摘要：针对工业场景数据传输过程中存在的安全卸载问题,文中首次将安全策略作为决策变量融入优化问题,应用计算卸载原理以及差分进化算法,提出了一种数据安全卸载算法。首先针对工业现场设备的本地计算、本地边缘计算、跨车间边缘计算和云计算4种计算模式以及数据安全进行数学建模,将多级安全策略、任务卸载和资源分配相融合,构建了数据安全卸载模型。综合考虑时延和安全风险概率的影响,设计最大化设备满意度的目标函数,形成了安全优化卸载方案。针对该优化问题,提出了一种基于改进的差分进化策略的数据安全卸载算法,在满足最优解的同时,在满足时延和安全风险的要求下实现系统的设备满意度最大化。相比GASORA算法、GSOJRA算法和DEDSTO-NS算法,所提算法不仅使现场设备满足了时延和风险概率的要求,并在保障数据安全性的同时,将设备满意度提高了35%。仿真结果证实了所提方法的有效性,且有一定的现实应用价值。

摘要：随着电网规模的不断扩大,电网监测数据变得越来越多元化、高速化、海量化,使得电网监测工作变得更加复杂和艰巨。针对传统方法处理电网高维数据效率低、同步性差的问题,本文研究了一种利用随机矩阵理论(RMT)提取监测数据特征值实现电网异常状态的检测方法。首先,设计了电网内异常扰动类型,构建了一个矩阵窗口来选择时间序列内的监测信号,从而建立高维矩阵;其次,应用M-P定律和单环定律进行矩阵变换,提取特征值并根据特征值分布情况来判断系统状态;然后,基于特征值的线性统计,构建了多种评价指标,包括最大特征值(MESCM)、最小特征值(EME)、最大最小特征值之比(MME)和平均谱半径(mean spectral radius,MSR)等指标;最后,比较了每个统计指标在电网出现短路故障、开路故障以及故障清除时的表现,以实现电网状态识别、异常事件检测和电网稳定性评估。案例测试结果表明,这些指标可以准确判断系统是否发生异常、检测异常的起止时间,并评估电网的稳定性。本文方法可以检测开路、短路等扰动事件,实现全局监测数据的同步处理,其计算量较小、效率高,适用于大规模电网异常状态的检测。

摘要：沿面型介质阻挡放电(surface dielectric barrier discharge,SDBD)产生大气压低温等离子体技术在生物医学等多个领域具有广泛的应用前景。为此,设计了一种基于印刷电路板(printed circuit board,PCB)制作工艺的SDBD装置,研究了其在正弦交流电压驱动下的放电均匀性、放电模式及形态、放电功率、等离子体发射光谱等光电特性。研究结果表明:随着外施电压幅值和频率的升高,SDBD放电强度与均匀性相应增加,当电压幅值>5.2 kV时可实现宏观上稳定的均匀放电。表面放电由网状电极边沿、介质板与空气三结合点处的收缩状放电向网格内部发展为弥散状放电,外施电压正半周期内的放电强度大于负半周期,这主要是由正负放电中阻挡介质表面电荷对沿面电场抑制作用的差异造成。当SDBD施加的电压幅值在5.0~6.2 kV范围内变化时,由于电场强度和粒子间碰撞频率的增加,使得放电空间注入能量、高能电子数量以及粒子动能均增加,放电程度变强,从而使SDBD放电功率、等离子体发射光谱谱线相对强度、氮分子振动与转动温度均随着电压幅值的增加出现不同程度的升高。

摘要：针对变循环发动机健康参数估计问题,设计了一种自适应无迹卡尔曼滤波器。该算法通过最大化后验密度函数来建立过程噪声协方差和测量噪声协方差的自适应更新方程,以改善传统无迹卡尔曼滤波器设计中先验参数需要根据经验来设置,进而导致滤波器性能受人为因素影响较大的问题。以带核心机驱动风扇级的变循环发动机为对象,进行了不可测参数估计仿真试验,对所设计的自适应无迹卡尔曼滤波器算法进行了仿真对比验证。结果表明:在单参数退化条件下,健康参数平均估计误差不大于2%;多参数退化条件下,健康参数平均估计误差不大于1.8%;该算法性能优于增广卡尔曼滤波器、传统无迹卡尔曼滤波器,相较于传统无迹卡尔曼滤波器性能提升9.5%。

摘要：针对地铁列车频繁启动和制动导致能量损耗较大的问题,本文使用超级电容回收制动能量,采用模块化的设计理念,开发了一套地铁储能系统中超级电容电压均衡及检测系统。系统采用分层式电压均衡方案设计超级电容电压均衡电路。硬件部分包含采用非能耗型均衡方法对超级电容电压均衡的控制设计;软件部分设计了基于STM32的检测控制软件,利用LabVIEW设计了上位机软件监控界面,对超级电容电压数据进行分析、显示与保存等。经过试验验证,超级电容电压均衡及检测系统的检测数据与使用万用表测量的数据误差小。这表明检测系统精度高,效果稳定可靠。

摘要：驾驶人的分神驾驶行为具有频发性和短暂性,极易引发道路交通安全事故,实时监测驾驶行为并对驾驶员的分神驾驶行为及时预警可有效降低车辆碰撞风险。针对该问题提出了一种基于深度学习和图像处理算法的驾驶人分神驾驶行为实时检测方法,对几种常见分神驾驶行为进行分类和检测。利用图像处理手段,分析分神驾驶行为检测的特点,在YOLOv5模型框架上进行了针对性的改进。首先,在网络中输入模块,采用动态优化方法设定了锚框信息,并在检测器头部之前添加特征选择操作,动态调整了特征点。针对主干网络,将BottlenckCSP网络的输入特征映射与输出特征直接连接,删除了模块的分支卷积,保留了更丰富的浅层特征信息。另一方面,在主干网络增加了注意力机制,提高网络模型提取关键特征的能力,从而提升模型的分类精度及鲁棒性。从总体上解决了特征信息丢失的问题,使模型易于完整的获取驾驶人的所有分神驾驶动作信息,从而减少深度学习网络参数,有效降低模型计算量。对Kaggle危险驾驶行为数据进行再标注,作为训练数据集,对模型进行了优化训练。结果表明:模型在测试集的平均检测精度为95.30%,平均召回率为95.13%,在试验环境下的检测速度达到48.3 FPS,满足分神驾驶实时监测的需求。

摘要：为了加快智慧城市建设,同时保障居民生活财产安全,本文使用嵌入式ARM开发板作为硬件主板,设计了集密码验证、刷卡验证、红外感应开关监控、手机远程视频监控、远程开门、自动拍照现场开门功能及报警系统于一身的智能门禁系统。该系统的硬件部分采用MINI2440开发板为主控,包含WiFi通信电路、USB摄像头电路、红外传感器电路、继电器电路;软件部分通过C++和JAVA分别编写了嵌入式Qt的UI设计和管理人员手机的UI设计。最终进行了视频帧率和门禁识别测试,结果表明门禁识别正确率在95%以上。

摘要：为评估桥梁状态改变对交通运行状态的影响,本文在对桥梁进行传统评估的基础上,结合道路交通运行状态,提出了一种将层次分析法与德尔菲法以及奇异值分解相融合的算法模型,建立了桥梁交通运行状态影响评估模型,并开发了基于该模型的评估软件。该软件可利用桥梁状态检测获得的数据计算出对当前道路交通运行状态的影响程度。经仿真分析及实际数据的验证,本文所建立的评估方法符合交通运行的特性,具有较高的可靠性和准确性。

摘要：自动驾驶的测试技术是自动驾驶发展不可或缺的一步,因此研究其测试技术具有很强的社会意义。本文首先介绍了自动驾驶汽车的发展现状,以及各种自动驾驶汽车仿真测试的方法,对其进行比较。其次针对整车在环结构和框架做了总体分析,提出了惯量补偿法以解决车辆与转毂之间的平衡性问题,并在室内完成案例测试以及仿真平台的模拟。所设计的平台不仅能够进行重复试验,还能运行丰富的测试环境,同时也考虑了交通安全性。最后针对智能辅助驾驶系统中的自适应巡航进行测试,结果表明:该整车在环系统在自动驾驶测试中具有可靠性。

摘要：能源互联网为综合能源系统提供了一种能源供应的新型共享平台,物联网和人工智能技术也推动着传统电力用户向具有人工智能和经济学属性的能源产消者转换。然而,分布式能源和能源产消者的融入给综合能源系统的建模优化和电力市场设计带来诸多挑战,需要借助人工智能开发综合解决框架实现资源的最优配置、多能互补以及分布式决策。为实现综合能源系统中产消者和分布式能源的有机结合,研究了综合能源系统下多能互补和源网荷储多元协调等问题,分析了产消者的社会和经济学属性,提出了基于博弈论、运筹学和机器学习的综合解决框架,借助数字孪生和仿真技术构建电力市场,实现与产消者和综合能源系统的连接和交互,可为建立清洁低碳安全高效的能源体系并实现碳中和目标提供理论指引和技术支持。