关键词： 加速器   数字控制器   多控制核心单元   数字校正控制  

摘要： 强流重离子加速器HIAF(High Intensity heavy ion Accelerator Facility)中的电源不仅数量庞大、规格多样,而且拓扑结构复杂、技术难度大,不同类型电源对数字控制器也有着不同的控制需求。本文基于以FPGA为核心控制单元搭配不同功能板的硬件平台,完成了HIAF三种电源的数字控制器设计,并在对应电源样机上验证了方案的可行性和可靠性,达到了预期的目标,解决了HIAF工程需求。为了提高直流电源输出电流和负载端磁场稳定度,本文还提出了一种在电源前端实现的外反馈校正控制方案。在实现电源控制功能的基础上,本文提出了一种边缘计算模式的数据处理方案用于分析电源数据,为电源数据分析系统做出了有益尝试。多控制核心单元的数字控制器方案通过EMIF总线实现了板卡内FPGA与DSP的数据交互,通过主从模式的串口通信实现了FPGA与PLC的联合控制模式,并通过全光纤介质的高速串行收发器实现了板卡级的通信,使得该控制器成功应用于分布式主从控制器架构。多达15台采用该方案的数字控制器成功应用于HIAF增强器BRing(Booster Ring)全储能快循环脉冲电源样机中,并在长达2年的时间内稳定运行,验证了数字控制器方案的功能性和稳定性。外反馈校正控制方案采用了电流反馈值和磁场反馈值多闭环控制方式,通过带限制的滞环控制策略校正电流给定值,有效地提高了直流电源输出电流和负载端磁场的稳定度。该方案在电源端实现校正,避免了在中央控制层进行校正的长距离通信链路的高延迟。应用该方案的兰州重离子加速器实验环HIRFL-CSRe(Heavy Ion Research Facility in Lanzhou-Cooling Storage Ring experimental ring)二极铁电源,电流稳定度提高了三倍,磁场稳定度提高了两倍。边缘计算模式的数据处理是利用数字控制器中富余的运算资源进行数据的运算。根据不同电源的数据分析需求,实现了电源各种状态下的数据存储预筛选、电源输入端数据分析以及FFT运算器等功能。在电源端进行的数据处理,不仅使得电源数据处理更加及时,而且可以减少电源端和上层控制设备间的通信数据量,为数字电源实现智能化控制奠定了良好基础。

关键词： 超声测井仪   虚拟示波器   数据处理   换能器标定  

摘要： 大型基础工程的桩基钻孔中常采用钻井法凿井进行建井。该类工程工期长、投资大,一旦施工中出现井筒偏斜大或井径有误,轻则返工,重则报废,浪费极大。SKD-1超声测井仪是测量钻井法凿井井筒几何参数的仪器设备,它对于及时正确掌握井筒的钻进偏斜值大小,扩径或缩径的程度及其深度位置,以及整个井筒的立体形状,防止井筒偏斜、改进钻井技术、加快工程进度、保证工程质量具有重要意义。SKD-1超声测井仪能够测量井径3～12米、可测井深1000米的大口径矿井,但是随着时代发展,设备面临升级优化的问题,本文主要工作如下:(1)通过研究虚拟仪器技术,采用LabVIEW设计了一款配合数据采集卡实现四通道采集的虚拟示波器,虚拟示波器代替了现有设备中的数字示波器进行超声信号数据采集,直接通过计算机上位机程序配合读取超声回波的波形数据,提高了测井设备的集成度。(2)针对超声信号处理算法,本文首先对超声发射波和超声回波信号仿真,还原理想状态下的超声发射波与超声回波,在后续的超声信号算法对比测试过程中,通过各类算法对添加了高斯噪声的仿真信号的处理效果进行比较,为超声信号处理算法改进提供了理论基础。(3)针对超声信号处理算法进行改进,本文在小波去噪和Learning Management System(LMS)自适应滤波的基础上,构建了一种Wavelet-LMS滤波算法,通过使用平滑滤波、小波去噪、LMS自适应滤波和Normalized LMS(NLMS)滤波算法对含噪超声仿真信号和真实场景下虚拟示波器采集的信号处理效果与该算法的处理效果进行比较,计算信号处理后的信噪比与均方根误差,验证WaveletLMS滤波算在超声信号处理方面的可行性与优越性。(4)在进行超声信号处理的基础上,设计和提出了一种超声换能器标定装置和超声换能器标定方法,通过多次实验,采集实验数据,对超声换能器的固定误差进行标定,提高超声测井仪在测井作业中的准确度。综上所述,本文设计了一种四通道采集的虚拟示波器对超声信号数据进行采集,增加了测井设备的集成度,提出了Wavelet-LMS算法应用于超声信号处理方面,与传统算法相比信噪比更高,均方根误差更小,设计了一种超声换能器标定装置,提高了超声测井仪的测量准确性。

关键词： 计算机视觉   超分辨率   昇腾AI处理器   数据处理  

摘要： 深度学习模型的研究给我国人工智能发展带来了新的机遇与挑战。硬件方面,没有完全掌握快速运算设备的核心技术,对此,华为针对深度学习研发出了专用处理器——昇腾AI处理器;软件方面,模型训练耗时长,且无法直接利用昇腾AI处理器提供的算力进行运算。针对以上情况,本文以CSNLA模型为例,旨在提升CSNLA模型在昇腾AI处理器上的精度和性能,进行以下工作: 首先,完善中间件CANN软件栈中的算子生态圈。一方面,使用DSL和TVM实现算子计算,针对DSL的已有接口,对norm＿except＿dim算子提出指数结合对数运算的方式替换幂运算的方式;另一方面,增加昇腾AI处理器对Py Torch框架中min算子的支持,在完成对其数据校验之后,映射到CANN软件栈中。 其次,在昇腾910处理器上提升CSNLA模型性能。利用混合精度、分布式计算、绑核与算子优化四种方式提升CSNLA模型在昇腾910处理器上的运算速度,使模型训练性能提升约17倍。 然后,在昇腾910处理器上提升CSNLA模型精度。在模型层面,通过数据“洗牌”、格式转换、CPU协同运算,提升模型训练精度。另外,规范化模型训练,提高该模型的可扩展性。 最后,在昇腾310处理器上实现CSNLA模型的离线推理。将已完成训练的CSNLA模型应用到已做好切分的Set5数据集上,并通过数据后处理计算推理精度和性能,拓展移动端的模型应用。

关键词： 悬索桥   主缆防腐   主缆通风   数据处理分析   黄埔大桥  

摘要： 传统桥梁运营过程中不可避免的会出现结构安全问题,通常采用外观专项检查获取一些结构特征来判断其产生的问题。然而通过单一检查结构来推断整体的状态是不充分的,有很大的局限性,也会造成突发桥梁病害不能够及时被发现,而且也会受到检测人员专业性影响。因此通过主缆通风试验的方式,研究主缆腐蚀特征,能够为后续同类旧桥梁的维养方面提供长效的防腐资料,是必须且具有重要意义的。目前主缆防腐方面取得了一定的进展,但由于除湿系统采集的数据隐含着大量有效信息没有得到及时挖掘和利用,因此对主缆除湿系统的数据进行准确、有效的处理是需要重点关注的。在确保悬索桥的安全运行下,对主缆除湿系统采集的数据进行分析、评估主缆的除湿状态,能够及时对主缆做出预警信息。为改进桥梁主缆送风方式的设计提供新思路,同时加快自身的信息获取与研判桥梁的健康发展走向,进一步促进桥梁技术的全面发展。本文依托黄埔大桥悬索桥缆索系统防护的预防性养护试验,开展如下研究:(1)收集总结国内外桥梁采集监测系统的发展、归纳最新时间内的数据处理分析方法。分析主缆腐蚀机理、主缆防腐发展体系、主缆除湿系统的构成、主缆通风试验的意义等在桥梁运营状态中的必要性。以黄埔大桥为研究对象展开主缆通风现场试验研究,包括整个试验概述、监测内容、试验目的、理论基础、试验段选取、监测点的布置、监测设备和技术参数等的选择。(2)使用软件MATLAB编写程序处理数据,包括对异常数据剔除、数据遗漏补全、重复多余数据平滑等,结合莱依达准则、格拉布斯准则、预估比较法等。结合现场试验对主缆温度异常数据、压力异常数据进行处理,在前期阶段对数据进行预处理,这样大幅提高了数据分析效率;使用异常数据值处理方法,拉格朗日插值法、牛顿插值法等对主缆压力缺失数据补全;滑动平均方法、加权滑动平均方法对主缆温度数据平滑处理得出温度的分布特征。黄埔大桥主缆除湿状态评估包括对温湿度、压力、流量等数据检测,探究了温湿度之间的关系。以及进一步研究送风流量、排风流量与压力之间的关联,得到了最佳范围是当进气压力为1000-1500Pa,进气夹的送风流量为25～35 m3/h,除湿距离控制在120-150m左右为宜。得出主缆在纵向、竖向上都有不同点的温度差,在进行温度分析时,不仅要考虑外部环境整体的温度升降特性外,同时需考虑主缆局部点的差异。

关键词： 数据处理能力   数据处理与统计   教学内容   软件应用   考核体系  

摘要： 数据处理与统计课程是高职环境监测技术专业基础课程。该课程目前在教学过程中存在教学内容理论性强、教学方法形式单一、软件运用不够充分、考核体系不够完善等教学“痛点”问题。针对这些问题，根据学生的实际需求和水平，设计更多样化、更有趣味性、更有针对性的教学活动，充分利用软件的功能和优势，建立更科学、更合理、更有效的课程教学体系。本次课程改革将从丰富教学方法、融入课程思政、应用统计软件、完善评价体系等方面改革。通过对教学方法、软件应用、考核体系的改革有效提高学生的数据处理能力，本课程教学取得良好效果，为相关专业基础课程建设提供借鉴。

关键词： 多波束测深系统   底质分类   反向散射强度   角度响应现象   XGBoost  

摘要： 海底底质分类是海洋调查的重要工作,多波束测深系统反向散射强度数据以其高分辨率、全覆盖性的优势,为海底底质分类研究提供了一种新的技术手段。受限于多波束数据种类的复杂多样和数据处理方法的不完善,多波束反向散射强度影像存在噪声污染严重、角度响应误差和条带拼接误差大等问题,严重影响了底质分类的精度。基于此,文中借助多波束数据集实现了反向散射强度数据解码成像的一系列关键技术,改正了反向散射强度数据的角度响应现象,并依托改正后反向散射强度影像研究了一种基于CAE与XGBoost组合模型的多波束底质分类改进方法,实现了基于多波束反向散射强度影像的海底底质精细分类。主要工作如下: (1)阐述多波束海底底质分类的意义、多波束数据处理发展现状和海底底质分类研究现状。分析了多波束反向散射强度数据处理上的不足以及海底底质分类现有方法的缺陷,结合多波束测深系统机理和海底底质分类原理确定了论文整体思路。 (2)基于Kongsberg EM系列多波束数据集完成了从数据解码、脚印归算、声强数据补偿改正、地理编码到影像去噪全流程处理方法,最终生成的水深图和反向散射强度影像,为后续海底底质分类提供了数据基础。 (3)针对反向散射强度影像改正误差大、角度响应参数定位难、纹理效果差的问题,研究了一种基于双边滤波的自适应角度响应改正算法。首先通过双边滤波保边去噪的特性准确找出了实验区角度响应曲线近似值;其次拓展细化EM官方模型并定位角度响应曲线的三参数;而后以三参数和原始数据为基础计算修正值并实现全测线改正。实验结果表明,基于双边滤波的自适应角度响应改正算法比EM官方改正和其他改正方法精度更高,纹理效果更优,并在实际应用中合理可行。 (4)针对底质分类数据单一和采样标签稀缺,且现有分类器精度差、分类错误等问题,研究了一种基于CAE与XGBoost组合模型的多波束底质分类方法。文中以水深图和反向散射强度影像为基础提取多维特征影像,后通过改进的CAE实现二次学习和降维,最终利用XGBoost集成算法实现底质分类。实验表明,新模型底质分类结果连续性好、边界清晰、准确率高,达到90.45%,明显优于其他传统方法。

关键词： 风电叶片   全尺寸结构疲劳测试   双轴加载   数据处理   损伤计算  

摘要： 叶片是风电机组的重要组成部件,为保证20年的使用寿命,需要对其进行可靠性验证,判断是否满足使用要求。目前,全尺寸结构疲劳测试是模拟叶片损伤演变的最准确方法。随着风电技术不断发展,叶片尺寸不断增大,单轴疲劳测试技术已经无法满足叶片质量和可靠性的测试需求,而双轴疲劳测试在保证精度的同时又能够提高检测效率,正逐步取代单轴测试成为行业内主要的研究方向。因此,本文以风电叶片双轴疲劳测试为背景,针对测试过程中数据处理困难以及损伤无法计算等问题展开相应的研究,主要研究内容如下:(1)提出基于形态学滤波的风电叶片应变数据处理方法。首先建立不同结构元素的形态学滤波器与三点平滑算法对原始信号进行滤波和平滑处理,其次设计峰值检测算法以准确检测信号的峰值和谷值完成数据处理。最后利用双轴共振式全尺寸结构疲劳测试原理样机进行试验对该方法进行验证,发现该方法能够在保证原始信号特征值的前提下准确地输出信号峰、谷值,有效地完成了数据处理。(2)风电叶片疲劳测试异常应变数据修补方法。提取双轴疲劳测试过程中产生的异常应变数据,得到基线漂移信号、零点漂移信号以及缺失信号三种主要异常类型。分别采用拟合趋势项、滑动平均法以及均值插补法的方式对异常数据进行修补。结果表明,修补后的数据能够反映疲劳加载过程,可以用该方法处理双轴测试过程中出现的异常应变数据。(3)提出风电叶片双轴疲劳测试损伤计算方法。根据风电叶片疲劳损伤机理,考虑双轴加载下结构应力的随机叠加效应,基于实时应变数据,建立叶片的S-N曲线和CLD模型,利用线性Miner累积损伤理论计算被测叶片的累积损伤。通过风电叶片疲劳试验台,对52.5米叶片进行疲劳试验并计算损伤,结果表明,该方法能够有效地计算出应力叠加下叶片的损伤情况。同时发现,双轴加载下挥舞方向的载荷对叶片前缘、后缘的应变响应影响较大,使其应变响应相对于单轴加载时降低,摆振方向的载荷对主梁方向的应变响应影响较小,使主梁上的应变响应相对于单轴加载时增大,从而导致叶片在单、双轴加载下的损伤规律不同。(4)设计风电叶片疲劳损伤在线实时评估系统。结合本文提出的应变数据处理方法以及双轴加载损伤计算方法,设计了风电叶片损伤在线实时评估系统。利用52.5米叶片双轴疲劳试验数据分别进行离线损伤计算和在线损伤计算,结果表明,实时在线损伤评估系统计算速度快、精度高、更有利于把控试验进程。

关键词： 地基合成孔径雷达   干涉测量   形变监测   序贯平差   大气补偿  

摘要： 地表承载着人类的生活,是人们生产活动的基石。地表稳定性关系着群众的人身安全以及人们生产生活的有序进行。近二十年来,在全球气候变暖的背景下,极端天气的发生频率逐年增多,地质灾害的危害也不断加剧,这也对地表形变监测提出了更高的要求。相对于传统地表形变测量技术,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)因具有全天时、全天候、高分辨率与大范围的优点,成为了地表形变监测的有利手段之一。星载SAR在重访周期以及成像几何等方面有着固有的缺陷,无法满足突发性自然灾害监测的需求。与星载SAR相比,地基合成孔径雷达(Ground-based Synthetic Aperture Radar,GBSAR)因具有高时间分辨率(分钟级至秒级)、高空间分辨率(亚米级)、高精度(亚毫米级)等优点,在精细化实时形变监测中展现出了卓越的性能,成为了星载SAR的一种有效补充。因此,基于地基合成孔径雷达干涉测量(GB-In SAR)技术,积极开展地表形变监测技术研究,对灾害监测预警、抢险救灾应急测绘具有重要的实际意义。目前,地基SAR的数据处理方法大多借鉴了星载In SAR技术。由于地基SAR独特的高时间采样频率特性,使得某些常规的In SAR数据处理技术在地基SAR中无法得到较好应用。此外,目前的地基SAR数据处理方法不能快速应对高时间分辨率带来的大数据量实时处理的情景。鉴于此,本文开展了地基SAR形变监测数据处理技术研究与应用,主要研究内容及创新之处如下:(1)针对利用传统FFT进行距离向成像时出现的频谱泄漏的问题,提出了一种基于全相位FFT的地基SAR距离向成像算法,实现了抑制频谱泄漏的效果,提高了观测目标的辨识度,减弱噪声。该算法将传统的FFT替换为全相位FFT,结合了全相位FFT具有优良的抑制频谱泄漏性能与“初始相位不变”的重要特性,实现最高谱线的初始相位严格等于输入信号的初始相位,保证了最高谱线不受频谱扩散的影响。使用模拟实验与真实实验对该算法进行了验证,与传统FFT相比,全相位FFT的频谱图中,观测目标所对应的主频线更加明显,周围的旁频线得到了有效抑制。在该成像算法下,地基SAR在室内的形变测量精度可达到亚毫米级。(2)针对已有的大气延迟相位补偿方法难以区分地基SAR高频观测信号中的形变与大气延迟变化的问题,提出了一种地基SAR地表形变与大气模型参数联合估计模型,利用形变的时空特征以及大气延迟的空间特征,使用最小二乘实现了形变参数与大气模型参数的联合估计,提高了形变估计的精度。该方法的核心思想是对选取的PS点的地表形变相位和大气延迟相位分别进行建模,再构建干涉相位与地表形变和大气模型参数之间的函数模型与随机模型,并利用最小二乘方法进行参数估计,从而反算求解大气延迟相位。通过设计实验对该算法进行可行性分析,同时为了验证该估计模型的精度优越性,对该联合估计方法与经典的外部气象参数校正法、多项式拟合校正法进行了对比实验,使用均值、标准差以及均方根误差等指标进行精度评估。实验结果证明,本文提出的联合估计方法处理得到的结果标准差和均方根误差相对于其它两种方法都有显著的提高,验证了该联合估计方法的可靠性和精度优越性。此外,将该方法应用在湖南省长沙市实地的大桥振动监测中,成功地将桥梁振动与大气延迟分离。(3)针对地基In SAR后处理效率低,现有的地基In SAR实时处理算法实时性差的问题,提出了一种基于参数可变的序贯平差地基In SAR实时形变函数模型,科学建模了形变参数的动态变化;基于建立的实时形变函数模型及形变参数和大气联合估计方法,构建了一套地基In SAR实时动态处理方法,实现了地基In SAR数据的实时高精度动态处理。使用地基SAR对四川省丹巴县的一处滑坡进行7个小时的连续观测,共计137景SLC影像。使用本文提出的实时动态处理方法对其进行处理,得到了观测期间内滑坡的累积形变结果与平均速率图。从处理结果可以看出,该观测区域有多处滑坡正在发生,累积形变量最大可达20厘米。对实验结果进行分析,参数估计的残余形变的均方根误差90%分布在1mm之内,均值为0.61mm。解缠误差在第一阶段为4%左右;在第二阶段开始,由于观测目标数量突减,严重影响了相位时空三维解缠的精度,解缠误差突增至20%;随着观测目标个数趋于稳定,影像解缠误差稳定在1%左右。随着观测量增多,待求的未知参数也逐渐增多,单个观测耗时也逐渐增长,其中“形变参数解算”环节所耗时间逐渐成为观测总耗时的主要部分,但仍然满足实地观测场景中数据实时处理的需求。(4)针对地基SAR软件可视化程度低,人机交互性弱的需求,研发了地基SAR成像、D-In SAR与PS-In SAR处理软件;开展了地基SAR与高频GNSS桥梁稳定性监测综合实验,成功监测了桥梁的高频振动,验证了本文发展的

关键词： 点云精简   曲面重建   点云修复   软件开发  

摘要： 近年来,三维精密测量仪器,如激光扫描仪、结构光、深度相机等已经广泛应用于高端装备制造、机器人导航、医疗、建筑、逆向工程等领域,它们采集结果的主要格式是三维点云数据。为了从三维点云中提取被测对象的特征信息,实现快速设计、快速定位等功能目标,三维点云数据的预处理、配准、曲面重建等数据处理技术已经成为机器视觉领域的研究热点方向之一。如何有效地处理大规模点云数据,实现高质量的三维建模,已成为学术界关注的重点问题。本文针对大型零部件点云的数据精简、数据修复、曲面重建等技术进行了研究,具体内容包括: 提出了一种基于网格关联权重的点云自适应精简算法。本算法采用Octree对点云数据进行网格单元划分,将底层处理对象由数据点转化为网格单元,有利于提高计算效率。同时,通过邻域点协方差矩阵获取每个数据点的曲率变分,计算网格单元的曲率权值和密度权值,根据网格单元的曲率和密度的关联权重实现数据自适应精简。本算法能够保证精简后点云数据细节特征的完整保留,平坦区域数据点分布均匀且无局部孔洞出现。 提出了一种多重寻优的区域生长曲面重建算法。本算法提出自适应空外接球约束、生长方向约束、三角面片评分规则、基于自适应三角形的数据点删除规则等优化策略,通过逐级寻优、多轮修复的方式实现点云曲面重建。本算法可以对大尺寸复杂结构件的尖锐特征、双层薄壁特征进行精确的曲面重建,提高了重建效率,能够更好的保留模型细节特征。 提出了一种基于法向偏移的数据梯度修复算法。本算法以邻域点分布特征为依据提取孔洞边界,采用中心缩放的方式生成修复数据点,通过设定的法向与梯度参数对修复数据点位置进行精确平滑调整,最终完成点云数据孔洞修复。本算法对于常见孔洞具有较好的填充效果,填充点分布均匀、填充点与原始数据连接平滑,可较好的恢复原始模型的表面特征。 结合上述理论方法,本文以PCL、Open Cascade等开源库中的基本数据处理功能函数为基础,自主开发了一套完整的三维点云数据处理软件。软件实现了点云文件的读取与显示、三维模型的解析与显示、点云滤波、点云精简、点云修复、点云配准、点云曲面重建以及型面误差分析等功能。本文通过舱段、飞机模型、椎体模型等点云数据对软件进行了功能测试,测试结果表明:本软件能够完成精确、完整的点云数据处理任务。本文相关研究内容及开发的软件,对于推动国产工业软件的发展具有一定意义。

关键词： 数字化   信息化   图数据库   异常数据处理   自然语言处理  

摘要： 随着国家电网公司数字化与信息化建设的不断发展,220kV变电工程数据量呈指数级增长,异常数据随之骤增,这为工程管理带来了挑战。220kV变电工程数据来源广、层次多,数据间关联关系复杂,且离散地存储在工程各阶段文件中,因此数据调用效率低、融合困难,其数据存储形式落后。此外,220kV变电工程异常数据产生原因复杂、表现形式多样,现阶段处理方式却往往依赖人工筛查,难以保障数据质量,其处理能力不足。图数据因其节点和边所组成的非结构化数据结构具有很强的拓展性,并可深入挖掘数据内部关联关系,在数据存储及异常处理方向上对电力数据有较强的适配性。本文针对国家电网公司220kV变电工程数据存储与异常处理展开研究,设计了基于图数据的异常数据处理系统,包括数据存储架构和异常处理架构两部分内容。其中,数据存储架构对220kV变电工程公共数据模型、工程文件等数据从信息存储模式及约束条件进行图模型构建,并在此基础上提出了基于图模型的图数据库构建方法;异常处理架构对220kV变电工程数据进行数值类型与文本类型的数据分类,针对数值类型数据从数据集统计特征和密度特征两个维度综合考虑,提出了HV-DBSCAN算法,通过高效的数值异常检测提升了异常处理的精度;针对文本类型数据从自然语言处理相关的词频特征和语义特征两方面综合考虑,提出信息抽取前通过聚类进行层次划分的思想,设计了改进的HAC-TextRank算法,在特征挖掘深度、算法执行效率、提取结果质量以及文本适配性等方面进行改善,通过文本信息自动化抽取过滤了冗余数据,提升了异常处理的效率。最后,以web系统形式将数据的存储架构和异常处理架构有机集成,并添加可视化模块,构建出适用于220kV变电工程背景的异常数据处理系统。实践结果表明,该异常数据处理系统创新性地应用了图数据相关原理,降低了220kV变电工程数据管理难度、提高异常数据处理效率,有效支撑了国家电网公司的数字化与信息化建设。