传感器在高速公路路基沉降监测中的应用

在软土地基上修建高速公路,控制路堤填土速率最直观的方法就是现场监测,通过现场监测可了解路堤稳定性。根据大广高速公路新乡段路基和施工的具体条件选择某断面进行了现场监测。介绍了监测方案和相关的监测结果。监测结果显示:施工过程中路堤稳定,表明路堤填土速率和施工方法是合适的,所用传感器能有效完成相关监测任务。     

加速度传感器在肌松监测中的应用

介绍了一种采用压电陶瓷元件制作的用于临床麻醉肌松监测的新型医用加速度传感器。给出了该传感器的设计、结构、测量原理及临床应用结果。     

无线传感器网络在钢结构监测中的应用

基于ZigBee的无线传感器网是由一组由ZigBee芯片、传感器、微处理器构建的节点所组成的无线网络.本文论述了基于ZigBee技术的无线传感器网络在码头装卸设备的钢结构动态监测系统中的应用,阐述了其应用的必要性和优势,分析了系统的性能,给出了监测系统具体的构建和实现方案,并通过实验验证了方案的可行性.     

传感器在CAT加筋土挡墙结构受力监测中的应用

CAT加筋土挡墙作用机理复杂,原型观测是最直接可靠地了解其受力性能的方法。结合长湘高速公路设在某民房旁边的CAT加筋土挡墙实体工程的现场监测,介绍了监测方案和相关的监测结果。结果显示：加筋土挡墙的拉筋最大拉应变的分布、挡墙所受的水平土压力均能满足设计要求,说明原型观测方法合理,工程结构稳定可靠,所用传感器有效完成相关监测任务。     

传感器在大坝安全监测中的发展与应用

本文阐述了在大坝安全监测系统中用于传感、测量、监测的各种自动化仪器及其传感机理、优缺点、国内外应用现状.最后介绍了近年来的先进技术、设备及大坝监测自动化系统的发展方向.     

智能传感器在水质在线监测系统中的应用

简单介绍了水质在线监测系统的现状、组成,详细阐述了智能传感器技术在水质在线监测系统中的具体应用以及如何实现,给出了简要的程序流程图和实际应用的结果。     

空气传感器TGS2600在空气质量监测中的应用

TGS2600是日本FIGARO公司生产的一种半导体空气传感器,它能够灵敏地感知空气中的低浓度污染物的异味,具有成本低、体积小、寿命长、选择性和稳定性好等特性。TGS2600可广泛用于空气质量监测、自动通风换气系统、空气清新机和气流控制设备中。文中阐述了TGS2600空气传感器的内部结构和工作原理,并给出了一个用TGS2600设计的空气质量监测电路和具体空气质量监测实验结果。     

振弦式传感器在桥梁安全监测系统中的应用

振弦式传感器基于钢弦频率随钢丝张力变化的原理而工作,具有分辨力高、抗干扰能力强、测值可靠和稳定性好,体积小等特点。是一种非常有发展前景的土工观测传感器类型。本文在阐述该传感器的工作原理基础上,详细介绍了FWC2000型振弦式网络测量系统及其测试原理,以及在桥梁安全监测中的应用情况。     

MEMS传感器在车辆运动状态监测系统中的应用

针对智能车辆辅助驾驶系统对车辆运动状态监测的要求,提出了采用MEMS传感器对驾驶人员操纵车辆进行实时监测。该方法具有较好的实时性、智能性。为提高汽车行驶性和安全性提供重要的理论和实践依据。     

基于神经网络的无线传感器网络数据预测应用研究

无线传感器网络是一种由数量庞大的网络节点形成的复杂无线网络,是无线传感器的典型应用,目前已经广泛应用在多个领域当中。将神经网络引入到无线传感器网络当中,通过神经元描述每一个无线传感器数据,构建神经网络元模型。对传统的神经网络模型进行改进,利用无线传感器的神经网络模型,实现无线传感器网络采集数据的融合与提取。通过各种应用类型的差异,选择影响数据输出结果的主要因素,建立一种能够进行预测的模型。以某个区域是否发生火灾为实验原型,对该区域的火灾发生概率进行预测,采用已有的火灾发生数据为训练样本,通过收敛的网络预测火灾发生的概率。实验结果表明,基于神经网络的无线传感器网络数据预测是一种可行、有效的方法。     

基于神经网络观测器组的传感故障诊断仿真

介绍了神经网络观测器原理,给出神经网络观测器输入、输出向量之间的非线性映射关系,以及采用神经网络观测器组实现传感器故障诊断的方法。在MATLAB环境下对该方法进行仿真检验,验证了神经网络观测器组方法对传感器故障诊断的有效性。     

飞行器导航传感器故障诊断的应用研究

研究导航传感器故障诊断问题,由于飞行器导航传感器所处环境十分复杂,导航系统由多种部件组成,故障存在许多随机性、模糊性和不确定性因素,难以建立确定数学模型。传统线性模型故障诊断准确率低。为了提高飞行器导航传感器故障诊断准确率,提出一种神经网络的导航传感器故障诊断方法。飞行器导航传感器发生故障时信号中会产生突变成分,利用小波包对原始故障信号进行分解,提取信号特征向量,然后将特征向量输入神经网络训练,实现飞行器导航传感器故障智能化诊断。在Matlab平台实现传感器故障诊断的仿真,结果表明,神经网络提高了飞行器导航传感器故障诊断的准确率,是一种在线、行之有效的导航传感器故障方法。     

基于免疫神经网络的无线传感器网络节点的故障诊断

在无线传感器网络（WSN）的应用中,经常要通过对网络节点的测量数据进行处理来判断WSN运行是否可靠。为了利用BP网络和免疫算法处理数据的优点,本文提出了BP免疫算法。根据免疫的思想,先用免疫算法对BP网络训练所需的权值进行全局搜索优化,再用BP算法进行局部搜索,并输出满足给定网络误差的权值。最后输入检验数据,计算BP网络的输出,并根据输出结果判断WSN发生了何种异常。实验结果显示该方法比单独使用BP网络更客观、准确和可靠。     

基于一种新型联想记忆神经网络的传感器故障诊断

联想记忆网络是一种反馈型神经网络。由于反馈型网络会收敛于某个稳定状态，因此，可用于联想记忆。神经网络具有高度的并行处理能力和极强的非线性映射能力，可以实现故障与征兆之间复杂的非线性映射关系，因此在机械故障诊断领域中显示了很大的应用潜力。本文以模拟人脑由部分记忆而联想整体的特点为基础，通过引入联想记忆衰减因子，改进神经网络结构和学习算法．应用于系统的故障诊断。     

神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

本文介绍了神经网络技术的基本原理及在旋转机械故障诊断中的应用步骤,并通过MATLAB对BP神经网络的故障诊断模型进行了仿真,结果表明,此方法比传统方法有更好的诊断准确性。     

基于神经网络的网络故障诊断

针对传统故障知识库冗余度高和稳定性难以两全的缺陷，提出了RSFBP算法，综合运用神经网络方法和粗糙集理论，实现对学习样本净化处理。实验表明，利用该方法实现的系统在进行网络故障诊断时可以取得较好的效果。     

基于神经网络的无人机传感器故障诊断技术研究

无人机传感器的故障诊断和容错控制是一项关键技术,为了能够实时监测传感器的运行状态、快速定位故障和控制重构,文章采用BP神经网络设计了一种由主、从神经网络构成的无人机传感器故障诊断算法,其中主网络用于传感器的故障检测,从网络完成对故障的识别;该算法减少了故障诊断运算量,提高了故障诊断的实时性;通过仿真研究表明了该算法可以有效地检测、识别出故障,并能给出故障传感器估计值用于容错控制.     

基于无线传感器网络和线性神经网络的事件边界检测方法?

环境监测是无线传感器网络的典型应用,事件边界检测是其中的重要内容。文中首先建立无线传感器网络数据的时空模型,提出基于线性神经网络的事件边界检测方法。该方法利用传感器数据流的时间相关性,基于线性神经网络预测与验证数据流,并确定异常数据集合。在此基础上,根据传感器节点之间的空间相关性进行事件边界检测,不仅可识别故障节点,而且能识别事件边界节点,从而准确估算事件发生的区域位置与大小。理论分析及实验表明,文中方法在获得较高的故障节点和事件边界节点的检测准确率的同时,保持较低的误判率。     

基于粒子群神经网络的发动机故障诊断

本文提出了一种基于粒子群优化算法和多层前向神经网络的新型进化神经网络模型（PSO-ANN）。在实例研究中，该模型被应用于汽车发动机故障诊断中。与传统BP网络诊断结果相比，本文方法具有运算效率高，收敛速度快的特点，是一种有效可靠的新型故障诊断技术。