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关键词： 概率神经网络   残差机制   自适应带宽调整   断刀检测   嵌入式系统  

摘要： 为解决数控加工中刀具断裂难以检测的问题,提出一种基于残差驱动自适应带宽的概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)断刀检测方法。系统采用伺服电机驱动的接触式探针结构,采集长度偏差、触发时间、电机位置、电流和扭矩等五维特征用于刀具状态识别。针对传统PNN固定带宽导致分类边界模糊的问题,引入分类残差机制,动态调整每个样本的核函数带宽,实现样本级自适应带宽调整优化。所提方法在TMS320F28335平台完成嵌入式部署,采集600组不同刀具状态数据进行验证。实验结果表明,改进PNN模型边界清晰、误判更少,其分类置信度和异常识别能力显著优于传统PNN,具备更强的鲁棒性与实际工程应用价值。

关键词： 并行计算   嵌入式实时操作系统   嵌入式实时数据库   通信协议   集群   分布式计算   边缘计算  

摘要： 针对物联网、边缘计算等新型应用场景对边缘设备计算能力提出的更高实时性要求,依赖自研国产嵌入式实时操作系统和数据库,提出一种面向小型集群架构的并行加速框架。并行加速框架采用主从式架构,分别设计实现主机节点和设备节点,以完成计算任务的拆解与计算,通过自定义网络传输协议和缓存系统,实现系统中消息与数据的传输,最终实现计算任务的并行加速。实验结果表明,文中所提出的并行加速框架,可以起到显著的计算加速效果,满足实际应用需求。

关键词： 节点边际电价   交流潮流   网损   新能源不确定性   分布鲁棒优化  

摘要： 面对“双高”特征愈发显著的市场环境,现行的直流/线性化交流潮流驱动的电力系统供需平衡分析机理难以有效支撑新能源不确定性下的市场结算需求。为此,该文面向节点边际定价,提出基于凸松弛交流潮流的能量-网损-备用协同优化框架。首先,提出基于二阶锥规划(second-order cone programming,SOCP)松弛的交流网损嵌入式最优潮流模型,无需迭代即可精确捕捉网损的边际成本;其次,考虑到新能源的不确定性,建立分布鲁棒能量-网损-备用协同优化模型,通过构造基于交流潮流的广义仿射解析函数,结合对偶理论重构原问题的交流可解形式;然后,根据卡鲁什-库恩-塔克(Karush-Kuhn-Tucker,KKT)条件和影子价格理论,提出含新能源不确定性的节点边际定价方法,并显式分解节点边际价格的构成成分;最后,在不同规模的测试系统中进行仿真验证和分析。结果表明,所提方法能完整刻画不确定性条件下含新能源电力系统的运行调控边界,为市场环境下的经济调度与价格结算提供了通用范式,有助于引导市场成员优化投资决策与运行策略。

关键词： 地铁   刚度特性   嵌入式轨道   高低温循环试验   温变特性  

摘要： 嵌入式轨道因高分子材料属性呈现显著温变特性,极端气温条件下会影响轨道结构的安全性和稳定性。为探明嵌入式轨道在复杂温度环境下服役性能,开展嵌入式轨道高低温循环试验,测试不同温度条件及循环次数下的轨道系统刚度,并结合有限元模型分析温度对嵌入式轨道刚度的影响规律。研究表明,相较于20℃左右的常温环境,-30℃~-20℃环境下轨道竖向刚度降低8.8%~20.4%,横向刚度增大44.7%~64.6%,纵向刚度增大35.9%~60.1%;40℃~50℃环境下竖向刚度降低2.4%~19.5%,横向刚度降低29.4%~44.1%,纵向刚度增大5.9%~25.9%,针对长期高温作用下小半径曲线地段,应采取横向稳定性加强措施;相较于初始状态,高低温循环30次后,竖向刚度降低约31.2%,横向刚度增大约33.0%,纵向刚度增大约4.1%;在-30℃~50℃、30年使用寿命内,嵌入式轨道仍然具备较好的服役性能。

关键词： 边缘智能   教育机器人   多模态交互   科技素养   嵌入式系统   SLAM  

摘要： 目前家庭教育机器人存在交互层次浅显、隐私泄露风险高以及成本昂贵等问题,针对这些问题,文中设计并实现了一款适合于当前家庭环境的儿童科技素养家庭教育机器人。文中以ESP32为控制核心,利用激光雷达、摄像头等完成多模态感知,采用轻量化AI和SLAM算法完成决策和建图,利用磁吸式模块化硬件接口实现功能扩展。该研究证明了采用边缘智能把核心技术转化为直观的教育体验是可行的,为在家庭场景下开展安全、低成本、深层次的科技教育提供了一种可行的技术方案和设计参考。

关键词： 嵌入式计算机   车载控制系统   域控制器   实时操作系统   最坏响应时间  

摘要： 针对现代汽车分布式电子控制单元在复杂控制任务中存在的总线带宽和算力不足问题,提出基于异构多核嵌入式计算机的车载控制底层架构。通过构建资源隔离映射机制,部署带浮点运算加速的离散控制逻辑,结合抢占式实时操作系统优化调度方案。结果表明,该架构将最高优先级任务调度抖动控制在14.7μs以内,不同负载下总线最坏响应时间维持在2.45 ms以下,有效提升了复杂控制算法的执行效率与底层网络确定性。

关键词： DF4机车   重联   嵌入式系统   冗余系统  

摘要： 针对DF4机车在复杂重联运行环境中通信可靠性不足的问题,本文提出一种嵌入式双冗余通信控制系统设计方案。系统采用主-备双链路冗余结构,结合冗余通信协议,可以在主链路故障时自动无间断切换到备用链路。硬件测试与仿真结果表明,该系统通信中断率低于0.01%,切换延时小于10 ms,可靠性比传统单链路系统提升40%以上,能够满足DF4机车在复杂铁路条件下的重联运行需求,为老旧机车控制系统的升级提供了有效解决方案。

关键词： 超声流量计   ZYNQ   嵌入式系统   软硬件协同设计   实时信号处理  

摘要： 针对传统超声流量计在数据处理效率和实时性方面的不足,该文设计并实现了一种基于ZYNQ-7020芯片的四声道超声流量计,用于工业流体流量的高精度、高效率监测。该研究充分利用ZYNQ平台集成的ARM处理器和现场可编程门阵列可编程逻辑(PL)的硬件加速优势,结合时差法流量测量原理、渡越时间测量技术以及Sigma-Delta调制的信号采集方法,实现了超声信号的高精度采集、实时处理与流量计算。实验结果表明,该流量计在不同压力条件下具备良好的测量性能,相对误差严格控制在±0.5%以内,且标准差较小。逻辑分析仪测量显示,PL部分的平均信号处理延迟为450.64µs,验证了系统的高速实时处理能力。该研究提出的超声流量计为工业和医疗领域的高精度流量测量提供了一种有效的技术方案。

关键词： 深度学习   图像识别   嵌入式系统   测试框架   微控制器  

摘要： 为解决轻量型卷积神经网络在资源受限的嵌入式环境中部署时的测试验证难题,提出了一种面向STM32微控制器的深度学习图像识别单元测试框架。该框架集成了图像增强、模型量化与自动化测试流程,通过模块化设计确保了模型推理的功能正确性与性能稳定性。实验结果表明,该框架的测试通过率超过95%,误报率低于2%,模型量化后的推理速度提升约41.3%,内存占用降低约62.5%,且精度损失控制在0.7%以内。该设计方案在嵌入式深度学习软件的可靠性测试与高效部署方面,具有一定的技术价值与可行性。

关键词： 嵌入式系统   图像语义分割   捞渣机   刮板链   状态识别  

摘要： 在燃煤火电厂的生产系统中,捞渣机刮板链作为锅炉落渣运输的核心部件,其运行状态直接影响机组的安全稳定运行。针对天明公司#1、#2机组水浸式刮板输送机现存问题,本文提出基于嵌入式图像语义分割技术的状态识别方案。实验验证表明,该系统在复杂工况下识别准确率达90%以上,识别响应时间≤1s,可有效提升设备运维效率,降低故障停机风险。