嵌入式智能移动水资源监测管理平台设计

针对水资源监测系统监测站搭建调试工作艰难,线路管理维护不方便的问题,设计了一款基于嵌入式的采用CDMA方式进行无线采集和通信,以Wince下的数据库进行信息管理工作的可移动水资源监测系统。给出了系统工作原理及各模块软硬件设计的方法,并对基于Wince的智能设备下数据库的使用作出了说明。实验证明,该系统具有可靠性高、管理方便直观的特点。     

基于6LoWPAN和模糊控制的实时输液监护系统

为满足更人性化的监护需求,减少患者家属的陪同时间和降低医护人员的工作难度,提出基于6 LoWPAN和模糊控制决策的实时输液监护系统设计方案,采用分层结构,将系统节点分为液滴检测节点、PTC加热器节点、HK 2000G心率传感器节点、SMTIR9902温度传感器节点、数据中转节点、网关节点和模糊控制终端节点7类.采用6LoWPAN技术,网关节点可方便地接入 IPv6互联网,便于数据的采集和传输.通过本系统,医护人员可在本地或远程获取病人输液及生命体征数据,方便及时更换吊瓶、拔针或追踪治疗,为病人提供更舒适、便捷和安全的医疗服务.     

基于模糊控制的滑坡监测预警系统设计

针对目前用于滑坡灾害监测预警的诸多方法中存在的传感器选择种类单一、预警功能与监测数据相分离等问题,设计一种基于模糊控制的滑坡灾害监测预警系统。设计以导致滑坡灾害的主要因素为切入点,运用智能传感器组群对山体进行实时监测,对采集到的实时数据运用模糊控制系统进行处理,最终实现对滑坡灾害发生概率的预测。实验结果表明,该系统对滑坡灾害发生概率的预测达到了较为理想的效果,可为滑坡灾害监测人员的工作提供便利与支持。     

基于MSP430的水质监测系统远端测控单元的实现

针对目前水利信息化行业中,监测仪表功耗比较高、通信不灵活等缺点,提出一种基于MSP430的低功耗水质监测系统远端测控单元的设计方法.通过实验验证,系统运行正常,数据传输正确.     

基于改进KPCA与混合核函数LSSVR的泥石流预测

针对引发泥石流灾害的多重影响因素而导致的预测维数灾难，以及最小二乘支持向量回归（least squares support vector regression， LSSVR）模型中选取单核函数而导致的模型训练性能部分缺陷的问题，提出了一种基于改进的核主成分分析（kernel principal component analysis， KPCA）与混合核函数LSSVR的泥石流灾害预测方法.首先，将影响泥石流发生的7种初始因子赋予权重，利用加权KPCA法筛选出3个主成分影响因子作为模型输入；然后，将局部核函数与全局核函数相结合，运用到LSSVR模型上，进行泥石流发生概率预测，以平衡样本学习能力与泛化能力，并使用果蝇优化算法（fruit fly optimization algorithm， FOA）更新模型的最优参数；最后，以磨子沟监测数据进行仿真验证.结果表明，该方法能够有效地降低维数灾难并提升预测模型精确度，在误差允许范围内预测出泥石流发生概率值及对应的预警等级，为相关决策部门提供一定的借鉴经验.     

丝光机碱液浓度检测温度补偿方法的研究

探讨电磁法碱液浓度检测中的温度补偿问题.通过实验方法测量不同浓度在不同温度下的电导率数据,利用最小二乘原理拟合浓度-温度-电导率曲线,从而得到具有温度补偿的不同浓度下电磁浓度变送器的输出函数关系表达式.实现了丝光机碱液浓度检测过程中温度补偿,使检测精度达到丝光工艺要求.     

基于GPS/GPRS的远程车辆管理系统的设计

现代智能交通对车辆监控管理和调度的准确性需求越来越高.为此,设计了一种以ATXMEGA32A4微处理为硬件平台,利用GTM900C、6128U为功能模块,采用Visual C#编程的主服务器客户端为监控平台的中心监控式车辆管理系统.重点介绍了监控终端的硬件平台搭建和系统软件设计,通过实验观察分析了终端与监控中心的链接通信和显示结果.实际运行结果表明,系统能够准确得到受控车辆运行的实时状态数据和地理位置信息,有效加强了对远程集群车辆的监控管理.     

基于频域反射法的土壤水分传感器设计

为了使农业生产实现现代化、精细化、节约化的要求,设计了一种基于频域反射法的土壤水传感器,能够实现土壤墒情的自动采集、传输等功能。该采集单元以单片机为核心,采用STM32自带ADC通道进行数据采集,通过无线传输技术让数据进行实时传输,利用TCP／IP通信协议将土壤墒情信息等现场数据发送到远程控制中心并由控制中心进行处理,克服了传统土壤水分检测仪精度低、实时性差、携带不便等缺点。实验结果表明：此系统测量误差小,数据传输无误,能够持久可靠工作。该传感器使用简单,适合农技人员在田间使用,通过对土壤水分监测来指导农田灌溉具有现实意义。     

基于FMPCE与OPF的泥石流灾害预报模型

针对目前泥石流预报模型输入数据维度较大和训练时间较长的问题,采用快速多个主成分并行提取算法选取出了6个泥石流灾害高维度影响因子,包括降雨量、土壤含水率、孔隙水压力、山坡坡度、沟床比降和相对高差。基于最优路径森林算法,以泥石流影响因子为输入、泥石流发生概率为输出,构建了泥石流预报模型。实验结果表明,本文提出的模型准确率更高,训练时间更短,为泥石流灾害预报的应用提供了新的思路。