Journal of Zhejiang University

Current Issue: <FITEE>

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering (former title: Journal of Zhejiang University SCIENCE C (Computers & Electronics), 2010-2014)

ISSN 2095-9184 (print); ISSN 2095-9230 (online); CN 33-1389/TP; Monthly.

FITEE is an international peer-reviewed journal indexed by SCI-E, Ei Compendex, DBLP, IC, Scopus, JST, CSA, etc. It covers research in Electrical and Electronic Engineering, including Computer Science, Information Sciences, Control, Automation, Telecommunications, and related disciplines.

Impact factor: 0.308 (2011), 0.297 (2012), 0.380 (2013), 0.415 (2014), 0.392 (2015), 0.622 (2016), 0.910 (2017), 1.033 (2018), 1.604 (2019), 2.161 (2020), 2.526 (2021).

Journal of Zhejiang University SCIENCE C

ISSN 1869-1951(Print), 1869-196x(Online), Monthly

2014 Vol.15 No.8 P.593-696

<<< CONTENTS >>>

Computer & Automation

Development of a monocular vision system for robotic drilling

Wei-dong Zhu, Biao Mei, Guo-rui Yan, Ying-lin Ke

DOI: 10.1631/jzus.C1300379 Downloaded: 3981 Clicked: 7794 Cited: 2 Commented: 0(p.593-606) <Full Text> <PPT> 2062

Chinese summary <36> 用于機器人制孔的單目視覺系統開(kāi)發

研究目的：在航空結構件機器人制孔中(zhōng)，通常通過誤差測量和補償保證制孔位置精度。本文旨在開(kāi)發一(yī)種低成本、高精度的視覺系統，通過集成魯棒的橢圓特征提取算法、實用的視覺系統标定方法，實現對刀具和工(gōng)件之間相對誤差的精确測量。
創新要點：視覺測量相關研究中(zhōng)缺乏對視覺系統工(gōng)作原理的深入闡釋；視覺系統誤差測量原理的精确闡述，爲視覺系統的開(kāi)發和測量精度的提高提供了理論基礎。機器人制孔環境中(zhōng)存在大(dà)量噪聲和環境幹擾因素，視覺系統中(zhōng)集成的特征提取算法應具有較高的魯棒性；基于顯著性的橢圓輪廓提取算法可實現魯棒、精确的基準孔檢測。工(gōng)業應用通常要求視覺系統的标定方法兼具實用性和精确性；本文方法提供了一(yī)種實用、精确、可同時實現相機和手眼關系标定的标定方法。
方法提亮：精确闡釋了視覺系統的工(gōng)作原理，爲後續相機刀具中(zhōng)心點和視覺系統标定方法的确定提供了理論依據。通過集成顯著性計算、投票方法和Snake模型，開(kāi)發了一(yī)種魯棒、精确的橢圓輪廓特征提取算法（圖8）。提出了一(yī)種基于專用标定闆的、可同時實現相機内參數和手眼關系标定的視覺系統标定方法，該方法可避免測量過程引入Abbe誤差（圖12）。
重要結論：本文研究了視覺測量系統的工(gōng)作原理，并結合提出的橢圓輪廓提取算法、視覺系統标定方法，開(kāi)發了一(yī)種低成本、滿足機器人制孔精度要求的單目視覺測量系統。在機器人制孔系統平台上的實驗證實，本文提出的視覺系統滿足航空工(gōng)業對制孔精度的要求，特征提取算法和标定方法魯棒、有效。

視覺系統；機器人制孔；誤差測量；橢圓輪廓提取；手眼關系标定

Exploring optimal combination of a file system and an I/O scheduler for underlying solid state disks

Hui Sun, Xiao Qin, Chang-sheng Xie

DOI: 10.1631/jzus.C1300314 Downloaded: 2906 Clicked: 7033 Cited: 0 Commented: 0(p.607-621) <Full Text> <PPT> 2449

Chinese summary <31> 基于固态硬盤能耗和性能的最優文件系統和I/O調度策略組合

研究目的：負載下(xià)，不同文件系統和I/O調度策略對固态盤性能和能耗的影響較大(dà)。本文介紹固态盤性能和能耗綜合最優情形下(xià)，系統文件系統和I/O調度策略配置的理論依據和實現方法。
創新要點：引入一(yī)種綜合評測指标（aggregativeindicator，簡寫爲AI），AI的數值等于固态盤性能和能耗的比值。同等負載環境下(xià)，對于不同文件系統和I/O調度策略，AI值越大(dà)，固态盤越趨于性能和能耗綜合最優，即文件系統和I/O調度策略對負載下(xià)固态盤性能和能耗的影響越小(xiǎo)；反之，影響越大(dà)。
方法提亮：以常見的五種文件系統（Ext2、Ext3、NILFS2、ReiserFS和XFS）和三種I/O調度策略（CFQ、Deadline和NOOP）爲例。文件系統測試工(gōng)具采用Filebench作爲負載發生(shēng)器，仿真了Varmail，Fileserver和Webserver三種負載，并将這三種負載分(fēn)别加載到三種測試盤上，采用綜合指标（AI）研究使固态盤性能和能耗達到綜合最優的文件系統和I/O調度策略組合，并分(fēn)析特定盤在最優AI值下(xià)的性能和能耗變化趨勢。
實驗結果：基于Varmail負載（以随機讀和附加寫文件操作爲主）的實驗結果表明，任意一(yī)種I/O調度策略下(xià)，基于擴展文件系統（Ext2或Ext3）的測試盤AI值較大(dà)；基于Fileserver負載（以随機讀和随機寫文件操作爲主）的實驗結果表明，任意一(yī)種I/O調度策略下(xià)，基于NILFS2文件系統的測試盤AI值較大(dà)；基于Webserver負載（以大(dà)量随機讀文件操作爲主）的實驗結果表明，基于擴展文件系統（Ext2或Ext3）和CFQI/O調度策略組合下(xià)的測試盤AI值較大(dà)。對于擴展文件系統（Ext2和Ext3）而言，因Ext2文件系統無日志(zhì)寫操作，大(dà)多數情況下(xià)，基于Ext2文件系統的固态盤能耗較低，但Ext2文件系統安全性比Ext3差。NIFLS2文件系統利用日志(zhì)文件管理順序化随機訪問模式的文件操作，因此随機負載下(xià)基于NIFLS2文件系統的固态盤AI值較大(dà)。大(dà)多數情況下(xià)，基于CFQ和NOOP調度策略的固态盤AI值較大(dà)。
重要結論：不同負載下(xià)，固态盤的性能和能耗很大(dà)程度上取決于測試系統的文件系統和I/O調度策略組合。

固态盤；文件系統；I/O調度策略；綜合評測指标；性能和能耗變化趨勢

Automatic recovery from resource exhaustion exceptions by collecting leaked resources

Zi-ying Dai, Xiao-guang Mao, Li-qian Chen, Yan Lei

DOI: 10.1631/jzus.C1300352 Downloaded: 2655 Clicked: 5980 Cited: 0 Commented: 0(p.622-635) <Full Text>

Knowledge modeling based on interval-valued fuzzy rough set and similarity inference: prediction of welding distortion

Zhi-qiang Feng, Cun-gen Liu, Hu Huang

DOI: 10.1631/jzus.C1300370 Downloaded: 2919 Clicked: 7080 Cited: 1 Commented: 0(p.636-650) <Full Text> <PPT> 1987

Chinese summary <42> 基于區間值模糊粗糙集的知(zhī)識建模及相似性推理：焊接變形預報

研究目的：知(zhī)識獲取和知(zhī)識推理是智能系統開(kāi)發中(zhōng)的兩大(dà)環節。基于知(zhī)識的非機理性建模方法已成爲複雜(zá)過程建模的一(yī)種趨勢。爲解決建模過程中(zhōng)對經驗知(zhī)識的依賴問題，進一(yī)步完善推理機制，本文基于粗糙集和區間值模糊集理論，研究知(zhī)識建模及近似推理方法，并将其應用于船體(tǐ)結構焊接變形預報。對建模與推理中(zhōng)的理論、方法和實際問題的研究有助于認識焊接變形規律，并可進一(yī)步推廣至其他複雜(zá)過程，促進系統建模理論的發展。
創新要點：将區間值模糊集與粗糙集理論結合，通過引入新的包含度來構造區間值模糊粗糙集模型，經過數據采集、區間值模糊化、屬性約簡、規則抽取等步驟，從信息系統中(zhōng)提取出一(yī)個簡化的模糊知(zhī)識模型，給出獲取模糊知(zhī)識模型的完整算法；通過對經典的合成規則推理與現有的相似性推理的機理分(fēn)析，提出一(yī)種新的相似性推理--基于合成規則的相似性推理方法。
方法提亮：與現有的智能方法相比，本文的知(zhī)識建模方法不依賴于經驗知(zhī)識，所構建的模型易于理解和編輯，運行速度快，計算精度較高，對複雜(zá)過程建模有較強的适應性。改進的相似性推理方法，既考慮規則前提與結論之間的内在關聯，又(yòu)把相似性匹配作爲必要環節，這樣，輸入和前提所發生(shēng)的變化均能在輸出中(zhōng)反映出來，推理結果更趨合理。
重要結論：将上述方法應用在焊接變形預報方面，實驗結果驗證了算法有效性，表明算法對複雜(zá)過程建模具有較強适應性。

知(zhī)識建模；區間值模糊粗糙集；相似性推理；焊接變形預報

Motion synchronization of dual-cylinder pneumatic servo systems with integration of adaptive robust control and cross-coupling approach

De-yuan Meng, Guo-liang Tao, Ai-min Li, Wei Li

DOI: 10.1631/jzus.C1300360 Downloaded: 3376 Clicked: 8148 Cited: 1 Commented: 0(p.651-663) <Full Text> <PPT> 2107

Chinese summary <32> 基于交叉耦合方法的雙軸氣動伺服系統自适應魯棒同步控制研究

研究目的：多軸氣動伺服系統因具有功率-質量比大(dà)、清潔、價格低、結構簡單、易維護等優點，在機器人、工(gōng)業自動化、醫療機械等領域具有廣泛應用前景。但是，該系統具有很多不利于精确控制的缺點，如強非線性、參數時變性、模型不确定性等。本文針對雙缸氣動伺服系統，從建立系統模型入手，探尋同時實現單氣缸高精度軌迹跟蹤控制和雙氣缸高精度位置同步的控制策略，旨在爲這項技術的工(gōng)業實用化奠定基礎。
創新要點：提出了一(yī)種基于交叉耦合方法的自适應魯棒氣動同步控制策略，既保證了多氣缸精确同步，又(yòu)實現了系統中(zhōng)每一(yī)氣缸的高精度運動軌迹跟蹤控制。
方法提亮：将交叉耦合思想與直接/間接集成自适應魯棒控制結合起來，提出一(yī)種基于交叉耦合方法的自适應魯棒氣動同步控制策略。将同步誤差直接反饋至每個軸控制器的輸入端而非輸出端，利用交叉耦合方法将同步誤差和軌迹跟蹤誤差組成耦合誤差，基于該新誤差變量設計自适應魯棒控制器。控制器由在線最小(xiǎo)二乘參數估計和基于反步法設計的非線性魯棒控制器組成，前者用于減小(xiǎo)模型中(zhōng)的參數不确定性，後者用于抑制參數估計誤差、未建模動态和幹擾的影響，使得單缸的軌迹跟蹤誤差和多缸間的同步誤差同時收斂，既保證多氣缸精确同步又(yòu)不影響系統中(zhōng)每一(yī)氣缸的軌迹跟蹤控制精度。
重要結論：實驗結果表明，該控制器能實現很高的同步位置控制精度，對幹擾具有較強的魯棒性。

運動同步；氣動伺服系統；交叉耦合；自适應魯棒控制

Adaptive contourlet-wavelet iterative shrinkage/thresholding for remote sensing image restoration

Nu Wen, Shi-zhi Yang, Cheng-jie Zhu, Sheng-cheng Cui

DOI: 10.1631/jzus.C1300377 Downloaded: 4112 Clicked: 8366 Cited: 2 Commented: 0(p.664-674) <Full Text> <PPT> 1972

Chinese summary <30> 自适應輪廓波–小(xiǎo)波叠代收縮遙感圖像複原算法

研究目的：針對遙感圖像的特點，使用分(fēn)解模型，提高複原質量；使用自适應方法和線性搜索方法提高複原圖像質量和叠代算法的收斂速度。
創新要點：使用基于稀疏字典的分(fēn)解模型，提高了複原圖像的質量；使用自适應方法和經驗方法，彌補了複原問題先驗知(zhī)識不足的缺點；使用線性搜索和快速叠代算法，有效提高了算法的收斂速度。
方法提亮：首先，利用基于稀疏字典的分(fēn)裂BregmanRudin-Osher-Fatemi模型，将圖像分(fēn)解爲卡通和紋理兩部分(fēn)，分(fēn)别用小(xiǎo)波變換和輪廓波變換表示。接着，運用自适應方法估計正則化參數和經驗方法計算收縮阈值。最後，使用線性搜索方法尋找步長，并結合快速收縮算法加速算法收斂。
重要結論：相比于兩步叠代算法，基于自适應的輪廓波–小(xiǎo)波叠代收縮算法能有效提高複原圖像的改善信噪比，同時加快了算法的收斂速度。

圖像複原；自适應；卡通–紋理分(fēn)解；線性搜索；叠代收縮

Electronic Engineering

Designing a location update strategy for free-moving and network-constrained objects with varying velocity

Yuan-Ko Huang, Lien-Fa Lin

DOI: 10.1631/jzus.C1300337 Downloaded: 2306 Clicked: 7625 Cited: 1 Commented: 0(p.675-686) <Full Text> <PPT> 1543

Chinese summary <25> 具有變動速度之自由移動與移動受限物(wù)體(tǐ)位置更新策略設計

研究目的：爲有效管理空間中(zhōng)具有變動速度之自由移動物(wù)體(tǐ)以及移動受限物(wù)體(tǐ)，設計更新策略，告知(zhī)移動物(wù)體(tǐ)何時該更新自己的位置信息至服務器端，以顯著降低移動物(wù)體(tǐ)計算成本。另外(wài)，設計更新程序以使服務器端有效率地處理物(wù)體(tǐ)更新。
方法提亮：針對自由移動與移動受限物(wù)體(tǐ)，明确地給出一(yī)個時間點。有此時間點，移動物(wù)體(tǐ)無需随時随地判斷是否需要更新。對于服務器端，更新程序可以有效且快速地處理每個物(wù)體(tǐ)傳回的更新需求。
重要結論：本文設計的更新策略可顯著降低移動物(wù)體(tǐ)的處理成本。藉由本文設計的更新程序，可有效減少服務器端物(wù)體(tǐ)更新的處理成本，進而快速處理同時發生(shēng)的物(wù)體(tǐ)更新。

時空數據庫；移動物(wù)體(tǐ)；自由移動物(wù)體(tǐ)；移動受限物(wù)體(tǐ)

Volterra filter modeling of a nonlinear discrete-time system based on a ranked differential evolution algorithm

De-xuan Zou, Li-qun Gao, Steven Li

DOI: 10.1631/jzus.C1300350 Downloaded: 4642 Clicked: 7821 Cited: 4 Commented: 0(p.687-696) <Full Text> <PPT> 1944

Chinese summary <26> 基于排序差分(fēn)進化算法優化非線性離(lí)散時間系統的Volterra濾波器模型

研究目的：使用Volterra濾波器模型識别非線性離(lí)散時間系統，以合理選擇Volterra濾波器模型的參數，獲得理想的識别效果。
研究方法：提出排序差分(fēn)進化算法，結合正弦函數和随機數産生(shēng)尺度因子，有效平衡全局和局部搜索能力；在完成所有候選解排序後，修正了變異操作，有助于避免算法早熟。使用二階Volterra模型研究非線性離(lí)散時間系統（圖3–8）。
重要結論：數值實驗和比較說明排序差分(fēn)進化算法具有較強優化性能，且在大(dà)多數情況下(xià)優于其他方法。結合排序差分(fēn)進化算法和二階Volterra模型，可以獲得較好識别效果。

排序差分(fēn)進化；識别問題；非線性離(lí)散時間系統；Volterra濾波器模型；早熟