mqtt6iot的博客

本文介绍了一种新型肌酐在线检测系统和一种用于倾斜试验的自动血压连续采集系统。肌酐检测系统基于光学浊度测量原理，可在血液透析过程中实时监测废液中的肌酐浓度，并实现透析剂量的动态调整，提升治疗精准性。血压采集系统采用示波法，结合差分信号处理，能够在倾斜试验中连续、稳定地获取动脉血压数据，助力心血管疾病诊断与研究。两种系统均展现出高重复性、低误差和良好的临床应用前景，为未来智能化医疗监测提供了创新解决方案。

本文研究了机场跑道灯光系统的控制与监测改进方案，针对‘何塞·马蒂’国际机场原有系统的局限性，开发了基于C#的远程控制与运行监测软件，实现了对CCR的远程操作、状态可视化及故障事件记录，提升了操作效率与安全性。同时，研究还提出了一种用于血液透析过程中的肌酐在线测量新方法，通过光电差分系统在透析液中实现对肌酐的连续监测，实验结果显示其在血浆和透析液中测量结果一致，具备临床应用潜力。两项研究分别在航空安全与医疗健康领域展现出重要的技术创新与实用价值。

本文介绍了一种基于开源软硬件的低成本便携式空气质量估算系统HZS-GARP-AQ-04，该系统集成了多种气体和颗粒物传感器，利用TTGO T-Beam开发板实现GPS定位、LoRa无线传输和低功耗运行。系统成本低于500美元，适用于中低收入国家的大规模部署。通过在古巴圣克拉拉市的实地测试，验证了系统在交通高峰时段监测城市空气污染的能力，数据可用于公众健康评估、城市管理及科学研究。文章还探讨了系统的创新点、实际应用价值以及未来在智能化、多参数监测和系统集成方面的发展前景。

本文介绍了一个基于ESP32的低功耗、低成本无线传感器网络及空气质量监测系统。传感器网络利用ESP32与LoRa技术实现水表数据的远程采集与传输，通过单通道网关将数据上传至Web服务器数据库，具备错误恢复机制和高效能低功耗设计；空气质量监测系统则采用低成本传感器结合校准方法，在52North IoT平台上实现地理空间数据展示。系统在成本、功耗和实用性方面表现优异，适用于水资源管理与环境监测领域，具有良好的可扩展性和应用前景。

本文研究了标量中立延迟系统的基于观测器的控制策略，通过设计观测器解决无法直接测量系统内部信号的问题，并结合延迟比例控制实现系统稳定。同时，提出了一种基于ESP32和LoRa技术的低功耗、低成本无线传感器网络解决方案，适用于供水系统监测、远程环境监测和工业自动化等场景。通过仿真验证了控制策略的有效性，并分析了无线网络在实际应用中的优势与灵活性。

本文针对高阶延迟系统和标量中立延迟系统的控制问题，提出了两种有效的控制方案。对于高阶延迟系统，设计了基于改进史密斯预测器的观测器-预测器控制策略，通过注入方案估计内部信号，结合PID控制器实现稳定控制，并给出了明确的稳定性条件。对于标量中立延迟系统，采用频域方法进行稳定性分析，提出基于观测器的控制方案，利用Nyquist判据保证观测器收敛性。理论分析与仿真结果表明，所提方法在满足一定条件下可有效处理时间延迟带来的影响，提升了系统稳定性和动态性能，为实际工业过程中的延迟系统控制提供了新思路。

本文提出了一种基于原子函数的神经自适应PID控制器，用于两自由度直升机系统的控制。通过将原子函数up(x)作为RBF神经网络的激活函数，结合IIR滤波器进行系统动态识别，并实现PID增益的在线自整定，有效提升了轨迹跟踪性能。此外，针对具有不稳定极点和时间延迟的高阶系统，设计了一种改进的Smith预测器方案，引入包含参数g1和g2的观测器-预测器结构，在信号延迟前进行估计，增强了系统的稳定性和控制精度。数值模拟结果验证了两种方案在各自应用场景中的有效性与优越性。

本文探讨了基于粒子群优化（PSO）方法的多项式模型结构选择与应用，针对离散优化问题对标准PSO算法进行了多项改进，包括位置四舍五入处理、非线性惯性权重调整、多种终止规则、与遗传算法的变异交叉操作融合以及粒子移除机制。通过在Daisy数据库dryer.dat数据集上的实验，比较了八种IPSO变体结合两种成本函数（FO1和FO2）的表现。结果表明，使用FO2成本函数能显著提升模型拟合度与稳定性，并通过残差分析验证。其中IPSO7和IPSO8在模型质量与运行时间之间取得了良好平衡。研究证实了改进型PSO在自动化建

本文探讨了智能电网中强化学习与模型结构选择的前沿研究。一方面，智能功率路由器（IPR）通过概率布尔网络（PBNs）结合强化学习实现自组织与可靠性评估；另一方面，粒子群优化（PSO）算法被用于系统识别中的模型结构选择，结合不同成本函数变体提升建模效率与质量。文章还分析了PSO的多种改进策略及未来研究方向，包括DQL应用、PBNs与ANN等效性探索、算法优化及跨领域拓展，为智能电网与自动化系统的发展提供了新思路。

本文探讨了智能电网系统中离心泵的高效选择策略与智能电力路由器（IPR）的建模分析。通过将IPR建模为概率布尔网络（PBN），结合强化学习方法，实现了对系统故障的分类、预测与自主恢复能力的提升。研究展示了基于模型的优化方法在提高系统可靠性与自动化水平方面的潜力，同时分析了当前面临的挑战及未来发展趋势，包括更高级的智能设备、强化学习的深入应用、多智能体系统发展以及与可再生能源的融合，为构建高效、稳定、智能的电力系统提供了理论支持和技术路径。

本文提出了一种基于数学模型的简单分支离心水泵高效选型方法，通过建立系统与水泵之间的无量纲关系，利用MatLab实现离散算法，判断水泵是否在首选运行区域（POR）内运行。该模型结合扬程与效率曲线系数及管道系统参数，支持科学决策，提升水泵运行效率，降低能耗与成本，适用于工业与市政水系统的设计与优化。

本文研究了农业机器人编队跟踪策略与离心泵高效选型方法。在农业机器人方面，提出了基于领导者-追随者架构的两种编队策略：时变位置向量策略可保持固定编队距离，适用于方向一致的协同作业；时间间隔分离策略通过延迟观测器实现轨迹同步，避免路径位移。实验验证了两种策略的有效性。在离心泵选型方面，构建了包含43台泵的数据库，并提出基于无量纲系数的数学模型，可在无需计算运行流量的情况下判断泵是否在首选运行区域（POR）内，为系统高效设计提供决策支持。两项研究分别在智能农业装备与流体机械节能领域具有重要应用价值。

本文探讨了自动驾驶赛车与异构农业机器人的先进控制策略。在自动驾驶赛车方面，提出了一种结合电池健康感知的模型预测控制（MPC）框架，利用Takagi-Sugeno模糊模型和ANFIS学习动态特性，并通过TS-LQZ控制器补偿系统不确定性，实现节能与轨迹跟踪的平衡。在精准农业领域，设计了基于领导者-追随者的异构机器人编队跟踪策略，支持时变位置向量与时间间隔分离两种模式，提升作物监测与修复的效率和灵活性。文章还对比了各类控制策略的优劣，展示了仿真与实验验证结果，并展望了未来在智能农业系统集成与自适应控制方向的发展

本文探讨了水下航行器与赛车在自动化领域的路径规划与控制策略。针对水下航行器，提出基于积分视线（I-LOS）的解耦制导方案，有效应对海流和波浪干扰，实现三维路径跟踪；对于赛车，采用电池健康感知的模型预测控制（MPC）规划，结合数据驱动的Takagi-Sugeno模型与zonotopic-tube方法，在保证轨迹精度的同时优化电池使用。文章分析了关键控制参数的影响、实际应用中的挑战及解决方案，并展望了多航行器协同、智能交通融合与绿色能源应用等未来趋势，为相关技术发展提供参考。

本文深入解析了自主拖拉机与水下航行器在路径跟踪控制中的关键技术。针对自主拖拉机，建立了横向动力学模型并采用NLGL算法生成横向加速度指令，结合转向执行器特性设计PD控制器实现稳定路径跟踪；对于水下航行器HRC-AUV，构建了考虑波浪和海洋水流影响的6自由度动力学模型，提出基于I-LOS的解耦控制方案，分别设计航向与俯仰控制器以提升复杂海洋环境下的跟踪精度。文章对比了两类系统的控制策略，总结了当前技术的应用成效，并展望了算法优化、多传感器融合与智能决策等未来发展方向，展示了自动化控制在农业与海洋领域的广阔应用

本文探讨了孤立光伏系统的预测诊断技术与基于非线性制导律的自主拖拉机路径跟踪控制方法。在光伏系统方面，通过传感器网络采集电气参数，利用数据比较分析实现对部分阴影等故障的早期检测，对比PWM与MPPT充电调节器发现MPPT在状态监测和效率优化上更具优势。在农业车辆控制方面，建立拖拉机动态模型并应用NLGL算法进行路径跟踪模拟，结果表明该算法能有效减少横向误差，提升作业精度。文章进一步提出技术实施流程，并展望其在智能能源管理、精准农业及跨领域融合中的应用潜力。

本文提出了一种针对水分配网络（WDN）中网络攻击的检测与定位新方法，结合动态主成分分析（DPCA）、自适应指数加权移动平均（AEWMA）控制图和结构分析，构建两级架构实现高效的安全监控。该方法在离线阶段仅需正常运行数据进行模型校准，具有良好的实用性。通过C-Town案例研究和BATADAL数据集验证，结果表明该方法能成功检测所有攻击，并在定位方面取得超过50%的定位率、69.3%的精确定位率和84.25%的有效定位率，展现出优越的性能。该研究填补了网络攻击定位领域的空白，为关键基础设施的网络安全提供了有力支

本文提出一种基于振动信号生成庞加莱图像并结合卷积神经网络（CNN）进行往复压缩机多故障分类的方法。通过将一维振动时间序列转换为包含三个滞后参数的庞加莱图，进而生成RGB彩色图像作为CNN输入，实现了对17种阀门故障的高精度分类。实验结果表明，该方法在小型数据集上平均准确率达到94.97%，显著优于传统离散特征结合随机森林的方法，且性能接近频谱图-CNN方法。研究验证了庞加莱图像作为二维特征在故障诊断中的有效性，并提供了一种结构简单的CNN模型用于复杂故障识别。

本文探讨了高效节能小波变换在故障诊断中的实现方法及其优势，重点分析了LEA模块在降低功耗和提升采样率方面的作用，并展示了其在工业自动化与医疗领域的应用潜力。同时，研究提出将Poincaré图像作为特征输入，结合卷积神经网络进行往复压缩机故障分类，实现了94.97%的平均准确率，显著优于传统方法。结果表明，两种方法在故障诊断中均具有高实用性、可扩展性和广阔的应用前景。

本文探讨了工业过程中剩余作业周期预测与节能小波变换的实现方法。通过动态时间规整（DTW）和DBSCAN聚类进行数据处理，结合MLP与CNN模型实现对反渗透水净化过程的剩余作业周期时间（RJCT）高精度预测，并通过数据选择显著降低预测误差。同时，提出基于低能量加速器（LEA）模块的节能小波变换实现方案，有效降低微控制器电流消耗31.28%，提升采样频率与系统能效。案例研究表明，该方法在再循环与主生产阶段均显著提高预测精度与生产规划效率，为工业智能化与绿色化提供技术支持。

本文研究了电气数据的庞加莱特征在齿轮箱系统故障诊断中的应用，提出通过滑动窗口增强数据并提取十一个庞加莱特征，结合ReliefF和C Dbw等方法进行特征选择与探索性数据分析，验证了其对不同故障状态的判别能力。同时，针对工业作业周期的剩余时间（RJCT）预测问题，设计了一种基于序列间距离聚类的数据选择程序，筛选正常行为数据用于训练神经网络模型，并在制药行业水净化过程中进行了案例验证，展示了良好的预测性能。研究为工业系统的智能故障诊断与生产规划提供了有效方法支持。

本文探讨了基于非线性PID面的滑模控制在化学过程中的应用，通过设计连续与不连续控制律，并结合Lyapunov稳定性理论，实现了优越的动态响应性能。同时，研究了利用电转矩信号的庞加莱特征对齿轮箱断齿严重程度进行故障诊断的方法，采用多种特征选择技术与可视化手段验证了特征的有效区分能力。仿真与数据分析结果表明，所提方法在控制精度和故障识别方面均优于传统方法，具有良好的工业应用前景。

本文研究了非线性PID控制器的调优方法与基于非线性PID滑动表面的滑模控制策略。开发了一款基于Matlab的软件工具SWONT-RR，采用文化算法实现NPI-RR控制器的高效多目标优化调优，并通过测试集验证了其优越性。同时，提出使用非线性PID函数构建滑模控制器的滑动表面，应用于非线性混合罐过程，仿真结果表明该方法在ISE、最大超调量、调节时间和控制努力等方面优于传统PID和普通滑模控制器。研究为工业控制系统提供了更优的性能与实用性，未来可拓展至更多领域并结合智能控制策略进一步提升性能。

本文介绍了基于分数阶微积分的滑模控制理论及其在非线性过程控制中的应用，重点探讨了非线性PID（NPID）控制器的调优需求与方法。针对工业中PID控制器调优困难的问题，提出了一种基于MATLAB®的软件工具SWONT-RR，采用文化算法对NPI-RR控制器进行多目标优化，实现了高效、鲁棒的参数整定。通过与其他进化算法（如GA、DE、NSGA-II）对比，验证了文化算法在性能指标（ISE、IAE、TV）和收敛性方面的优越性。SWONT-RR软件工具具有易用性强、适用范围广等优点，适用于工业过程控制系统的分析与设

本文探讨了永磁同步电机基于观测器的跟踪控制策略与化工过程中基于分数阶FOPDT模型的滑模控制方法。在PMSM控制中，对比了基于测量状态和观测状态的控制方案性能，并利用哈密顿系统结构建立分离原理以保证收敛性。在化工过程控制中，介绍了滑模控制的基本步骤及其鲁棒性优势，结合分数阶微积分理论，详细阐述了分数阶传递函数建模、时间延迟近似处理及分数阶滑模面与控制律的设计流程。研究表明，两类控制策略分别在电机控制和工业过程控制中具有良好的应用潜力。

本文提出了一种基于端口哈密顿系统结构特性的永磁同步电机（PMSM）观测器跟踪控制方法。通过建立PMSM在dq坐标系下的数学模型并转化为端口受控哈密顿（PCH）形式，设计了基于误差动态的比例跟踪控制器和保结构观测器。结合分离原理的思想，分析了基于观测器的闭环控制系统稳定性，并采用Lyapunov函数证明了状态估计误差与跟踪误差的渐近收敛性。最后通过MATLAB Simulink仿真验证了该方案在电流与速度跟踪中的有效性，结果表明所提方法能够实现良好的动态响应和控制精度，为PMSM的高性能控制提供了可行解决方案

本文提出了一种针对不确定线性描述系统（ULDS）的鲁棒PID控制器与抗积分饱和（AW）补偿的设计方法。通过将ULDS经线性变换转化为LPV系统，首先设计不考虑执行器饱和的多变量PID控制器以实现系统的鲁棒可容许性；随后在第二阶段设计AW补偿增益，以减轻执行器饱和对系统性能的不利影响。该方法结合H∞性能指标，在LMI框架下进行凸优化求解，确保闭环系统的稳定性与动态性能。数值仿真验证了该方法的有效性，显示AW补偿能显著改善饱和条件下的系统响应，使其接近无饱和时的表现。文章还探讨了该方法的优势与局限性，并提出了未

本文研究了离散时间系统的鲁棒容错控制理论及其应用。首先针对离散时间描述符LPV系统，基于线性矩阵不等式（LMI）提出了H₂控制的可容许性条件，并通过实例验证了方法的有效性。接着探讨了反馈控制回路中的容错控制策略，区分了被动与主动容错控制，建立了故障模型并给出了故障容忍的判断准则。以AMIRA公司的DR300可变负载速度控制系统为案例，设计了基于Metzler矩阵的区间观测器，用于评估系统在执行器故障下的容错能力。结果表明，标称控制可容忍10%的执行器故障，但无法应对15%及以上的故障。最后总结了研究成果，并

本文研究了离散时间描述符线性参数可变（LPV）系统的鲁棒可容许化问题，基于H2控制框架提出了系统稳定性和性能的充分必要条件，并以线性矩阵不等式（LMI）形式给出。通过对系统建模、可控性分析及状态反馈控制器设计，实现了在参数变化和不确定性影响下的鲁棒控制。文章还展示了该理论在工业过程控制和机器人系统中的应用，并探讨了LMI求解、参数不确定性处理等关键技术细节。最后指出了未来研究方向，包括更复杂不确定性建模、多目标控制设计与实时优化控制。