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一種基于云的軟PLC系統(tǒng)架構(gòu)研究[其他][工業(yè)自動(dòng)化]

在工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域，工廠的控制常由可編程邏輯控制器(PLC)執(zhí)行。隨著自動(dòng)化應(yīng)用越來越小型化、柔性化，在這些領(lǐng)域使用、設(shè)計(jì)并維護(hù)一個(gè)完整的、基于硬件的PLC是不經(jīng)濟(jì)的，基于云的軟PLC可以成為控制即服務(wù)的解決方案。介紹了一種基于云的多實(shí)例、可擴(kuò)展的軟PLC系統(tǒng)架構(gòu)，并基于該模式評(píng)估了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和可擴(kuò)展性。最后，對(duì)未來工業(yè)應(yīng)用中基于云的控制現(xiàn)場(chǎng)場(chǎng)景提出了展望。

發(fā)表于：4/19/2021 11:38:00 AM

Softing將CNC數(shù)據(jù)集成到工業(yè)邊緣應(yīng)用中[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

　　Softing擴(kuò)展了其基于Docker（容器虛擬化）技術(shù)的dataFEED edgeConnector產(chǎn)品系列。新的edgeConnector 840D可支持訪問SINUMERIK 840D控制器的數(shù)據(jù)，并使其通過OPC UA和MQTT在邊緣設(shè)備或虛擬環(huán)境中可用。這可以在云環(huán)境和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中靈活地集成本地OPC UA客戶端和MQTT代理。

發(fā)表于：4/17/2021 10:43:39 PM

對(duì)NBC-128的安全性分析[其他][其他]

NBC算法是由徐洪等人設(shè)計(jì)的基于廣義Feistel結(jié)構(gòu)的分組密碼算法，支持128/128、128/256和256/256 3種分組和密鑰尺寸，其非線性部分采用16 bit S盒。對(duì)分組長(zhǎng)度為128 bit的兩個(gè)NBC版本算法進(jìn)行了改進(jìn)的安全性分析。針對(duì)不可能差分攻擊，修正了原有分析過程，可以分析17輪NBC-128/256、15輪NBC-128/128；對(duì)于多維零相關(guān)攻擊，擴(kuò)展了攻擊輪數(shù)，可以分析19輪NBC-128/256、16輪NBC-128/128，針對(duì)NBC-128/256的結(jié)果在輪數(shù)上是已知最長(zhǎng)的；對(duì)于積分攻擊，給出了新的12輪積分路線，需要的數(shù)據(jù)量低于原有結(jié)果。

發(fā)表于：4/16/2021 9:26:00 AM

基于疊加擴(kuò)頻頻譜中心技術(shù)的抗欺騙干擾研究[其他][其他]

針對(duì)機(jī)載多天線收發(fā)系統(tǒng)(Multiple Input Multiple Output，MIMO)面臨存在虛假指令的欺騙干擾威脅導(dǎo)致性能下降甚至失鎖問題，提出了一種基于疊加擴(kuò)頻頻譜中心技術(shù)檢測(cè)欺騙干擾方案，最后通過試驗(yàn)驗(yàn)證了該方案的可行性，對(duì)MIMO抗虛假指令欺騙干擾性能的提升具有實(shí)際意義。

發(fā)表于：4/16/2021 9:20:00 AM

基于可穿戴傳感器的實(shí)時(shí)心電檢測(cè)方法研究[其他][其他]

為了實(shí)時(shí)監(jiān)控人體的心電信號(hào)，以胸帶作為穿戴載體，設(shè)計(jì)一個(gè)可穿戴心電檢測(cè)系統(tǒng)。內(nèi)嵌于胸帶的心電傳感器采集佩戴者心電信號(hào)，通過藍(lán)牙傳輸至移動(dòng)設(shè)備應(yīng)用程序，實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)及心率的實(shí)時(shí)顯示。所實(shí)現(xiàn)的心電檢測(cè)算法基于自適應(yīng)閾值，檢測(cè)心電信號(hào)的R波并計(jì)算實(shí)時(shí)心率。設(shè)計(jì)和實(shí)施了實(shí)地實(shí)驗(yàn)以檢測(cè)系統(tǒng)和算法性能。結(jié)果表明，心率檢測(cè)算法的R波檢測(cè)錯(cuò)誤率為-1.99%，較好地適應(yīng)了可穿戴心電傳感器采集的信號(hào)。

發(fā)表于：4/15/2021 11:08:00 PM

基于多特征融合的商品識(shí)圖匹配算法研究[其他][其他]

隨著近幾年無人超市的不斷發(fā)展成熟，自助購物越來越普及。如果商品售出后沒能及時(shí)補(bǔ)充，會(huì)影響消費(fèi)者的購買意愿。為提升商品圖像識(shí)別的準(zhǔn)確率，采用多特征融合的方法，即將多種算法的特征聯(lián)合，形成優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)。采用融合SIFT特征和灰度共生矩陣特征的方法完成貨架商品圖像的匹配。實(shí)驗(yàn)表明，該方法對(duì)比灰度共生矩陣方法準(zhǔn)確率提升20.6%，對(duì)比SIFT算法和PCA-SIFT算法準(zhǔn)確率分別提升8.9%和5.6%；處理時(shí)間對(duì)比以上三種算法略有增加。此方法還可用于分析貨物受歡迎程度以及確認(rèn)哪些柜臺(tái)需要加貨等，從而及時(shí)有效地對(duì)短缺的商品進(jìn)行補(bǔ)充。

發(fā)表于：4/15/2021 11:03:19 PM

自動(dòng)氣象溫濕度傳感器采集電路設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

為了順應(yīng)民航氣象自動(dòng)化發(fā)展需求，設(shè)計(jì)了一種自動(dòng)氣象溫濕度傳感器采集電路，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)民用機(jī)場(chǎng)跑道周邊溫濕度要素的較高精度采集。系統(tǒng)對(duì)硬件電路部分進(jìn)行了模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，對(duì)溫濕度采集原理進(jìn)行了分析，利用4線制PT100鉑電阻對(duì)溫度進(jìn)行測(cè)量，通過恒流源驅(qū)動(dòng)的方式產(chǎn)生溫度對(duì)應(yīng)電壓，再通過AD7792進(jìn)行采集，計(jì)算出溫度傳感器的電阻值Rpt100。濕度信號(hào)輸出類型為0～1 V的直流電壓，利用AD7792的第2通道以及片內(nèi)1.17 V的基準(zhǔn)電壓進(jìn)行采集，得到ADSample2采樣值,計(jì)算出濕度對(duì)應(yīng)的電壓值Vrh(單位：mV)， Vrh在數(shù)值上與濕度采樣值相等。試驗(yàn)證明采集電路可以完成對(duì)溫濕度信號(hào)的采集。

發(fā)表于：4/15/2021 10:55:29 PM

一種多通道高速高精度PXIe數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)計(jì)[其他][其他]

介紹了一種基于放大器、模數(shù)轉(zhuǎn)換(Analog to Digital Converter，ADC)和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)的多通道數(shù)據(jù)采集方案，包括采集系統(tǒng)的主要構(gòu)成以及實(shí)現(xiàn)方法，最后對(duì)系統(tǒng)性能進(jìn)行了測(cè)試。該電路模塊為子母板結(jié)構(gòu)，通過PCI Extensions for Instrumentation Express(PXIe)機(jī)箱背板總線實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的讀出能力。該模塊可支持8個(gè)采集通道的同步采集，每通道采樣率可達(dá)500 MS/s。測(cè)試結(jié)果表明，在其帶寬內(nèi)有效位可接近11 bit(ADC采樣精度為14 bit)，能夠滿足高速高精度的數(shù)據(jù)采集需求。

發(fā)表于：4/15/2021 10:47:51 PM

衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡路由技術(shù)研究綜述[其他][其他]

發(fā)表于：4/15/2021 10:43:59 PM

基于GRU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有毒氣體擴(kuò)散預(yù)測(cè)方法[其他][其他]

有毒氣體的擴(kuò)散預(yù)測(cè)在應(yīng)急響應(yīng)中起著重要作用。現(xiàn)有的計(jì)算流體力學(xué)(CFD)方法存在計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng)等問題，無法快速進(jìn)行毒害氣體擴(kuò)散預(yù)測(cè)。提出了一種利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行有毒氣體擴(kuò)散預(yù)測(cè)的方法。根據(jù)有毒氣體擴(kuò)散原理，設(shè)計(jì)基于GRU的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實(shí)現(xiàn)快速、有效的氣體擴(kuò)散濃度的預(yù)測(cè)。將本文的方法在經(jīng)典的公開數(shù)據(jù)集草原牧場(chǎng)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法可實(shí)現(xiàn)較高精度的氣體擴(kuò)散濃度的預(yù)測(cè)，并且優(yōu)于基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的方法。

發(fā)表于：4/15/2021 10:36:18 PM