基于IRVM的锂电池荷电状态评估方法与仿真验证

基于IRVM的锂电池荷电状态评估方法与仿真验证[电源技术][其他]

针对相关向量机算法多步预测精度低和在线预测适应性差的问题，提出一种改进的增量相关向量机模型对锂离子电池的荷电状态进行在线预测。选择锂离子电池电压、充放电电流和表面温度作为模型的输入，荷电状态作为模型的输出，构造模型的训练集。选用快速序列稀疏贝叶斯学习算法进行训练，并结合增量学习法建立增量学习相关向量机模型进行锂离子电池在线预测方法研究。研究发现通过自动调整核参数的方法，可以保证有较高的预测精度。算法验证实验表明，该算法预测精度高、计算速度快且通用性强，可为锂离子电池荷电状态的预测与应用提供参考。

发表于：2019/1/2 下午1:03:00

基于FPGA临空数据采集系统的设计

基于FPGA临空数据采集系统的设计[可编程逻辑][工业自动化]

设计了一个基于FPGA的数据采集系统，该系统运行在临近空间下，为了使系统在复杂环境下稳定运行，从硬件和软件两方面进行设计。在硬件方面，由于FPGA抗干扰性强，将其作为采集系统的控制器，对传感器数据采集模块和执行机构都进行冗余处理，将其分为主板和从板，以此保证系统的有效性。在软件方面，基于信号分类的结果进行模块化处理，分析代码可能存在的问题，对复杂任务的模块采用状态机设计。经过测试，数据采集系统能够长时间稳定运行，能够实时下发采样数据，也能响应地面指挥站的命令。

发表于：2018/12/28 下午2:19:00

基于深层卷积神经网络的剪枝优化

基于深层卷积神经网络的剪枝优化[嵌入式技术][其他]

随着近几年来深度学习的兴起，其在目标检测、图像分类、语音识别、自然语言处理等机器学习领域都取得了重大的突破，其中以卷积神经网络在深度学习中的运用较多。自VGGNet出现以来，深度学习逐渐向深层的网络发展，网络越来越深，这不仅增大了对硬件平台存储、运行内存的需求，还大大增加了计算量，对硬件平台资源的要求越来越高。因此将深度学习应用于嵌入式平台尤为困难。对此，通过对模型进行剪枝的方法将训练好的网络模型压缩处理，在基本保证准确率的情况下去除不重要的参数，缩减模型，减小网络的计算复杂度，将深度学习应用于嵌入式平台。

发表于：2018/12/28 下午2:09:00

跨平台SCADA的历史数据收集与存储设计

跨平台SCADA的历史数据收集与存储设计[嵌入式技术][工业自动化]

历史数据是工业生产中设备运行产生的实时数据记录。针对国产PLC上位机监控系统的数据收集和存储过程中数据量过大、效率低等问题，设计出一种跨平台的、满足工业生产要求、利于问题回溯的收集存储方式。通过关键帧和变更集的方式进行数据压缩和收集。划分多个内存缓冲区并利用时间戳的变化实现自动切换，提升数据的读写效率。同时采用Qt的信号和槽机制触发线程进行数据存储操作，实现数据收集和存储同时进行。在Windows和Linux操作系统平台上运行，其功能和性能皆达到设计要求。

发表于：2018/12/27 下午1:50:00

基于RFID技术的叉车式AGV动作指令算法研究

基于RFID技术的叉车式AGV动作指令算法研究[微波|射频][汽车电子]

为了解决复杂路径下叉车式AGV的导引问题，提出一种车辆动作指令算法。与传统方式将单一动作指令写进RFID电子标签内不同，该算法生成的指令存储在车载控制系统并以标签位置识别作为指令执行条件。在建立调度地图模型并对标签编码基础上，进行路径规划，设计动作指令算法。采用C语言编程，选择基于ARM架构的车型和RC522射频识别模块对该算法验证，试验表明，车辆能够识别标签信息并执行相应的动作指令，执行不同任务时在同一标签处可以实现不同动作，提高了标签利用率，可较灵活地完成调度任务。

发表于：2018/12/27 上午6:14:00

基于雾计算的高速公路服务区内容访问技术研究

基于雾计算的高速公路服务区内容访问技术研究[通信与网络][汽车电子]

车联网（Vehicular Ad hoc Networks，VANETs）在高速公路上具有车辆高速行驶、密度低、通信基础设施稀缺、车辆连通性低等特点，使得高速公路上的车辆难以实现对其他车辆或路边单元（Road Side Unit，RSU）的内容访问。提出了一种在高速公路服务区利用雾计算以协助车辆获取感兴趣内容的模型。该车辆雾计算（Vehicle Fog Computing，VFC）模型中，高速公路服务区收集来自各个地方的车辆提供的各种服务，将大量的停泊车辆和慢速行驶车辆作为雾设备。通过VFC本地化转发，不仅减少了通信延迟，还实现了令人满意的内容访问和实时数据流传输。此外，对通信能量消耗与系统延迟之间的关系进行公式化，并在雾计算中采用了外部近似（Outer Approximation，OA）算法来优化其权衡。仿真结果表明，通过采用雾计算和云计算结合的通信模式和均衡优化算法，随着能量消耗的增长，系统的通信延迟会明显地降低。

发表于：2018/12/26 下午1:23:00

一种基于敏感性分析的改进参数筛选方法

一种基于敏感性分析的改进参数筛选方法[嵌入式技术][其他]

地球系统模式是预测未来气候变化的重要工具。物理参数化方案是其关键部件，其包含的大量不确定参数会严重影响模型模拟性能。而参数不确定性分析面临参数个数过多的挑战。传统敏感性分析方法被广泛用于识别重要参数，然而它并没有考虑参数交互作用的动态变化对筛选过程的影响。对此，利用一个典型非线性数学函数分析该变化导致的筛选结果偏差，进而提出了动态敏感性分析方法(Dynamic Sensitivity Analysis Method，DSAM)。在一个数值函数和单柱大气模式的实验中，DSAM和传统方法的定量筛选结果偏差高达29％。将筛选结果应用于参数优化，模式的优化性能提升67%。

发表于：2018/12/26 上午5:37:00

基于最大相关熵的多凸组合滤波器

基于最大相关熵的多凸组合滤波器[通信与网络][其他]

相关熵被广泛地应用于非高斯信号处理中，但是也不可避免步长与失调量之间的矛盾。为了解决这个矛盾，基于最大相关熵的凸组合(Convex combination of Maximum Correntropy Criterion，CMCC)滤波器被提出，以同时获得大步长滤波器的快收敛速度和小步长滤波器的低失调量。但是，当两个步长不同的滤波器进行凸组合时，由于步长选取的差异，会导致组合滤波器的收敛速度和追踪最优值的能力下降。因此，提出了基于最大相关熵的多凸组合滤波器（Multi-convex Combination of Maximum Correntropy Criterion, MCMCC）。MCMCC算法能够提供数量更多不同步长的自适应滤波器，使得组合滤波器可以灵活地调节多个步长的权重占比，从而具有更好的追踪能力。仿真结果表明，在针对混合高斯噪声和突变的系统辨识中，MCMCC算法相比CMCC算法具有更快的收敛速度、再收敛能力和追踪能力。

发表于：2018/12/25 下午3:04:00

井下热电能量收集装置研究与设计

井下热电能量收集装置研究与设计[通信与网络][工业自动化]

为解决煤矿井下工作面无线监测节点的供电问题，基于温差发电片及升压管理模块设计了一种井下设备表面温差的热电能量收集装置，并利用该装置为锂离子电池供电。试验结果表明，该电路能够在低至100 mV时持续能量采集；采用风冷或水冷散热方式，可使温差发电片的稳定输出功率提高几十倍；采用bq25505升压管理模块收集温差热能，可使锂电池的放电工作时间显著提高，并且该模块的能量转化效率可达67%。因此，该装置能够有效提高井下无线节点的工作周期。

发表于：2018/12/25 下午2:38:00

面向FPGA的DSR路由表项设计与实现方法

面向FPGA的DSR路由表项设计与实现方法[可编程逻辑][通信网络]

近年来，Ad Hoc网络在无线通信领域发展迅猛。它是一种不依赖预设通信设施的新型组网技术，具有很高的灵活性与独立性，适用于许多网络设备临时架设困难的场景。DSR协议是Ad Hoc网络的一种按需路由控制协议，也是Ad Hoc网络中最有发展潜力的路由协议。DSR协议的核心是用于各节点之间相互通信的路由表项管理。设计与实现了一种基于有限状态机（FSM）支持DSR路由表项管理的FPGA方法。

发表于：2018/12/24 下午1:04:00