基于CAN总线机舱智能监控仪表的设计

针对船舶机舱温度变化大、振动强度高和控制系统复杂等特点,提出了一种基于CAN总线的机舱智能监控仪表,对机舱设备参数进行实时采集、处理和控制.该智能监控仪表主要由SJA1000和AT89S51芯片构成,其硬件电路、软件设计和智能算法在文中做了详细说明.实验表明:该智能监控仪表能较好地监控设备的运行状态,提供准确、可靠、实时的信息.     

轨道交通线网常乘客比例分析

根据城市轨道交通常乘客比例数据的节假日特点,在消除常乘客比例数据的趋势项的时候,引入表示节假日特征的虚拟变量,量化节假日因素对常乘客比例的影响,建立常乘客比例数据与时间、具有节假日特征的虚拟变量之间的回归模型,达到同时消除趋势项和节假日特征的影响的目的,掌握节假日对常乘客比例的影响规律。通过自相关和偏自相关函数对消除趋势项和节假日因素的数据序列进行平稳性和周期性分析,消除周期性特征影响。最后,构建基于虚拟变量线性回归和季节ARIMA的组合预测模型,修正了原有的季节ARIMA。以2015年3月2日到2016年3月27日之间56周的北京轨道交通日常乘客比例数据进行实例验证,表明本文构建的组合预测模型的精度高于原有的季节ARIMA模型。     

基于混合高斯背景的交通视频分析

在将道路监控视频转单帧后,利用灰度变换、锐化、滤波、二值化等方法对图像进行预处理,以高斯混合模型对图像前景提取,进行边缘检测获取较为清楚的前景车辆图,在摄像机标定基础上,建立路面车辆和图像像素点的映射关系,再以虚拟线在图像上作计数依据,进而获得车流量。同时通过对普通背景差分模型与高斯混合背景模型的比较分析,选用高斯混合背景模型对预处理之后的图像进行背景分割。并结合粘连图像分割和阴影处理算法,对前景图像进行修复,得到良好的前景目标。采用高斯背景模型对样本视频处理,得到了满意的监控分析结果。     

机舱监视报警系统中的软件滤波方法研究

根据软件滤波的特点，设计了主机检测系统中的滤波流程，对周期性载波、脉冲信号干扰以及白噪声的滤除算法进行了分析研究。利用本文的方案，能对随机干扰信号的剔出起到良好的效果，以达到检测精度的提高，以保证船舶的安全航行。     

基于商用车循环工况的虚拟测试台架仿真结果一致性提升

文章介绍了虚拟测试台架(VTB/Virtual Test Bed)仿真结果一致性调试及提升的方法。针对商用车循环工况仿真结果不一致问题,提出了基于控制变量法的研究策略,锁定了VTB仿真结果一致性影响因子,在此基础上确定VTB仿真参数设置,提升了仿真结果的数据有效性。     

面向对象收费系统的数据安全与解决方案

一种利用计算机仿真技术整合多种库类型格式的创新方案，采用虚拟磁带库保护数据安全，保证了面向对象系统的数据存储更高性能与智能化．并已在面向对象技术的不停车收费系统中得到了成功应用。     

机舱监测系统的新发展

船舶机监测系统的可靠性直接影响到船舶的安全，及船舶营运的经济效益，它的自动化程度即反映了船舶自动化的程度。本文简要回顾了机舱检测系统几十年来的发展历程，据ＭＥＭＡＣ机舱监控系统实例，介绍，分析了最新机舱监测系统的发展情况。     

一种高可靠、高可用集群计算平台的设计与实现

高可靠与高可用已经成为高性能计算中不可或缺的要素.文章设计并实现的H3C集群系统应用对称式热备份(Symmetry Active/Active Replication)机制提高了集群关键服务的可靠性和可用性,使集群头节点(Head Node)在失效时仍能够提供不间断的服务.在结合LAM/MPI和BLCR检查点机制的基础上开发出高可用MPI运行环境HA/MPI,有效解决了并行计算过程中计算节点(Computing Node)失效的容错难题.     

前纵梁总成单件匹配不良的整改方式

汽车白车身焊接过程中,前纵梁总成匹配状态差一直是匹配过程中整改的重点和难点。常出现的问题主要分为两点:一是制件之间干涉,导致制件无法装配;二是匹配间隙超差,影响焊接质量。出现此类问题的主要原因是冲压件扭曲、回弹。纵梁类U型冲压件扭曲、回弹一直是冲压件开发中易出现且整改难度较大的问题,因此引入了对冲压件进行扫描并将扫描数据进行虚拟匹配的方式,通过虚拟匹配找到既能解决匹配不良的问题又能最大限度降低制件整改成本的路径和方法。     

汽车发动机故障诊断系统的虚拟样机硬件研发

发动机是汽车的心脏,影响到汽车行驶的动力性和经济性,伴随着资源的匮乏和道路的拥挤,人们对发动机提出了越来越高的要求。电控发动机已逐渐发展成为集电子技术、计算机技术、信息技术于一体的智能控制系统,这也给汽车维修人员提出了更高的技术要求,传统的发动机故障诊断方法已经很难满足现代发动机故障诊断的要求。由于神经网络具有容错、联想、推测、记忆、自适应、自学习和处理复杂多模式的独特功能,利用虚拟仪器技术和神经网络技术相结合的方法,可方便快捷地对发动机不同工况进行实时数据采集,并对采集的数据作有效的分析,直接给出诊断结果,这样可使汽车发动机故障诊断在一定程度上实现自动化和智能化。