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系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类

介绍了应用高级语言结合图形化工具仿真动态研究异步电机矢量控制系统的方法.异步电机模型、采用矢量控制策略的变频器模型和通用机械负载模型在simulink中建立并组合为完整的变频调速系统仿真模型.模型被转化嵌入到C++的主程序而得到可以进行全面、动态、可视化仿真的异步电机变频调速系统软件.测试结果表明该方法得到的仿真模型正确,软件功能多样,使用方便

5.1 嵌入马尔柯夫链的转移概率 5.2 G / M / 1系统中的顾客数分布 5.3 G / M / 1系统的等待时间分布 5.4 G / M / m 排队系统

无线传感器网络是典型的网络化嵌入式系统,由于其既涉及嵌入式系统的行为又涉及网络的行为,以及其应用相关性,使其测试调试变得困难复杂,无法构建一个通用的测试调试平台.为有效地测试调试无线传感器网络,在分析已有的研究工作基础上,采用半实物的仿真策略,提出了一种混合方式的无线传感器网络测试调试系统,解决了纯粹软件仿真平台掩盖太多实际器件实现的细节和实际环境测试中嵌入式系统行为和网络行为不可见、不可控性的缺陷,达到了一种折中的效果.最后给出了该系统在FPGA(field programmable gate array)上的实现实例;通过实验验证了该系统能够有效地对无线传感器网络应用进行测试调试

4.1 嵌入马尔柯夫链 4.2 转移概率 4.3 系统平均顾客数 4.4 系统中顾客数的概率分布 4.5 等待时间的概率分布

本文针对现有的粮仓普遍使用药物熏蒸杀虫中存在的问题，研究使用物理方法对粮仓内的害虫进行灭杀。提出了使用电离以及高频振荡的方式来杀灭害虫的新方法。通过使用嵌入式系统的室内试验，本技术能够降低成本、提高杀虫效率、实现粮仓的绿色储粮