基于压电陶瓷传感器的管道裂纹敲击定位法

如何科学确定裂纹所在位置和裂纹大小一直是油气管道检测面临的难题。为便于检测管道上的裂纹位置,提出了一种基于压电陶瓷传感器(PZT)信号识别的裂纹检测新方法——敲击定位法。该方法简单易行,通过获取管道上4个不同位置的信号值,可以方便地确定裂纹位置和周向裂纹长度范围。为验证该方法的可行性,在理论分析的基础上,选取1根长2. 1 m的钢制管道进行试验,通过粘贴在管道上的压电陶瓷传感器拾取敲击信号,获得应力波的传播特征。应力波在健康管道上传播时会不断衰减,但经过管道上的裂缝时衰减程度显著增大,因而可藉此识别裂纹所在位置。研究结果表明,管道上裂纹周向位置已知和周向位置未知两种情况下,裂纹与PZT传感器之间的计算距离与实测距离误差较小,因此该方法能有效识别裂纹位置。研究结果为油气管道裂纹的无损检测提供了新方法。     

FAIMS气体传感器的特性研究

本文针对电晕放电离化FAIMS传感器的主要影响因素进行理论分析与实验研究。首先对离化源电晕放电过程及离子注入过程进行理论分析，找到气流与电场这两个重要因素进行实验研究与分析，观测了保持进入传感器总流量不变(2.5Ｌ/ｍｉｎ)的情况下，调节进入电晕放电区气流(0.5Ｌ/ｍｉｎ~ 2.3Ｌ/ｍｉｎ)对离子注入量和传感器检测的影响，结果表明放电区域气流量增大，离子注入数量显著增加，传感器的总体检测效率单调上升，从2.25％提升至12.5％，提升了约5.5倍，但观测到一个 新的离子峰———电晕放电中间产物离子峰，在离化区施加周期电场，调节离子从离化源注入，通过电压幅度、占空比等参数调整，在频率为1Ｈｚ，占空比为50％，幅度－50Ｖ时，测量样品的离子峰幅度比无电场状况时提高了70％，并且其优势是在于不干扰电晕区域放电及离子反应过程的情况下提高产物离子的注入与使用效率。     

无人机山区环境激光扫描路径规划方法研究

为了提升山区环境里无人机进行扫描时的飞行测量有效性和飞行效率，提出了一种结合传感器测量特性的路径规划方法，以激光传感器的最大测量距离和角度、飞行效率、巡检目标位置为约束，通过求解规划方程得到飞行的轨迹，从而保证无人机山区环境巡检的安全和效率。结果表明，结合Velodyne VLP-16，RS-LiDAR-16，HDL-32E 3种激光传感器的最大测量距离d以及测量角度θ等特性进行路径规划，规划优化效果分别达到了7.58%, 11.18%, 13.33%。该研究验证了山区激光扫描路径规划方法的有效性和正确性。     

基于Multisim的正弦波振荡器性能测试仿真

通过运用multisim软件对电容三点式振荡器进行仿真,然后根据静态工作点计算出回路的电容电感取值,得出输出频率与输出幅度有效值,再与理论计算值比较并进行误差分析。     

煤矿安全监控系统中一氧化碳无线传感器的设计与实现

一氧化碳气体的质量浓度监测是煤矿安全监控系统的重要组成部分。国家煤矿安全监察局已在一些特定的矿井中推荐使用无线传感器。通过对比分析一氧化碳传感器的检测原理,提出了一种具有压力和温度补偿的一氧化碳无线传感器的设计方案。详细介绍了一氧化碳无线传感器的检测原理、温度和压力补偿方式、无线通信等关键技术,并对传感器进行了基本误差、响应时间、温度和压力影响等性能测试。结果表明,该一氧化碳无线传感器精度高、响应快、运行稳定可靠,可实时监测井下一氧化碳气体的质量浓度,满足煤矿安全监控系统中一氧化碳监测的需求。     

基于深度学习的传感器优化布置方法

针对传感器优化布置(optimal sensor placement,简称OSP)问题,提出了一种新的使用深度神经网络的解决方案,并以简化的桥梁形状的桁架结构中的振动测试传感器优化为例进行了验证。首先,选择一种传统的传感器优化布置方法,对自动化生成的大量不同的桁架结构分别进行传感器优化布置计算,将所得优化布置结果在进行数据预处理后构建出深度学习方法所需要的训练集与验证集;其次,使用Python语言和深度学习框架TensorFlow设计实现与本研究问题适配的深度神经网络模型并训练;然后,随机生成了新的桁架结构参数;最后,将深度神经网络输出的传感器布置结果和传统方法的计算结果进行了比较,验证了本研究方法的有效性以及在速度上、可移植性与可扩展性方面的性能优势。