基于累积效应的光交换机分组调度算法

光交换机中的光路重置需要较长的时间,分组调度必须是基于帧的.为提高传输效率帧长通常较大,从而导致了光交换机中特有的分组累积效应.针对该效应,提出一种新的分组调度算法p-LQF(Longest Queue First)+Hold.通过对业务需求矩阵分解得到置换矩阵, 选择匹配占用最大的置换矩阵建立端口匹配.在4×4端口的VOQ(Virtual Output Queue)结构的光交换机中,分别对均匀、非均匀以及对角线的Bernoulli和ON/OFF业务进行了仿真.仿真结果显示该算法对于符合强大数定理的可接入业务能获得100%的通过率,其平均分组时延接近甚至低于主流的LQF+Hold算法,但复杂度更低.该算法能够提供带宽保证以及短期公平性,同时能适应分组的动态到达.      

基于动力补偿的液压并联运动平台控制策略

针对所研制的飞行模拟器用大负载液压六自由度并联运动平台,在对系统闭环动力学模型进行详细分析的基础上,依据系统数学模型存在外扰力、摩擦力及不确知参数等因素影响的控制特性,利用系统闭环动力学模型的动力补偿特性,采用六维动力补偿器,提出一种PD控制器加小波神经网络补偿器进行在线动力学补偿的实时控制策略,并通过实验验证了其控制的有效性.结果表明:该方法具有良好的跟踪特性,能够提高系统响应快速性、运动精度及抗负载扰动能力,很大程度上克服了系统的动力耦合及参数时变和未知力扰动带来的影响,为多自由度运动系统的高性能实时控制开辟了崭新途径.      

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

基于小波包分解的早期碰摩故障诊断研究

研究了旋转机械转静件早期碰摩故障信号的检测问题.根据小波包分解能在所有频率范围聚焦,对信号奇异性非常敏感的特性,对比分析了不碰摩和早期碰摩信号的小波包分解细节分量,得出应用小波包分解可实现早期碰摩故障诊断.同时,还研究并实现了碰摩故障的定位问题.      

地磁暴前地面宇宙线强度变化Morlet小波特征分析

用Morlet小波变换对Oulu台站和Apatity台站(主要是Apatity台站)1998-2002年间宇宙线静日和地磁暴前的地面宇宙线强度变化特征进行分析，得到：在宇宙线静日期间普遍存在准24h周期变化特征，并且在当地时间0200，1400左右分别出现最小值和最大值；对12个例子的分析可以看到地面宇宙线强度在地磁暴之前l-2天均出现了不同于宇宙线静日期间变化特征，或有小尺度周期出现，或周期变化完全消失，或有异常24h周期变化，这种变化特征在一定程度上可作为地磁预报的先兆特征之一。     

基于随机网络编码的无线报文重传最优策略

网络编码技术为无线报文重传问题研究提供了新思路.分析并证明了完全无线报文重传问题最优策略所需重传报文数量等于节点请求报文数量的最大值;基于随机网络编码技术提出了最优重传策略RNCOPT(Random Network Coding based OPTimal Scheme),其编码系数从某选定有限域中随机选取(0除外);利用网络编码矩阵重新生成机制以保证100%解码成功率;描述了RNCOPT组合报文结构及发送节点操作过程.仿真表明:当接收节点数量为30而报文总数为30时,RNCOPT相对于传统非网络编码方案节省重传报文数量可达32%,而此时现有某典型策略CliqueNC却无明显效果.     

基于相关分析和组合神经网络的退化预测

产品剩余寿命预测是加速退化试验和故障预测与健康管理两大热点领域中的关键技术之一.为了解决复杂退化的预测问题,提出了一种新型预测方法,对退化轨迹能够实现较长距离的预测.此方法首先对复杂退化数据进行小波变换,通过Durbin-Watson方法和偏相关图分析各级分解序列的自相关性,最后根据序列的特点,组合BP(Back Propagation)和小波神经网络对退化轨迹进行预测.为了验证所提组合神经网络方法的有效性,采用小波神经网络的预测结果进行对比分析.实际退化数据的预测结果表明,所提方法比单独采用小波神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度.     

探空火箭图像压缩算法研究

结合探空火箭图像系统需求, 提出了一种基于小波变换编码, 即基于MSPIHT的自适应差分算术编码(MSPIHT Adaptive Differential Arithmetic Coding for image, MADAC)的图像压缩算法. 该算法对经过量化编码之后的数据 进行熵编码. 实验结果表明, MADAC算法具备探空火箭图像系统所要求的分辨 率、帧速率及压缩率可调的功能, 且易于硬件实现.      

MEMS陀螺仪随机误差滤波

针对微机电系统(MEMS,Micro Electromechanical System)陀螺仪的随机漂移,基于小波多尺度分析,利用bior1.5小波对陀螺仪的随机漂移进行深度为4的分解,重建各尺度信号,采用时间序列方法对陀螺仪各尺度随机漂移进行建模,与传统时间序列方法建模相比,降低了模型的预测误差.并构建了模糊自适应Kalman滤波,利用模糊控制方法基于残差均值与方差差值对噪声方差阵进行实时调整,提高对重建后的各尺度信号随机噪声滤波效果.通过一系列对比实验证明,基于多尺度分析的模糊自适应Kalman滤波对于消除MEMS陀螺仪随机漂移误差作用明显.通过Allan方差分析,滤波后的数据各随机误差项均得到有效减小.     

一种简单的VOQ交换机时延确保分组调度算法

采用EDF(Earliest Deadline First)与轮询结合的方法,提出了一种简单的VOQ(Virtual Output Queueing)分组调度算法提供基于流的时延确保.VOQ队列采用EDF的策略裁决分组流的竞争,输入输出端口采用轮询方式匹配.此时VOQ中分组到达至成为头分组的时间以及分组成为头分组至传输到相应输出端口的时间,分别对应于OQ中的分组排队等待时间及服务时间.通过对所得算法详细的理论分析,给出了流时延界及流分组到达的显性关系.更为重要的是,本文的理论结果不仅为设计更为有效的算法奠定了基础,同时为判别不同流的时延要求是否冲突提供了一种新的直接分析的手段.