摘要：为实现淮安一站水泵机组的智能化运行状态监测,基于LabVIEW虚拟仪器开发软件,研发了一套集数据采集、三维显示、信号分析、状态推送、故障预警为一体的智能化振动监测系统.采用“生产者—消费者”模型作为程序设计的主体结构,其中“生产者”循环对实时采集的数据进行队列缓存,“消费者”循环通过出队操作获取缓存数据供后续处理.该系统主要实现了:水泵机组重要运行状态参数的采集、显示、分析;动态联查水泵机组的运行状态参数;水泵机组监测点处振动信号的时频域分析;调用Python的企业微信脚本向泵站管理人员推送水泵机组运行状态;设定水泵机组振动阈值进行自动故障预警.通过淮安一站水泵机组的试验测试发现,所开发的智能化振动监测系统不但实现了预期开发目标,而且具有开发成本低廉、人机交互界面友好、可移植性较强、后期维护方便等优点.

摘要：着色旅行商问题(CTSP)是多旅行商问题(MTSP)与旅行商问题(TSP)的一种扩展,主要应用于含重复区域的多机工程系统(MES)等工程问题。CTSP是NP完全问题,尽管相关研究尝试采用遗传算法(GA)、模拟退火(SA)等方法求解该问题,但它们求解的问题尺度有限,且速度和求解质量上不尽人意。基于此,尝试采用一种基于均匀设计(UD)融合蚁群(ACO)算法和伊藤算法(IT?)的混合伊藤算法(UDHIT?)来求解该问题。UDHIT?采用UD来选择合适的参数组合,借助ACO的概率图模型来产生可行解,并利用伊藤算法的漂移和波动算子进行优化。实验的结果表明,UDHIT?求解多尺度CTSP的最优解和平均解比传统GA、ACO和IT?有所改善。

摘要：近年来,国内外学者针对基于预测的动态多目标优化算法开展了深入研究,并提出了一系列有效的算法,然而已有的研究工作通常采用单一的预测策略,使得算法不能有效地应对剧烈的环境变化。针对上述问题,提出了一种基于混合预测策略与改进社会学习优化算法的动态多目标优化方法。具体地,当环境发生变化时,该方法首先基于代表性个体预测策略生成一部分群体;其次,基于拐点预测策略生成一部分新群体,特别地,为了提高种群的多样性,根据算法迭代的历史信息和环境变化情况随机地生成一定数量的新个体;为了提高问题的求解效率,对社会学习优化算法进行了改进,为每个进化空间设计了适用于动态多目标优化问题的算子;最后,将混合预测策略与改进的社会学习优化算法结合,构成了一种新的动态多目标优化方法。以FDA、DMOP和F函数集作为实验测试函数集,与四种代表性算法进行了性能对比;并以反向世代距离(inverted generational distance, IGD)对该方法的性能进行了深入的分析。实验结果表明所提方法具有较好的收敛性和鲁棒性。

摘要：目的:解决目前水果分级检测方法效率低、误检率高等问题。方法:以苹果为分拣对象,设计一个基于机器视觉的水果分级系统。对实时采集得到的苹果图像进行预处理,使用改进的Canny边缘检测算法进行边缘提取,通过最小外接圆法拟合边缘坐标得到苹果的横切面半径。将采集到的RGB图像转换为HSI图像,根据H分量范围计算红色区域比例,判断苹果的色泽度。统计区域像素点个数,分别求取苹果的面积和周长,计算出苹果的圆形度。结合苹果果径长度、色泽度和圆形度3个特征值对苹果进行综合分级。结果:50个苹果样本试验结果表明,水果分级系统和人工分拣测量的果径误差范围在±1.5 mm以内,样本颜色特征与苹果实际外观相符,圆度值的大小与实际形状优劣相符。结论:该系统满足实际生产中对于苹果分级的需求,有助于实现苹果品级的准确识别。

摘要：呼吸作为维持机体正常工作的基本生理活动,在临床上是评价身体状态的重要生理指标。本文利用温度传感器检测鼻腔周围呼吸气流的温度变化获取呼吸信号,设计了一种可穿戴呼吸检测装置。实验对比研究了鼻腔周围不同位置的检测结果,得到最佳检测位置处于口鼻之间区域的中上部。在正常呼吸下,该系统获得呼吸频率与手动计数的均方根误差(RMSE)为0.63,95%置信区间为[-1.54,0.87]。在快速呼吸下,检测极限达到30次/min,可以实现呼吸过速的检测。对于呼吸衰竭、呼吸暂停和深呼吸测量结果都表现出明显的差异特征,表明该装置具有用于临床呼吸监护的应用前景。

摘要：为了进一步降低增程式电动汽车(extended range electric vehicle,EREV)在自适应巡航过程中的驱动成本,针对增程模式下自适应巡航控制(adaptive cruise control,ACC)系统在不同巡航工况下需求功率不同的特点,提出了一种考虑油耗和电池寿命的EREV双模式切换ACC策略。针对ACC系统设计了模式切换逻辑,制定了基于PID和模型预测控制(model predictive control,MPC)算法的上层控制策略;针对增程模式制定了基于最优工作点和最低燃油消耗曲线的增程器单点恒温控制和功率跟随控制策略;基于MATLAB/Simulink搭建了控制策略模型,通过ACC系统定速或跟车模式下单点恒温控制和功率跟随控制的仿真分析,结合油耗和充电功率制定了增程器双模式切换控制策略;最后,在考虑油耗和电池寿命的情况下,进行了3种增程器控制策略的驱动成本对比。结果表明,双模式切换控制相比单模式控制最高可实现驱动成本15.63%的降低。

摘要：针对区块链应用于建筑物联网场景时存在的吞吐量严重不足和响应时延高的问题,提出一种基于哈希图的建筑物联网数据管理方法。该方法使用有向无环图(DAG)存储数据,从而利用图式结构的高并发特性提高区块链的吞吐量性能;引入哈希图算法对存储在DAG内的数据达成共识,从而减少共识所需时间;设计智能合约实现访问权限控制,以防止未授权用户对数据的操作。使用区块链性能测试工具Caliper进行的性能测试的结果表明:在由32个节点构成的中等规模仿真环境下,与现有边缘计算方法和跨链方法相比,所提方法的吞吐量为每秒处理1063.1笔交易,分别为对比方法吞吐量的6倍和3倍;该方法的数据存储时延和控制时延分别为4.57 s和4.92 s,响应速度优于对比方法;该方法在尖峰冲击测试中的交易成功率为87.4%;同时基于该方法的原型系统在稳定性测试中可以平稳运行120 h。可见,所提方法可以有效提高区块链的交易吞吐量和响应速度,满足建筑物联网场景的实际使用需求。

摘要：针对串级连续搅拌反应釜中浓度和温度的测量问题,提出了基于观测器的有限时间命令滤波控制方法。在观测器的基础上,将有限时间控制与命令滤波相结合,为串级连续搅拌反应釜系统设计控制器。首先,利用模糊逻辑系统逼近非线性函数,利用命令滤波技术解决反步法中“计算爆炸”的问题,并引入误差补偿信号来消除静态误差;然后,利用有限时间控制实现反应过程的快速精准控制;之后,利用观测器对系统中生成物和反应物的浓度、温度等状态变量进行估计;最后,利用李雅普诺夫函数证明了系统的稳定性。MATLAB仿真结果表明,该方法具有较好的控制性能且获得了精准的观测效果。

摘要：针对浓度较低、流量较大的挥发性有机化合物(VOCs)的治理,传统处理技术在技术和经济上存在一定局限性,达不到预期结果。而低温等离子体(Non-Thermal Plasma,NTP)技术在处理VOCs方面具有反应器处理费用少、反应器结构简单、适用范围广、反应条件温和等优点,近年来受到广泛关注。单独等离子体降解VOCs存在O_(3)、NO_(2)、有机副产物众多等问题,易对环境造成二次污染。低温等离子体协同催化降解VOCs体系对于提高VOCs降解率、降低反应系统能耗、减少有害副产物产生均有显著作用。详细介绍了NTP协同催化降解VOCs技术,总结了NTP协同催化降解VOCs的影响因素、不同催化体系和放电类型对降解率的影响,对等离子体技术降解VOCs机理及低温等离子体协同催化降解VOCs的机理进行了推断,并阐述了等离子体技术与催化剂催化在降解VOCs方面产生的协同作用,最后对该技术进行了展望。目前单一处理技术很难满足VOCs的处理要求,普遍采用多种技术耦合的方式进行处理。近年来学者将低温等离子体技术与催化技术联合,对提高VOCs降解率、降低反应系统能耗、减少有害副产物产生均有显著作用,该技术具有可行性和研究价值。目前研究集中于催化剂与低温等离子体的复合方式、催化剂种类、工艺参数等因素对污染物的降解效果,研究不深入。等离子体技术仍存在矿化率较低、副产物多等缺点,如等离子体内反应后会产生NO_(x)、臭氧等副产物,形成二次污染。由于气体放电产生的低温等离子体中活性自由基种类繁多,降解VOCs的化学反应过程复杂,关于低温等离子体与催化协同的作用机理还不明确,尤其是等离子体降解VOCs的分子动力学基础理论还有待进一步研究。因此,应立足本质安全,着眼于工业应用,提出一套适于低温等离子体协同催化治理VOCs工艺特性的安全评价理论、方法与工具,对整个工艺体系开展全方位的危险性辨识与风险评价,确定可能的安全隐患,并给出改善举措,最大限度降低工艺流程设计中的不合理选择与缺陷,从根本上达到安全工业应用的目标。

摘要：为避免传统设计中惯性思维的影响,本研究以最大刚度为目标,使用变密度理论中的SIMP法,对三维轮胎模型进行拓扑优化,以牙齿、牙床结构为灵感,基于拓扑优化结构,获得了一种性能最佳的免充气轮胎。该免充气轮胎在静负荷接地工况下其支撑柱向轮胎外侧变形,这与充气轮胎的变形模式相似。将免充气轮胎与同尺寸11.00R20充气轮胎进行性能比对分析,结果表明,二者承载能力相同,行驶过程中的缓冲减震能力相似,且免充气轮胎的接地压力分布更加均匀,无应力集中现象。基于拓扑优化与仿生理念设计的免充气轮胎可满足同尺寸充气轮胎的性能要求。