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关键词： 液惯量   仿真分析   制动器实验台   嵌入式系统  

摘要： 基于机械惯量式实验台的机械飞轮体积较大,当飞轮高速旋转时有较大安全隐患且无法实现惯量无级变化,以及电惯量式实验台的控制方式较为复杂,飞轮的安装精度要求高的缺点,本文结合矿用制动装置工况特点,研究和设计出“液惯量式”实验台。它是用变量泵和定量马达等元件所组成的容积式调速液压系统,可以实现转动惯量的模拟,控制方式简单,飞轮安装精度要求低且体积小,操作方便。论文的主要研究工作如下:(1)在分析研究电惯量式实验台和机械惯量式实验台的基础上,结合两者的优点,采用新的模拟方式—“液惯量式”模拟,即利用变量泵和定量马达组成的液压调速系统,可以实现转动惯量的模拟;同时为实验台提供可靠的控制方式,即采用PID和反步控制策略提高系统的控制精度。(2)根据矿用制动装置工况要求,分析确定实验台性能指标,制定了实验台的总体方案。设计了液压系统原理图,进行了关键元件的计算选型,采用AMESim仿真软件对实验台液压系统进行建模仿真,通过仿真分析得到的数据与理论计算的数据进行比较,验证了液压系统元件选型的正确性。(3)设计了数据采集系统,采用Cortex-A7作为微控制器,设计实现采集功能的电路,包括:温度采集电路、位移采集电路、转速转矩采集电路。为实验台采集系统建立Linux嵌入式系统,包括:搭建NFS服务器,内核裁剪,建立根文件系统,移植bootloader,并为实验台开发板编写核心驱动程序。(4)利用QT平台为实验台设计人机交互界面。实现后端采集到的主轴转速、制动扭矩、摩擦片温度、噪音及系统压力的数据,能够以曲线的形式显示在LCD显示屏上。(5)实验台实验验证。实验台完成了制动装置性能检测、制动器摩擦副磨损寿命、制动器噪声、制动器热衰退及恢复的实验验证,实现了制动扭矩、主轴转速、摩擦片磨损量、噪音数据采集及曲线绘制,达到了预期要求。

关键词： 机载大景深图像   车辆检测   卷积神经网络   模型轻量化   嵌入式系统  

摘要： 无人机航拍目标检测技术在军事与民用领域具有重要意义。在航拍大景深场景中,车辆目标具有近处目标大、远处目标小的特点。基于传统方法的车辆目标检测技术存在着泛化能力弱、检测精度低等缺点,已不满足该场景下目标检测需求,而深度学习算法能够挖掘目标深层特征,显著提高目标检测精度。本文对无人机大景深场景车辆目标检测算法及实时实现进行研究,主要工作如下:针对机载大景深场景中车辆目标的特点与检测难点,本文分别从训练优化与模型结构设计两方面展开研究。针对目标尺度变化大的问题,提出了改进损失函数与自适应阈值样本分配的解决方法,从训练优化的角度提高检测算法对多尺度目标的检测能力;针对部分车辆目标像素面积小的问题,在不增加网络复杂度的前提下,提出了基于空洞卷积的多分支上下文信息聚合模块,从网络结构设计上提高了检测算法对小尺度目标的检测能力。经过上述方法改进的Yolov3检测算法,在大景深数据集上,实现了7.0%的AP提升与9.2%的小目标AP提升。针对嵌入式平台的计算与存储资源受限,本文分别从模型结构轻量化与模型权重轻量化两方面对检测算法进行优化。使用深度可分离卷积替换标准卷积,并对批归一化层进行合并优化,实现网络结构的轻量化;使用基于量化感知训练的权重量化方法实现模型权重的轻量化。优化后的模型相比基准模型,模型计算量压缩了59.7%,参数量压缩了61.7%,大小压缩了90.3%,精度损失仅为1.5%。本文基于Hi3559A嵌入式开发板设计了机载车辆目标检测算法验证系统,并对轻量化后的车辆目标检测算法进行部署实现,通过多线程流水线加速的软件设计使系统处理速度提升了92.5%。最终算法验证系统的最大功耗仅为4.9瓦,满足机载嵌入式系统的低功耗要求,对1024×1024像素面积的大景深车辆图像输入的处理速度达到了8.76帧/秒,满足边防巡检、交通监控中无人机车辆目标检测的实时性要求。

关键词： 铁路入侵检测   目标检测   网络段连接   边缘计算   嵌入式系统   YOLO-Fastest  

摘要： 铁路安全关系国计民生,对铁路线入侵的防范是铁路工作中不可或缺的一环。芯片技术的发展使得基于深度学习的智能监控逐渐成为主流,但由于边缘计算平台与服务器集群相比计算能力较弱,因此开发人员常需要寻求对算法检测速度和效果的折中。本文针对轻量化模型设计过程中的效果优化方法以及模型在边缘计算平台上的应用技术展开研究,主要内容如下:1)针对目前铁路入侵数据集缺乏的问题,通过多时段定点拍摄制作了一份包含1823个行人目标,共1066张图片的专用数据集,并将其应用到本文算法研究中。2)针对卷积神经网络在进行特征提取和下采样过程中可能造成的精度损失问题,为YOLO-Fastest网络设计了一种新型可堆叠跨网络段连接模块。该模块可为后级网络提供简单而丰富的前级特征参考,同时仅需要较少的参数量和计算量增幅。对比测试实验结果表明该模块的引入能够稳定提升网络的m AP,在不同的组合和堆叠方案中提升效果最高可达2.4%。在VOC2007-2012联合数据集上进行的补充测试实验结果表明该模块对网络检测效果的提升与数据集无关。3)通过设计并对比多种不同的迁移学习方法,验证了基于段间连接模块的改进对网络检测效果的提升是稳定且积极的。最终得到了可用于特定铁路场景下的入侵检测模型,改进后的模型在测试集上的m AP表现可达95.61%。4)针对通用入侵检测任务设计了一个智能IPC软件框架,并基于该框架在海思Hi3516DV300和Hi3519AV100两款IPC So C嵌入式平台上部署了本文提出的改进后的网络,结果表明本文提出的新网络可以在满足检测效果的情况下在两平台分别达到33FPS+/48FPS+的检测速度,符合应用所需的实时性要求。

关键词： 云测试   资源调度   虚拟机迁移   蚁群算法   嵌入式系统  

摘要： 随着嵌入式系统在智能驾驶、航空航天、医疗设备和通信等领域的广泛应用,其质量和可靠性逐渐受到重视。嵌入式系统测试作为质量保障的重要技术,得到了飞跃式的发展。然而,嵌入式设备有限的资源无法满足多样的测试需求,导致测试任务执行效率低、测试成本高等问题,云环境下嵌入式系统测试的资源管理是一种有效的解决方案,因而如何有效管理测试中的云资源成为关键。针对此问题,本论文对云环境下资源的调度、迁移,以及嵌入式系统云测试平台的资源管理系统进行了研究,完成了以下工作:(1)为了减少测试任务执行时间和降低测试成本,本文提出一种基于改进蚁群算法的云资源调度算法。首先,考虑到测试任务依赖关系对任务执行时间和成本的影响,该方案分析并采用有向无环图模型处理测试任务的依赖关系;然后在信息素的更新方式中引入时间和成本约束函数,使蚂蚁在兼顾时间和成本的同时,提高算法的搜索效率;最后在转移概率的计算中引入负载均衡因子,解决数据中心虚拟机负载不均衡的问题。通过Cloud Sim仿真平台进行实验对比,结果表明,本文提出的算法在时间、成本和负载均衡三方面性能表现均优于基准算法。(2)为了降低云平台的能耗和满足服务等级协议的要求,本文提出了一种基于改进蚁群算法的虚拟机迁移模型。首先,为了解决蚁群算法解空间庞大的问题,该模型通过改进虚拟机迁移策略,缩小了蚂蚁每次搜索的解空间并降低了迁移次数;其次,针对蚁群算法收敛速率低的问题,该模型提出一种混合式启发信息,让蚂蚁更好地选择被迁移虚拟机与目标物理机,从而快速得到最优解。通过Cloud Sim进行仿真实验,算法在减少迁移次数、降低平台的能耗和服务等级协议违背率三方面均优于基准算法。(3)为了使管理员与测试员对云平台的资源管理得到更好地交互,在自行搭建的Open Stack集群平台,应用所提出的资源调度算法和虚拟机迁移模型,设计并实现了云平台的云资源管理软件模块,并进行了测试实验,验证所提方法能使测试平台更高效地管理云资源。

关键词： 嵌入式系统   大功率LED动态照明光源   半导体制冷器   线性电源   模糊RBF神经网络PID   温度控制  

摘要： 动态照明光源是一种能够模拟不同光谱与光辐照输出的装置,其被广泛应用于光电器件特性测试、大型建筑的装饰照明与色彩渲染、植物需光性研究、材料老化实验、虚拟场景、光学医疗等场景中。相比于传统动态照明所采用的卤素灯、氙灯光源,LED具有光谱窄、种类多、寿命长、可调范围广、可进行数字化控制的特点,采用多种类多数量LED组成的大功率LED动态照明光源在新动态照明光源研究中拥有极大的优势与潜力。大功率LED阵列是大功率LED动态照明光源的核心组成之一,但限于当前的工艺、材料和封装等技术水平,大功率LED阵列中不仅单颗LED产热严重且LED间相互耦合,LED结温的动态变化严重影响其光学性能稳定性,故有必要利用温度控制技术保持其工作温度的稳定。此外受LED系统热传输路径的层积结构,导热介质材料属性差异及环境温度变化等因素影响,系统热耗散过程温度时延大,故有必要利用主动制冷在降低系统时延的同时使LED工作在尽可能低的结温以提高输出光强。主动制冷和温度控制对于大功率LED动态照明系统的应用与发展具有重大理论意义和实用价值。现有LED散热技术及相关半导体制冷器制冷控制的应用研究为大功率LED动态照明光源的主动制冷及温度控制提供了参考,本文以STM32F103系列单片机为核心设计可编程线性电源驱动半导体制冷器稳定工作,同时引入PID控制策略并嵌入式实现遗传算法自动寻优PID初始值,实现可编程线性电源低纹波、快响应、高精度的输出。半导体制冷是多种效应综合作用的结果,同时受其驱动电流、热端散热条件及系统接触热阻等因素多重影响表现出复杂的非线性特征。PID因结构简单、方便实用常被用于半导体制冷器制冷控制,但PID的本质为线性控制,在面对非线性半导体制冷器制冷控制系统时,易出现抗干扰能力弱、超调量和快速性无法兼得等问题,本文于STM32单片机实现模糊RBF神经网络PID控制策略在该系统的嵌入式应用,同时设计测控板卡与PC上位机实现制冷控制与大功率LED动态照明光源的系统数据和状态的实时监控、存储、查询等功能,各电路板卡与PC间通过以太网、交换机相连实现数据交互与命令上传下达。经实验验证,该源表板卡可实现电压0～30V范围内、电流0～4A范围内可调输出,响应时间范围为2.5ms～5ms,纹波峰峰值范围为24m V～38m V,满足半导体制冷器工作及控制需求。半导体制冷器制冷控制精度及稳定度实验结果表明相比于常规PID控制,模糊RBF神经网络PID控制的调节时间缩短,超调量减少,稳态误差减小,LED动态照明光源在120min内的温度波动仅为±0.1℃。大功率LED动态照明光源输出光学性能对比实验结果表明随大功率LED阵列温度升高,不同种类LED的峰值波长均发生不同程度的红移,谱线半高宽随着温度上升不断加大,其颜色纯度降低,其光强峰值均呈不断下降趋势,如红光LED峰值波长从625.8nm偏移至631.5nm,其峰值波长的相对辐射强度从15706降至10180,其光强下降多达35.2%,实验结果表明该主动制冷及温控系统不仅可缩短大功率LED动态照明光源建立热平衡时间,防止因其自身温升所导致的波长、颜色的偏移,在保持光源工作温度稳定的同时亦可提高其输出光强。

关键词： 计量学   数模转换器   微差测量法   自校准   嵌入式系统  

摘要： 高分辨率、高精度的数模转换器是目前国际上精密计量领域主要研究内容之一。一直以来,性能先进的高精度数模转换器的研制均集中在国外的一些知名企业,例如TI（德州仪器）、Agilent（安捷伦）、Fluke（福禄克）等,国内对高精度数模和模数转换领域研究相对较少,在精密测量领域中所使用的高精度仪器仪表几乎全部依赖进口。因此,自主研发高精密数模转换器具有十分重要的意义。目前,传统的Kelvin-Varley型数模转换器虽能提供较高的输出精度,但该转换器体积较大、结构复杂且造价昂贵;另一种常用的数模转换器是R-2R型数模转换器,该转换器所用电阻开关网络较为复杂校准速率较低,且数模转换精度直接受制于所用电阻精度,导致电路后续精度提升困难。以上两种数模转换器在实现高分辨率、高精度性能中均有一些难解决的关键问题,不太适用于精密计量和电测仪表线性度测试中。国内计量校准领域急需一种造价低廉、结构简单、校准速率较高且具有良好性能的高精度数模转换器。针对以上问题,本文设计并研制了一种低成本高精度的电压输出数模转换器。该数模转换器的高八位权重位电路由二进制电阻比例分压器构成,用商用数模转换芯片扩充数模转换器的分辨率。通过对高八位开关电阻网络中电阻、开关等主要器件进行合理的布局选型,运用嵌入式系统结合求和补偿电路、采样电路结合微差测量法对整个高精度数模转换器的校准实现自动化。本文设计的带自校准的高精度数模转换电路易于实现,且具有以下优势:（1）开关电阻网路中所用电阻精度的误差可通过微差测量法进行自校准,降低了对基准源和数字电压表等仪器仪表精度要求,节省精密测量中的成本开销,且具有较大的准确度优势。（2）电路采用分压器与数模转换芯片结合的方式,电路集成度较高,系统整体体积较小,结合嵌入式系统对整个自校准过程实现自动化,校准速度较快,提高了电磁测量、仪器仪表准确度评价等领域的工作效率。此外,本文对系统存在的误差进行了详细的分析,对优化后的系统整体进行校准,误差校准后的数据参数利用商用数模转换芯片进行修正补偿,结果显示,整个系统实现了接近理论值的输出输入比例。编写上位机测试程序完成系统联调,测试了数模转换器的输出比例精度和稳定性,测试结果所得设计的数模转换器有效分辨率为21位,输出比例精度优于3×10-7量级。

关键词： 双线阵无透镜成像系统   图像配准   多高度相位迭代   嵌入式系统  

摘要： 双线阵无透镜成像系统通过控制对流动细胞的扫描速度得以提高扫描分辨率,然而,在对其进行衍射恢复的过程中,流动细胞的位移及形变等现象致使衍射恢复结果失真。因此,进行基于该系统的图像衍射恢复算法的研究具有重要意义。 为了解决双线阵无透镜成像系统在扫描成像过程中由于细胞形变及成像高度变化等现象对衍射恢复结果产生的影响,本文提出一种基于多高度的双线阵重构图像的衍射恢复算法。由于人为预估成像高度会给衍射恢复算法带来误差,因此首先采用基于清晰度评价函数的成像高度判断方法对各个重构衍射图像的成像高度进行准确判断。其次,采用基于Hough检测算法及极坐标变换方法的图像配准新方法对多个高度重构衍射图像的位移及旋转变换进行配准处理。最后,对配准后的各高度重构衍射图像进行保留相位、更新振幅的迭代处理,最终实现面向双线阵无透镜成像系统的图像衍射恢复算法的研究。在此基础上,针对双线阵无透镜成像系统以及相关算法设计了嵌入式系统,在ZCU106开发板上移植了 Linux系统,完成视频采集模块、图像处理及显示模块的设计及GUI界面的设计,并对整体嵌入式系统进行了测试。 从理论仿真与系统实测两个方面对算法进行了验证。首先,采用双线阵无透镜成像系统的衍射及扫描成像模型对高分辨率图像进行模拟,通过对线条、菱形等图案等进行模拟仿真,从理论方面验证了各个算法准确性与有效性。其次,采用二维设置夹角、三维设置仰角的实验方法对20μm微球、白细胞等样本进行测试。相比于传统单高度衍射恢复算法处理结果,该算法所得衍射恢复图像的Variance、EOG平均提高1-2倍,表现在图像边缘轮廓更清晰度、细节及纹理的变化更丰富,图像质量更好。综上所述,可认为该算法对双线阵无透镜成像系统实现更加细致的白细胞分类等研究具有重要意义。

关键词： 车载电子系统   嵌入式系统   功能安全   信息安全   能量优化  

摘要： 现代汽车电子系统已发展成为一个计算、网络深度融合的异构分布式嵌入式系统,在汽车电子、航空航天、国防军事、精细医疗设备、智慧交通等许多领域得到了广泛应用,汽车的智能化和网联化使得汽车电子系统日益复杂,集成了越来越多的电子控制单元和车载功能。为了改善汽车性能,本文从汽车性能的基本评价指标,功能与信息安全、通信开销和能量消耗角度出发,在一定的资源约束下,对以上评价指标进行优化。本文的主要研究内容和贡献如下: (1)多功能混合关键性系统的功能安全提升和通信开销优化研究。针对多功能混合关键性系统具备的功能安全需求和通信成本敏感的特点,提出了基于启发式算法的关键前驱任务复制算法。算法分为系统功能安全提升和通信开销优化两个阶段。首先,为了初步降低系统脆弱性,根据优先级进行任务排序,将经过排序后的任务集合依次映射到合适的处理器上。接着,设计再次分配阶段的关键前驱任务复制步骤,选择性复制关键前驱任务以达到节省通信开销的目的,并在局部搜索阶段通过替换删除策略进一步降低系统脆弱性。实验结果表明,与现有方法相比,所提出的调度算法有效降低了系统脆弱性。 (2)多功能混合关键性系统的安全增强和系统能量消耗优化研究。汽车与外界环境信息交互的增加带来了潜在的安全攻击,系统中的信息安全和能量消耗问题也需引起重视。假设可执行加密算法满足通信消息的机密性,从能量优化角度出发,提出了基于加密算法的全局性系统能量消耗优化算法。首先,通过任务映射得到更优的系统冗余时间资源,利用冗余时间用对总线上关键消息进行相应加密。其次在系统冗余时间资源最大利用化的情况下,通过基于启发式算法下的动态调整频率以达到降低系统能量消耗的目的。实验结果表明,在保证系统信息安全下,所提出的算法在一定程度上降低了系统能量消耗。 综上,本文研究了基于汽车电子系统中,在实时性约束下的汽车功能安全和信息安全、任务通信开销以及能量优化的嵌入式系统设计优化工作,为汽车电子系统的设计优化提供理论支持。

关键词： 抗震支吊架   状态监测   智能传感器   嵌入式系统   应变采集   振动采集  

摘要： 抗震支吊架作为限制附属机电设备及管线设施产生位移,控制设施振动,并将荷载传递至承载结构上的装置,能够有效减轻地震破坏的影响,减少和尽可能防止次生灾害的发生,从而达到减少人员伤亡及财产损失的目的。而抗震支吊架长期处于工作状态下,会受到外界环境侵蚀以及设备使用寿命等因素的影响,其可靠性和安全性会随着使用时间增加而逐渐降低,从而无法在地震发生时有效地保护建筑设施。因此,为保证抗震支吊架能够始终处于保护建筑设施的正常工作状态,对抗震支吊架状态数据采集的研究具有重要意义和价值。本文为实现准确的采集抗震支吊架状态数据的需求,设计基于智能传感器和嵌入式技术的抗震支吊架状态数据采集器,用于对安装在建筑物内的抗震支吊架受力、变形和摇摆规律等状态参数进行在线采集,为抗震支吊架后续的优化、生产、安装和监测提供完整可靠的数据支撑,提升抗震支吊架的使用安全性,降低地震引发次生灾害发生的概率。本文主要研究内容包括:(1)基于智能传感器技术和嵌入式系统提出抗震支吊架状态数据采集系统总体设计方案。通过分析目前抗震支吊架性能检测方法,提出测量应变应力和振动来确定抗震支吊架状态参数的采集方法,确定抗震支吊架状态数据采集器硬件与软件架构。(2)基于STM32单片机设计抗震支吊架状态数据采集器硬件系统。针对抗震支吊架状态数据采集器参数需求,进行应变采集电路、振动采集电路和通讯电路的原理图设计以及硬件系统的PCB图设计。(3)基于μC/OS-Ⅱ系统设计抗震支吊架状态数据采集器软件系统。根据状态采集任务划分,利用互斥体实现软件之间的调度并同步进行软件设计。将μC/OS-Ⅱ系统进行移植,实现包括应变采集、振动采集、RS485通讯等功能的软件系统。(4)进行系统测试与实验。设计制作抗震支吊架状态数据采集器并进行实验分析。实验结果表明,本文所设计的抗震支吊架状态数据采集器满足设计需求,能够在线准确地进行抗震支吊架状态参数采集。

关键词： 钻井液面   井漏   次声波   嵌入式系统   实时监测  

摘要： 随着西南油气田页岩油气勘探开发规模的不断扩大,确保井控安全和保护油气层已成为钻井工程的重要内容,钻井液面的实时、准确监测是关键。传统的钻井液面监测技术高度依赖人工操作,测量误差较大且无法进行自动监测,同时,监测结果数据单一,无法对井漏状况进行系统分析。研究基于次声波的钻井液面监测系统,实现钻井液面参数的实时监测与动态分析,对准确高效进行漏失判断和漏层位置判断具有重大意义。课题以井漏过程中钻井液面为研究对象,分析钻井过程中井漏的形成及其对钻井过程的影响,明确钻井液面监测的实际需求,确立钻井液面监测系统的功能需求和指标需求。讨论了钻井液面次声波监测原理与方法,建立了钻井液面参数的计算方法,研究基于次声波的钻井液面监测系统。钻井液面监测系统由井口采集器、控制箱和PC机三部分构成。硬件上,井口采集器以STM32F429主控芯片为核心,主要设计电磁阀控制、次声波及套压信号采集、与控制器通讯等电路;控制器以STM32F103主控芯片为核心,主要设计与井口采集器通讯、与PC机通讯等电路;对PC机进行了硬件选型。软件上,通过Keil MDK开发环境设计井口采集器次声波产生子程序、次声波及套压数据采集子程序,实现测量信号的产生、钻井液面及套压数据的采集;设计控制器监测数据读取子程序、监测数据上传子程序,实现对井口采集器采集数据的读取和上传数据至PC机等功能;开发钻井液面监测系统客户端,进行测量指令的下发,通过调用Visual Studio软件开发的回波识别动态链接库对液面回波进行解析、处理,将计算的钻井液面参数存储在SQL Sever数据库。通过客户端对钻井液面参数及相应曲线进行动态显示,实现钻井液面的自动、实时监测。最后,对钻井液面监测系统进行软硬件测试、模拟井测试以及现场试验,并对现场试验效果进行分析。钻井液面监测系统现场试验结果表明,该系统实现了钻井液面、套压数据的自动采集、钻井液面参数的实时计算和客户端显示的功能。能够高效全面反映井漏状况,实现了钻井液面参数的自动、实时、高精度监测,在油气田钻井工程中具有较高的应用价值。