基于改进3D-NDT机器人自定位算法

针对机器人在自定位过程中,传统3D-NDT点云配准在未给定初始旋转矩阵的情况下,存在配准效果不佳、误差大、配准时间长的缺陷,提出一种相对高效的改进3D-NDT点云配准算法。首先,对输入点云进行ISS特征点提取,并计算这些特征点的特征直方图(FPFH);然后,根据直接对应估计对特征点进行匹配,使用RANSAC去除错误对应关系,得到初始旋转矩阵;最后,将得到的初始旋转矩阵代入3D-NDT算法进行匹配,得到最终的匹配结果。采用室内外场景点云进行测试,实验结果表明,改进后的3D-NDT算法能输出较好的匹配结果,并且精度有所提高,但该算法的复杂度有待进一步优化。

MIL-STD-1553B总线发送器IP核设计

为了开发具有自主产权的MIL-STD-1553B接口芯片,采用自顶向下的方法设计了一款专用的总线发送器IP核;通过自顶向下的方法完成系统设计与模块设计,使用VHDL语言书写发送器程序代码,以FPGA为平台对发送器进行了测试。结果表明,发送器的逻辑功能达到了设计要求,时序指标完全符合协议规范,实现了总线通信,具有消耗逻辑单元少的特点。

基于CH341的USB-CAN适配器设计

为便捷上位机访问工业现场CAN总线,提出了一种便携式即插即用的USB-CAN适配器设计方案。该适配器采用CH341作为USB总线转接芯片,直接把USB总线协议转化为并口协议;选用SJA1000芯片作为CAN控制器,支持CAN2.0B协议,以适应不同的CAN总线需求。系统从USB端口取电,且无需MCU/DSP介入,简化了电路结构;利用CH341主动并口功能,经相应的控制时序逻辑转换,上位机即可驱动SJA1000,进行CAN总线访问。该适配器支持上位机自主配置,灵活强,可靠性高。经实验测试,适配器支持访问不同的CAN总线网,速率可达1Mb/s。

基于Cortex-m3为内核的开发板设计与制作

为了实现以Cortex-M3为内核制作一个实验开发板,用于教学、竞赛、工控开发,通过一系列的模拟仿真和研究分析,设计了开发板的电路原理图,分析了以太网的结构、原理、初始化过程,USB-OTG的设计思路、电路原理图和初始化过程以及SD卡驱动电路的设计过程,并制作了可实际使用的电路板。整个开发板主要能够为学生的课程设计、毕业设计、创新活动提供良好平台。

基于SSA-VMD-INGO-RF的短期风电功率预测

为解决风电功率输出的不确定性、弱化电网波动以及电网的提质增效等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)、Piecewise混沌映射、北方苍鹰优化(NGO)算法和随机森林(RF)的组合模型。该模型采用麻雀搜索算法(SSA)对VMD核心参数(K值和惩罚系数α)进行寻优,通过SSA-VMD将原始功率序列分解为多个有限带宽的特征模态分量,以降低原始数据的复杂度和非平稳性对预测精度的影响;然后,构建模态分量并在改进的北方苍鹰算法优化随机森林中进行预测;最后,将各分量预测结果叠加,得到最终预测值。以内蒙古某风电场的实测数据为研究对象,将所提组合模型与另外6种模型进行比较。结果表明,所设计模型预测结果平均绝对百分比误差(MAPE)为1.734%,均方根误差为0.068 MW,R2为0.992,证明了该模型的有效性。

基于STM32的MIT-BIH心电数据的D/A回放

设计基于STM32的MIT-BIH心电数据D/A回放,对整体设计方案、硬件组成、软件设计等进行了介绍。通过读取心电数据将其进行D/A转换,输出波形与原始波形进行比较,较好地实现了回放功能。由此可见,该系统的性能指标达到了设计要求。能很好地实现心电数据回放,为一系列心电算法的仿真实践及实时心电监护仪的研制打好了基础。

基于CORTEX-M3和CAN的印染机同步控制系统

为了增加印染联合机的性能,同时实现印染联合机同步控制系统的简单化,在此采用基于CORTEX-M3内核和CAN总线的印染联合机同步控制系统。在设备选型上面放弃了以往PC机当作总控制器的设计,而是采用便携性更高的嵌入式处理器。在单元控制器方面,采用了基于ARM最新CORTEX-M3内核的处理器。它具有高的处理速度,高精度的D/A、A/D转换,以及CAN总线控制器。实验表明这种印染联合机的设计能够很好地实现系统同步控制,同时降低了成本,以及开发难度。

基于TMS320F2812和USB100的CAN-USB总线通信系统设计

介绍了一种基于DSP的CAN控制器和USB芯片的USB总线和CAN总线的通信模块的设计,提出了一种使用USB接口实现CAN总线网络与计算机连接的方案。利用USB100芯片可在不了解任何USB协议的情况下,完成计算机RS 232串口升级为USB接口,同时CAN接口采用DSP片上CAN控制器,硬件设计极为简单。在DSP的控制下,PC机与CAN节点可以双向通信,通信波特率可高达1 Mb/s,传输数据稳定,可靠。实验证明,运用TMS320F2812片上eCAN模块来构成CAN总线通信系统更为简单,实用。

FC-AE-1553总线数据处理技术研究

随着航空电子技术的发展及综合化程度的提高,MIL-STD-1553总线在传输速率、带宽、允许终端数、实时性等方面开始显得力不从心,为了解决MIL-STD-1553所面临的瓶颈问题,引入FC-AE-1553总线并与MIL-STD-1553比较网络结构与信息构成,经比较得出FC-AE-1553在性能上比MIL-STD-1553更优。结合MIL-STD-1553总线数据处理的工程经验提出FC-AE-1553协议的数据处理方法。

μC/OS-Ⅲ实时内核在F28M35x器件上的移植

在微控制器中使用实时内核可以简化嵌入式应用开发。简单介绍了μC/OS-Ⅲ实时内核和Cortex-M3内核的相关内容,将μC/OS-Ⅲ实时内核移植到F28M35x多内核片上系统微控制器中,并阐述了μC/OS-Ⅲ实时内核中任务的创建和调度原理,最终在目标板上运行并进行多任务切换。

基于融合特征的CNN-Transformer墙体瓷砖粘贴空鼓检测算法

建筑墙体瓷砖粘贴空鼓的敲击检查方法是目前无损检测中应用最多的检测方法。为实现对复杂敲击位置下的识别和智能化检测,使用敲击法获取空鼓声音信号,提取连续小波变换(CWT)时频图和梅尔倒谱系数(MFCC)等时序特征。设计轻量化注意力CNN-Transformer双分支网络GATRNet,提出一种基于门控机制的特征融合模块,对CWT时频图和融合时序特征分别提取深度特征并进行融合。试验结果表明,所提方法测试精度可达99.10%,特征融合模块能够充分融合多种特征;相较于机器学习和神经网络识别方法,GATRNet在面对复杂敲击位置的声音时,多样性评价指标明显较优异。

MIMO-OFDM系统中基于循环移位和信号联合的改进SLM算法

为降低多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM,multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing)系统中传统选择性映射(SLM,selected mapping)算法的计算复杂度,提出了通过信号时域循环移位和天线间信号联合产生更多具有不同峰均功率比(PAPR,peak to average power ratio)的备选序列集合的方法。接收端先根据发射端序列选取情况恢复出频域旋转信号,再比较反向旋转序列与最近星座点的距离来恢复原始序列。仿真结果表明,所提出的方法能有效地抑制MIMO-OFDM信号的PAPR。另外,与传统SLM算法相比,提出方法明显降低了计算复杂度,而且可以获得传统SLM方法在已知边带副信息情况下近似的比特误码率性能。

基于注意力机制优化的WGAN-BiLSTM信用卡欺诈检测方法

信用卡欺诈是银行操作风险的主要来源之一,对信用卡诈骗交易进行准确的检测对于减少银行经济损失具有重要意义。针对信用卡欺诈检测中存在的数据类别不平衡和数据漂移的问题,提出一种基于注意力机制优化的WGAN-BiLSTM信用卡欺诈检测方法。首先引入Wasserstein距离改进生成对抗网络(GAN),将信用卡数据输入至WGAN(Wasserstein GAN)中,在生成器和判别器相互博弈训练下,得到符合目标分布的欺诈样本;然后,构建结合注意力机制的双向长短期记忆(BiLSTM)网络,在正反两个方向上提取信用卡数据的长时依赖关系;最后,通过Softmax层输出分类结果。在欧洲持卡人数据集上的实验结果表明,所提方法能有效提升信用卡欺诈检测效果。

联合con-GRU与ATGAT模型的情感分析三元组方法

情感分析三元组任务是情感分析任务的研究热点,其目的在于将方面词、情感词与情感极性组成三元组。图神经网络是提取句子特征的有效手段,但其无法关注节点与节点之间的关系,并且注意力权重赋予不合理。为此,提出一种联合双向对抗GRU与基于句法注意力机制的GAT模型。利用依存句法树的句子向量和ATGAT模型提取句子情感词,并将句子用syn-str更新向量表示;再融合句法结构的向量,通过双向对抗GRU提取特征进行情感判断。在三个公开英文数据集中开展实验,结果表明,所提模型相对其他基线模型具有更优异的性能。消融实验和对比实验也说明,所提出的各个网络模型组件比其他组件能更有效地将句法信息与原句向量融合。

基于RIME和1DCNN-LSTM-Attention的无创血糖预测模型研究

实现无创血糖检测对于糖尿病患者来说具有重要意义,然而目前市面上的无创血糖仪存在检测精度不高的问题。为了提高无创血糖检测的准确度,基于近红外无创血糖检测仪,构建了1DCNN-LSTM-Attention混合预测模型,同时引入了霜冰优化算法(RIME)。该模型通过一维卷积神经网络(1DCNN)提取数据中的局部特征,将所提取的特征向量作为长短期记忆(LSTM)网络的输入,捕捉数据中的依赖关系;采用注意力机制(Attention)为LSTM的输出赋予不同的权重,增强关键信息提取;通过RIME算法优化模型参数,避免陷入局部最优解。结果表明,引入RIME的1DCNN-LSTM-Attention混合模型预测效果优于1DCNN、LSTM、1DCNN-LSTM、1DCNN-LSTM-Attention等模型,预测血糖值与有创血糖值的平均绝对误差为0.121 0,均方误差为0.018 6,相关系数达到了0.982 3。该模型有助于提高近红外无创血糖检测的精确度和可靠性。

基于改进注意力机制与VGG-BiLSTM的暴力行为检测

为解决单一深度卷积神经网络VGG特征提取的局限性,以及单一循环神经网络RNN在记忆历史信息方面的困难,提出改进注意力机制与深度时空网络的深度学习模型VBA-net的暴力行为检测方法。首先,通过VGG的深层神经网络提取关键局部特征;其次,运用改进后的注意力机制捕捉和优化最显著的特征;最后,利用双向长短期记忆网络处理过去和未来的时序数据。仿真实验结果表明,VBA-net在规模较小的HockeyFight和Movies数据集上的准确率分别达到了97.42%和98.06%,在具有多样化内容和复杂环境数据集RWF-2000和RLVS上准确率分别达到89.00%和95.50%,因此其在复杂环境的综合鲁棒性优于同类算法,可有效提升暴力行为检测任务中的准确率。

基于TCN-BiLSTM-AM的居民住宅短期电力负荷预测

针对当前住宅短期电力负荷预测模型存在预测精度低和特征提取困难等问题,提出一种基于TCN-BiLSTMAM的住宅电力负荷预测模型。该模型主要由TCN模型和引入注意力机制层改进的BiLSTM模型组成。首先,通过在历史数据中使用负荷曲线技术计算特征变量的输入权重,以提高数据输入的准确度和关联性;然后,采用权重匹配的方法将数据序列化输入到TCN模型进行采样训练,提取更多不同时间尺度的特征并加快训练速度,同时,构建改进的BiLSTM模型,引入AM层以提高BiLSTM网络结构的运算速度和处理长序列数据的能力,从而提高模型的泛化能力和运算速度;接着,通过对训练好的TCN模型和改进的BiLSTM模型进行加权输出初始预测值,并利用遗传算法对预测值与真实值的偏差进行偏置寻优,得到优化权重并输出最终预测结果。最后,在同一公开数据集上与RNN、LSTM、BiLSTM和TCN等模型进行对比验证,结果表明,相比较其中较好的模型,文中提出的TCN-BiLSTM-AM模型在MAE和RMSE上分别降低了40.43%和35.59%,同时R2指标为0.9957,具有更高的预测精度和更好的稳定性。

基于ISSA-DELM算法的CSTR系统广义预测控制研究

连续搅拌反应釜(CSTR)作为典型的聚合反应化工生产用到的设备,其在工作运行时具有强非线性、大滞后性和不确定性,用传统的方法难以建立精准的数学模型。文中根据一类CSTR反应过程采用Hammerstein-Wiener模型,使用高斯径向基函数的LS-SVM分别对模型的两个非线性模块进行建模,并使用其建立的Hammerstein-Wiener模型作为广义预测控制的预测模型;针对广义预测控制的滚动优化环节,采用多策略改进的麻雀算法(ISSA)优化深度极限学习机(DELM)的混和优化算法策略,并利用基准函数测试改进麻雀算法的优越性;最后将混合优化算法应用在非线性CSTR对象上,经过实验证明,所提出的ISSA-DELM混合优化算法对CSTR系统具有较好的控制效果,并与未改进的SSA-DELM算法和DELM算法进行仿真结果对比,结果显示,文中算法控制效果明显优于SSA-DELM算法和传统的DELM算法。

基于SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM的供热负荷预测模型

针对目前集中供热负荷预测的研究中极少考虑换热站内部因素以及供热负荷预测精准度较低的问题,提出一种基于SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM的混合预测模型。首先,利用卷积神经网络和转换门控长短期记忆神经网络构建具有空间提取能力的CNN-TGLSTM模型;其次,考虑到负荷序列的非平稳特征,采用SVMD分解,并引用改进的麻雀搜索算法来优化模型的参数,避免调参陷入局部最优;最后,将不同模型之间的预测效果与经济效益进行对比。结果表明:SVMD-ISSA-CNN-TGLSTM模型经济效益最高,评价指标RMSE、MSE、MAE相比ISSA-CNN-TGLSTM模型分别降低了35.7%、59.0%、32.7%,且均优于其他不同模型,预测效果最佳。

MSP430低功耗原理及其在海温测量中的应用

介绍了MSP430系列单片机的低功耗原理及工作模式,分析了各种工作模式之间的快速转换方式。针对电池供电和空间受限的海水温度测量环境,利用MSP430系列单片机低功耗、高性能、多外设的优良特性,提出了海水温度采集系统的设计方案。方案采用MSP430F4794作为运算控制器,NTC热敏电阻作为温度传感器,利用MSP430F4794芯片内部自带的16位A/D转换器进行A/D转换。硬件设计上采用低功耗的外围器件,软件设计上充分利用MSP430提供的多种低功耗工作模式,实现了整个系统的低功耗。