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关键词： 手术室   医疗设备   设备管理  

摘要： 根据医疗设备生命周期理论，对手术室医疗设备管理的研究进展进行综述：分为前期管理（采买模式管理、档案管理和医疗设备配置）、中期管理（品质、经济与信息化管理）和后期管理三个阶段，旨在为手术室医疗设备管理方法的改进提供依据。

关键词： 事件触发   分布式系统   差分隐私   集员估计   时滞  

摘要： 分布式计算是由多个软件之间进行信息共享的技术,可以在一台或由多台计算机通过网络连接起来的机器上运行。分布式计算通过将一个复杂应用分解为多个部分,分配给多台计算机处理,从而减少运行时间实现资源共享。在分布式系统中邻居传感器之间进行信息交流是必要的,但频繁的信息交流会导致资源紧张、网络拥塞,最终导致系统不稳定,甚至存在数据包丢失和传输延迟等问题,所以需要设计一种算法减少传感器之间信息交流频率。事件触发机制的原理是降低传感器传输数据的频率,通过“事件”设置采样时刻的触发条件,只有满足触发条件时,传感器之间才会进行信息传输,从而降低了数据传输频率,实现资源高效利用。由此引发了如何利用滤波方法进行高效的分布式处理成为挑战。依据事件触发的工作原理和在状态估计领域的作用,基于事件触发的分布式系统滤波方法成为热门研究课题。主要工作如下:(1)针对安全性问题,研究无线传感器网络中受隐私保护的分布式离散时变线性系统滤波方法。在网络中,传感器之间进行信息交流时易遭受网络攻击,使其安全性受到威胁,为此建立了一个含有隐私保护的离散时间线性时变系统。为系统的初始状态加入服从拉普拉斯(Laplace)分布的隐私噪声,以此设计一个集员估计器,并对系统的差分隐私性进行分析。在此基础上分析了系统真实状态以及期望分布估计量的存在形式,并对系统稳定性进行分析。最后通过仿真例子证明加入差分隐私后的模型在得到准确估计值的基础上还可以保证系统状态安全性。(2)针对资源的有限性,研究存在通信约束问题的分布式系统滤波方法。在无线传感器网络中,传感器之间进行频繁的信息交换需要依赖大量的网络通信资源。但在实际应用中,网络通信资源是有限的,传感器之间频繁的数据交换会导致网络拥塞、传输延迟或数据包丢失。为了降低传感器之间信息传输频率,提高通信资源利用率,设计了一种含有隐私保护的基于动态事件触发的集员估计器,并对系统的隐私性进行了分析,保证了系统真实数据的安全性。在此基础上,采用递归凸优化方法分析了含有差分隐私方法的事件触发集员估计器,然后研究了系统的稳态性能。最后,通过一个实例验证了所提出的包含隐私保护方法的分布式滤波器的可行性。(3)针对通信延迟问题,研究无线传感器网络中存在通信时延的分布式离散时变线性系统滤波方法。在实际应用中,由于复杂环境和很多不确定因素的影响,使得传感器在信息交流过程中不可避免的会产生信息碰撞或信息重发,无法即时的传递或接收到信息。这就导致了信息传输的延迟,出现系统时滞,使得系统的状态估计问题复杂化,甚至产生错误结果。针对系统时滞问题,利用新息重组分析方法对存在时滞的观测序列进行重组,得到不含时滞的观测序列和新息序列。根据新观测序列建立不含时滞的输出测量模型,然后在此基础上设计了一个含有隐私保护的集员估计器,并对估计器和系统稳定性进行分析。最后通过仿真实验验证了引入隐私保护的时滞系统模型的可行性。

关键词： 铁路施工   工程机械   设备管理  

摘要： 随着我国市场经济的发展和综合能力的提升，铁路交通事业随之发展壮大，在交通运输方面做出了重要贡献。铁路工程施工过程中，会使用到多种大型机械设备，加强工程机械设备管理，是杜绝或减少铁路施工现场因工程机械设备维护、保养、操作不当等安全事故的重要措施。本文结合当前铁路施工现场工程机械设备管理工作中存在的管理意识薄弱、制度不完善、操作人员自身问题以及管理工作落实方面的现状问题，提出了具体的解决策略，以供相关施工工作的参考。

关键词： 分布式数据处理  

ISBN: (纸本)9787111732587

摘要： 本书以Alluxio 2.8.0开源版本为基础编写，介绍Alluxio相关分布式统一大数据文件系统的技术原理与实践案例，主要内容包括系统入门与使用、内核组件设计实现原理，同时介绍了大型企业应用案例与实践，并附有Alluxio的开源社区开发者指南。

关键词： 并发缺陷修复   死锁   ReentrantLock   代码表征   聚类  

摘要： 随着多核处理器的发展和人们对处理器性能要求的不断提高,并发程序正广泛应用于软件系统的开发过程中。由于其内在的并发性、线程调度的不确定性和代码规模的庞大,并发程序易于遭遇并发缺陷。并发缺陷通常会导致程序或系统陷入一种不确定的运行状态,甚至带来系统崩溃等严重问题,造成巨大的经济损失。然而,并发缺陷往往暴露在罕见且特定的交错执行中,开发人员很难有效、高效地检测、定位并修复它们。因此,对并发缺陷修复的研究已经成为近年来学术界和工业界的热点问题。目前,大多数方法通过静态或动态插入门锁来序列化并发缺陷中涉及的所有线程的执行,从而修复并发缺陷,但这种修复方法有很大的风险会导致死锁,且会带来较高的时间开销。本论文针对现有的并发缺陷修复方法中存在的问题,开展基于模板的并发缺陷修复技术研究并构建并发缺陷自动修复系统。本论文的工作主要包括以下几个方面:(1)提出了一种基于模板的ReentrantLock死锁修复方法。该方法通过分析大量由ReentrantLock引发的死锁程序,定义了 10种修复模板。接着,使用抽象语法树表征缺陷程序,并通过在抽象语法树中搜索和修改结点信息,根据预定义的模板检测、定位和修复死锁。实验结果表明,该方法可以高效地修复Java项目中177个ReentrantLock死锁中的156个,且其检测ReentrantLock死锁的性能优于静态分析工具 Findbugs。(2)提出了一种基于模板的并发缺陷修复方法。该方法从海量的源代码中筛选、提取并发缺陷对应的补丁代码,并为补丁代码构建细粒度语义变更图,以保留源代码的语法语义信息。其次,构建搜索索引,以解决细粒度语义变更图的直接两两比较而导致的空间爆炸问题。接着,使用聚类算法挖掘修复模板。最后,将待修复的程序构建为抽象语法树,并与模板进行匹配,进而修复并发缺陷。实验结果表明,该方法能够有效修复真实Java项目中更多的并发缺陷,其修复准确率和召回率分别达到48.47%和59.53%,性能优于现有方法。(3)设计并实现了一个并发缺陷自动修复系统,该系统提供了并发缺陷管理、ReentrantLock死锁修复和并发缺陷修复的功能,能够帮助开发人员分析并发程序、自动修复并发缺陷,提高了并发软件的质量和维护效率。

关键词： 路径规划   仓储机器人   粒子群算法   进化蚁群算法   死锁   进化论   黏菌算法   融合算法  

摘要： 在物流业迅速发展的背景下,传统仓储效率极低,智能仓储越来越普遍,仓储机器人作为智能仓储的关键一环就显得尤为重要。但是由于现有的仓储机器人路径规划算法单一,只能完成相对简单的任务,易出现路径较长,时间较长等问题,不足以应对当下复杂的仓储环境。基于此,本文针对不同的仓储环境,设计了不同的路径规划算法,使得仓储机器人可以在最短的时间内找出最优路径。具体内容如下:针对传统堆垛式仓库的路径规划,利用笛卡尔坐标系法建模,为了解决基于粒子群算法进行路径规划时出现的局部极值和收敛速度慢问题,提出了一种基于障碍物分布的定向优化粒子群算法。首先利用选择性定向优化策略提高了算法跳出局部极值的能力;然后利用自适应时变策略动态调整学习因子加快收敛速度;最后通过MATLAB仿真实验验证了算法的有效性。结果表明:本文算法加快了收敛速度,提高了算法跳出局部极值的能力。针对全自动货架式仓库的单个机器人路径规划,为了解决利用蚁群算法进行路径规划时出现的运行时间长,搜索效率低和容易出现死锁问题,提出了一种基于达尔文进化论思想的蚁群算法。首先,针对在空白栅格中出现的搜索效率低的问题,提出了一种蚁群算法简易模式。其次,调整启发函数提高了算法的全局搜索能力,避免陷入死锁。最后,利用进化论思想改进蚁群算法的信息素更新规则,加快算法的迭代速度,缩小运行时间。在不同规模的栅格地图环境下的实验表明:本文提出的进化蚁群算法加快了迭代速度,提高了搜索效率,实现了最优路径并且解决了算法死锁问题。针对全自动货架式仓库的多机器人路径规划出现的效率低,易陷入死锁状态和路径非最优问题,提出了一种融合算法。首先,根据不同的标准利用粒子群算法对蚁群算法的主要参数进行寻优,得到了蚁群算法最优的参数组合。其次,提出了一种可行的多机器人避障策略,使得在仓储环境下的多机器人实现有效避障。然后,针对狭窄走廊地图易出现的死锁问题,提出了一种快速通行策略。最后,将蚁群算法与黏菌算法融合解决了路径非最优问题。通过与不同算法的对比,证明本文算法在路径长度、死锁蚂蚁个数以及效率等参数上优于其他算法。

关键词： 车联网   信息年龄   强化学习  

摘要： 车联网使交通更安全、更高效、更智能,因此正引起越来越多研究者的关注。为减少交通事故发生率和提升乘客体验感,保证车辆获取的信息的新鲜度非常重要。本文（1）考虑车辆通过路侧单元获取信息,然后通过联合优化路侧单元的通信功率与信息存储分配提升车辆获取的信息的新鲜度。目前,基于多个路侧单元的通信功率与信息存储分配的研究较少,且基本采用传统的优化算法,这些算法应用在复杂的车联网系统会导致较高计算复杂度,且难以适应车联网的动态性。本文采用信息年龄量化信息新鲜度,且提出基于多智能体强化学习方法最小化信息年龄,具体包括以下研究:1.建立车辆向路侧单元获取边缘存储服务器的信息的场景,把信息分别按实时性和功能分成不同类别,构建路侧单元与车辆通信的信道模型和信息从路侧单元传输到车辆的排队模型,推导出系统总信息年龄表达式。2.针对实时信息与非实时信息共存的场景,研究车联网基于信息新鲜度和强化学习的通信功率控制。在满足车辆最低下载速率需求和路侧单元最大总通信功率限制的情况下,提出基于多智能体双延迟深度确定性策略梯度的方法通过优化路侧单元通信功率分配来最小化系统总信息年龄。仿真结果显示提出的方法相比基于深度确定性策略梯度和基于贪婪算法的方法有更好收敛性且减小了系统总信息年龄。3.针对相邻路侧单元两两配对的场景,研究车联网基于信息新鲜度和数字孪生的通信功率与信息存储分配方法。数字孪生系统实时获取场景数据并构建数字镜像,同时控制雾服务器实现配对路侧单元的资源分配。然后提出路侧单元功率与存储控制优化问题来最小化系统总信息年龄。而后,提出基于多智能体双延迟深度确定性策略梯度的方法解决该优化问题。仿真结果表明,提出的方法提升了系统信息年龄性能,另外,系统总信息年龄随车辆数目、信道数目和信息种类数目的增加而增大。上述研究提出了车联网基于多智能体强化学习的通信功率与信息存储分配机制,有效提高了车辆获取的信息的新鲜度,为车联网资源分配问题提供了解决方案。

关键词： 柔性制造系统   死锁控制   Petri网   数据抑制弧   遗传算法   向量覆盖法  

摘要： 柔性制造系统(Flexible Manufacturing System,FMS)是一种高度自动化的生产系统,因其高效率和高灵活性的优点而备受学术界的关注和研究。在FMS中,不同的工序利用有限的资源相互配合以求完成复杂的生产流程。然而,当多个进程竞争有限的资源时,可能会出现死锁,从而导致生产系统的阻塞和停滞。死锁不仅会给企业带来巨大的经济损失,更有可能造成灾难性的后果。因此,如何分析和控制死锁具有重要的意义。 Petri网作为FMS的建模工具,用于描述和分析FMS中过程和资源竞争等问题,方便高效地分析和控制死锁。带有数据抑制弧的死锁控制策略能够得到结构简单、行为最优的控制器。但由于计算复杂度过高,这种策略难以应用于大规模Petri网系统。因此,本文将遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和数据抑制弧相结合,提出了两种有效的死锁控制策略,最终得到了一个行为最大、结构复杂度较小且计算复杂度较低的控制器。具体的研究内容为: 1、提出一种基于遗传算法和数据抑制弧的死锁控制策略,命名为GA-DIA(Genetic Algorithm-Data Inhibitor Arcs)算法。为了达到控制死锁的目的,数据抑制弧应该在危险标识处禁止临界变迁的发生,从而禁止网模型产生非法标识。数据抑制弧应使临界变迁在其使能好标识处使能,进而使得所有合法标识均可达。使用数据抑制弧做桥梁,将遗传算法的适应度函数表示为临界变迁危险标识集和临界变迁使能好标识集中的公共元素数量。当两个集合中没有公共元素时,数据抑制弧起到控制死锁的作用。此前,PAMP算法(Prevented All MTSIs Problem,PAMP)是研究带有数据抑制弧的Petri网控制器的最优控制策略。然而,该算法需要求解计算复杂度为NP-hard的整数线性规划模型。GA-DIA算法使用遗传算法优化后时间复杂度降为立方级别。实验结果表明,GA-DIA算法计算最优控制器的时间更短,并且能够处理PAMP算法无法求解的大规模Petri网,并得到最优控制器。 2、GA-DIA算法得到的控制器只有一个控制库所,其数据抑制弧中的元素个数等于临界变迁危险标识集的元素个数。但在大规模Petri网中,临界变迁危险标识集中有几百上千个标识,因此控制器的结构复杂度不是最小的。为了解决这个问题,本文提出一种基于向量覆盖法和二分法的改进算法。将向量覆盖法得到的临界变迁使能好标识集和临界变迁危险标识集的最小覆盖集用来参与适应度函数的计算,从而得到数据抑制弧的最小覆盖集,其元素个数等于临界变迁危险标识集最小覆盖集的元素个数。使用二分法,减少计算适应度函数时标识集中的元素比较的时间。在大规模网络中,参与适应度函数计算的最小覆盖集中的标识数要比原标识数少得多,因此计算时间也随之减少。实验结果表明,该算法可以得到行为许可最大、结构复杂度更小、计算复杂度更低的Petri网控制器,从而解决大规模Petri网的死锁控制问题。

关键词： 光学元件   表面缺陷   检修系统管理   检修数据库   工艺参数优化  

摘要： 以熔石英为代表的大口径光学元件拥有优异的热学及光学性能,在高功率惯性约束激光聚变装置中担任重要角色。然而熔石英光学元件在强激光长时间的作用下表面易产生损伤,如果不及时修复将会导致损伤尺寸增大从而使光学元件报废,因此,熔石英光学元件的激光损伤严重制约了激光聚变装置的负载能力。由于熔石英光学元件对CO2激光具有高吸收率,因此CO2激光被用于修复熔石英表面微缺陷,从而提高熔石英元件的抗激光损伤能力。针对目前大口径光学元件表面微缺陷系统中检测与修复效率低、检修自动化程度低以及修复方案粗糙等问题,本文开展了检修设备的集中管理及修复工艺优化研究,实现了检修设备状态监测、检修数据统计分析以及微缺陷修复工艺的优化。 为了解决检修设备检修流程繁琐单调以及人工参与度高等一系列问题,搭建了集中监测系统,设计了检修设备协作流程方案,并确定了C/S体系架构及TCP/IP通讯协议,针对检修设备与上位机之间的通讯问题,搭建了一套高效多线程通讯系统作为机床驱动程序和上位机程序的衔接,为每台检修设备开辟一条线程用于实现跨平台的数据采集和发送,从而实现上位机系统实时监测并控制检修设备。 为了科学地采集、管理并分析检修数据,对检修数据管理系统进行需求分析,确定了C/S及B/S综合架构体系,划分了机床客户端及Web端系统的功能模块,在分析了数据库需求的基础上设计了用于存储检修数据的数据库,确定了基于xml文件的数据采集方式,采用预处理机制提升数据库存储效率,并对机床客户端进行系统实现,采用PHP搭配Apache进行Web端开发。 为了快速且准确地确定修复结构的形貌,对熔石英光学元件出光面修复结构产生的近场光强进行数值计算,得到了锥形修复结构的形貌参数对光强产生的影响规律;进行了单因素实验得到激光扫描速度、激光脉宽、激光扫描层数等激光加工参数对锥形修复结构锥角的影响规律,基于响应面法建立了修复结构锥角的预测模型,并校验模型的准确性;以特定形貌参数为期望响应,分析得到最优激光工艺参数组合,并通过实验进行验证,模型相对误差在4.465%以内,为加工特定修复形貌的锥形修复结构提供参考;开发了相应的工艺参数预测模块,避免了原来粗糙的修复方案带来的诸如过大修复面积等一系列负面问题。