基于数据融合的日光温室传感器布设

针对北方日光温室内环境监测传感器的布设问题,设计了基于神经网络、分批估计理论与自适应加权平均融合算法的日光温室传感器布设方案.利用11个监测点采集到的温室内西红柿生长环境温度和湿度数据,在运用BP神经网络进行缺失值补全的基础上,结合分批估计理论和自适应加权平均融合算法进行多传感器数据融合.通过对比融合值与原始数据的相对误差,选择最佳传感器数据,以此为基础确定最优传感器布设区域.结果表明,相对于算数平均融合与自适应加权平均融合,基于分批估计的自适应加权平均融合方法可以更合理地反应多传感器数据特征.     

传感器信号处理中的两种神经算法的比较

对流行的神经网络算法和无学习率的神经网络算法做了比较.流行的人工神经网络算法在误差反演过程中需要加入学习率,依次减少误差,逐渐逼近正确的拟合多项式,计算精度很高.无学习率的神经网络算法在进行权值调整时不需要加入学习率,减少了计算量,增加运算速度,计算精度也很高.它们可以应用于传感器信号处理中,流行的神经网络算法适用于压力传感器的温度补偿,无学习率的神经网络算法可用于对范德堡函数多项式拟和.     

基于趋势补偿的防抱死系统轮速信号处理

为了解决基于霍尔传感器混合动力汽车防抱死系统轮速检测信号容易产生温度漂移干扰的问题,提出了一种利用联合中值均值加权和经验模函数分解估计温度漂移干扰信号的算法.通过联合中值均值加权估计出温度漂移趋势成分后,再对估计温度漂移趋势进行自适应固态模函数分解,利用t检验的方法,判断出各阶固态模函数中不属于温度漂移趋势的成分,继而得到温度漂移趋势的精确估计.对比了不同温度漂移干扰下本文算法与形态学滤波算法的噪声修正性能,结果表明,本文算法能够有效剔除温度漂移干扰,平均信噪比提升4 d B以上.     

爆炸温度场的重建技术研究

针对爆炸过程反应剧烈,温度高、速度快,难于直接测得温度分布的问题,提出一种利用多光谱辐射测温理论与光学层析技术相结合的三维爆炸温度场的重建方法.通过建立依据参考温度的多光谱测温数学模型,对光学层析算法进行预处理,采用正交辐射传感器阵列进行数据采集,选择级数展开迭代算法进行分析,完成对爆炸温度场的重建研究.     

基于改进人工鱼群算法的配电站三维空间的传感器优化布置

为了解决配电网中三维空间故障检测传感器节点的优化配置问题,提出了基于物联网传感器和改进的人工鱼群算法,解决配电网中三维空间故障检测传感器节点的优化布置问题,实现空间检测传感器节点的有效优化布置.首先采用MSP 430F 149微处理器芯片构建空间传感器节点,与监控计算机组成配电站温度监控系统,实现配电站温度检测数据的有...     

二进制无线传感器网络目标定位的解析算法

对于二进制传感器网络目标定位跟踪问题时,最常用的直线拟和算法是基于传感器位置的统计信息进行计算,需要目标通过的一定数量传感器才能给出较精确的解.提出了一种利用传感器位置信息和目标穿过传感器探测区域的时间信息的解析算法.该算法能够在目标穿过2个传感器时给出4组解供选择,在目标经过3个或4个传感器时,能够给出最终解的判定.文中对该算法进行了仿真验证,表明相对于目前最常用线性拟和算法,具有对目标经过的传感器数量要求低、解算精度高等优点.     

移动机器人的避障模糊算法

超声波传感器是移动机器人避障常采用的传感器,但是存在缺点,如三角误差,多次反射.采用多个超声波传感器的模糊避障算法,通过此算法,降低干扰,用VB编写了仿真软件,对算法进行可行性的分析.结果表明,该模糊算法可以实现机器人的安全避障.     

改进的一致性数据融合算法及其应用

通过定义一种新的置信距离,提出了一种改进的一致性数据融合算法.该方法综合考虑各传感器测量精度的差异,并通过权系数来体现各传感器测量精度的差异对置信距离的影响.算例应用表明该方法能够有效地减小传感器发生扰动时数据融合结果的变化,具有较高的数据融合精度;与极大似然法和未改进的一致性数据融合算法比较,该方法融合精度更高、抗干扰能力更强.该改进算法已成功应用于煤自然发火实验温度数据的数据融合,取得了较满意的融合结果.     

BP算法在位移传感器测量精度方面的应用

在较高精度位移测量中,需要对位移传感器的输出进行温度补偿。采用BP(Back Propagation)网络的多传感器数据融合方法,把位移传感器和温度传感器的输出作为网络的输入向量送入融合中心,通过BP网络训练,然后将标定样本送入训练好的神经网络,得到比较准确的位移输出。为克服传统BP网络算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷,采用BP多层前馈神经网络改进算法对传感器特性进行补偿,用MATLAB仿真所得到的结果与原有的实验数据相比较,在相同的温度波动情况下,位移传感器的输出误差比原来的减小了3倍,而且大幅度地节省了时间。     

面向航空发动机多传感器并行预测模型的设计与实现

为了准确预测航空发动机工作时传感器数据的变化趋势,有效监控航空发动机的工作状态,该文就发动机高压压气机转子转速、燃烧室燃油喷嘴压力、涡轮后温度等数个航空发动机主要传感器数据,使用滑动窗口算法截取子序列构建数据集并对其进行标准化.提出了一种基于Seq2Seq的面向航空发动机多传感器数据预测神经网络模型(AMSDPNN),...