像面部语义结构和纹理信息的生动修复。最后,在结构草图生成网络的损失函数中引入特征匹配损失进行模型训练,从而约束生成器生成与真实结构草图更相似的结果;在修复网络的损失函数中联合感知损失和风格损失进行模型训练,从而更好地重建待修复区域的人脸图像面部轮廓结构和颜色纹理,使修复后的图像更接近真实图像。对比实验结果表明,在人脸图像数据集中,本文所设计的网络模型的修复性能有较高的提升。

摘要：提出了一种新型的用于RGB-D显著目标检测的网络框架(SR-Net)。为了有效整合多模态特征的互补性,将深度特征提取作为独立分支,采用卷积块注意模块(CBAM)进行深度特征增强,并整合增强后的深度特征与RGB特征的互补信息。为了去除冗余特征,减少背景噪声对预测结果的干扰,在上采样网络中设计了一种顺序精炼网络,即通过整合多层次、多尺度特征的互补性,获取初级全局特征,并采用基于通道权重的初级全局特征权重矩阵获取模块(PFW)获取初级全局特征的权重矩阵;其次利用获取到的权重矩阵对各层次特征进行精炼,以抑制背景噪声带来的干扰;最后,为了更好地优化整个网络,提出了一种新的损失函数。在四个公共数据集上的实验结果表明,该模型在不同的模型评价指标上均优于近年来九种先进方法,获得了优异的性能。

摘要：针对我国当前大型灌装设备无法应用于中小企业的中小批量灌装生产问题,研制一种基于PLC的小型可移动式灌封装平台。通过对灌封装平台进行总体方案设计,确定工作流程,重点解决灌装在线称重、旋盖伺服扭力PID控制等问题。在系统硬件方面,进行了气动控制原理设计与选型、电气控制原理设计与选型、PLC型号选择、I/O接口分配及接线图设计;在控制系统软件方面,在GXWork2环境下,对作为主控制器的PLC进行了逻辑控制程序的编写、扭矩闭环控制设计,并在Visual Studio 2015里进行人机交互界面设计;最后在上位机编译实现人机交互,实验平台开机运行调试。实验结果表明:整个验证平台实现了某白酒瓶的灌装、旋盖、喷码和检测工序全自动,其中灌装误差小于0.3%,效率达到600~800瓶/h,满足工业生产要求。