基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断研究：从原始振动信号到多级分类与样本分布可视化,基于GADF-CNN-LSTM模型的齿轮箱故障诊断系统：东南大学数据集的Matlab实现与可视化分析,基于GADF-CNN-LSTM对齿轮箱的故障诊断 matlab代码 数据采用的是东南大学齿轮箱数据 该模型进行故障诊断的具体步骤如下： 1）通过GADF将原始的振动信号转化为时频图； 2）通过CNN-LSTM完成多级分类任务； 3）利用T-SNE实现样本分布可视化。 ,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断; 东南大学齿轮箱数据; 原始振动信号转化; 多级分类任务; T-SNE样本分布可视化。,基于GADF-CNN-LSTM的齿轮箱故障诊断方法及其Matlab实现

基于一致性算法的直流微电网电压电流恢复与均分策略：分布式二次控制方案的研究与MATLAB Simulink实现,基于一致性算法的直流微电网电压电流恢复与均分策略：分布式二次控制方案的研究与MATLAB Simulink实现,关键词:一致性算法;直流微电网;下垂控制;分布式二次控制;电压电流恢复与均分;非线性负载;MATLAB Simulink;顶刊复现，有意者加好友；本模型不，运行时间较长耐心等待 主题:提出了一种新的基于一致性算法的直流微电网均流和均压二级控制方案，该微电网由分布式电源、动态RLC和非线性ZIE(恒阻抗、恒电流和指数型)负载组成。 分布式二级控制器位于初级电压控制层(下垂控制层)之上，并利用通过与邻居通信来计算必要的控制动作。 除了表明在稳定状态下总是能达到预期的目标之外，还推导了恒功率负载(即零指数负载)平衡点存在和唯一的充分条件。 该控制方案仅依赖于本地信息，便于即插即用。 最后提供了电压稳定性分析，并通过仿真说明了该方案的优秀性能和鲁棒性。 ,关键词：一致性算法;直流微电网;下垂控制;分布式二次控制;电压电流恢复与均分;非线性负载;MATLAB Simulink

dmall商城是一个基于SpringCloud构建的分布式电商系统，它的核心目标是实现高可用、高性能、模块化的电商服务架构。SpringCloud作为一个微服务开发的利器，提供了包括服务注册与发现、配置中心、熔断机制、负载均衡、API网关、分布式追踪等在内的一系列功能，使得构建大规模分布式系统的复杂度大大降低。 1. **SpringCloud简介** SpringCloud是基于Spring Boot进行快速构建云应用的工具集，它简化了分布式系统开发中的许多常见问题，如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、领导选举、分布式会话、集群状态等。 2. **SpringCloud组件解析** - **Eureka**：服务注册与发现，每个服务启动时都会向Eureka Server注册自己的信息，服务消费者通过Eureka获取服务提供者的信息。 - **Zuul**：API网关，负责统一处理请求路由、认证、限流、监控等，是系统对外的统一入口。 - **Hystrix**：断路器，防止服务雪崩，当某个服务出现故障时，Hystrix会打开断路器，后续请求将直接返回失败，避免了故障扩散。 - **Ribbon**：客户端负载均衡器，与Eureka配合，为服务消费者提供从服务列表中选择服务器的能力。 - **Spring Cloud Config**：配置中心，支持配置的实时更新，可以将配置存储在Git仓库或远程服务器上。 - **Spring Cloud Bus**：消息总线，用于服务间的通信，例如配置更改的广播。 3. **dmall商城架构设计** - **模块化设计**：dmall商城可能包含用户模块、商品模块、订单模块、支付模块等多个独立的服务，每个模块都可以单独部署和扩展，实现微服务化。 - **数据一致性**：利用分布式事务解决方案（如2PC、TCC、Saga）来保证跨服务的数据一致性。 - **服务治理**：通过Eureka实现服务的注册和发现，监控服务的状态，确保服务的高可用性。 - **安全性**：通过OAuth2实现用户授权，JWT进行用户身份验证，保证系统的安全性。 - **监控**：集成Prometheus和Grafana进行性能监控，及时发现并解决问题。 - **日志收集**：使用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）或Zipkin进行日志收集和追踪，便于排查问题。 4. **开发实践** - 使用Maven或Gradle作为构建工具，管理项目依赖。 - 使用SpringBoot的起步依赖，简化配置，快速启动服务。 - 使用Docker和Kubernetes进行服务的容器化和集群部署，提高资源利用率和可移植性。 - 利用Spring Cloud Stream和RabbitMQ或Kafka实现服务间的消息传递。 - 使用MyBatis或JPA作为持久层框架，处理数据库操作。 5. **测试与部署** - 单元测试和集成测试确保代码质量。 - 使用Git进行版本控制，持续集成工具如Jenkins自动化构建和部署。 - 在生产环境中，采用蓝绿部署或金丝雀发布策略，减少服务升级的风险。 dmall商城是一个典型的SpringCloud微服务架构示例，它充分展示了SpringCloud在构建大型分布式系统中的应用价值。通过学习和分析该项目，开发者可以深入理解微服务架构的设计原则和最佳实践，提升自身在分布式系统开发领域的专业能力。

本文讨论了基于分布式控制的DC/DC变换器并联系统自动交错方案，该方案旨在实现并联DC/DC变换器的交错运行，同时在模块数量变化时自动调整，保持交错运行状态。分布式控制能够有效提升系统的灵活性与可靠性，且不使用交错线实现交错，避免了系统风险。 我们要了解什么是DC/DC变换器。DC/DC变换器是一种电力电子设备，用于将一个直流电压转换为另一个不同水平的直流电压。这种变换器在电源管理中非常关键，广泛应用于工业自动化、通信设备、计算机以及电动汽车等领域。根据控制方式的不同，DC/DC变换器有多种类型，比如降压（BUCK）、升压（BOOST）、升降压（BUCK-BOOST）等。 并联系统指的是多个相同的电源模块并联运行，以提供更大的输出功率和更好的负载分配。并联系统的优势在于它可以提供冗余、提高系统的容错能力，并且便于系统扩展。当并联系统中的模块数量变化时，为了保证每个模块的输出电压和电流波形相互协调，减少波形干扰，就需要交错运行技术。 传统交错运行控制方案通常采用集中式控制，有一个独立的控制单元来同步各个模块的开关动作，从而减少电压和电流纹波。但是，集中式控制的缺点在于它对控制单元的可靠性要求很高，一旦控制单元出现问题，整个系统可能会失效。此外，集中式控制难以应对模块数量的变化，不便于系统的模块化设计。 相对于集中式控制方案，分布式控制方案最大的特点就是不需要交错线，各模块间无额外连接，这有利于模块化设计，从而提高了系统的灵活性和可靠性。在分布式控制中，各模块自行调整其开关频率与相位，以实现交错运行。为了实现这种控制，本文提出的方案包括了脉冲整形单元、异地时钟获取环节、锁相环电路以及PWM控制信号发生电路。 脉冲整形单元负责处理主电路反馈的信号，提取并整形出系统开关信号。异地时钟获取环节通过处理不同模块的脉冲信号来获得系统时钟，而锁相环电路则用来实现模块间时钟信号的相位同步。PWM控制信号发生电路则根据系统时钟和反馈信号，生成PWM控制信号来控制变换器的开关动作。 此外，文中还提到了实验验证。通过一个三模块并联DC/DC电源系统的实验，验证了该自动交错方案的可行性。实验结果证明，该方案确实可以实现各模块的交错运行，保持系统在模块数量变化时的稳定性和可靠性。 在电子技术领域，开发板是开发和测试电子项目的常用工具。ARM开发板是指使用ARM架构处理器的开发板。在实验中，ARM开发板可以被用来实现控制系统的设计与测试，比如控制电路的PWM信号发生电路。 总结来说，基于分布式控制的DC/DC变换器并联系统自动交错方案，通过创新的控制策略和电路设计，成功实现了无交错线的交错控制，降低了系统复杂度，提高了灵活性和可靠性。这一技术进步对于提高电力电子系统的性能和效率具有重要意义，对于构建高效、可靠和灵活的电源管理解决方案有着实际的应用价值。

《基于蚂蚁算法的动态分布式路由算法》 在信息技术领域，路由算法是网络通信中的核心组成部分，它决定了数据在网络中的传输路径。随着互联网的飞速发展和分布式系统的普及，高效的路由算法变得至关重要。本文将深入探讨一种借鉴自然界蚂蚁行为的优化算法——蚂蚁算法，并将其应用于动态分布式路由中。 蚂蚁算法（Ant Colony Optimization, ACO）是一种模拟生物进化过程的全局优化算法，最初由Marco Dorigo等人提出。该算法灵感来源于蚂蚁寻找食物过程中释放信息素的行为，通过模拟这种机制来解决复杂的优化问题。在分布式路由中，我们可以将网络节点视为蚂蚁，每条可能的路径则相当于蚂蚁寻找食物的路线。蚂蚁们根据信息素浓度选择路径，同时在走过路径时更新信息素，形成一个动态的优化过程。 动态分布式路由算法的目标是在不断变化的网络环境中，找到最佳的数据传输路径。传统的静态路由算法难以适应网络状态的快速变化，而基于蚂蚁算法的动态路由策略则能够实时响应网络状况，自动调整路由表，提高数据传输的效率和可靠性。 在蚂蚁算法的具体实现中，每只“蚂蚁”代表一个数据包，它们在节点间随机游走，选择下一跳节点的概率受当前路径上的信息素浓度影响。信息素浓度高的路径更有可能被选择，从而形成了正反馈机制。同时，算法还包括蒸发机制，即随着时间的推移，信息素会逐渐减少，防止旧路径过度固化，保证了算法的探索能力。 在分布式系统中，每个节点都执行蚂蚁算法，维护局部路由表，并通过通信交换信息素信息。这样，整个网络形成一个自组织、自适应的路由结构。蚂蚁算法的并行性和分布式特性使其在处理大规模网络问题时展现出高效性能。 此外，蚂蚁算法还可以结合其他优化技术，如遗传算法、粒子群优化等，进一步提升路由性能。例如，可以引入变异操作来避免算法陷入局部最优，或者利用粒子群中的个体经验和全局经验来改进信息素更新规则。 基于蚂蚁算法的动态分布式路由算法充分利用生物界中的智能行为，为网络路由提供了一种新颖且有效的解决方案。通过模拟自然界的优化机制，这种算法能够应对网络环境的复杂性和动态性，提高网络资源的利用率，降低数据传输延迟，确保服务质量和稳定性。尽管存在一定的计算复杂性，但随着硬件性能的不断提升和算法的持续优化，这种算法在未来的分布式网络中具有广阔的应用前景。

"无监督域自适应的切片Wasserstein差异(SWD)：特征分布对齐的几何指导和跨领域的学习方式" 在本文中，我们将介绍一种新的无监督域自适应方法，称为切片Wasserstein差异（SWD），旨在解决域之间的特征分布对齐问题。该方法基于Wasserstein度量和特定于任务的决策边界，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 在无监督域自适应中，一个主要挑战是如何跨域学习和泛化。深度学习模型尽管具有出色的学习能力和改进的泛化能力，但是在不同域中收集的数据之间的关系的转移仍然是一个挑战。域转移可以以多种形式存在，包括协变量移位、先验概率移位和概念移位。 我们提出的方法旨在捕捉特定任务分类器的输出之间的差异的自然概念，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 我们的方法基于Wasserstein度量，通过最小化在特定任务分类器之间移动边缘分布，来实现域之间的特征分布对齐。我们还使用切片Wasserstein差异（SWD）来实现有效的分布对齐，并且可以容易地应用于任何局部自适应问题，例如图像分类、语义分割和对象检测。 相比于之前的方法，我们的方法不需要通过启发式假设在特征、输入或输出空间中对齐流形，而是直接对需要整形的目标数据区域进行整形。我们的方法也可以应用于其他领域，例如图像检索、基于颜色的风格转移和图像扭曲。 在实验验证中，我们的方法在数字和符号识别、图像分类、语义分割、目标检测等方面都取得了良好的结果，证明了该方法的有效性和通用性。 我们的方法为解决域之间的特征分布对齐问题提供了一种新的解决方案，具有良好的泛化能力和可扩展性。 在深度卷积神经网络中，我们可以使用切片Wasserstein差异（SWD）来实现有效的分布对齐，并且可以容易地应用于任何局部自适应问题，例如图像分类、语义分割和对象检测。 在无监督域自适应中，我们可以使用Wasserstein度量来捕捉特定任务分类器的输出之间的差异的自然概念，提供了一个几何上有意义的指导，以检测远离源的支持的目标样本，并使有效的分布对齐在一个端到端的可训练的方式。 在实验验证中，我们的方法在数字和符号识别、图像分类、语义分割、目标检测等方面都取得了良好的结果，证明了该方法的有效性和通用性。 我们的方法可以应用于其他领域，例如图像检索、基于颜色的风格转移和图像扭曲。我们的方法为解决域之间的特征分布对齐问题提供了一种新的解决方案，具有良好的泛化能力和可扩展性。

本文设计实现了一种分布式生物电阻抗层析成像（Electrical Impedance Tomography， EIT）数据采集系统主控板的嵌入式控制软件。主要功能包括：产生激励信号、产生前端测量同步、与前端测量模块通信、与上位机通信。该软件能判断当前测量状态，实现多通道同步测量，具有很高的可靠性和灵活性。每个前端板通过主控板的广播信息获得系统当前工作的电极数目和单次测量点数等信息，进而修改测量配置参数，以与不同电极数目的EIT系统相匹配，便于进行不同应用领域的实验研究。

MinIO是一款开源的对象存储系统，特别适合用于大数据和云计算环境中的大规模数据存储。它支持S3 API，可以作为Amazon S3的兼容替代品，提供高可用性和可扩展性，适用于各种应用场景，包括备份、归档、大数据分析以及内容分发等。 在Windows环境下部署MinIO，你需要了解以下关键知识点： 1. **对象存储**：MinIO是基于对象存储原理的，与传统的文件系统不同。对象存储不依赖于层级结构，而是通过唯一的键（Key）来访问数据，这使得它更容易进行分布式存储和检索。 2. **分布式架构**：MinIO设计为分布式系统，可以在多台服务器上运行，通过数据分片和冗余复制来提高性能和容错性。这种架构允许你在需要时横向扩展存储容量和吞吐量。 3. **S3兼容性**：MinIO支持Amazon S3的API，这意味着你可以使用任何支持S3的客户端、工具或应用程序来与MinIO交互。这对于已经习惯S3工作流程的用户来说是一个很大的优点。 4. **安装与配置**：在Windows上安装MinIO，通常需要下载官方提供的二进制文件，解压后运行可执行文件。配置包括设置访问密钥、端口号、数据目录等参数，这些都可以通过命令行或者图形界面完成。 5. **数据安全性**：MinIO提供了服务器端加密功能，可以对存储的数据进行AES-256加密，保障数据的安全。此外，MinIO还支持访问控制列表（ACLs）和签名请求，确保只有授权的用户可以访问数据。 6. **监控与日志**：为了管理和维护，MinIO提供了监控指标和日志记录功能。你可以集成Prometheus和Grafana等工具来可视化监控数据，同时可以通过标准的日志格式收集和分析操作日志。 7. **备份与恢复**：MinIO自身可以作为备份解决方案，但它也需要定期备份以防数据丢失。你可以使用MinIO的`mc`命令行工具进行快照或者使用第三方工具进行更复杂的备份策略。 8. **高可用性**：MinIO支持组建RAID集群，通过跨节点的副本策略实现高可用性。当某个节点故障时，其他节点可以接管服务，保证连续性。 9. **性能优化**：在Windows环境中，注意调整MinIO的内存分配、磁盘I/O和网络设置，以获得最佳性能。例如，设置足够的缓存大小可以提高读写速度。 10. **持续集成/持续部署（CI/CD）**：MinIO可以轻松地集成到CI/CD流程中，用于存储和检索构建工件，或者作为测试数据的仓库。 MinIO是一个强大且灵活的分布式文件存储系统，尤其适合Windows环境下的大数据存储需求。其S3兼容性、易于部署和管理的特点，使得它成为企业级存储解决方案的热门选择。通过深入了解和熟练使用这些知识点，你可以有效地利用MinIO来满足你的存储需求。

异构嵌入式系统的自动并行化与分布式、并行和集群计算 异构嵌入式系统的自动并行化是指在异构嵌入式系统中实现自动并行化的技术，旨在提高系统的计算性能和效率。该技术通过在异构嵌入式系统中部署多核CPU、GPU、FPGA和Intel Xeon Phi等加速器，实现分布式、并行和集群计算。 在异构嵌入式系统中，GPU可以实现显着的性能提升，但是使用低级API（例如，CUDA、OpenCL）需要重写顺序代码，对GPU架构有很好的掌握另一方面，基于指令的编程模型（例如OpenACC、OpenMP）提供了底层硬件的高级抽象，从而简化了代码维护并提高了生产力。 OpenACC/OpenMP编译器的主要任务是从用户提供的指令中应用必要的优化，并生成利用GPU架构的高效代码。但是，生成的代码可能无法实现预期的加速，因为编译器没有整个应用程序的完整视图因此，使用OpenACC/OpenMP加速的代码与使用CUDA/OpenCL手动优化的代码之间通常存在显著的性能差异。 为了帮助程序员在GPU上使用基于指令的模型有效地加速他们的传统顺序代码，我们研究了OpenACC和OpenMP编程模型，并提出了一种有效的基于指令的应用程序并行化方法。我们的应用程序移植经验表明，仅仅插入OpenMP/OpenACC卸载指令来通知编译器必须编译特定代码区域以供GPU执行是不够的。将卸载指令与循环并行化结构相结合是非常必要的。 在选择好的循环时间表方面，我们揭示了挑战。编译器选择的默认循环时间表可能不会产生最佳性能，因此用户必须手动尝试不同的循环时间表以提高性能。 此外，我们还讨论了GPU代码中的指针别名问题，并提出了两个静态分析工具，自动执行源代码级别的类型限定符插入和标量提升，以解决别名问题。 异构嵌入式系统的自动并行化是指在异构嵌入式系统中实现自动并行化的技术，旨在提高系统的计算性能和效率。该技术通过在异构嵌入式系统中部署多核CPU、GPU、FPGA和Intel Xeon Phi等加速器，实现分布式、并行和集群计算，并使用基于指令的编程模型简化代码维护和提高生产力。

复现研究：基于NMPC的分布式轨迹跟踪控制算法在水下航行器中的应用与验证,复现研究：基于NMPC的分布式轨迹跟踪控制算法在水下航行器中的应用与验证,【复现】水下航行器（NMPC）非线性模型预测控制分布式轨迹跟踪 复现文献1： 《Distributed implementation of nonlinear model predictive control for AUV trajectory tracking》 复现文献2： 《Modified C GMRES Algorithm for Fast Nonlinear Model Predictive Tracking Control of AUVs》 1、利用水下机器人运动的动态特性，提出了一种新的分布式NMPC算法。 通过适当地将原始优化问题分解为更小的子问题，然后以分布式方式解决它们，可以显著减少预期的浮点操作(flops)。 2、证明了在分解子问题中所提出的收缩约束可以保证AUV轨迹的收敛性。 证明了该方法的递推可行性和闭环稳定性。 利用保证的稳定性，进一步开发了一种实时分布式实现算法，在控制性能和计算复杂度之间进行自动权衡。