面向CPS系统的通信数据价值评估建模研究

信息物理系统(Cyber Physical System,CPS)集计算、通信、控制为一体,通信在其中发挥着不可替代的作用。CPS系统的复杂集成特性,决定了其存在海量异质的数据,如果采用传统的透明通信方式,不考虑数据的价值,势必造成系统资源的极大浪费,降低网络系统的传输效率。因此,提出了基于数据价值进行选择性传输的理念,结合认知自适应方法构建了通信数据价值的评价模型。通过研究综合多指标的信息价值熵理论的CPS信息综合评价模型,解决CPS系统中业务信息的选择性传输问题。提高CPS系统中数据的高效传输,有望解决CPS系统中数据传输的海量性和实时性难题。

基于广义CP张量分解和多尺度排列熵的液压泵故障诊断

针对现有液压泵故障诊断算法故障识别精度低、实测信号中存在冗杂信息和无关成分干扰等问题,提出了一种在高维空间对液压泵振动信号进行处理和模式识别的方法。首先利用Lowner矩阵将一维时间序列信号进行高维张量化,然后基于广义CP张量分解(GCP)算法,根据数据分布类型选择适当的损失函数以确定最佳低秩模型,实现对液压泵采集得到的振动信号进行分解,降低分解损失,提高分解精度。最后选择分解结果中与原始信号相似度最高的模式分量,计算其多尺度排列熵(MPE)值进行液压泵不同故障类型的特征识别。将该文所提方法应用于液压泵故障实验台的实测数据分析,验证了其在液压泵故障诊断中的有效性。

延迟光反馈混沌半导体激光器的熵率评估

延迟光反馈半导体激光器是近年来应用最广泛的混沌光源。然而,其不可预测性评估仍然是一个亟待解决的问题。从信息论的角度来看,根据线性化微分方程计算的Kolmogorov-Sinai(KS)熵可以准确地评估混沌激光信号的不可预测性。但是,评估实验数据的KS熵是非常困难,甚至是不可能的。本文证明了,在优化嵌入维度d、归一化垂直分辨率ε_(N)和采样时间τ后,Cohen-Procaccia(CP)熵可以作为一种实用的替代方法用于量化延迟光反馈半导体激光器实验产生混沌信号的不可预测性。