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基于智能家居的物联网感知层密钥管理技术研究

近年来物联网获得广泛应用，智能家居作为物联网应用之一，在提高生活便利性的同时，其安全问题也日趋严峻 . 物联网具有三层结构，最底层为感知层，感知层主要包含 RFID 和 WSN 两部分 . 在分析智能家居感知层密钥管理特点的基础上，总结智能家居感知层的密钥管理主体、过程、技术关注点，并详细论述了基于智能家居的物联网感知层 RFID 和 WSN 密钥管理技术，最后提出密钥管理技术研究方向

  • 2021-06-21
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基于语音识别智能家居系统的设计与实现

为了创建良好的家居环境以及为手臂残障人士提供方便,设计了一套智能家居系统。 该系统由语音识别系统、室 内光照采集与控制系统和室内温度检测与控制系统共同组成。 使用 LD3320 实现语音识别,通过上位机发出控制信号,进 行室内灯光和温度的控制。 通过对室内光源照度分布建立模型并分析,设计了光源以及光照传感器的分布。 并且利用迟 滞比较器软件算法使光源可以根据室内的光照强度进行补光,以达到国际照明标准。 考虑到人体舒适度,通过建立体感 温度与相对湿度、环境温度的函数关系,得到最佳的设置温度。 最后利用模糊 PID 算法控制中央空调的送风机使室内达 到设置温度。 该智能家居系统具有实时检测、稳定性好、节约电能、成本低等优点,可以广泛应用于智能家居市场。

  • 2021-06-21
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基于三维等距球体解析模型的俯冲段大斜视SAR成像算法

当合成孔径雷达（SAR）工作在俯冲段大斜视模式时，面临着斜视角沿距离向空变、距离-方位耦合严重以及3维速度与加速度带来扰动等问题，导致回波存在着严重的距离徙动（RCM）和多普勒相位的2维空变。针对这些问题，该文构建了一种用于精确描述俯冲段大斜视SAR回波距离-方位空变特性的3维等距球体解析模型。基于该模型，提出一种去除方位空变残余高阶RCM的校正方法，并重新推导了去除多普勒相位方位空变的频域拓展非线性变标（FENLCS）方法，结合子孔径处理方式解决了SAR工作在俯冲段大斜视模式下所面临问题。理论分析和仿真结果证明，该文构建的模型对于回波的距离-方位空变特性有着更精确的描述，且所提算法具有更好的成像效果。

  • 2021-06-21
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传统造物视角解析当代智能家居_和_文化设计

从中国传统造物审美的视角来分析当代智能家居设计，通过对当代智能家居市场产品进行调研，使用对比研究的方法对现有产品功能点，交互点，及内部系统逻辑进行对比分析，研究当代智能家居在用户生活中的交互性及用户在整个使用产品过程中的参与性。从产品的情感化设计，用户需求层次，美学技法，审美设计的动态平衡等方面来论证传统造物思想在当代智能设计中的内在联系，将当代智能产品回溯到传统本真，遵循“道法自然”的设计原则。传统造物设计核心思想为人性化设计，即无论设计任何产品都应该考虑到人的使用因素，但人并非凌驾于物之上，两者应和谐相处，才能到达“和”的设计思想理念，此时人与物也会发挥最大效能。

  • 2021-06-21
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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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基于模型实时辨识自适应控制算法的时变机械系统振动主动控制

参数时变的现象广泛存在于机械系统。如果系统参数随着时间而发生较大变化，振动主动控制方案就需要考虑时变参数对控制算法的影响。针对动力学特性变化较大的时变机械系统振动，提出一种模型实时辨识自适应控制算法，该算法将传统的滤波自适应算法与递归预测误差方法相结合，利用改变梯度的递归预测误差方法实时估计控制通道模型。建立弹簧质量支承的非均匀截面杆纵向振动时域模型，模型中随时间而变化的弹簧刚度导致模型动力学特性发生较大变化。用模型实时辨识自适应控制算法对建立的杆模型进行振动控制数值仿真，仿真结果表明，所提出的控制算法能有效抑制时变系统的窄带和宽带振动。相对于现有的方法，该控制算法能实现更好的控制性能。最后，将所提出的控制算法应用到时变的摇摆系统振动控制，实验结果验证了所提出控制算法的可行性和有效性。

  • 2021-06-21
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Alpha-shape算法构建枣树点云三维模型

为了实现枣树智能化修剪作业，该研究提出了基于点云配准的自然光照环境下的果树三维重构方法，并针对传统最近点迭代（Iterative Closest Point，ICP）算法对待配准点云的空间位置要求苛刻的问题，提出了改进的点云配准算法。首先，使用彩色深度（RGB-D）相机采集不同角度下的枣树彩色和深度图像，并通过信息融合实现相应角度下的点云获取。其次，对点云进行背景去除和滤波处理，基于直方图设定分割阈值，提取单株枣树点云，并将放置在树根附近的标靶球作为标记，使用人工标记法进行两站点云初配准。最后，在初配准基础上计算点云的曲面法向量和曲率，由曲率相近的点构成配对点对，使用 k 维树最近点迭代（k dimensional-tree-Iterative Closest Point，kd-tree-ICP）算法完成精配准，对点云使用 Alpha-shape 算法面片化，实现表面重构。利用上述方法对多棵枣树进行全局配准并完整重构果树模型。试验结果表明，通过引入初配准，有效提高了点云配准的准确性和稳定性，配准误差均控制在 1.0 cm 以内，平均配准误差为0.76 cm；重构模型真实感较强，在外观上更加接近真实树，重构模型枝干相对误差控制在 7%以内。该研究重构模型精度较高，可为枣树智能修剪提供可视化研究基础和技术支持。

  • 2021-06-21
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基于大数据分析的台区线损综合治理排查模型研究及应用_陈未

现代供应链逐渐发展,电网企业电表数据全面采集汇入中台,数据量激增,对电表质量研究提出挑战。从电表误差、故障、可靠性、质量评价等方面归纳总结了现阶段电表质量的典型研究范畴,讨论其侧重点、优缺点及适用性；分析了大数据技术用于处理电表质量信息的关键技术及应用思路,提出一种基于大数据技术与典型研究相结合的智能电表质量分析框架,以便供应链各环节生成数据得以充分应用。

  • 2021-06-21
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