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"一種高速移動(dòng)環(huán)境下基于協(xié)作多點(diǎn)傳輸?shù)能嚨赝ㄐ判^(qū)切換方法，它適用于LTE及其演進(jìn)系統(tǒng)，其作法主要是：根據(jù)上報(bào)的列車實(shí)時(shí)速度信息和位置信息判斷列車是否進(jìn)入重疊區(qū)；同時(shí)，根據(jù)測量信息判斷當(dāng)前信號(hào)質(zhì)量是否低于設(shè)定閾值，任一條件滿足，均激活當(dāng)前基站與前方目標(biāo)基站間的多點(diǎn)協(xié)作傳輸(CoMP)：車載臺(tái)的數(shù)據(jù)面下行數(shù)據(jù)通過CoMP技術(shù)在相鄰兩基站進(jìn)行共享，然后再發(fā)給車載臺(tái)；車載臺(tái)的數(shù)據(jù)面上行數(shù)據(jù)也通過CoMP技術(shù)，由相鄰兩基站的通信鏈路匯聚到源基站；在此過程中，如果滿足切換觸發(fā)條件，則將控制面的數(shù)據(jù)切換到目標(biāo)基站。該方法的切換成功率高，中斷概率低、頻譜利用率高，并且不需對(duì)基站和車載臺(tái)進(jìn)行硬件改動(dòng)，容易實(shí)現(xiàn)。 "

為克服傳統(tǒng)的兩棲車在水下無法與基站及時(shí)通訊的弊端，本發(fā)明公開的一種能夠?qū)崟r(shí)通信的水陸兩棲無人巡邏車，采用配有通信模塊和導(dǎo)航定位模塊的浮標(biāo)，通過防水電纜連接水陸兩棲無人巡邏車，使浮標(biāo)—兩棲車系統(tǒng)與基站之間實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)通訊，便于根據(jù)工作環(huán)境靈活下達(dá)指令，對(duì)無人兩棲巡邏車進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 浙江大學(xué)聚焦超潔凈流控系統(tǒng)基礎(chǔ)研究、技術(shù)攻關(guān)和產(chǎn)品研發(fā)，攻克了影響光刻分辨率、良品率與產(chǎn)率的1mk級(jí)溫度測控、5ppt級(jí)金屬離子測控、20μm級(jí)氣泡測控、50nm級(jí)殘留液膜測控等關(guān)鍵核心技術(shù) 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 為克服傳統(tǒng)的兩棲車在水下無法與基站及時(shí)通訊的弊端，本發(fā)明公開的一種能夠?qū)崟r(shí)通信的水陸兩棲無人巡邏車，采用配有通信模塊和導(dǎo)航定位模塊的浮標(biāo)，通過防水電纜連接水陸兩棲無人巡邏車，使浮標(biāo)—兩棲車系統(tǒng)與基站之間實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)通訊，便于根據(jù)工作環(huán)境靈活下達(dá)指令，對(duì)無人兩棲巡邏車進(jìn)行實(shí)時(shí)控制。本發(fā)明公開的一種能夠?qū)崟r(shí)通信的水陸兩棲無人巡邏車，采用防水電纜，通過自動(dòng)收放線裝置使其始終處于張緊狀態(tài)，保證兩棲車與浮標(biāo)的同步運(yùn)動(dòng)，便于實(shí)時(shí)定位兩棲車位置，并能夠避免因纜線松垮而與障礙物纏繞打結(jié)導(dǎo)致影響兩棲車工作。本發(fā)明公開的一種能夠?qū)崟r(shí)通信的水陸兩棲無人巡邏車，浮標(biāo)內(nèi)部空間根據(jù)相關(guān)零部件功能、體積大小及相互之間的工作關(guān)系分層布設(shè)，能夠在保證工作可靠性的基礎(chǔ)上進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)緊湊布局。本發(fā)明能夠應(yīng)用于水陸兩棲車輛技術(shù)領(lǐng)域，拓寬水陸兩棲無人巡邏車的應(yīng)用場景。

本發(fā)明公開了一種遙控水下作業(yè)系統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)及其調(diào)度方法。系統(tǒng)包括主要由水上主、從控制器構(gòu)成的水上子網(wǎng)絡(luò)，以及主要由水下主、從控制器構(gòu)成的水下子網(wǎng)絡(luò)，將控制功能下放到各控制器，以提高系統(tǒng)的可擴(kuò)展性和容錯(cuò)能力。調(diào)度包括水上主控制器調(diào)度和水下主控制器二部分，均包括主循環(huán)過程和定時(shí)中斷服務(wù)過程。調(diào)度方法采用雙主從并發(fā)調(diào)度方法使交換機(jī)內(nèi)不存在端口報(bào)文發(fā)送沖突，提高控制系統(tǒng)通信的確定性和實(shí)時(shí)性；并嵌入完備的通信錯(cuò)誤檢測機(jī)制，

汽車電子、汽車通信、人工智能在專用汽車領(lǐng)域的研究、應(yīng)用方面的人才

本發(fā)明公開了一種能量受限條件下的全雙工中繼能量自回收通信方法及系統(tǒng)，屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域。每一個(gè)時(shí)隙被劃分為兩個(gè)子時(shí)隙，第一子時(shí)隙為信息發(fā)送階段，信源產(chǎn)生信息信號(hào)并發(fā)送給中繼，各中繼嘗試解碼該信號(hào)。第二子時(shí)隙為同步信息轉(zhuǎn)發(fā)與能量收集階段，系統(tǒng)從上一階段成功解碼的中繼中選取一個(gè)最優(yōu)的中繼將解碼的信號(hào)轉(zhuǎn)發(fā)給信宿；同時(shí)信源向中繼發(fā)送能量信號(hào)，各中繼接收信源發(fā)送的能量信號(hào)以及最優(yōu)中繼轉(zhuǎn)發(fā)的信號(hào)并轉(zhuǎn)化為能量，實(shí)現(xiàn)全雙工中繼的同步信息轉(zhuǎn)發(fā)與能量收集。其中，兩個(gè)子時(shí)隙時(shí)長由預(yù)設(shè)時(shí)間分割策略確定。通過這種方式，可以平衡兩個(gè)子時(shí)隙下中繼和信宿成功解碼的概率，達(dá)到降低系統(tǒng)中斷概率、提升系統(tǒng)能量效率的目的。

近年來已經(jīng)建立了基于故障字典，模糊理論，專家系統(tǒng)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，支持向量機(jī)，信息融合，小波分析，粒子群等各種技術(shù)的不同故障診斷方法，并在模擬電路的實(shí)際檢驗(yàn)中取得了良好的效果。然而，電路從正常到故障之間存在中間過渡狀態(tài)，怎樣定義這個(gè)中間狀態(tài)以及其對(duì)電路有怎樣的影響，如何準(zhǔn)確描述這種影響，通過查閱文獻(xiàn)，到目前為止還沒有一種合理的方法能夠解決這個(gè)問題。

本發(fā)明公開了一種考慮逆變型分布式電源接入的配電網(wǎng)故障區(qū)域定位算法，包括如下步驟：(1)建立恒功率控制方式下逆變型分布式電源故障特性分析模型；(2)根據(jù)配電網(wǎng)中聯(lián)絡(luò)開關(guān)、斷路器等開關(guān)器件的分布特點(diǎn)對(duì)配電網(wǎng)進(jìn)行分區(qū)處理，使用圖論的理論分析方法，建立配電網(wǎng)的圖模型，并設(shè)定配電網(wǎng)的電流參考方向；(3)利用設(shè)定的配電網(wǎng)電流參考方向以及斷路器處保護(hù)裝置上傳的故障信息，通過矩陣運(yùn)算求取故障判斷矩陣，實(shí)現(xiàn)故障區(qū)域的定位。本發(fā)明能夠滿足分布式電源接入，無需動(dòng)作值整定，具備一定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)自適應(yīng)的能力。

本發(fā)明公開了一種基于選擇性隱樸素貝葉斯分類器的網(wǎng)絡(luò)故障 診斷方法，包括：(1)從網(wǎng)絡(luò)歷史數(shù)據(jù)庫中獲取歷史數(shù)據(jù)，包括癥狀變 量集以及故障類變量集；(2)構(gòu)建選擇性隱樸素貝葉斯分類器預(yù)測模型， 根據(jù)癥狀變量集中的每個(gè)癥狀變量確定對(duì)應(yīng)的最相關(guān)癥狀變量集合； (3)所述選擇性隱樸素貝葉斯分類器通過訓(xùn)練歷史數(shù)據(jù)自動(dòng)學(xué)習(xí)到分類 器參數(shù)；(4)進(jìn)行故障診斷時(shí)，對(duì)測試數(shù)據(jù)利用上述選擇性隱樸素貝葉 斯分類器進(jìn)行估計(jì)得到對(duì)應(yīng)最終的故障診斷結(jié)果。通過執(zhí)行本發(fā)明中的網(wǎng)絡(luò)故障診斷方法，有效解決了現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)故障診斷中運(yùn)算復(fù)雜度高、 網(wǎng)絡(luò)診斷結(jié)果偏差大的問題，顯著提高了網(wǎng)絡(luò)診斷的準(zhǔn)確性，在進(jìn)一 步降低運(yùn)算復(fù)雜度的同時(shí)，能夠保持較好的學(xué)習(xí)能力及容錯(cuò)特性。

 本系統(tǒng)利用工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建無線、分布式機(jī)械設(shè)備故障診斷和監(jiān)測系統(tǒng)，對(duì)工業(yè)現(xiàn)場運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備的工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測，部署的工業(yè)無線傳感器網(wǎng)絡(luò)既充當(dāng)在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，也承擔(dān)通信網(wǎng)絡(luò)的功能，最后作為具有推理學(xué)習(xí)能力的決策網(wǎng)，是集感知、通信、識(shí)別、診斷、決策為一體的綜合預(yù)測性維護(hù)平臺(tái)。   作為一種獨(dú)立的控制網(wǎng)絡(luò)，本系統(tǒng)包含低功耗傳感器節(jié)點(diǎn)、執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)、匯聚網(wǎng)管等硬件設(shè)備及專家知識(shí)庫、規(guī)則匹配數(shù)據(jù)庫、歷史數(shù)據(jù)庫、人機(jī)交互界面等軟件平臺(tái)，能夠有效彌補(bǔ)有線診斷系統(tǒng)在應(yīng)用中布

本發(fā)明公開了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波灰度圖的旋轉(zhuǎn)機(jī)械故障診斷方法，其包括以下步驟：(1)將振動(dòng)位移傳感器及振動(dòng)速度傳感器設(shè)置在旋轉(zhuǎn)機(jī)械上，利用所述振動(dòng)位移傳感器及所述振動(dòng)速度傳感器采集所述旋轉(zhuǎn)機(jī)械的振動(dòng)信號(hào)；(2)對(duì)采集到的所述振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行多尺度小波分解，以得到小波灰度圖；(3)按照預(yù)先訓(xùn)練過的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入形式，對(duì)所述小波灰度圖進(jìn)行預(yù)處理；(4)將預(yù)處理后的所述小波灰度圖輸入到所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)接收到的所述小波灰度圖進(jìn)行分析診斷，以得到所述旋轉(zhuǎn)機(jī)械的故障診斷結(jié)果。