关键词： Diff算法   性能优化   间断化学分析仪   数据传输   数据处理  

摘要： 随着科技的进步和对化学分析仪器自动化、高效、精确等方面的需求不断上升,全自动间断化学分析仪的研究受到了广泛关注。这类分析仪器集化学反应、光谱技术和自动控制系统于一体,能够对化学物质进行高效且精确的分析,极大提高了实验效率和分析结果的准确性。在环保、药品研发、食品安全等多个领域,全自动间断化学分析仪已成为关键工具,加上其自动完成实验分析的能力,显著减轻了实验员的工作强度。而全自动间断化学分析仪上位机通过与下位机的硬件设备相连,可以完成精确的化学物质分析、动态的数据可视化展示,以及安全的数据存储任务。因此,本文从实际需求出发,使用React作为前端框架,***作为后端框架,My SQL作为数据库设计并实现了一个基于Web的全自动间断化学分析仪上位机系统。本文的主要研究内容如下: (1)完成了全自动间断化学分析仪上位机系统的需求分析和系统架构设计。在了解化学分析仪原理的基础上,根据客户要求完成系统需求分析和系统架构设计。将整个系统架构分为设备层、数据层、数据访问层、业务逻辑层、后台API接口层、网络请求层以及前端界面层。并对系统涉及到的开发技术做了相关介绍。 (2)改进了多节点Diff算法,对前端性能进行了优化设计。通过介绍全自动间断化学分析仪上位机存在的性能缺陷,提出改进Diff算法从而优化系统性能,提高实验效率。通过分析频繁操作DOM的弊端,研究利用React中的Diff算法对其进行优化。在详细分析React框架中单节点Diff算法和多节点Diff算法整体流程的基础上,进一步分析每个阶段耗费的时间复杂度和空间复杂度,发现算法在交换节点位置的场景下存在的缺陷,最后分析其缺陷原理并给出相应的优化方案。再通过实验进行验证,确保方案的可行性。 (3)完成了数据传输、处理和存储的工作。在分析系统数据传输需求的基础上设计自定义通信协议和软硬件通信接口,使用Socket技术实现Node后端与下位机实时通信,使用Web Socket技术实现前端与后端通信,将实验进度实时展示到前端界面。使用循环冗余校验算法确保数据传输的完整性。设计并实现实验步骤生成算法,根据用户设定的实验参数自动生成实验数据。通过最小二乘法获得实验结果的曲线方程,根据朗伯-比尔定律得到计算化学物质的浓度。 (4)完成了系统功能模块开发及测试。以React作为前端框架,***作为后端框架,Axios作为请求工具,设计并实现本系统的相关功能模块。并以My SQL作为数据库,将实验得到的浓度、吸光度、相关系数以及曲线方程存储进数据库中。然后对系统所有功能进行测试,并在Diff算法改进后的React框架中完成系统界面开发,测试系统性能。对数据传输的可靠性进行相关测试。最终验证系统的可行性。

关键词： 视频测量   CPU/GPU   NUMA架构   并行架构   多重自相关  

摘要： 视频测量(Videogrammetric Measurement,VM)是指用数字相机非接触测量被测物上特征点位置坐标、运动参数的技术,具有精度高、硬件成本低、无损且便携的优点。但随着高速高分辨率相机的推广应用,大量VM测量图像的实时采集存储和特征点识别定位技术,已成为视频测量的实时化的研究热点;另一方面,VM测得的风洞试验模型振动数据中,高阶频率(如二阶及以上的固有频率)幅值较低阶频率(一阶固有频率)小得多,辨识精度亟待提高。为此,本文研究视频测量的CPU/GPU并行架构与数据处理技术,主要研究工作如下: (1)研究了实时位姿视频测量系统数据流的软硬件平衡模型,依据相机采图速度,基于CPU/GPU架构,完成实时位姿视频测量系统的软硬件数据吞吐率设计,建立实时位姿视频测量全速流水线的软硬件平衡模型和流水线转发路径图。 (2)提出最小延迟的流水线软硬件部署优化算法,使流水线上顺序软件模块部署的CPU节点间NUMA(Non Uniform Memory Access)距离最近,通过最小化节点间数据访问次数与时间、降低对总线与内存带宽的要求,实现软硬件的最优化耦合。 (3)开展VM实时测量软硬件耦合优化实验研究,结果表明:满分辨率满帧率输出JPG压缩图像速率时,在两台服务器中进行对比实验,两台服务器采集速率分别为windows部署方案的1.96倍、1.32倍。从相机采集到获得压缩文件的延时(ms),而本文方法较windows部署与方案1到方案4分别缩短了32.36%、21.40%、14.62%、10.04%、12.90%。最后通过微秒级频闪灯实验,对其进行时序分析,可证明本系统可在相机满帧时不丢帧的实时压缩存储数据,表明本文方法具有广阔的工程应用前景。 (4)提出了振动频率的多重循环自相关辨识方法,对VM测得的风洞试验模型振动数据进行频域分解,再对各个分段频率信号进行多重自相关操作,提升周期信号的信噪比,以确保风洞试验模型高阶振动频率的辨识精度。仿真实验表明本文方法三次重复性实验中平均信噪比提升了33.02d B,证实了本文方法可有效提升微弱信号的信噪比,同时,其3d B带宽为线性自相关法的1.86%,其频率分量更集中。在地面测振实验中,此方法结果与比利时LMS公司软件结果的相对误差为1.90%,同时在频率辨识精准度的风洞试验中,四次实验瑞芬AK390-10-A三轴加速度计结果与标称频率的相对误差分别为1%、1%、1%、2.4%,而本文方法与标称频率的相对误差均为0.01%,辨识准确性好。

关键词： 塔机   数据处理   数据库   缺失值处理   改进麻雀搜索算法  

摘要： 塔式起重机在运行过程中面临着操作失误、设备故障、机构缺陷等多种风险,会导致严重事故和损失。为了预防潜在的事故风险,实时监测起重机的运行状态变得至关重要。随着物联网技术的发展,塔机安全监测系统得到了显著改进,可以实时监测各项指标,并将数据传回记录仪进行存储,便于事故原因的追溯。然而,监测系统涉及的监测因素繁多,采样频率高,导致记录的数据量庞大,处理变得更加复杂。面对不同型号的塔机产生的大规模数据,传统的数据处理分析方式已经不足以有效应对。 因此,本文研究针对塔式起重机安全监测系统缺乏数据分析处理机制的问题,充分运用大数据技术对数据进行高效处理,同时引入神经网络解决数据缺失问题,并深入分析塔机数据。采用此种方式处理多源塔机信息,进一步提升了数据的可利用率,为塔机的结构分析和可靠性评估提供可靠的数据支撑。论文主要工作如下: (1)根据塔机相关信息设计E-R图并建立了相应的数据库。在对数据进行格式统一、重复值处理、异常值处理和缺失值处理后,进行塔机相关参数的计算和分析,同时完成工作循环的划分,得到了位移、速度、加速度、起吊次数、载荷谱系数、分布类型等相关信息。 (2)本文针对塔机运行数据中的缺失值问题,提出了利用长短时记忆神经网络(LSTM)进行处理。以提升模型的准确性和鲁棒性为目标,引入自适应权重因子、粒子群算法中速度策略、鹈鹕算法中水面搜寻捕食策略对麻雀搜索算法(SSA)进行改进,最终得到改进麻雀搜索算法(ISSA)。以隐藏层的单元数、初始学习率以及正则化参数为优化对象,构建了ISSA-LSTM短期预测组合模型。通过采用型号QTZ80的塔机运行数据进行模型训练,并通过结果验证对比,证明ISSA-LSTM模型的预测精度显著高于SSA-LSTM模型。该模型有效解决了塔机运行信息中数据缺失的问题,保障了数据在时序上的连续性,并显著提高了数据的可利用率。 (3)基于对塔机数据信息的深入分析,构建了系统的整体框架,设计了数据管理、数据分析以及辅助功能模块的功能框图,并制定了系统开发的流程图。最终完成了塔机信息管理系统的开发,实现了包括数据管理、数据分析、辅助功能、用户管理、图形报表等多项功能。 本次研究为塔机信息分析处理机制开辟了新的思路,为大数据技术在塔机行业的应用奠定了一定基础,促进了塔机与物联网技术以及大数据技术的融合发展。

关键词： 附录C   结冰   气象探测   数据处理  

摘要： 结冰会破坏飞机的气动外形，导致升力下降阻力增加，飞机的操纵性和稳定性下降，严重影响飞行安全。考虑到FAR附录C的使用有一定的地区和季节的局限性，同时更多更复杂的结冰环境的发现需要对附录C进行不断地修订，因此总结和探索气象探测的数据处理方法能够对编制和改进我国的结冰适航审定规章提供指导。本文介绍了附录C的编制背景，总结了传统结冰气象探测仪器的测量原理以及数据处理方法，重点解释了如何将测量到的气象数据转化为可供查询的包线图；随后列举了基于电子/光学原理和雷达的现代气象探测手段，并简单论述了结冰气象探测的发展趋势和挑战。

关键词： 边缘计算   云计算   数据处理  

摘要： 现如今,物联网和5G技术发展非常迅速,电子化信息技术的有效发展也使得各种数据量飞速地增长,而这些数据对于计算能力和计算速度也提出了更加严格的要求。云计算技术的有效应用能够利用数据中心当中的各种有效服务器,基本上可以达到无限的计算能力,这也是大数据对数据进行分析时非常有效的方案。然而,云计算在进行应用时也存在着网络延时较大、成本较高等特点,无法真正地适应所有的大数据分析处理要求。

关键词： 自动控制   水浸聚焦   无损检测   数据处理  

摘要： 采用超声水浸聚焦法,通过PLC自动控制机构夹持探头,使用MATLAB软件对处理后的数据进行缺陷三维重构,并采用线性插值法和局部加权线性回归法进行优化。结果表明,PLC能够精准稳定地控制探头移动;使用聚焦探头杂波更少,有利于缺陷检测;使用MATLAB对该数据进行三维重构并优化,缺陷图像和实际人工缺陷相吻合。本文所述方法能够很好地实现对单层板材的缺陷重构,在超声无损检测领域有重要意义。

关键词： 风电机组   风功率   数据处理   异常数据识别   组合算法  

摘要： 新能源风电机组在日常运行过程中,数据采集与监视控制系统存在大量的异常数据,这些异常如不加以处理,将直接影响风功率曲线建模、风力机运行状态监测以及运行数据中有用信息的提取。因此,采用数据处理技术辨别风功率异常数据是十分必要的。通过比较分析DBSCAN法与四分位法在风功率异常数据识别与清洗方面的优势与不足,为克服单一算法局限性,提出将两种算法优势结合形成组合算法,并以某风场实测运行数据为例,验证该方法的可行性与准确性。实例证明通过算法组合与改进可提高算法泛化能力与适用性,对风功率数据清洗效果优于单一算法。

关键词： GeoEast   辅助软件   数据处理   数据可视化   Python  

摘要： 为更好地服务于GeoEast用户,解决用户痛点问题,我们结合需求调研结果,开发了一款GeoEast工具箱软件,扩充GeoEast边缘功能,辅助用户提升工作效率。经过实际生产测试发现:(1)软件功能丰富全面,对于GeoEast辅助应用具有重要意义;(2)软件由Python3编写,便于快速实现需求,使用Qt6设计,界面简洁直观;(3)软件达到了辅助应用、降本增效、提升用户体验、提高灵活性、提升推广应用效果的目的;(4)在软件功能的逐步扩充下,未来会面向所有油气勘探开发领域的工作人员,将更好地为找油找气做贡献。

关键词： 微服务架构   企业信息系统   数据应用策略  

摘要： 阐述微服务架构的特点和实现,包括顶层设计中的标准化体系、数据分类管理流程、数据仓库实现数据共享、数据安全强化数据审计、资产管理系统,探讨基于微服务架构的数据应用策略。

关键词： 大豆基因填充   随机森林算法   GPU加速   数据处理  

摘要： 基因型填充(Genotype Imputation, GI)是一种利用现有的基因型信息来推断未测定或不完整基因型的技术。为了探索在大豆基因组测序中处理不完整数据的高效填充方法,以提高数据处理速度和效率,本研究采用真实的大豆参考面板基因型数据,通过对数据进行2%、5%、10%和25%的完全随机缺失处理,利用GPU加速的随机森林机器学习算法构建填充模型,并对不同缺失比例的数据进行填充。同时,对比分析了不同处理器的准确性和性能。结果显示:基于GPU加速的随机森林算法在大豆基因组中实现了优秀的填充精度。与主流基因填充软件相比,该方法至少提供了4倍以上的运算时间优势。因此,GPU加速的基因型填充策略可应用于大规模基因型数据处理中,提高大豆基因型数据处理的速度和效率,同时减少计算时间和资源消耗。