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关键词： 漏磁检测   嵌入式系统   无线传感网络   无损检测  

摘要： 电磁阀是一种使用电磁线圈驱动的阀门,用来控制流体的流量、方向、速度等参数,广泛应用于运载火箭和卫星的动力系统中。电磁阀极性是指电磁阀内部电磁线圈续流二极管的极性。装配过程中接线错误会导致电磁阀极性错误,进而使得电磁阀不能正常工作。因此在测试环节,需要一种能够快速判断电磁阀极性是否正确的装置。为避免检测装置改变动力系统的状态,检测设备不能接入控制系统的电路,需要通过非接触的检测方法对电磁阀的工作状态进行检测。针对上述问题,本文研究了电磁阀的工作原理,分析了电磁阀驱动回路不能正常工作的原因。研究了漏磁检测技术的相关原理,建立了正常通电状态下电磁阀的仿真模型,利用Maxwell 3D仿真软件对电磁阀外壳及表面附近的磁场分布状况进行了分析计算,之后使用磁强计检测了电磁阀部分位置的磁感应强度。结合仿真与检测的结果得出了通电状态下电磁阀周围磁场的分布状况。根据实际需要,提出了基于漏磁检测技术的电磁阀极性判断方法并展开了检测系统的设计。以Arduino作为软硬件平台,完成了检测系统的装置架构设计,功能模块设计,硬件选型和软件设计等。检测系统包括主节点和若干无线传感器,使用Zigbee技术组成无线传感网络。无线传感器使用霍尔传感器作为磁场探头,检测电磁阀的磁场,判断其工作工作状态并上传到主节点。主节点作为无线传感网络的中心节点,与控制端相连,负责各个无线传感器检测数据的上传与控制端控制指令的下行。最后通过测试为电磁阀极性判断系统设定合适的灵敏度,并对电磁阀极性判断系统进行了功能测试,测试表明系统各功能正常,并且具有较高的可靠性与稳定性,能够满足实际检测需求。

关键词： 水下目标探测   被动声识别   嵌入式系统   AUV   信号滤波  

摘要： 近年来自主式水下潜航器(AUV)借助电池以及智能化技术发展而快速取得突破,各国都大力发展这一新兴的水下载具,其装备数量迅速上升并严重威胁我国近海安全,因此对AUV的早期水下探测与预警愈发重要。AUV在运行时推进电机和螺旋桨会向周围水体中辐射出自身特有的声音信号,被动水声探测依靠水听器将水中声信号转换为电信号进行分类识别,是进行水下目标识别的重要手段。因此本课题主要针对AUV而研发低成本的被动水声检测系统,主要完成浅水水域的AUV自动预警以及目标分类功能。本文首先对水声探测系统的各个重要工作流程进行概述,在此基础上确定了系统的总体构成。其次,分析了声音在水中的传播模型,并根据水声传播的特点对常见的几种水听器进行对比并通过实验测量了水听器的灵敏度曲线最终完成水听器的选型。第二,对水下背景噪声和电机螺旋桨噪声进行了实际采集并进行可视化处理,分析不同噪声各自在频谱上的特点,并以此为依据使用自适应谱线增强(ALE)算法对背景噪声信号进行滤除。通过对该算法进行改进提高了收敛速度,减小了稳态误差,经处理后信号的信噪比有了明显的提高。第三,在特征提取方面,改进了小波包变换算法,提取出信号的能量特征作为分类依据,同时优化了短时傅里叶变换的时频特征提取算法,经过效果对比将前者作为主要的特征提取算法。第四,完成了基于XMC4500处理器的信号采集系统,移植了FreeRtos系统,完成了SD卡、ADC等底层驱动以及多线程的采集卡底层软件,使其能以多种采样率采集不同时长的水声信号。第五,介绍了k近邻与SVM等不同的分类算法,根据二者的不同特点设计了适用于水下目标检测的一种混和分类器。将实际采集的数据通过实验表明,算法有较好的识别效果。最后对本系统的不足进行总结并对后续探索进行了展望。

关键词： 嵌入式系统   PowerPC   QEMU   虚拟化   动态二进制翻译  

摘要： 随着物联网产业的迅速发展,嵌入式系统逐渐成为了当前的最热门的技术之一。而基于应用的So C芯片和嵌入式程序更是嵌入式技术未来发展的重点。嵌入式系统在通信、国防、航空航天、工业控制等方面有着广泛的应用,在这些领域,Power PC嵌入式芯片凭借强大的综合性能表现和开源指令集架构的特点成为了主力。由于高端嵌入式计算机结构复杂且要求较高,其研制过程需要反复研究论证,所以嵌入式软件的开发工作在硬件交付之前都难以展开。再加上实际的Power PC芯片价格高昂,基于真实硬件环境进行开发成本极高。本文针对上述问题,在已有技术研究的基础上,选取当前主流的QEMU虚拟化平台对基于Power PC架构的高性能嵌入式开发板进行了数字化建模与实现。研究Power PC架构下的嵌入式虚拟化技术对实现高端嵌入式芯片的国产化具有重要意义。本文的主要研究工作如下:首先,结合现有的各种虚拟化技术,对当前主流的各虚拟化平台的应用领域及优缺点进行分析,选择QEMU作为本文的虚拟化平台。基于Power PC高性能嵌入式开发板的应用场景和功能,分析了Power PC数字化模型的功能需求和性能需求。在前人研究的基础上,对数字化模型进行模块划分与功能规划,从而完成总体方案和各模块方案的设计。其次,根据需求分析以及设计方案,对整个数字模型的框架进行构建。由于QEMU中基于Power PC架构的嵌入式处理器和指令集并不完善,需要结合QEMU运行机制和Power PC编程框架,对CPU核心结构和Power PC指令集翻译进行建模实现。数字化模型的运行还需要内存设备和中断控制器、定时器、串口等外围设备的支持,按照各模块的设计要求,完成数字化模型所需内存设备与外围设备的虚拟化实现。最后,利用交叉编译工具链构建系统开发及测试环境,依据数字化模型的硬件手册,针对不同的模块采用合适的方法,完成了Power PC数字化模型的处理器、指令集、内存设备以及各个外围设备的功能测试。基于已完成的数字化模型,编写测试用例调用定时器的功能保持指令执行状态,采集模型运行数据完成数字化模型的性能测试。本文最终使用QEMU虚拟化平台实现了基于Power PC架构的高性能嵌入式开发板的数字化模型。经过功能测试和性能测试,数字化模型满足各项功能和性能需求,可以用来进行嵌入式软件的开发。在高端嵌入式系统研发中使用Power PC数字化模型可以使开发人员在缺少真实硬件环境的条件下进行嵌入式软件和硬件的协同开发以及模型验证,大大节省了研发所需时间和成本。并且通过本文中Power PC数字化模型的构建,完善了QEMU中应用于Power PC嵌入式处理器的实现模型。

关键词： 腹腔镜   i-vector   LSTM   特定人语音识别   嵌入式系统  

摘要： 腹腔镜手术是微创手术未来发展的一个必然趋势。手术过程中一般是由助理医生手持腹腔镜器械,根据主刀医生的指示进行手术操作,但是这种方法要求助理医生和主刀医生配合默契,而且长时间手持无法保证腹腔镜稳定性,会造成图像的抖动和模糊,并引发安全风险。为了解决上述问题,本文将特定人语音识别算法应用至腹腔镜的定位系统,在识别主刀医生语音指令的同时拒识别其他人的语音,让主刀医生可以直接高效地控制腹腔镜,提升腹腔镜手术效率和安全性。针对腹腔镜定位系统的特定需求,本文提出了融合i-vector和长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)循环神经网络的特定人语音识别算法,并且在嵌入式平台中实现了实时准确的特定人语音识别。论文的主要工作包括以下内容:1.提出了融合i-vector和LSTM循环神经网络的特定人语音识别算法,将表征说话人身份信息的长时低维特征向量i-vector作为LSTM循环神经网络的深层输入特征,增强网络模型对于说话人的特异性,实现针对于特定人的语音识别。2.基于TX2嵌入式开发平台完成特定人语音识别的嵌入式系统设计,根据TX2开发平台的硬件特性设计了多线程实时音频采集程序,以及CPU程序部分和GPU程序部分的优化加速方案,提高了在嵌入式系统中语音识别的实时性。3.根据腹腔镜手术环境录制语音库,在上位机完成模型的训练和测试工作,并且将训练好的模型移植至TX2开发平台中。在嵌入式系统中,本文算法对训练库内特定人语音指令识别正确率达到98.8%,同时错误接受率低至0%,对训练库外说话人语音的平均错误接受率为2.5%。在保持特定人语音识别性能的同时,单个语音指令的识别时间在500ms之内,满足了腹腔镜使用的安全性和实时性要求。

关键词： 双体自航船模   T型翼   嵌入式系统   纵向运动  

摘要： 通过一个加强构架连接两个船体形成一个整体的船舶,被称为双体船,这种船在水下存在两个分离的部分,在实验时主要采用双体自航船模代替双体船进行实验。在这两个船体中都会配备一个主机以及一个推进器。对于这两个船体进行连接的部分称之为连接桥,在这个连接桥上布置了许多的舱室。这种船体具备很多方面的优势,首先这种船体更加稳定,其次这种船体更加安全和舒适,再者这个船体在驾驶的过程中还非常灵活,所以其经常会运用在客船或者是渡船中。然而这种船体的不足也较为明显,比如其中的中间体结构强度不足,整体设计结构较为复杂。双体自航船模还存在一个很大的缺陷,即在高速度航行的过程中,船体会产生非常剧烈的纵摇,这些不足都让双体自航船模的发展得到了抑制。本论文主要针对双体自航船模减摇的问题,对双体自航船模整体的运动系统进行设计。本论文中将采用模糊自整定PID控制算法,对双体自航船模的航速航向控制系统与纵向稳定控制系统进行设计,之后将底层控制系统与上层减摇算法相结合,最后进行双体自航船模的实验调试。根据双体自航船模相关实验的性能要求,本文将采用多种电机与传感器相互结合的方法设计完整的双体自航船模运动控制系统,以此来保证双体自航船模相关实验的可靠性。本论文首先将对双体自航船模的航速航向控制系统和纵向稳定控制系统进行嵌入式系统的设计。航速航向控制系统部分将采用DSP主控芯片作为硬件系统的核心,利用各种传感器采集舵角和电机转速等相关信息,运用模糊PID控制算法对舵角以及航速进行控制。纵向稳定控制系统部分将采用ARM7主控芯片作为硬件系统的核心,选用液压驱动的方式对T型翼和压浪板进行驱动,采集到液压驱动系统的相关数据后,通过模糊PID控制算法对T型翼和压浪板进行控制。之后对双体自航船模的航速航向控制系统和纵向稳定控制系统进行建模和仿真分析。通过Matlab模拟模糊自整定PID控制算法对二者的控制效果,并于传统PID控制算法相对比。通过仿真实验验证模糊自整定PID算法拥有更短的调节时间、更少的超调量、更稳定的控制性能等优点最后进行双体自航船模的实验调试。通过航速实验、减摇实验等一系列实验分析和数据采集,检验模糊自整定PID控制算法对控制系统运行的稳定性,同时也将用此双体自航船模的运动控制系统验证上层减摇算法的有效性。

关键词： 出配药智能药柜   嵌入式系统   柔性药包抓取技术   动态称量策略   出配药一体化  

摘要： 近年来,随着人们对中医药的需求量不断增大,具有品质更好、更易保存优点的小包装中药饮片逐渐走向市场,开始替代传统散装中药,并且在各大中型医院广泛应用。但是在目前各大医院中,针对小包装中药饮片,多采用人工抓取调剂的方式。这种依靠“人工走动、攀爬梯子、数包”式的抓取调剂模式效率十分低下且存在很大的“数错”的风险,不能满足医院和患者对于效率和准确率的要求。因此,本文针对市场上对小包装中药饮片自动化调剂的迫切需求,设计并实现了一种小包装中药自动出配药系统,以提高中药调剂的自动化程度、处方调配的效率和准确率,并为医院节省人工成本,为患者减少等待时间,为中药房现代化建设提供参考。本文研制了一种基于吸盘阵列的自动抓药机器人,结合当前市面上已有的半自动寻药药柜装置构成了小包装自动出配药智能药柜,可实现对散袋小包装中药饮片的全自动出药。药柜采用了基于多吸盘阵列的柔性药包抓取技术,可对任意规格的散装药袋进行抓取,普适性更强;采用的多吸盘阵列式抓药,抓取能力强、出药效率高;采用了递推最小二乘估计算法对称重信号进行了处理,减少了称量时间。采用了多吸盘阵列抓药结合称重传感器称量的动态称量策略,使得称量和出药效率更高。此外,本文还设计并实现了出配药上位机系统,智能药柜能够根据上位机控制要求,精准快速地将需要的药袋按数量发出,结合传送带完成配药工作。将医院的处方的自动出药和配药环节有机连接在一起,实现处方中药自动出药和配药的一体化。本文以智能药柜的设计与实现为重点,详细介绍了智能药柜嵌入式系统的设计实现过程,主要包含了机械设计、气路设计、硬件电路设计以及软件设计,并简要论述了出配药上位机系统的设计实现过程,并完成了系统测试,最终实现了小包装中药出配药的自动化和一体化,提高了出配药效率和准确率。

关键词： 深度学习   视频结构化   嵌入式系统   神经网络压缩  

摘要： 视频是人们日常生活、工业生产以及安防领域的重要信息来源,视频结构化是计算机视觉的重要研究领域之一。视频结构化技术,就是打破视频文件的空间与时间维度,将关键信息提取出来进行扁平化展示的技术;视频结构化的过程,就是跨时间维度提取关键信息并归类的过程。在嵌入式环境下实现初级的视频结构化功能,可以在视频采集端对视频进行分析,筛选掉视频中无分析价值的时段与内容,并将筛选出的关键信息回传至后端服务器,与传送原视频相比,可以大大减少占用的网络带宽以及减轻后端服务器的运算与存储压力。近年来,随着深度学习技术的迅猛发展,一大批基于深度卷积神经网络的图像识别、目标检测、轨迹跟踪、人脸识别等算法被提出,在检测速度与准确率上相较于传统的图像处理算法有着巨大提升。同样,随着嵌入式设备与卷积神经网络加速设备的快速发展,人们可以将在GPU(计算机图形处理器Graphics Processing Unit,GPU)上训练出的大型深度卷积神经网络部署在低功耗嵌入式设备上,这使得在嵌入式平台上部署视频结构化系统成为了可能。本文首先分析了本系统所涉及深度学习相关基础理论以及卷积神经网络的构成,通过对比分析Alexnet、VGG、Resnet等主流图像分类网络以及Faster RCNN、Yolo等主流目标检测网络的算法原理、运行速度、参数体积、准确率以及嵌入式设备适用性等因素之后,选择SSD300作为视频结构化算法的目标检测网络,并探讨了不同基础网络对SSD300性能的影响,最终选用Mobilenet作为基础网络构成Mobilenet-SSD,在几乎没有精度损失的前提下,将网络的体积从105MB缩减至22MB,并采用迁移学习神经元裁剪的方法,修改了 MobileNet-SSD的网络结构,在保证准确率的前提下将网络体积再减小至Mobilenet-SSD的63.2%,进一步降低网络的参数数量与计算量。此外,为提高系统在高空俯视角度下的准确率,本文针对应用场景构建了专用数据集,对所选网络进行了适应性训练,提升了系统在应用场景下的准确率。最后,选用英特尔Up Core开发板+神经计算棒(NCS2)的硬件环境,在OpenVINO开发框架下实现了基于深度学习的嵌入式视频结构化系统,可对前端摄像头传回的视频画面进行分析,提取视频中出现的人员、车辆等物体,实现车辆颜色与种类等高级属性分析、敏感区域检测功能。经实验测得,本系统可以在在嵌入式平台实现对1080P分辨率输入视频源的20FPS的实时结构化解析,并支持将检测结果传输至后端服务器。

关键词： 传统手车开关   智能控制装置   嵌入式系统  

摘要： 断路器（俗称开关）是电力系统实现控制和保护的关键电气设备。在10k V配电网络中,手车式开关柜是重要的控制保护电器,同时也是配电系统智能化发展的重点设备。随着电网运营机构对电力网络智能化投入逐步增加,智能化电气设备越来越多的出现在电力系统中。而传统开关柜常用电磁式操动机构配合电气二次回路进行监视控制,不能满足智能电网快速调整快速响应的要求。因而对原有传统开关柜进行升级改造将对实现配电网智能化起到重要作用。本文主要研制了一种匹配传统10k V手车式开关柜的智能控制装置。先进行总体方案设计,首先根据立足于功能需求、技术指标以及设计要点,对智能控制装置开关操控装置进行的总体方案整体进行设计;然后再根据总体方案设计细化各个子模块的设计与实现,对子模块的软硬件进行了分析和设计,包括:手车行进和地刀控制模块、电量和电能质量采集模块、温湿度采集和控制模块、智能五防闭锁模块和红外人体感应模块。该装置的微处理器采用STM32F103ZET6处理器和嵌入式μC/OS-Ⅱ操作系统开发平台,完成开关量数据的读取、处理、通信和显示。MODBUS-RTU通信协议实现各功能模块与主控模块之间的通信。控制和通信开关功能通过现场高速总线集成到主控制模块中,实现装置的可配置性与灵活性。开关柜的操作状态反馈、分合闸控制、手车行进、参数测量、数据采集等功能均由智能控制装置操控管理。测试结果表明:电动控制模块能很更好地实现开关底部盘车与开关门体的进出操作、接地刀闸的电动操作、断路器的智能控制;电量采集准确;温湿度采集准确,并经测控模块对采集数据做出分析后并对机柜温湿度进行即时调整;智能五防可有效避免人员误入带电空间,降低电气事故发生的概率;红外人体感应可以有效识别工作人员并驱动照明和语音提示。各模块均能够实现预期的功能。

关键词： 列车通信网络   EtherCAT-MVB网关   嵌入式系统   以太网   通信测试  

摘要： 随着列车通信网络(TCN)技术在列车通信领域的发展,TCN已经成为了列车行业发展过程中必不可少的产物,是保证列车控制有效性、安全性及旅客舒适性所必需的部分。然而,随着对网络控制技术的不断深入研究,生产TCN高端产品设备的局限性开始凸显出来,特别是在TCN网关的自主研发和生产上,我们还与国外的先进技术存在一定的差距。因此,研究一种多样化、高性能、低成本、易运维、且具有自主产权的列车通信网关对发展我国列车通信网络技术有着重要意义。同时,近年来工业以太网在控制网络中的优势越来越明显,工业以太网技术与现场总线技术无缝对接,成为了列车网络控制系统新的发展方向。因此,本文研究并设计了一种基于嵌入系统的工业以太网EtherCAT与多功能车辆总线(MVB)的列车通信网关。本文提出了一种EtherCAT与MVB总线数据之间互联互通的方案,实现了EtherCAT与MVB总线数据包的转换。在设计过程中,对EtherCAT-MVB网关的具体实现进行了分析。本文首先详细介绍了MVB总线和EtherCAT工业以太网协议及其工作原理;提出了将智能优化算法应用到工业以太网协议,有效提高了以太网数据报文在链路层的传输率;搭建了列车以太网拓扑网络结构模型,分析了不同扩展网络模型下的性能;提出了基于AM3358为核心处理器的EtherCAT-MVB网关设计方案,将整个网关硬件系统分为多个模块,其中包括嵌入式核心模块、外围电路模块、MVB总线模块,并对外围电路模块进行电路图设计,通过对网关软件的总体设计,实现了EtherCAT与MVB之间数据转发和转换功能;最后对EtherCAT-MVB网关硬件系统进行通信测试,分别对EtherCAT模块和MVB模块进行数据通信测试,验证了方案的可行性和合理性。

关键词： 物联网   区块链   信息安全   PBFT共识算法   数字签名技术  

摘要： 随着物联网技术的发展,可穿戴智能终端的应用也变得越来越广泛。可穿戴智能终端作为物联网的核心载体可以采集各种数据,比如人的位置信息、健康状况等。传统的信息管理方式是把智能终端采集的数据存储在中心化的数据库中,这就意味着一旦中心化的设备被黑客恶意攻击,或者拥有数据的管理员肆意篡改数据,这对整个信息系统来说是灾难性的影响,严重破坏了数据隐私安全,让人无法完全相信这些数据的真实性。在这种情况下,区块链作为一种去中心化的分布式账本技术,它允许网络成员之间共享、同步和复制数据,具有去中心化、防篡改、可追溯的特点。本文针对传统的物联网智能终端数据存储在中心化的数据库中存在的缺点,对区块链技术进行研究,提出一种基于区块链的物联网智能终端数据接入系统方案,让智能终端接入区块链系统,把数据存储在区块链当中,实现数据的去中心化分布式管理。本文主要研究内容包括以下几个方面:1、首先基于物联网面临的数据安全存储问题,消除数据存储在中心化设备的安全隐患,本文将区块链技术应用到物联网信息安全当中,通过对区块链底层技术进行研究,设计了基于区块链的物联网智能终端数据接入系统,通过对智能合约应用程序进行开发部署,完成了数据的链上存储,保障了数据安全。2、本文还对区块链共识算法进行了研究,现有的区块链共识算法大多存在一些不足,无法同时兼顾性能、去中心化和安全这三项要求,最多只能满足其中两项而牺牲另外一项。实用拜占庭容错(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)作为一种常用的区块链共识算法,在安全性和去中心化方面很适合物联网的应用场景,但是却存在着节点无法动态加入和退出以及性能低下等缺点,根本无法满足物联网这种海量的数据接入以及节点变化大的实际应用需求。本文提出了一种基于Schnorr群签名的PBFT算法改进方案,通过群签名的方式解决了节点的动态加入和退出的问题,同时还降低了通信复杂度提高了系统吞吐量。