基于ZigBee的温室环境监测系统的设计

针对现有温室环境监测系统存在的不足,设计了一种基于ZigBee无线传感器网络的监测系统,通过软硬件相结合实现了温室环境数据的实时监测。硬件部分以CC2530为核心构建ZigBee无线传感器网络,包括传感器节点、汇聚节点;软件部分包括传感器节点的数据采集和发送、汇聚节点数据接收和发送、上位机监测管理3个部分。采用LabVIEW对上位机监测软件系统进行开发,人机交互界面友好。测试结果表明,该系统工作性能稳定,结构简单,布点灵活,可以实现温室内环境数据的无线监测。     

曲面孔位检测方法研究

针对汽车冲压件因回弹因素的影响,使定位孔位置关系变化而无法装配的问题,提出了一种在冲压件自由曲面上检测圆孔轴向、半径及孔位关系的方法。对曲面上圆孔边缘的三维点进行最小二乘平面拟合以获取投影的初始平面;将边缘点投影到该平面上,并进行坐标系转换获得投影二维点,以便求取其最小二乘圆半径。当圆半径不满足判定条件时,对最小二乘平面进行空间旋转,重新投影迭代计算直到满足判定条件为止。此时最小二乘平面的法向即为圆孔轴向,投影二维点的最小二乘圆半径即为圆孔半径。在获取曲面圆孔轴向及半径的情况下进一步对孔位关系进行检测。结果表明:圆孔轴向精度为0.093 1°、半径检测精度为0.002 775 mm,并可对孔位进行精确检测。     

新型概率筛防堵结构研究及多层筛筛分效率计算探讨

筛分作业是当前应用最广泛的物料按粒度分类的方法。筛分设备种类繁多,其中概率筛由于具有结构简单、处理量大和功率消耗小等优点而在许多工业部门获得了广泛的应用。本文针对GLS2030概率筛微细颗粒筛网层堵塞较为严重的问题,提出一种具有风吹机构的新型概率筛结构,对微细颗粒进行预处理,从而有效的缓解筛网堵塞的难题,提高概率筛的筛分效率。同时本文针对概率筛等多层筛筛分效率较难计算的问题,提出一种解决方案供大家共同探讨。     

基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别

针对基于稀疏成分分析和正交基压缩感知的欠定工作模态参数识别方法准确率低、鲁棒性差的问题,提出一种基于自适应字典压缩感知的欠定工作模态参数识别方法。所提方法在模态振型估计的基础上利用自适应字典压缩感知重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,首先,所提方法利用滤波分离的方法构造字典学习的训练样本;然后,使用基于K均值奇异值分解的字典学习方法和层次耦合字典训练策略生成自适应字典,实现了无监督的字典学习;最后,利用正交匹配追踪算法得到稀疏系数分量,进而恢复源信号重构模态坐标响应。在压缩感知框架下,所提方法利用K均值奇异值分解算法学习得到的自适应字典,对于信号的分解比傅里叶基或离散余弦基等正交基具有更强的稀疏表示能力。在5自由度的仿真数据集下的欠定工作模态参数识别的结果表明,所提方法比稀疏成分分析、正交基压缩感知等方法具有更好的识别精度和鲁棒性。     

筛分滚筒干燥器仿真优化设计及实验研究

传统的混凝土骨料干燥和筛分是分离的,结构复杂、成本高。在干燥滚筒的末端设计滚筒筛分结构,开发出干燥与筛分一体的筛分干燥滚筒,实现干粉骨料的干燥与筛分。首先实现具有筛分功能的干燥滚筒三维设计,构建筛分滚筒干燥器离散元(DEM)模型,对关键的结构、生产参数对筛分效果的影响机制进行了仿真分析,确定了滚筒筛分部分最优的结构和生产参数。基于优化后的参数研制了滚筒干燥器实验样机,并通过现场试验对滚筒筛分效果进行试验研究。实验结果表明:成品料的废料含量从15%下降至2%,筛网端面所排出的废料中细料颗粒占比为8%以下,在总入料量中的占比约为1%。滚筒筛分关键技术指标达到了实际工程需求,仿真和实验得到的优化参数为滚筒筛分结构的设计提供依据。     

液压挖掘机动态称重系统的研究与设计

根据目前国内缺乏液压挖掘机在线计量装置的现状,提出了一种液压挖掘机动态称重系统的设计方案。阐述了系统的功能、工作原理、精度控制方式以及以Kane动力学方程思想为核心的动态称重的数学模型,以ARM芯片STM32F103和DSP芯片TMS320F28335为核心分别进行数据采集和数据分析的硬件、软件设计。两种芯片的结合使用使动态称重系统数据处理快速,测量精度高,可移植性和可扩展性强,具有良好的市场前景和经济效益。     

双谱耦合性质对故障诊断的影响

为了对双谱的耦合性质进行分析,同时利用三阶累积量和双谱对溢流阀进行故障诊断。由于双谱与三阶累积量相比,可以用来描述二次相位耦合,对比实验结果表明,故障的种类不同,其耦合信息对于这些故障判断的影响也不一样。实验中还通过二维小波在不同的方向上对故障信号和正常信号进行特征提取,然后将这些特征值输入支持向量机进行故障判别,实验结果表明,无论考虑耦合因素与否,这些故障信号在不同的频率部分与其正常状态的区分程度都不一样。     

基于深度学习的机制砂级配在线检测研究

机制砂的级配和细度模数是工业制砂中重要的质量指标,针对机制砂级配的传统检测方法无法解决在实际工况下在线检测的问题,结合实验研究提出了一种基于深度学习的机制砂级配在线检测方法。首先采集传送带上的堆叠机制砂图像,其次经过卷积神经网络对机制砂图像实例分割,最后经过图像处理技术在线计算机制砂级配和细度模数。对比实验结果表明,Mask R-CNN实例分割模型在机制砂堆叠场景下对完整颗粒能有效分割;采用等效椭圆Feret短径作为等效粒径参数,面积级配作为级配表征参数;在线检测两组细度模数机制砂的最大重复性误差为0.03和0.05,粒径区间最大重复性误差为2.97%和3.43%;相较于传统检测方法,该检测方法具备可行性,且能够满足在工业制砂中在线检测的要求。     

工程机械通用控制系统的研究与设计

为满足不同工程机械的控制要求,设计了一款基于CoDeSys的工程机械控制器,使其具有I/O端口的可配置性。该控制系统主要采用嵌入式软PLC技术,以符合IEC61131标准的CoDeSys的运行系统为调度核心,以英飞凌公司的TriCore系列微控制器TC1793为硬件核心。重点阐述了控制系统的硬件设计、软件开发,以实现控制系统的开放性、通用性、高鲁棒性,具有良好的经济效益和广阔的应用前景。     

基于ARMA模型的磁流变振动系统精确建模与性能研究

为了研究自主研制的磁流变减振器及其振动系统的动态性能,建立了未经简化的磁流变振动系统的动力学四阶系统模型,通过四阶系统分母多项式与时间序列ARMA模型系数的对应关系推导出动态特性参数的计算公式,将不同工况条件下实验检测信号进行傅里叶变换滤去谐振成分,利用公式计算获得了系统动态特性参数,与三阶系统建模比较分析了建模精度以及系统的动态性能。研究分析表明,基于ARMA模型的四阶系统比三阶系统具有更高的模拟精度,尤其在中高工作频率范围优势更为明显,推导得出的动态性能参数的分析为系统选取了合适的工况,分析结果可作为磁流变减振器及振动系统性能预测与评价的依据,其方法可供同类高阶系统动态性能分析推广与借鉴。