基于FPGA的金属异物检测系统设计

针对现有检测设备在产品效应影响下灵敏度低、误报率高等问题,设计研制了基于FPGA的金属异物检测系统。文章分析了平衡线圈传感器的原理,提出平衡补偿算法实现传感器自动平衡,使用高频激励对金属信号进行调制,在FPGA中实现锁定放大器来对接收信号进行解调,提高了信噪比。采用互相关算法对传感器输出信号进行处理,拟合产品学习数据得到产品的特征相位,分辨产品信号和金属信号。试验结果表明系统具有较高的灵敏度,在强产品效应下能有效检测金属异物。     

磁声电无损检测及改进的EMD消噪方法

提出一种磁声电无损检测方法,该方法具备超声检测的高空间分辨率,同时又能克服涡流检测的趋肤效应,为检测高电导率材料提供新的检测手段。首先根据生物组织中磁声电成像的研究成果,推导了固体材料中声场正问题和电磁场正问题,证明了该方法的可行性;其次,针对检测信号的噪声问题,深入分析了磁声电无损检测信号中噪声的组成和特性,提出一种混合阈值经验模态分解(EMD)消噪算法,该方法结合了EMD-DT和EMD-IT各自的优势;最后,设计了实验系统,并测得磁声电缺陷信号,进一步验证了该方法的可行性。仿真和实测信号的结果表明,改进的EMD消噪方法能获得较好的去噪效果,有效地提高了信号信噪比。     

巨磁电阻效应混频应用研究

本文从理论上分析了在无线通信接收系统中,应用巨磁电阻器件加入交变信号,在输出端口得到所加信号与接收信号混频效应的可能,并在实验上验证了该理论的正确性。巨磁电阻器具有可以在较高的频率下工作,增加系统的检测灵敏度和设计的灵活性等特点,广泛应用于弱磁探测领域和无线通讯系统中。     

磁声成像系统矩阵特征值差异性仿真研究

磁声成像技术是一种利用电磁场及超声场耦合成像的技术,能以超声分辨率来显示生物组织电特性分布参数.为具体分析一些检测条件对磁声成像系统重建的影响,获取高分辨率电导率图像,对磁声成像系统矩阵特征值差异性进行仿真研究.从磁声成像声源产生原理出发,分析磁声声源的特性,并分别针对不同声换能器个数、不同磁声信号接收采样角度及不同带宽换能器的条件,建立磁声成像系统矩阵模型;以矩阵模型为基础,分别计算系统矩阵的特征值,利用截断奇异值方法对各条件下获取的磁声信号进行图像重建.结果表明,换能器个数及换能器带宽特性对电导率信息的重建影响很大,而接收角度对接收电导率信息影响不大,但接收角度会影响求解域,从而造成磁声信号接收不全,重建的电导率图像失真.本研究将对磁声成像实验设计和后续应用提供研究基础.     

相同极性永磁体对感应式磁声磁粒子浓度成像过程影响的仿真

感应式磁声磁粒子浓度成像（MACT-MI）是一种基于磁声耦合效应的磁性纳米粒子（MNPs）浓度成像新方法,为降低激励源幅值、增大磁声信号的信噪比,该文提出一种加入相同极性永磁体的MACT-MI新思路。根据Langevin顺磁理论,研究加入相同极性的永磁体后MACT-MI的电磁学与声学特性,进而对磁体系统进行设计,同时构建浓度渐变模型,采用多物理场仿真软件COMSOL对MACT-MI的物理过程进行求解,得到磁通密度、磁力和声压的二维分布及其对应的一维曲线。研究结果表明,加入相同极性永磁体后,MNPs受到的磁力更强,从而激发信噪比更大的磁声信号,有利于声信号的获取,在所设计的磁体系统激励下,MNPs产生的声压呈上下对称分布且方向相反,浓度均匀模型中声压的峰值出现在浓度边界处,浓度渐变模型声压的峰值出现在渐变中心处。研究结果可为成像装备的设计以及MACT-MI的后续实验乃至临床应用提供研究基础。     

DKSVD和SVM在钢轨裂纹漏磁识别上的对比研究

针对漏磁检测中漏磁信号识别的问题,引入DKSVD字典学习方法来识别缺陷的种类.将实验采集到的数据制作成有标签的数据集,通过OMP算法和SVD算法迭代的优化字典和稀疏系数,构造出最优字典,再用构造出的字典原子重新组合来表示测试集的数据,判别出测试集样本类别.实验证明字典学习方法能够基于训练集的特征重构漏磁信号,对漏磁信号有良好的识别能力.在不同数据维度下,通过和支持向量机(SVM)算法识别效果进行对比,DKSVD算法取得了更好的效果.     

电力变压器绝缘局部放电的声发射频谱

本文针对电力变压器绝缘局部放电的几种典型形式进行了实验室模拟,用微机测量系统采集了六种模型局部放电的声、电信号,得出了声发射频谱、声、电信号时延关系,以及在较厚的绝缘纸内发生放电时声信号的衰减规律和频谱的变化。用声发射法在线监测变压器的局部放电时,变压器铁心的磁噪声是稳定而严重的干扰信号、本文分析了磁噪声信号的时域及频域特征。基于变压器绝缘局部放电模型的声频谱和磁噪声的频谱,本文给出了用声发射法检测电力变压器绝缘局部放电的频带范围,并论述了根椐不同的放电声频谱判断故障类型的可能性。     

基于LabVIEW的感应式磁声成像系统的设计

利用虚拟仪器技术和PXI总线技术设计了一套高速同步的感应式磁声成像数据采集和分析系统。整个平台以LabVIEW为开发软件,架构了由永磁体、脉冲信号发生器、超声传感器、运动控制器、高速数字化仪等组成的硬件系统,实现了磁声信号的实时监测和数据分析与处理的功能。该平台具有模块化强、操作方便并且重建算法易于嵌入的优点。为了验证平台设计的有效性,以同心双环为样本在实际的平台上进行了测试和应用,结果表明,最后重构的图像能清晰准确地显示出样本的外形和尺寸。该平台的实现将进一步推进感应式磁声成像技术的实验研究,为不同模体的试验带来很大便利,大大提高了实验和研究工作的效率。     

基于模糊神经网络的火灾信号处理设计

针对传统智能建筑中火灾报警系统功能简单、定位困难且存在误报和漏报等问题,设计了一种基于模糊控制理论、人工神经网络的火灾安全报警系统.该系统依靠模糊控制理论提高了灵敏度,减少了误报率,并结合神经网络具有自学习功能的特点,提高了整个系统的智能化程度.阐述了火灾报警系统的设计原理,对模糊理论和几种神经网络模型进行了分析,并使用Matlab软件对设计的算法进行了仿真分析,得到比较理想的效果.     

桥梁悬索损伤检测系统研究

桥梁悬索内部钢丝束的腐蚀和断丝会造成桥梁严重的安全问题.本文采用不间断检测控制技术,进行桥梁悬索损伤检测控制系统研究.使用C++ Builder 6开发系统设计了检测系统,系统通过磁敏传感器获取漏磁信号,利用阈值滤波和峰值差超限法,进行局部损伤检测和定量评估.实验证明系统检测准确,操作方便,适合检测需求.     

APF中一种改进的变步长LMS自适应谐波检测算法

在有源电力滤波器(Active Power Filter, APF)的低信噪比(Signal Noise Ratio, SNR)环境下,为了提高变步长最小均方(Least Mean Square, LMS)自适应算法对谐波电流检测的跟踪速度及精度,提出改进的变步长LMS算法。该算法在MVSS-LMS算法的基础上,增加历史误差的遗忘加权和估计并控制步长更新,动态控制步长更新范围,采用滑动窗遗忘加权减小了计算复杂度。同时,对改进算法性能进行稳定性分析。实验结果表明,该算法不仅具有较快的动态响应速度,而且在APF的低信噪比情况下,稳态误差有所减小,具有较高的抗干扰能力,谐波电流检测效果较好。     

脉冲噪声环境下混沌扩频时延估计算法研究

针对传统时延算法面对脉冲噪声时运算结果峰值旁瓣比较低，且存在误判点较多难以判断的问题，提出了一种新型加权高斯相关熵时延估计方法，并将该方法应用于电缆故障定位的仿真模型中。仿真结果表明，与现有的方法相比，不仅可以在脉冲噪声环境下获得良好的时延估计效果，而且在强脉冲噪声干扰下依旧能够保持较高的定位精度。在不同强度的脉冲噪声背景下，其运算结果相比其他3种方法主峰值旁瓣比绝对值增加0.020 3 dB以上，误判峰值与故障点峰值比减少了0.053 9以上，均方值误差减少了1.863 6 m以上。     

基于视觉灵敏度及粗集的彩色图像滤波算法

为消除人眼视觉差别对彩色图像滤波的影响,提出了一种新的滤波算法VRDDF(visual sensitivity rough set directional distance filter)。对于被噪声污染的彩色图像,先用粗集理论对噪声做初步检测,在此基础上结合视觉感知灵敏度对噪声点做了进一步检测,有效的降低了误检率。再结合空间距离函数对DDF(directional distance filter)滤波算法作了合理加权改进,并作为后续滤波算法进行滤波,改善了滤波效果。该算法只对噪声点进行滤除而对非噪声点保持其值不变,可有效防止噪声传播。实验结果表明,该滤波算法和现有的滤波算法相比,在噪声滤除率、颜色保持,特别是在保护边缘细节方面均有提高,峰值信噪比平均可提高10%。     

基于改进小波变换的故障电弧检测方法的研究

为了有效避免因故障电弧而引发的电气火灾,对故障电弧的故障检测进行了深入研究。故障电弧检测最常用的方法是小波变换,但是它存在着频谱混叠的问题。针对这一问题,提出一种基于添加节点前奇抽取的抗频谱混叠的改进小波变换算法,并利用多种负载进行验证,从而优化故障电弧检测,最后得到了准确度高、计算简单、实用性好的串联故障电弧检测方法。根据UL1699搭建了故障电弧实验平台,并基于此平台进行电弧发生实验。根据实验仿真结果的验证,改进小波变换解决了小波变换的频谱混叠问题,提高了故障电弧检测的精度,有效地减少故障误报率。     

Anomaly traffic detection of database network based on flow statistical feature

The traditional intrusion detection system has the problem of high false positive rate and false negative rate. This paper deeply analyzes the differences of statistical features between single-flow and multi-flow on the database network, and presents a group of features that are easy to acquire and can be used to detect the anomaly in database network efficiently. By applying this group of features in Fisher algorithm for anomaly detection, the false positive rate and false negative rate are dramatically reduced. Simultaneously, the model made by using the group of features has the advantages of low algorithm complexity, good detection result and strong generalization ability. Experimental results show that there is higher accuracy when using the features of single-flow and multi-flow to construct the anomaly detection model than only using single-flow features.     

基于改进Kalmus滤波的悬停无人机检测技术

针对复杂杂波环境下悬停无人机检测问题，提出了一种改进的Kalmus滤波 剩余回波时域均值相消 自适应CFAR联合处理算法，对无人机微多普勒检测，实现空管监视目的。通过改进的Kalmus滤波器进行频域滤波，同时对目标回波高频信号和零频信号抑制，并提高零频附近微多普勒信号增益。采用剩余回波均值相消进行二次滤波，提高无人机高速旋翼的多普勒特征信号信噪比，采用短时傅里叶算法检测目标区域多普勒变化，最后通过恒虚警处理，进一步抑制杂波，提取微多普勒信息。试验结果表明本文算法可以对悬停无人机的旋翼多普勒特征进行有效检测，目标多普勒信号幅值提升了约20 dB，实现低空监视管控目的。     

基于相似性度量的磁异信号匹配检测算法

针对现有的磁异目标差值匹配检测算法在低信噪比下效果较差的问题,提出了一种基于相似性度量的匹配检测算法, 通过构建衡量序列局部相似性的函数对实时磁异信号和背景场信号进行匹配处理,再利用小波包去噪进一步提高信噪比,最后 将处理后的信号输入到 OBF 检测器中完成目标实时检测。 研究结果表明在虚警率为 0. 42%下当输入信号信噪比为-9 dB 时, 该算法的检测率仍在 90%左右,其在低信噪比下的检测效果明显优于差值匹配检测。     

基于改进DFT的电力系统同步相量测量算法研究

离散傅里叶变换(DFT)在相同条件下,具有运算效率高、易于嵌入等优点,被广泛应用于电力系统同步相量测量中。但由于非同步采样及频域离散化问题的存在,DFT在进行相量测量时会出现频谱泄露和栅栏效应,使得计算结果产生误差。针对这一问题,推导了DFT在非同步采样情况的相角误差方程,利用相角差对信号频率进行跟踪测量,得到精度较高的频率值。据此,提出了基于改进DFT的同步相量测量方法,利用跟踪所得频率将DFT结果分为整数部分和分数部分,并通过等效替换对分数部分进行了修正。经仿真实验证明,该方法具备较高的抗干扰能力和测量精度,整体效果较传统算法有了很大的提升。在此基础上,利用TMS320F2812设计了一个同步相量测量装置(PMU)硬件系统,通过该系统实现了频率、幅值和相角的准确测量。     

基于YIG调谐带阻滤波器的低噪声L波段接收前端

L波段接收前端的噪声、频率预选和带内干扰信号的抑制对雷达接收机的灵敏度、动态范围、信号的选择和抗干扰能力等技术指标有着重要影响。采用三阻带YIG调谐带阻滤波器,通过连续可调谐、可分可合控制方法实现了L波段预选滤波器带内多达3个干扰信号的抑制以及单个干扰信号的深度抑制。多阻带抑制、限幅、低噪声系数及前置衰减的动态范围扩展等设计有效提升了L波段接收前端在复杂空间电磁环境中的抗干扰能力。试验样品的测试数据验证了设计方案的可行性和工程实用性。