机器人触须传感器的设计

提出了一种利用触须来识别物体表面轮廓的新方法。传感器采用了二维PSD作为敏感元件,实时地测量由于与物体接触在触须根部所产生的微小位移量。介绍了机器人触须传感器具体的结构及工作原理。由实验数据可知,触须根部位移量的大小与接触的距离成反比,且距离越近位移量变化的速度越快。由此可获得待测物体的位置、距离、角度等信息。     

基于触须传感器的移动机器人纹理识别

啮齿类动物能够通过触须获得外部信息以适应环境.利用自行设计的基于位置敏感探测器(PSD)的触须传感器,移动机器人的触须扫描不同的纹理表面获得纹理信息,并利用Matlab对获得的实验数据进行时频域的分析,实现对象纹理特征的识别,表明触须传感器能够有效识别不同的纹理表面,为移动机器人的智能化应用提供了新的途径.     

一种新型工程触须研究

本文探讨了一种类似蜗牛触角的移动机器人触觉传感器的工作原理和结构,也对其控制机理及信号综合处理进行了研究．并将该传感器用于在充满障碍物的室外地形自主运动的移动机器人中,获取了可靠又重要的信息．     

基于触须传感器的风速测量研究

动物触须能够很好地感知外部环境,包括气流的信息.借鉴动物触须系统,用PSD作为位置检测元件设计了触须传感器以弥补现有风速测量装置存在的不足,并将其用于风速测量实验.将触须传感器置于不同强度以及不同方向的风速场中进行实验,结果表明,触须传感器不仅能够很好地测量风速的大小,而且在测量风速方向方面也具有很好的效果.     

一种感应式仿生触须传感器

为模仿动物触须对环境的敏锐感知能力,设计了一种感应式仿生触须传感器,并开展实验研究。该传感器以线性霍尔为敏感元件,以细不锈钢丝为触须材料并固定小磁钢,用以测量作用在触须尖端的刺激作用。讨论了触须传感器的工作原理,分析了传感器特性。试验表明:该传感器具有良好的静态与动态性能,且输出能充分反映被扫描物体的形状、尺寸和表面特征,可用于物体形态与表面纹理的有效识别和机器人自主避障。     

电容式仿生触须传感器的设计与试验

为模拟动物触须所具有的非常敏锐的环境感知能力,设计了一种电容式仿生触须传感器并开展试验研究。该传感器以电容式微音器为敏感元件,以光纤为触须材料,用以测量作用在触须尖端的微弱刺激信号。讨论了触须传感器的工作原理,进行了传感器结构和信号调理电路设计,分析了传感器特性。试验研究表明:该仿生触须传感器具有良好的重复性、静态特性和线性度,能充分反映被扫描物体的表面特征,可用于物体形态和表面纹理的有效识别及机器人自主运动避障。     

一种仿生触须传感器的设计与分析

为了增强机器人对未知环境的感知与识别能力,设计了一种基于霍尔效应的仿生触须传感器。针对该传感器建立了触须感知模型,并在此基础上进行仿真实验,分析触须轴的不同材质和长度对触须传感器感知结果的影响。同时,提出了可通过触须的偏转幅度来估计目标物距离和角度位置的被动和主动感知方法。实验结果表明：利用该触须传感器能够快速、准确地感知外界环境信息。     

一种水下机器人的工程触须的研究

本文介绍了一种类似生物触须的水下作业机器人的触觉传感器的工作原理和结构，并对传感器信号进行处理，为机器人控制提供感觉信息．     

机器人触须传感器动态工作机理的研究

提出一种测量机器人触须与被测物体接触位置的新方法。在弹性触须的顶端加上适当的重物,增加触须的摆动惯性。当触须与物体发生接触后,触须停止摆动,触须的运动状态在与物体接触、非接触状态之间返复变化。信号采集系统以图形方式实时输出触须的振动波形,通过测量触须的振动频率,即可得出触须与物体的接触位置。     

基于视觉传感器的管内业机器人位置检测

针对管道工程探伤及内防腐补口的要求设计了视觉传感器，分析了成象机理与参数的配合关系，给出了数字图象信号与机器人位置的关系及系统误差的补偿算法。实验结果证明该方法是有效的。     

基于光学触觉传感器的肿块检测研究

肿块检测可以帮助患者更早地发现潜在的疾病,提高患者的生存率。针对如何使用非侵入式方法检测组织样本中的肿块这一问题,制作了一款结构简单、校准方便的光学触觉传感器,并提出了一种基于表面重建的肿块判别算法。该方法对触觉传感器采集到的原始图像进行深度重建,并从重建图像中减去正常组织产生的基线图像,从而获得由肿块产生的异常触觉图像,并将处理完的图像送入神经网络中进行肿块检测。结果表明,该方法能够有效地分辨出直径在6～10 mm、嵌入深度在1～5 mm的肿块,验证了所述方法的实用性与可行性。最后,基于该方法与流程,讨论了肿块大小、肿块嵌入深度和正常组织硬度对肿块检测结果的影响。提出的非侵入式的肿块检测方法探索了光学触觉传感器在肿块检测领域中的可行性,为相关领域进一步的研究提供了新的思路。     

基于神经网络的航空传感器故障检测

用离线训练的神经网络进行导航传感器故障检测。首先,用已获得的正常飞行数据通过离线训练的方法训练神经网络并构造估计器的结构,然后用已选择好结构并训练好的神经网络作为估计器对传感器的读数进行一步预测。若预测值与传感器实际值之间的差值仅为递推误差和传感器输出噪声,则认为传感器工作正常,若相应的残差分量显著增大,则认为传感器故障。因此设计了相应的检测策略进行故障检测,以达到既避免不必要的报警、切换,又准确、及时的监测、报警。通过仿真试验验证,结果证明该方法可行。     

基于柔性超声传感器的骨质状况检测系统

失重环境会造成骨质钙类流失,导致骨质状况显著下降,因此定期对骨质进行检测是必要的;针对传统骨质检测设备大多基于金属和半导体材料,柔韧性和可穿戴性较差且检测部位不全面的现状,提出一种基于便携式柔性超声传感器的人体骨骼状况检测系统;该系统采用定量超声和轴向检测理论,由超声传感器、FPGA（Field Programmable Gate Array）控制电路和移动端APP构成,传感器封装改为柔性基底,能够全面检测身体的各个部位,在30名志愿者的胫骨处进行实验测量;实验结果表明：该柔性超声骨质数据采集系统能量传递效率高达35%;在0.2s内可完成检测和实时显示检测结果,误差小于0.3%;该系统在轻量化骨质检测系统领域有重要应用前景,有望取代传统骨质检测设备,为可穿戴器件的应用提供技术支持。     

基于动态扭矩传感器的荷重检测

动态扭矩传感器直接连接于旋转动力设备和荷重装置之间,可以输出与实际负载相关联的力矩信号.为了从动态扭矩传感器输出的力矩信号中得到实际负载,在荷重模型建立阶段,通过给荷重装置施加不同的负载,并对动态扭矩传感器输出力矩信号对应的AD转换值进行灰色关联校正,得到趋于稳定的AD转换校正值,在此基础上,利用移动最小二乘回归(MLSR)实现对荷重装置实际负载的非线性回归,得到实际负载与AD转换校正值间的非线性模型.在荷重检测阶段,进一步利用灰色关联校正并结合实际负载回归模型,得到荷重装置最终的实际负载.试验结果表明,结合灰色关联校正及移动最小二乘回归模型,荷重检测误差低于±0.3%.     

基于博弈的无线传感器网络入侵检测模型

无线传感器网络的广泛应用扩展了人们获取信息的能力,但是其固有的网络特点使得其更容易遭受网络攻击。现有的入侵检测系统通常只针对特定的攻击方式,对其他的攻击则无能为力。另外增加的能量消耗降低了网络的使用寿命。由此,以博弈论为理论基础,对无线传感器网络中的攻防过程进行分析,通过分析模型均衡解来论证执行入侵检测系统的必要性。针对网络入侵者攻击手段的多样性问题,对博弈模型进行深化改进,建立非合作完全信息静态博弈模型,通过分析模型的混合纳什均衡解,得出入侵检测系统的最佳防守策略,平衡了系统的能量消耗和检测效率。仿真实验结果表明,基于博弈的无线传感器网络入侵检测系统不仅能够有效地抵御多种网络攻击,而且降低了入侵检测系统所引起的能量消耗,延长了网络的使用寿命。     

一种新型光纤布拉格光栅气体泄漏检测传感器

提出了一种新颖的基于光纤自加热效应的气体泄漏检测用传感器,不仅可对管道连接处等易发生泄漏的部位进行实时监测,还可提供定量的有关管道泄漏速度的数据。泄露到光纤外部的泵浦光能被附着在光纤光栅外部的金属涂敷层吸收,导致温度上升,改变了光栅的栅格周期,进而影响了光栅的谐振波长。当有气流通过光纤光栅时,由于热量被带走,导致光纤光栅温度变化,通过监测谐振波长的改变即可求得气体的泄漏速度。为简化信号解调方法,利用长周期光纤光栅的边沿滤波器特性,实现光纤光栅传感波长的解调。实验通过控制CO2的流速,证实了该方法的可行性。     

基于SVM预测器的传感器故障诊断与信号恢复研究

支持向量机(SVM)是一种新兴的基于统计学习理论的机器学习方法.简要介绍了SVM回归原理,据此建立了基于SVM的时间预测器并用于传感器的故障诊断和信号恢复,阐述了具体的实现方法和步骤.仿真结果表明:SVM预测器有效地克服了神经网络的不足,能准确预测和跟踪传感器的输出信号,并在传感器发生故障后一定的时间段内能较精确的估计传感器的正常输出.     

基于谐波检测的硫化氢气体传感器研究

基于气体光谱吸收原理,提出了一种谐波检测技术和双光路差分法相结合的方法,用于检测硫化氢气体浓度。采用双光路差分法对TDLAS气体检测技术进行了改进,消去了基波分量,在微弱信号检测中使锁定放大器减少了测量误差,提高了系统对二次谐波的检测能力。设计了硫化氢传感器的系统结构,并对其建立了数学模型进行仿真。结果表明,利用谐波检测和双光路差分法对低浓度硫化氢气体有很好的检测效果,验证了该方法的可行性和正确性。     

基于声压传感器的供热管道泄漏检测

为实现对供热管道泄漏的检测,研究了基于声压传感器的供热管道泄漏检测方法。首先利用PCB公司的声压传感器和NI cDAQ搭建了实验平台,并在现场进行了泄漏检测实验;研究了长输大口径供热管道泄漏声压脉动信号特征,并对db小波、sym小波、haar小波处理含噪声管道声压信号的去噪能力进行比较。虽然在处理实验室小规模管道模型泄漏信号时db小波和sym小波取得了较好的效果,但它们无法有效滤除大口径长输供热管道泄漏信号中的噪声信号。通过对比发现,haar小波去噪方式能较好地应用于长输大口径供热管道的信号滤波中。因此,基于音波法的泄漏检测方法适用于长输大口径供热管道的泄漏检测。提出的方法对于长输大口径供热管道泄漏检测有较好的效果,在工业生产中将取得一定的经济效益。     

机器人超声接近觉传感器的研究

根据机器人超声接近觉的实际要求选择了超声探头,研制了相应的模拟控制电路和数字控制电路,并根据机器人控制系统结构的需要设计了相应的信号采集电路部分,对机器人超声接近觉传感器进行了某些研究.进行的校准后所作的性能测试已经表明,该接近觉传感器可以满足机械手控制的实际需要。