基于Lab Windows/CVI的设备运输状态振动参数测试系统

研制了一种基于Lab Windows/CVI虚拟仪器平台的振动参数综合测试分析系统.系统具有优化的硬件配置和简捷的软件设计,采用美国ADXI公司多通道数据采集卡和美国AD公司MEMS加速度传感器,能实现多通道振动强度、方向、波谱的动态测量,并能实现高精度、长时间的数据存储,满足了公路运输试验中的实时检测和事后分析需求.本系统在某装备重要部件的运输状态监控测试中已成功地得到了应用.采用本系统进行运输试验所得到的数据,可作为包装设计、减振系统设计和运输试验标准制定的依据.     

用于自动测试系统继电器矩阵开关的设计

针对目前现有的矩阵开关在性价比、可靠性以及通用性等方面不尽如人意,无法满足中小型自动测试系统的实际要求这一问题;设计了一种用于自动测试系统的继电器矩阵开关,给出了其设计原理、硬件电路图以及主程序流程图;系统搭建完成后,进行8次独立重复试验,测试结果显示:该继电器矩阵开关测试数据的最大误差为±0.3％,同时具有性价比高、通用性好、可靠性较高等优点,特别适合于中小型测试系统的电源通道和信号通道的切换与控制.     

差动电容式加速度计测量电路设计及调试

介绍了用于差动电容式加速度计的脉宽调制电路原理 ,针对该方案设计信号调理电路 ,并提出了降低杂散信号的规则。实际使用验证该电路具有较高的灵敏度和抗干扰能力     

FPGA的仿生机器人多路舵机控制器设计

为了实现对多路舵机的精确控制,介绍了一种基于FPGA的多路舵机控制器设计方案,可应用于仿生机器人的动作控制。所设计的控制器硬件包括FPGA控制器、舵机、隔离电路和电源滤波电路;软件设计主要包括寻址模块、ROM模块和PWM发生模块。仿真实验表明,本设计的多路舵机控制器能较好地控制每个舵机平稳运行完成动作组,并能更改ROM中存放的数据,增加PWM信号路数,可设计任意动作组。     

基于FPGA的电动舵机滑模控制系统

电动舵机是现代无人机飞控系统的关键组成部分。针对传统电动舵机系统抑制干扰能力差、跟踪精度低、响应速度慢的问题,提出一种改进优化的自适应滑模控制(SMC)算法。首先,在进行系统建模和实验平台搭建时考虑了外界扰动和摩擦间隙等非线性问题,以此为基础设计了新的滑模面函数;其次,通过重新设计切换控制函数,使舵面偏转角度更加准确,有效的提高了系统的跟踪精度;最后,在系统中引入一阶低通滤波器,有效的消除了控制量抖振问题。并通过FPGA芯片实现了该算法,设计实验加以验证。实验结果表明,与传统PID算法相比,改进的滑模控制算法具有较强的抑制干扰能力和较快的动态响应速度,跟踪误差也有明显的下降。由此可见该算法在解决电动舵机的非线性问题方面具有较强的优势,基本满足舵面偏转的精准控制需求,在无人机产品的生产实践中具有较强的实际应用价值。     

测试系统虚拟仪器技术的研究和发展

介绍了测试系统虚拟仪器的现代设计思想、结构形式及特点 ,在此基础上 ,对虚拟仪器技术的具体应用和发展趋势进行了探讨     

基于LBP和SVM的疼痛表情识别

对面部疼痛表情估计是疼痛评估中一条有效的途径,文中融合局部二元模式(LBP)分块加权和多尺度分区的特征提取方法用于面部疼痛表情识别.首先对预处理的图像在分块提取直方图后进行加权,然后采用多尺度分区直方图统计特征提取方法,串接不同尺寸分区块的直方图并级联分块加权的直方图为整个图像的特征向量,最后用主成分分析(PCA)的方法对特征向量进行降维后,输入支持向量机(SVM)进行分类识别,通过在自建的疼痛表情图像数据库进行实验,表明与传统的特征提取和融合前的特征提取方法相比,该方法能大大提高对疼痛表情的识别率,为目前对疼痛表情的识别与研究提供了一条有效的途径.     

基于LabView的多项式畸变模型图像矫正方法

图像畸变的矫正是图像处理领域的难题之一,尤其是在自动化检测领域.本文采用一种多项式畸变成像模型建立坐标系之间的转换关系,然后基于LabView平台使用校准点阵进行机器视觉系统校准,并在不同的工作模式下采用双线性插值算法对图像进行矫正.实验结果表明,采集的图像得到了良好的矫正,达到了预期的效果.     

基于蚂蚁算法的PCB板路径优化研究

本文在分析目前焊接PCB板路径规划理论依据的基础上,尝试了将路径规划问题抽象为TSP问题的数学模型解决思路。文章分析研究了该数学模型的计算方法,运用蚁群算法作为计算引擎,通过将蚂蚁算法信息素的引入,使得蚂蚁算法能够以较稳定的速度逼近最优解,编写了相应的Matlab优化程序。结果证明,该算法不仅有效,而且具有较快的计算速度。     

用于通用ATE开关资源测试路径优化的算法

文章在分析和比较目前常用的几种路径优化算法的基础上,尝试将蚂蚁算法用于通用ATE开关资源测试中测试路径的优化。通过将蚂蚁算法信息素的引入,使得蚂蚁算法能够以较稳定的速度逼近最优解,而且收敛速度较快,从而说明将蚂蚁算法用于解决测试路径优化问题的有效性。