无线传感器网络中的局域世界演化模型

基于复杂网络理论从新的角度研究大规模的无线传感器网络(WSNs),在经典B-A无标度模型的基础上提出了一种无线传感器网络局域世界演化模型,将传感器网络中的四种内部演化行为扩展到模型的动力学过程中,使用连续场理论导出了节点的度分布特征,发现了该模型的度指数服从γ=3的幂律分布.该模型对于节点的随机故障以及失效具有较高的鲁棒性,为构造稳健的传感器网络拓扑结构提供了新的参考.     

多网段控制系统实时任务的建模与调度

网络化控制系统中任务的调度影响控制系统与网络的性能。多网段控制系统中节点任务、通信任务与网关任务的调度是具有顺序、时限与网络资源约束的NP完全问题。建立了多网段控制系统控制任务的数学模型,以控制回路的采样周期与网络利用率为优化目标,采用遗传算法实现控制任务调度,优化了系统整体性能,仿真实例证实了调度模型及调度算法的有效性。     

基于小生境遗传自适应RBFN的歼击机故障认定方法

在模式识别领域中,如何实现更高精度的分类一直是个核心问题。本文提出了将自适应RBF神经网络与小生境遗传算法相结合的方法,其中自适应RBF神经网络通过对样本判断,自动实现对RBF网络添加新的隐层节点或者将样本归于已存在的隐层节点所属的类;小生境遗传算法用于寻找最优的网络宽度值。两者相结合最后确定一个隐层节点数与类别数相同的俭省的网络。用歼击机故障数据进行仿真,比较结果表明此方法能实现更高精度的故障认定。     

基于无线传感器网络的室内火灾报警系统

提出了将无线传感器网络应用于室内火灾报警系统.通过在室内部署可以探测温度,烟雾浓度和光强度的传感器节点,组成无线传感器网络.根据系统实时监测和可靠性的要求,提出了基于语义的数据处理和组合事件检测的思想,使系统具有灵活、可靠、易于扩展和低功耗的特点.使用TinyOS设计该系统,并通过TOSSIM仿真实验验证了该系统的正确性和可靠性.     

基于物联网的智慧教室环境多传感器节点数据自适应融合方法

传感器节点数据的自适应融合误差较大,为提高融合精度,基于物联网设计智慧教室环境多传感器节点数据自适应融合方法。依据系统状态的估计值推断变步长因子的调节机制,获得自适应更新环境传感器变步长因子表达式。基于物联网计算多传感器节点的线性控制参数,得到欧式距离的权重参数。判断数据融合修正值与节点能量密度的关系,在节点集合的基础上,计算多传感器节点密度。设计多传感器数据自适应融合算法,得到多传感器节点数据自适应融合方法。测试温度、湿度、粉尘浓度、振动幅度、CO₂浓度等多种传感器节点数据的融合精度。实验结果显示,同等网络迭代次数下,该方法所得到的拟合优度明显高于其他三种方法,可见该方法的融合效果优于其他方法。     

基于能量均衡的助航灯光单灯监控WSNs路由协议

机场助航灯光无线传感器网络能量 有限,但部分灯光所处位置不规则,导致该区域设置的簇头节点因消耗较大过早死亡从而形 成传输过程中的区域空洞,破坏了整个无线传感器网络的能量均衡,影响网络工作寿命 。在分区路由协议的基础上提出能量均衡、簇头位置均匀分布的WSNs路由协议。该协 议由两部分组成,针对不规则区域（对应单排长排灯位置）采用链式传输协议,对其他区域 采用逻辑分区的分簇路由协议,在簇头选举算法中加入候选簇头节点分布区域限制和节点能量 约束。为验证协议的有效性,按照机场灯光进近区灯光位置分布进行了MATLAB仿真。仿真结 果表明,该协议具有良好的网络能量均衡能力,传感器网络可以获得较长的生命周期,适宜 机场助航灯光监控类应用场合。     

改进遗传算法在桁架结构优化设计中的应用

文章针对简单遗传算法的早熟现象及不能处理带有复杂约束的优化问题,提出了一种基于乘子法与伪并行遗传算法的改进遗传算法,并将其应用于桁架结构优化设计中.计算结果表明改进遗传算法全局寻优能力强.     

存储最优的传感器网络密钥共享

基于双线性函数,提出了一个存储最优的传感器网络密钥共享方法,指出了当前密钥管理协议在传感器网络中的不适用性。并对该共享方法的安全性和性能(存储、计算、通信)进行了分析。与其他方法相比,具有以下优点:(1)存储最优,只要求每个节点保存一个密钥和H ash函数,存储量与网络规模无关;(2)网络是确定连通的;(3)具有节点鉴别能力。因此,该方法能在较低耗费的前提下实现安全的、存储最优的、确定连通的传感器网络密钥共享。     

星型结构传感网络温室大棚环境监控系统

为了实现对温室大棚环境中温度、湿度、CO_2浓度、光照强度等参数智能检测和远程控制,将星型结构与传感器网络相结合设计了基于ZigBee的温室大棚环境监控系统。系统由终端传感器节点、网络协调器和PC机控制中心三部分组成,终端传感器节点采集温湿度和光照强度数据并通过无线发送数据和接收控制命令,控制大棚开帘、浇灌、升温等操作;网络协调器主要负责创建无线网络以及接收当前大棚内温湿度、光照强度和二氧化碳等数据并且通过串口发送数据给PC机;上位机控制中心接收数据并显示,发送控制命令给下位机以控制大棚。实验结果表明,采用星型结构的传感器网络能更准确地收集到多点的数据,实现对大棚环境的更精确的监测。     

基于距离和角度信息的无线传感器网络定位算法(英文)

提出一种基于距离和信号到达角信息的无线传感器网络节点自身定位算法.在所有节点的坐标轴方向都是未知的假定下,用信号到达角信息来计算信号到达角度差,然后将定位问题转化为一个凸集优化问题,节点间的几何关系也相应地转化成为线性或二次约束条件.当距离和角度测量值足够精确时,该算法是一个线性规划问题.考虑测量误差时,通过引入辅助变量,该算法可以转化为二次规划问题.通过仿真分析证明了该定位算法的有效性,并对距离和角度误差量对定位精度的影响进行了定量分析.仿真结果表明,在距离和角度误差为5%的时候,该定位算法可以满足定位精度要求.     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

无线传感器网络中基于分簇广播认证协议方案

认证机制是无线传感器网络安全机制关键技术之一。本文给出了无线传感器网络的层簇式结构,分析了无线传感器网络的广播认证协议。在此基础上提出一种基于分簇的广播认证机制N-μTESLA方案,设计了广播和组播认证协议。仿真结果表明所提出的方案与μTESLA方案相比,可以减少节点的能量消耗,使网络的生存周期延长。     

压电结构的控制-结构一体化设计

对于离散分布、同位配置压电片驱动器和传感器的压电耦合板,首先构造了四节点 Ｋｉｒｃｈｈｏｆｆ矩形板弯单元,从而建立了有限元模型。在此基础上,给出了主动阻尼振动控制模型。将系统的存留能量指标归结为一个 Ｌｙａｐｕｎｏｖ 方程的解。以系统的存留能量指标为适应度函数,以作动器和传感器的位置及控制增益为优化参数,利用基于共享函数机制小生境技术的遗传算法进行结构、控制设计。最后,对一悬臂压电耦合板进行了实例分析。结果表明,该方法是解决控制结构一体化设计的一种有效途径,可以得到多个最优解或次优解。     

群智能机制启发的传感器网络能量感知服务质量路由树

提出一种理论优化路由树的启发式算法,实现地理信息辅助的传感器网络服务质量数据收集架构.算法采用群智能蚁群优化机理进行设计:首先通过构造基于流量的能量有效性权将网络划分为不同的功能区域,使得路由的选择过程能够低延时地自适应网内不均衡性的能耗状况;然后,设计了新颖的启发式因子和信息素更新规则,赋予人工蚂蚁代理感知网络局域能量状况和逼近理论优化树的能力,从而提高路由构建的自适应性和能量有效性.仿真实验结果表明,本文提出的路由机制能够在数据收集的应用背景下,有效提高收集质量和降低传输时延,并在健壮性和节能效果方面优于许多经典的传感器网络路由算法.     

基于遗传算法的无传感器永磁同步电机控制优化

基于实数编码遗传算法．实现对无传感器永磁同步电机(PMSM)控制器参数的选取和优化．速度的估计采用扩展卡尔曼滤波(EKF)方法,以PMSM转子速度的测量值与估计值的偏差信号作为遗传算法自适应度求取的依据,实现协方差矩阵中参数的在线调整,节约了系统协方差参数的求取时间,提高了估计器的估计精度。基于dSPACE的快速控制原型工具验证了该方法的有效性。     

基于强度信息维数的加权网络分形特性分析

信息维数是从信息量的角度揭示复杂网络分形特性.现有的加权网络信息维数法仅仅用到了加权网络盒子覆盖法中的盒子尺寸选择规则,本文进一步考虑盒子中节点间的边权信息,重新将盒子包含信息的概率定义为盒子中所有节点的强度和与网络中所有节点的强度和的比值,提出了一种分析加权网络分形特性的强度信息维数法.该算法运用在谢尔宾斯基(Sie...     

基于仿真优化的网络化制造资源规划技术

网络化制造中的核心问题是如何根据制造任务的特点合理优化地配置网络上的制造资源.本文提出了基于仿真优化方法的网络化制造资源规划技术,该技术通过构建基于工艺特征的制造资源模型,以及设计基于遗传算法的仿真优化等机制解决网络化制造资源的规划问题.最后给出了基于该技术的原型系统.验证实例表明,该方法具有求解效率高和解的质量好等优点.     

无线传感网中能量优化的异常检测算法

基于网内数据处理技术和网络动态分簇技术,提出一种能量优化的异常检测算法。算法首先利用节点协作计算获取相关性信息,然后根据节点相关性和节点能量信息进行动态网络分簇,最后利用簇内相关与簇间相关性进行能量有效性的异常检测。相关测试结果表明,本文算法既保证了传感网异常检测精度又提高了网络能量利用效率。     

多层设计参数的叶型气动优化

针对叶片型面的设计问题,提出一种基于遗传优化算法的多层参数化方法.这种方法类似多层网格法原理,利用Bézier曲线的递推算法进行各层之间的设计变量转化,使得优化迭代过程中,下层群体中得以保存上层的优秀个体.根据遗传算法固有的并行特性构建了局域网并行优化平台,并对基本遗传算法进行了改进,从而大大缩短优化时间、提高优化效率.最后设计了曲线逼近和叶型优化的算例,结果显示多层参数化方法能明显加速收敛,在个体数较少时,效果更为明显.     

纯模态试验中的作动器/传感器优化配置

基于有效独立法,研究了逐步消减法在纯模态试验作动器/传感器优化配置中的应用。对一给定自由度的结构系统,由系统的模态动能可得系统的F isher信息阵。在优化过程中,根据F isher信息阵可得到各自由度节点所对应的E fI值,由E fI值的大小来确定每次要删除的作动器/传感器。在逐步消减的过程中,把E fI的值表示为一个矩阵的形式,使得优化过程清晰明了,提高了优化效率。最后,通过对一个20自由度的离散悬臂梁的激振器布设进行优化,验证了本文方法的有效性。