简介：支持向量机是一种基于统计学理论学习的新颖的机器学习方法，该方法已广泛应用于解决分类和回归问题。提出一种基于时间序列的最小二乘支持向量机算法应用于电梯交通流的预测方法。仿真结果表明了这种预测方法的有效性。

简介：针对无线可充电传感器网络中充电车充电路径求解的复杂问题,提出了一种改进的蛙跳算法对充电路径进行优化。建立移动充电车对网络节点的充电模型,引入精英策略对蛙跳算法进行改进,解决充电车的充电路径优化和能量利用率最大化问题。仿真结果表明：通过该算法优化,能够有效寻找到一条最优路径,同时提高了充电车的电池能量利用率。

简介：随着移动通信业务的发展,人们对多媒体信息服务的需求也在逐年增加.数字化视频服务作为多媒体信息的核心,正日益成为人们研究的热点.文章基于无线网络实时视频传输的特点以及有线网络环境下的实时视频传输技术,分析了无线网络实时视频传输技术的参考模型和实现方案.

简介：风力发电机组所处的复杂环境，使得监控数据的实时传输显得至关重要。通过无线传感器网络（WSN）对风力发电机组的运行情况进行实时监测。利用WSN采集相关数据，以MCU作为核心组件进行数据的分析处理，辅以全球移动通信系统（GSM）模块、ZigBee模块进行数据的无线传输，以达到实时监测的目的。

简介：随着社会的发展与进步,人们对环境的关注度越来越高。高校是培养高学历高素质人才的地方,校园环境直接影响着师生学习、工作和生活。有效检测和预报校园环境状况,可以及时提醒师生从而减少环境污染带来的危害。校园环境信息监测系统通过单片机采集传感器测得的温度、湿度和PM2.5浓度值数据,由2.4G无线收发芯片将数据传输给接收节点,接收节点进行彩屏显示。软件电路包括2.4G的检测,串口接收与发送,传感器的初始化与数据采集等。经过测试,系统可以实时连续监测校园内的温度、湿度和PM2.5浓度值。

简介：设计开发了一种面向助行机器人的Web监控系统。该系统主要由GPS定位模块、通用分组无线服务技术（GPRS）无线通信模块、Web服务器、SQLServer数据库、WebGIS服务器、地图数据库等构成,其主要功能是实现助行对象健康信息的监测和助行机器人位置信息的监控。该系统为管理者和用户提供了一个管理、浏览信息的平台,是Web技术与机器人技术的结合,有助于促进助行机器人的实际应用。

简介：介绍了一种基于ARM9处理器和嵌入式Linux操作系统的工业无线网关的设计方案。网关系统的硬件平台以ARM920T核处理器S3C2440为主处理器,采用无线通讯协议建立工业设备网络,提出了一种基于无线网关的工业通信异构网络互联方式,详细介绍了系统的软硬件设计及工作原理。

简介：针对TCP协议在无线多跳网络中性能下降的问题，模拟实现了5种典型的退避算法，分析和比较了退避算法和TCP协议在无线多跳网络环境下的交互性能。仿真结果表明，退避算法严重影响了TCP的丢包率和吞吐量性能。

简介：设计了基于光纤环形以太网的变电站和漏电火灾报警的远程监视系统,给出了系统的网络结构。通过工业控制机平台,采用MODBUSTCP/IP和MODBUSRTU等通讯协议,实现对变电站和漏电火灾报警的远程实时监控。

简介：宾馆的主要能耗来源于宾馆客房空调系统,设计合理的空调控制器对降低能耗提高、改善能源使用率极其重要.具有远程控制能力的小型中央空调控制器作为一种新的控制单元被用于宾馆客房中.提出了设计新型空调控制器的必要性,着重阐述了宾馆客房空调管理系统软硬件结构,介绍了系统中各主要部件的工作原理、设计方法以及对软件设计提出的具体要求,并且结合主程序的流程与结构叙述了每个子模块的工作特点和工作流程.

简介：针对无线传感器节点能耗不均的问题,研究了一种多特征组合加权的K一means聚类算法.改进了传统K一means算法中聚类中心随机选择的问题,并针对各维度特征对聚类影响的不同,赋予不同特征不同的权值.采用新的算法,并为其构建对应的算法性能衡量指标,与已有算法相比,新算法效果较好,能够明显提高数据聚类效果.

简介：研究电梯专用永磁同步电动机（PMSM）的控制方式。在PMSM数学模型基础上，提出了单位电流最大转矩控制策略并予以论证。通过Matlab／Simulink对电动机运行状态仿真，验证了采用单位电流最大转矩控制策略的PMSM矢量控制系统具有优良的速度跟踪性能，适用于拖动电梯负载运行。

简介：通过RS485总线在罗泾码头数据采集系统中的一个应用实例，着重讲述了RS485总线及PC机与TMS320F2812DSP之间串行远程数据通信接口电路，探讨了RS485总线的通信协议，并利用自行研发的网络起重机状态监测与评估系统（NetCMAS）监测和评估现场采集到的信号。

简介：本文叙述了感应电动机在线检测的一种新方法。该系统使用了人工神经网络来学习正常电动机在线运行的频谱特性。这种学到的频谱可能包含了许多由对应于常规运行工况的负载所引起的谐波。为将不断受到监控的谐波数减少到易于处理的数量，使用了可选频率滤波器。该频率滤波器按照神经网簇算法只通过那些已知对故障检测有重要意义的谐波，或者那些连续在设定的水平以上的谐波。在充分的训练周期后，在形成新的簇且维持一段时间后，神经网络就发出潜在的故障状态信号。由于故障状态是通过与机器的先前状态作了比较后发觉的，同此，使用这个系统而不需要有关于电动机或负载特性的信息就不可实现在线故障预测。这个检测算法得到了实施，其性能在各类故障上得到了验证。