摘要：针对结构动态响应测试中的大量程负向速度测量问题,设计了基于双光源干涉的光纤速度干涉仪(PDV)测试系统,与单光源PDV系统相比,大幅拓宽了负向测速范围。但在爆炸实验中发现,由于光源波长波动产生了位移基线漂移和振荡问题。为此,引入一路参考反射镜,产生双光源干涉本底信号,用于补偿位移基线,并研究了数据补偿算法。经实验验证,补偿后的位移基线漂移量为微米级,双光源模式及补偿方法可行且有效。

摘要：从超核结构研究的物理要求出发，设计了大立体角闪烁探测器矩阵，利用两种闪烁体线性吸收系数曲线的康普顿成分相似，采用了双探测器数据补偿方法。实验结果表明：该方法有利于改善所测能区中能谱的峰谷比，从而提高了能量分辨率，同是也降低了噪声和本底。

摘要：在分析工业零件加工工艺的基础上,分析梳理工业零件加工过程中的重点和难点,设计一种电火花自动化加工、测量与数据补偿的集成设计思路与方案,提出自动化加工方案的设计原理、相关的加工参数和工艺实现逻辑,详细说明关键的功能部件和设备的选型及应用方法,特别是相关的技术参数和功能选择,并基于加工工艺要求讨论了设计方案的控制逻辑与原理。重点介绍生产过程中测量数据采集及传输的方式与路径,以及实现加工误差补偿的逻辑与原理,也相应地介绍了物料与电极识别的方式和自动化实现的方法,并最终通过先进的制造技术、机器人、三坐标检测仪及数控加工设备,结合软件编程和数据交互的集成应用,实现了零件的自动电火花加工、三坐标测量及测量误差值的补偿等全自动化操作。

摘要：汽车覆盖件类模具一般有拉延模'修边冲孔模、翻边整形模及压合模等几类。拉延模是覆盖件成形过程中最重要的一个环节。模面设计中拉延模的数据补偿是为了提高模具硏合率,通过数模改造的方式来抵消残余应力、机床压力及加工等多方面原因引起的模具变形。其意义是提高研配效率,缩短模具制造周期,降低模具制造成本。

摘要：针对在系统仿真信息采集、信息管理、信息传送过程中数据列出现空穴、误传或丢失的问题,文章探讨如何对数据进行有效补偿,并结合灰色理论与正交试验设计方法建立了数据列缺失补偿模型,给出了数据列空穴补偿优化准则与具体的补偿方法;通过具体的补偿实例说明信息链空穴灰色生成与正交试验设计生成是一种极为有效地信息缺失补偿方法。

摘要：为了降低无线传感器网络中由于各种因素影响造成的丢包率,提出了一种基于网络编码的数据传输补偿机制。该机制在普通星型网络架构的基础上,设计并加入了一种协作节点。此节点需要对收到的同一个信道内多个采集节点的数据进行编码运算,之后将运算生成的补偿数据包发送至基站,上位机通过基站上传的数据包来补偿得出采集节点在基站处的数据丢失。采用确定性编码方式减少节点的运算量,采用事件触发机制保证协作节点发包时刻的有效性,网络中数据包通过时分多址(time division multiple access,简称TDMA)机制保障其实时可靠收集。对网络中加入协作节点的影响进行了实验验证,结果表明,此方法中引入的协作节点可以稳定工作,上位机可以正确解码,并能有效降低网络的丢包率。

摘要：针对城市污水处理运行过程中出现混合异常数据的问题,提出了一种基于改进型随机森林的数据清洗方法.首先,设计了一个孤立森林的异常数据识别模型,识别数据中的离群值.其次,建立了一种改进型随机森林回归模型,提高随机森林对混合类型异常数据的适应能力,并对数据趋势进行拟合预测.最后,用改进的随机森林数据清洗方法对剔除混合异常数据后的缺失数据进行补偿,实现对污水数据的清洗.实际数据测试结果表明,该方法提高了混合类型缺失数据补偿的准确性.

摘要：综合能源系统(Integrated energy system,IES)运行状态分析常以广泛化信息技术应用提供的数据为支撑,然而传感器故障、网络通信中断等信息异常导致的数据缺失会直接影响数据质量.在考虑数据缺失的情况下,本文提出了一种基于关联信息对抗学习的综合能源系统运行状态分析方法.首先构建深度生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)对数据缺失部分进行可靠性补偿.在设计生成器结构过程中,通过引入系统拓扑邻接矩阵对生成器输入数据进行优化排序,进而在训练过程中采用设计的多属性融合生成器损失函数,促使生成器进一步得到高精度补偿数据.接着将判别器提取的不同时刻完整能源数据的特征作为基础,采用浅层特征分布及深层特征信息差异值融合判断,从而实现系统运行状态分析.最后对不同数据缺失补偿及不同类型节点改变情况进行仿真,验证了本文所提方法的可行性与有效性.

摘要：高速动车组是由多节车辆与钩缓装置链接而成的复杂系统.将钩缓装置等效成弹簧?阻尼器系统,分析动车组运行过程中钩缓装置对相邻车辆作用的动力学机理,明确作用方式,建立高速动车组的强耦合模型.根据列车模型动力或制动力输入的分散特征,设计分布式神经网络滑模控制策略,对高速动车组进行速度跟踪控制.为减小速度跟踪过程中未知因素对高速动车组控制精度的影响,利用列车历史运行数据,采用历史工况数据中心对当前控制律输出进行补偿以提高控制精度与实用稳定性.采用高速动车组运行仿真平台的仿真实验结果表明,该建模方法较以往多质点模型更能体现高速动车组运行特性,且采用补偿规则的控制策略优于传统控制效果.

摘要：针对通信丢包导致的多机分布式任务分配方法收敛速度慢、通信负载高等问题,提出信息重传与丢包补偿的分布式任务分配方法。设计机间信息重传机制,各机依据通信状态调整任务信息重传次数,有效降低数据丢包概率。给出考虑信息重传下分配算法收敛迭代规律,证明了重传机制对分配算法收敛的增速效果。为进一步降低通信冗余,提出丢包估计分布式任务分配(LE-DTA)算法,利用估计信息补偿丢包数据参与分布式任务分配过程,降低了机间通信传输需求,并证明了LE-DTA算法的收敛性。仿真对比结果表明:信息重传机制改进的一致性束算法(CBBA)能够有效提升算法收敛速度,但机间通信负载较高;LE-DTA算法在高丢包率、低网络拓扑连通度场景下具有明显的性能优势。