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基于UWB与物联网的移动式温室环境监测系统设计与实现

为低成本实现对温室不同区域环境的全面感知，该研究设计了移动式温室环境监测系统，其采用超宽带（Ultra Wide Band，UWB）网状拓扑结构进行分布式组网，节点设备以一主多从的形式对移动工作台实时定位。利用优化后的双向双边 测距算法计算各基站与标签之间的距离，通过距离的归一化残差分布判断是否存在非视距（Non Line of Sight, NLOS）误差， 利用改进后的增量卡尔曼滤波算法消除 NLOS 误差，通过 Chan 算法解算标签准确位置。移动工作台以 Arduino 控制器为核 心，搭载温度、湿度、二氧化碳和光照度传感器，实现对温室环境的实时监测和对移动工作台的远程控制。测试结果表明， 系统静态定位最大横向偏差为 7.92 cm，最大纵向偏差为 7.98 cm，横向和纵向偏差的平均值均＜5 cm；移动工作台以 0.4 m/s 的平均速度行驶，动态定位最大横向偏差为 8.7 cm，平均横向偏差为 4.7 cm；采集参数上传平均丢包率为 2.78%；温度、湿 度、光照度和二氧化碳浓度监测相对误差分别低于 0.63%、0.34%、0.70%和 0.67%，满足温室环境信息移动监测要求。该研 究对温室环境调控和温室内作业机具精准定位技术的发展具有一定的理论意义和参考价值。

  • 2021-06-25
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泛在电力物联网下虚拟电厂的研究现状与展望

可再生能源的规模化接入与应用是泛在电力物联网的基础性特征之一，其固有的不确定性一方面会给电 网的安全稳定运行带来影响，另一方面导致其无法直接加入电力市场运营。虚拟电厂作为一种多能源的聚合模 式，可对分布式可再生能源进行协同控制，并以一个集合体的形式参与电力市场，对于实现泛在电力物联网建设 内容中提升电网安全经济运行水平以及促进清洁能源消纳具有重要意义。国内外对虚拟电厂的研究由来已久， 欧洲FENIX项目虚拟电厂以实现分布式电源可靠并网和电力市场运营为目标，而北美的虚拟电厂主要基于需求 响应计划，所以虚拟电厂聚合了大量可控负荷。在中国，国网冀北电力公司虚拟电厂示范工程兼顾考虑“源–网– 荷–储”的互动，将泛在可调资源聚合为可与电网柔性互动的互联网电厂。在此基础上，首先分析了虚拟电厂在协 调控制、优化调度、参与电力市场交易3个方面的研究现状。虚拟电厂的协调控制对象主要包括各种分布式电源、 储能系统、可控负荷以及电动汽车，协调控制方式主要分为集中式控制和分散式控制。在集中式控制下，虚拟电 厂的全部决策由中央控制单元制定；在分散式控制下，虚拟电厂的决策由各个代理系统取代。虚拟电厂的优化调 度是指在满足各机组出力约束和网络约束的前提下，以收益最大化、运行成本最小、碳排放最小为目标，对自身 内部多个电源的容量配置或出力进行优化调度，或者将虚拟电厂作为一个整体参与电网调度。此外，虚拟电厂利 用其先进的通信技术在参与电力市场交易时能够快速响应市场电价变化、负荷需求变化，对促进电力市场自由 化、增加市场灵活度、引导用户调峰调频等方面起到重要的作用。其次，详细阐述了泛在电力物联网下虚拟电厂 的关键技术，包括“边缘–云”计算架构、区块链技术和大数据技术。“边缘–云”计算架构，一方面，通过云主站对 虚拟电厂内部参与需求响应的负荷进行选择；另一方面，通过边缘计算感知用户用电行为，使得虚拟电厂在制定 投标策略时能够更加精准。区块链技术去中心化和透明化的特点与虚拟电厂在地域上的分散性和调度过程中的 协调控制有一定的相似之处，同时区块链技术也可保证虚拟电厂参与电力市场交易时的公平性和信息安全。大 数据技术一方面可用于对各分布式电源的出力进行更为精确的预测；另一方面也可用于处理虚拟电厂内部的各 种信息，提高各单元数据交换与处理的速度与精度。最后，对泛在电力物联网下虚拟电厂的研究进行了展望。考 虑了全成本节点电价下虚拟电厂的模型与优化调度方法以及虚拟电厂的信息物理安全问题与对策。

  • 2021-06-24
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基于工业大数据的RH机械真空泵远程故障诊断系统

为了实现工业领域的安全生产和高效运维， 优化工业运营与决策， 工业设备的远程故障 诊断是当下的发展趋势。 通过搭建 ＲＨ 真空精炼机械真空泵远程故障诊断平台， 建立流程数据采集分 析系统和运行保障专家系统， 能够实现机械真空泵设备的远程监控运维以及故障分析， 达到减少真空 系统故障率、 降低设备维护成本、 提高设备生产效率的效果。

  • 2021-06-20
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智媒语境下网民对AI换脸技术的风险感知研究

“ZAO”和“Deepfake”两款基于深度学习技术的应用程序，激起了人们对AI 换脸技术的广泛参与和讨论，同时也引发人们对人工智能时代的技术伦理风险的思考。现实问 题反映出智能媒体语境下技术风险的治理体系急需转型。研究以Gooseeker 收集文本数据，并应用Python 计算编程来对文本进行处理和分析。研究发现，网民面对同一种类型化的技术伦理风险会有不同，主要表现为风险感知差异化、话语主题结构差异化、情感倾向差异化。面对智能化时代的技术伦理规制问题，其治理体系应进行思维转变，同时通过数字化素养教育来构建人在技术风险面前的主体性。

  • 2021-06-16
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基于随机森林算法的煤层气直井产气量模型

煤层气产量评价和预测是煤层气开发工程决策的关键基础。随机森林算法具有计算量小、精确度高的优点。影响煤层气井产能的参数包含地质参数、工程措施和排采工艺参数。煤储层地质参数分为动态参数和静态参数两个部分。静态地质参数由煤层的本质属性决定，如：煤层埋深、煤层厚度、地应力等；动态地质参数在排采过程中发生动态变化，如储层压力、渗透率等。排采工艺参数多为动态参数，主要受人为调控，如井底流压、套压、动液面深度、冲次、冲程等。当煤层气井完成选址、钻井、水力压裂等条件进入生产阶段，排采工艺参数对其产量影响至关重要。基于随机森林算法，分析了沁水盆地郑村区块15号煤层8口煤层气井的地质参数和排采工艺参数对产气量的影响，计算得到了排采工艺参数对煤层气井产气量影响的重要性指标排序，即流压＞套压＞动液面＞冲次＞冲程＞埋深。将煤层气井最近60 d的生产数据作为产气量预测的测试样本，其余历史生产数据作为学习样本。学习样本经过缺失值处理、异常数据处理后，输入至R语言中，利用随机森林算法对历史产气量进行拟合分析。综合考虑排采工艺参数和历史产气量的动态变化对煤层气井后续日产气量的影响，建立了煤层气井的产量模型。依据随机森林算法的分枝优度准则，预测了不同排采方案下的煤层气井日产气量，将预测值与测试样本进行对比分析。结果显示，日产气量预测值中95％以上的数据与实际产量数据（测试样本）的误差小于5％，这说明基于随机森林算法的煤层气直井产量模型具有较高的拟合及预测精度，为煤层气井产能评价和预测提供了借鉴。

  • 2021-06-21
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智能家居控制系统设计与实现

随着生活水平的不断提高, 家居智能化已逐渐成为一种趋势, 设计出稳定安全、 可靠实用和低成本低功耗的 智能家居控制系统, 成为目前迫切需要解决的问题。 针对这一问题, 设计了基于 Arduino 的智能家居控制系统, 该系统将 采集到的数据信息传给 Arduino, 同时通过 WiFi 模块联网上传至 OneNet 平台予以保存, 在室外可通过手机实现远程监测与 控制, 实时掌握家居情况； 在室内显示单元显示室内实时数据, 通过控制面板对场景模式进行切换； 用户可将采集到的数 据共享, 以形成整个区域性的环境监测点, 为环境监测提供有价值的信息。

  • 2021-06-18
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负责任的人工智能与设计创新

快速发展的人工智能技术的应用将改变人们在未来的思考和生活方式，重塑社会礼仪和道德伦理，产生巨大而不可估量的影响。数据噪音所带来的潜在社会道德和设计伦理问题可能会对设计创新中的公平性和包容性造成干扰和威胁，潜移默化地加剧社会矛盾，加深社会的不稳定性。因此，在全球化、普适计算和物联网时代，设计需要理性地重新思考其在人文艺术和科学技术之间的桥梁作用，并从新的角度来观察与探究人工智能应用下的“不确定性”问题。

  • 2021-04-24
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人工智能辅助低、高年资规培医师对CT肺结节检测效能的对比研究

目的：探讨不同年资规培医师在 CT 独立阅片及应用人工智能辅助阅片模式下对肺内结节的检测效能是否有差异，并分析低年资规培医师在应用人工智能辅助阅片后，能否达到高年资规培医师对肺结节的检测水平。 方法：收集 180 例患者的胸部 CT 图像，分别由 2 名低年资、2 名高年资规培医师进行独立阅片并标注肺结节，经过 2 周洗脱期后，再次对相同病例借助人工智能软件进行阅片并标注结节，记录结节的位置、大小、密度及标注时间。 将各组标记结果与金标准进行比较，记录真阳性、假阳性及假阴性结节数，计算结节检测敏感度及人均假阳性结节数。 采用 Kappa 检验分析低、高年资规培医师对肺结节检测的一致性，采用 Wilcoxon 秩检验（配对样本）比较低、高年资规培医师独立阅片及借助人工智能辅助阅片的诊断敏感度、人均假阳性结节数和阅片时间。

  • 2021-04-23
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