隧道磁阻加速度计温度补偿技术研究

隧道磁阻传感器具有灵敏度高、功耗低和体积小等特点。利用其高敏感特性,采用力、磁、电多物理场耦合可以实现加速度的高精度测量。针对存在的温度漂移问题,在研究隧道磁阻传感器温度误差产生机制的基础上,对其本身进行温度误差补偿;同时结合加速度计测量系统及其温度特性,采用Elman神经网络构建系统的温度补偿模型,并利用粒子群算法优化网络参数。实测数据表明,补偿后的加速度计标度因子温度系数从719×10^-6/℃减小为193×10^-6/℃,全温零偏极差从125 mg_n减小为5.2 mg_n,证明该方法能有效提升隧道磁阻加速度计的温度性能。     

基于LabVIEW的弹药库房有害气体检测数据采集系统

通过气体采样分析,确定弹药库房内需要重点检测的有害气体种类,并找到库房内有害气体浓度最高的位置,安装相应的传感器对有害气体进行重点检测。硬件方面,构建了基于传感器、信号调理电路和数据采集卡的硬件系统;软件方面,开发了基于LabVIEW的数据采集软件。最后,通过实验对数据采集系统的性能进行了验证。结果表明,该系统稳定可靠,较好地完成了数据的采集、保存和查询任务。     

基于GA-BP的电涡流传感器称重系统的温度补偿

针对电涡流传感器在称重系统中的温度漂移问题,该文提出了基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法对电涡流传感器进行温度补偿修正模型。通过对电涡流传感器做标定试验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立GA-BP神经网络模型。该模型用遗传算法对BP神经网络的权、阈值进行全局的优化,克服了易陷入局部最优的缺陷。研究结果表明,补偿后的零位温度系数由2.723×10^-3/℃提高到1.099×10^-4/℃,灵敏度温度系数由2.956×10^-3/℃提高到6.877×10^-4/℃,均提高了2个数量级,满量程的相对误差由8.43%提高到1.93%,提高了1个数量级。成功实现了温度补偿的目的。     

基于GA-WNN的电涡流传感器的温度补偿

针对电涡流传感器的温度漂移对其测量精度带来较大影响的问题,提出了基于遗传优化小波神经网络(GA-WNN)算法对电涡流传感器进行温度补偿修正模型。通过对电涡流传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立GA-WNN神经网络模型。该模型用遗传算法对小波神经网络的权、阈值进行全局的优化,改善了小波神经网络训练速度慢的问题,克服了易陷入局部最优的缺陷。研究结果表明,补偿后的灵敏度温度系数由8.69×10^-3/℃提升到3.48×10^-4/℃;零位温度系数由4. 78×10^-3/℃提升到1.85×10^-4/℃,均提高了一个数量级,成功实现了温度补偿的目的。     

基于曲面拟合的NDIR单通道CO2气体传感器快速标定算法

为了提高非色散红外(NDIR,Non-Dispersion Infrared)二氧化碳(CO₂)气体传感器的标定效率,提出一种针对NDIR单通道CO₂气体传感器的高效快速标定算法。首先采集m个传感器节点在不同温度、不同浓度下对应的电压值;然后对于每个节点,将它的数据点(温度,浓度,输出电压)进行曲面拟合,拟合后的曲面作为候选曲面;测量待标定传感器的6个在不同温度、不同浓度下对应的输出电压数据点,选择一个与这6个数据点最优匹配的曲面,以此作为待标定传感器的标定曲面。实验结果表明,算法标定准确性和可靠性高,按照5%+50×10^-6的精度,算法标定的数据合格率达到99%。     

基于单片机的工业园区废气监测系统设计与实现

本文针对排放的工业废气进行连续自动的检测,设计了一种工业废气远程监测系统.该系统以单片机为主控,设计了气体传感器检测电路、废气温湿度数据采集电路、光照强度采集电路等,可实现对工业园区的废气的连续自动检测.把测量的结果通过网络发送到服务器上位机中,在系统中还可以实现对多个检测点的在线监测.实际测试结果表明,该系统可有效地监测到有害气体,达到实时预警的目的.     

基于钯纳米颗粒导电沟道的室温型氢气传感器的研究

随着氢能的广泛应用,检测氢气(H₂)泄漏十分必要。采用溶剂热法合成钯(Pd)纳米颗粒,结合旋涂法从极大程度上简化了覆盖敏感层工艺,在利用微机电系统(MEMS)工艺制备的硅基金(Au)叉指电极上研究了基于“氢致Pd晶格膨胀效应(HILE)”的裂结式H₂传感器的敏感特性,为低成本批量化制备室温型氢气传感器提供了可行性研究。结果表明该传感器对H₂的响应值与Pd纳米颗粒在基底上的覆盖率密切相关：覆盖率在一定范围内越大,响应值越小。在室温下,该类传感器对500×10^-6～2 500×10^-6H₂表现出了较快的响应速度：响应时间在5 s左右,恢复时间在25 s左右,具有较高的响应值：在2 500×10^-6H₂气氛下高达83%,有较好的选择性和稳定性。     

超薄金属修饰石墨烯基气体传感器性能研究

为了改善本征石墨烯基电阻型气体传感器的室温气体响应性能,采用电子束蒸镀方法在原器件沟道区域分别沉积六种超薄金属,包括1 nm的Au、Ag、Pt、Pd、Ti和Al,并检测这些器件对NO_2和NH_3气体的响应特性。发现修饰有1 nm Pt的器件对通入3 min 3×10^-6 NO_2气体有最高的响应灵敏度,达-56.6%,比原石墨烯器件提高了约9.3倍,但该器件响应饱和较早。而修饰有1 nm Ti的器件对NO_2气体的响应在灵敏度、恢复性等方面都有较好改善,且对NO_2气体浓度有最佳的线性响应,表现出较大的动态探测范围。然而除1 nm Ti以外,修饰有其他五种金属的石墨烯对400×10^-6 NH_3的响应均没有明显改善。文章对不同金属材料修饰导致器件气体敏感性能差异的原因进行了分析与讨论。     

基于动态时间规整的尾气估算船舶燃油硫含量方法

船舶尾气排放对环境造成了严重的污染，通过嗅探法检测船舶尾气中CO₂和SO₂浓度来估算船用燃油硫含量是一种有效的手段。目前对嗅探法采集到的数据基本通过人为分析并估算船舶燃油硫含量，使用算法对船舶燃油硫含量的估算较少。提出了一种基于动态时间规整(DTW)的船舶燃油硫含量估算方法，利用SO₂浓度的极小值划分区间，再利用动态时间规整对划分的时间序列区间的相似性进行判断，找出CO₂和SO₂较高浓度形成的波峰区间，计算波峰内区间硫含量，并通过所有区间硫含量的平均值来估算出船舶燃油硫含量。结果表明，在二氧化硫浓度范围为0.036×10^-6～6.618×10^-6下，通过该方法能够有效地找出波峰，估算值与真实值的偏差一般小于0.03%(m/m),估算值与人工选取峰值计算的结果相同。因此，该方法可以估算出船舶燃油硫含量。     

光学气体检测中的插值-数据查表浓度计算与补偿方法

文中从红外光学双波长检测技术的基本原理出发,重点分析了光学气体传感器输出信号的处理计算方法。提出了一种利用输出信号线性比值与传感器相对吸收率之间的关系所对应的气体浓度计算模型。通过对模型进行数学分析,提出了一种适合多场合快速求解应用的插值-数据查表浓度计算与补偿方法。采用该方法,结合微处理器软件控制技术,快速、方便地实现了气体浓度的检测,软件具有两点法自动校准功能,最终能达到300×10-6的分辨能力,满足了大多预警、报警场合的应用需求。     

水电气多表合一数据自动采集系统设计

对水电气多表合一数据自动采集系统进行设计,可提高水电气等抄表效率,提高公共事业局工作质量,为用户提供便利。当前水电气多表合一数据自动采集系统设计方法是利用GSM/GPRS网络,设计水电气采集方案以及部分编程实例完成的。存在系统工作效率低,系统运行不稳定等问题。为此,提出一种基于ATT7022B的水电气多表合一数据自动采集系统设计方法。该方法利用数据采集系统主电路、数据采集系统控制电路、数据采集系统接口、数据采集系统电源电路组建系统的硬件部分。数据采集电路根据计量芯片ATT7022B设计完成,数据采集系统控制电路中水气暖数据的采集,利用K60的I/O引脚完成计数,对于气体的数据可利用K60的ADC进行采集,电量的采集通过多路转换开关对用户电流进行切换实现,系统的电源电路采用三组5V的电源组建完成。系统的软件部分利用数据采集系统主程序流程,以及以电能数据采集为例的流程组成,实现多表合一数据自动采集系统整体设计。并通过实验证明,所提方法可快速实现水电气多表合一数据自动采集系统的设计,提高了系统的稳定性和可靠性。     

掺杂CuO微纳米材料及其低温气敏性能的研究

采用水浴加热法合成CuO微米颗粒,并用Au、Ag和Cr元素进行掺杂。通过扫描电镜和X射线衍射仪对产物的形貌及组成进行表征,并将合成的粉体制成敏感膜,采用静态配气法对产物气敏性能进行研究。实验结果表明:制备合成的CuO颗粒呈微米片聚合成的橄榄或捧花状,尺寸范围在2μm～3μm;所有样品的XRD图谱与标准卡片一致;微米CuO的气敏性能随着测试温度的降低而提高。气敏测试表明:掺杂1.25 wt%Au的CuO对10×10^-6的H_2S气敏性能最好,最佳工作温度降低至40℃,响应值达到128,具有良好的选择性;此外,该传感器的最低检测下限达到100×10^-9,具有较好的重复性和长期稳定性,有望制备出低功耗H_2S气体传感器。     

离子液体作用下的噻吩加氢脱除机理研究

采用Materials Studio 6.1中的Dmol3程序,程序中的数字积分是medium水平,位移收敛标准、能量和受力分别是5×10^-3 A,2×10^-5 au/和4×10^-3 au/,利用DFT理论中的梯度校正GGAPW91方法和NDN机组计算。计算离子液体催化燃料油加氢脱硫过程的机理。通过对噻吩在离子液体酸性阴离子作用下的中间体和过渡态能量的研究,发现离子液体的阴离子不仅起到萃取作用,且在过渡态形成的过程中有促进加氢脱硫的作用,在一定的程度上起到催化剂的作用,并且活泼氢有利于噻吩加氢的进行。计算将为离子液体加氢脱硫机理提供重要的参考价值。     

硅微轴对称陀螺速率积分模式下角速率输出方法研究

硅微轴对称陀螺速率积分模式通过对振型的进动角检测来实现角度信号的输出。要实现角速率输出,通常采用微分来实现,而器件刚度和阻尼不对称会带来输出量的波动和噪声等误差,直接影响输出精度,同时导致输出阈值存在。在分析刚度和阻尼不对称误差模型的基础上,采用输出量的傅里叶级数迭代对误差项进行补偿,实现速率积分模式下误差自补偿技术,降低了阈值,并提升了输出线性度。实验结果表明,在量程±5 000°/s范围内,标度因数非线性由1 240×10^-6降低至340×10^-6,阈值由5°/s降低至0.5°/s。     

基于虚拟仪器的气体传感器自动测试系统

针对传统气体传感器测试系统的缺点,开发了一套基于虚拟仪器的气体传感器测试系统,该系统能够自动控制气体传感器的工作温度、湿度及测试气体的体积分数,并且能够自动采集传感器的动态响应信号。同时,结合实例详细介绍该系统的电气连接、LabVIEW测试软件设计和系统数据采集的稳定性及可靠性。     

基于GPRS的下水道气体远程监测系统设计

为了提高城市下水道气体监测的实时性和可靠性,设计了基于GPRS的下水道气体远程监测系统;该系统主要包括前端气体采集模块、GPRS数据无线传输模块、数据接收模块及监控中心;气体采集模块由气体传感器和数据采集单片机组成;单片机实时采集气体传感器中的数据,并将采集到的数据通过GPRS无线传输模块进行实时上传;数据接收模块把接收到的数据传送至监控中心服务器,由服务器对数据进行处理、显示、存储和统计等;通过对18个监测点的监测实验效果表明,该系统运行稳定可靠,能实现对下水道气体远程采集、无线传输和实时监测的目的。     

物联网开放环境多源异构传感数据低能耗采集

物联网开放环境存在大规模异构数据,增加了传感数据采集的能耗,且容易导致采集误差。为此,提出了物联网开放环境多源异构传感数据低能耗采集。利用数据采集时间、负载均衡度和数据采集过程中的能量损耗为评价函数。并在此基础上构建数据采集分配模型,之后布置相关传感网络节点,收集数据信息。构建传感器节点优化部署模型,优化网络信道分配,降低数据采集能耗,以此达到低能耗数据采集的目的。实验验证表明,使用该方法对数据实施采集,当丢包率达到15%时,数据采集误差为0.03m。平均能量消耗为0.524 J,平均节点存活数量为141个,平均采集数据量为2.18 × 103 bit,该方法优化了数据采集误差和网络信道的分配性能,有效降低了传感数据的采集能耗。     

基于差分吸收检测技术的非色散红外SF6传感器

基于非色散红外吸收原理,以电调制红外光源、采样气室和双元红外探测器组成的红外传感模块为核心,利用差分吸收检测技术设计了一种小型化高性能的SF6气体传感器.利用标准气体进行浓度标定,拟合了SF6气体浓度与电压关系曲线,实现了对SF6气体浓度的准确检测.根据传感器检测误差随环境温度变化的规律,系统研究了温度补偿方法,有效提高了传感器在不同温度下的检测精度.实验结果表明,该传感器系统在环境温度10℃~40℃、气体浓度0~2500×10-6范围内的检测精度小于±50×10-6,分辨率为1×10-6,系统响应时间小于5 s,具有良好的重复性和稳定性.     

基于DCNN的SF6气体在线监测系统设计

针对传统SF₆气体泄漏检测方法存在图像采集和泄漏识别精度低的问题，提出设计一种基于DCNN网络的SF₆气体在线监测系统。首先，采用OV78和MSP430单片机进行泄漏气体图像采集；然后通过WIFI无线通信将采集数据输入至深度学习模块中进行GMM泄漏区域提取和多特征提取；最后采用DCNN神经网络进行SF₆气体泄漏准确识别和分类。实验结果表明，相较于传统的Lenet-5、ZF-net和Alexnet经典网络，提出的DCNN方法无论在网络性能，还是在识别的准确率方面，均具备良好的表现，其识别准确率最高可达82%,识别性能均优于另外三种网络模型。实际应用表明，该方法具有良好的检测效果。由此说明本文构建的系统可用于电力中的SF₆气体在线监测，保障电力的安全。     

基于PID算法的输电线路无人机巡检路径智能自动规划技术

为降低定位误差，规避复杂环境造成的巡检风险，研究基于PID算法的输电线路无人机巡检路径智能自动规划技术。采用RTK定位技术，采集了输电线路无人机巡检标志点位置信息，利用路径生成方法，模拟无人机从起始点到目标点的最优几何路径，创建无人机高度和姿态直接受PID参数控制的动力学模型，运用基于PID算法的路径规划跟踪控制器，控制无人机按照最优路径飞行到目标点，实现了输电线路无人机巡检路径智能自动规划。实验结果表明：待巡检标志点定位误差始终低于0.25×10^-4;该技术规划的输电线路无人机巡检路径较短，能有效规避复杂环境造成的巡检风险。