基于多传感器信息融合的控制系统研究

本文研究了多传感器组合系统的智能化数据融合方法。从数据处理算法、故障检测和系统可靠性等方面探讨 了基于多传感器的控制系统,并提出了一种实用的数据处理算法和故障检测算法。     

基于多传感器信息融合的控制系统研究

本文研究了多传感器组合系统的智能化数据融合方法。从数据处理算法、故障检测和系统可靠性等方面探讨了基于多传感器的控制系统,并提出了一种实用的数据处理算法和故障检测算法。     

面向三维导航的智能终端传感器数据处理技术

针对智能终端传感器在三维场景导航交互中不稳定问题,提出了一种基于可变平滑归一化模型的传感器数据处理算法.根据传感器数据特点和不同滑动平滑模型数据处理的特性,将不同平滑模型进行组合,并实现平滑窗口可变;同时,运用归一化算法,对数据进行等距处理.在基于终端的三维导航交互系统的实验结果表明,所提算法对传感器低频数据处理后,数据标准方差减小了71.3%,明显地减少了数据扰动;对高频数据处理后,数据标准方差减小了7.9%,有效地保留了信号特征.所提方法能够提高智能终端在三维导航交互中的稳定性和连续性.     

硅谐振式压力微传感器模型与开环特性测试

基于谐振式硅微结构压力传感器幅、相频率特性的分析,利用北京航空航天大学微传感器实验室研制的谐振式硅微结构传感器开环测试系统的测试实验结果和Matlab实验数据处理与拟和分析计算,建立了微传感器的二阶模型.该模型排除了未知相位延迟的影响,从幅值和相位混合的测试数据中精确计算出谐振频率、品质因数以及相位特性,为闭环测试系统的研制提供了依据.     

模糊推理和聚类分析的信息融合应用研究

针对采用多传感器信息融合在可视化远程监控系统中的应用,提出了一种基于聚类分析和模糊推理算法。运用多传感器信息融合模型建立二级数据处理单元系统,对环境信息进行多方面监测。聚类分析和模糊推理算法为准确地判断环境状态提供依据,进而达到校园公共环境的监控和预警。     

基于刮擦式传感器的嵌入式指纹识别系统设计

刮擦式指纹传感器具有体积小、功耗低的优点,适合于构建嵌入式自动指纹识别系统.介绍了一种基于Windows CE 操作系统和AES2510刮擦式指纹传感器的嵌入式自动指纹识别系统,着重阐述了基于流接口驱动模型的指纹传感器驱动程序的实现,以及基于像素灰度级变化统计信息的滑动指纹序列拼接算法.测试结果表明,系统运行效率高,占用处理器资源小.     

航空用接近传感器环境影响因素分析与建模仿真

分析了电涡流式接近传感器的工作原理,研究了高低温、结冰等环境因素对传感器输出特性的影响。构建了基于Multisim的传感器电路仿真模型和基于Maxwell的传感器电磁仿真模型,开展了各类环境条件下传感器电感、电磁损耗等性能的详细分析。基于MATLAB GUI开发了传感器温漂数据处理平台,利用线性插值、拉格朗日插值等算法预测极端温度条件下传感器的温漂特性。研究结果表明,所构建的传感器模型及其数据处理平台合理可行。     

区间粒子算法与线源反问题求解

目前国内外对线源反问题数值求解尚没有一种成熟有效的算法。本文在研究区间搜索算法基础上,提出了一种新的求解算法—区间粒子算法(Range Particle Algorithm)来求解线源反问题。首先简要介绍了线源反问题的求解特点,并根据线源方程建立了反问题求解的目标函数;其次基于该目标函数,设计了区间粒子算法来求解,探讨了算法实现的基本步骤和参数调整问题;最后通过模拟数据和实测数据分别检验了该算法求解的效果,结果表明区间粒子算法求解精度高、收敛速度快和计算稳定,在线源反问题数值求解中是适用的。     

基于LightGBM-Stacking模型融合的多传感器甲烷检测系统

利用多传感器检测技术结合集成学习方法，设计了一种基于LightGBM-Stacking模型融合的多传感器甲烷检测系统，其中分别使用恒压供电式催化燃烧型传感器、两路脉冲供电式催化燃烧型传感器和热传导型传感器相结合的方式达到全范围检测的目的。实验结果表明，相比使用单一算法模型，本文所提出的LightGBM-Stacking集成模型在甲烷预测的准确率、均方根误差及决定系数等指标上均有更好的表现。     

煤炭在线动态称重系统研究

分析了目前煤炭在线动态称重系统即胶带秤动态称重系统、矿车衡动态称重系统和箕斗秤动态称重系统的称重原理及优缺点,提出了一种具有高计量精度的基于图像处理技术的矿车衡称重系统;研究了煤炭在线动态称重系统中的关键问题,即标定方法、称重传感器、动态数学模型、数据处理算法和上位机系统软件,指出在提高标定精度的同时降低标定难度是煤炭在线动态称重系统标定方法的研究方向;振弦式称重传感器是称重传感器未来发展方向;先进的技术和理论是动态数学模型和数据处理算法的研究方向。     

基于新型智能探头的大气数据系统算法研究

开展了基于一种新型半圆柱形探头的大气数据系统算法研究工作。通过计算流体力学(CFD)软件计算获得了半圆柱形探头本体和探头所在处的局部流场信息,建立了该种大气数据系统的气动模型和系统算法模型,并通过仿真验证了算法模型的精度。该项研究工作对大气数据系统及大气数据系统传感器的设计开发具有较高的借鉴和参考价值。     

基于多传感器的高性能监控系统设计

针对传统远程监控系统功能不够全面、性能不够完善等不足,采用ARM处理器和GPRS模块,结合多种传感器,设计了一种高性能远程监控系统。以ARM处理器为数据、视频服务器,实现远程网页监控;采用人体红外传感器感应人体入侵,温湿度传感器采集环境数据,图像传感器采集图像视频数据,GPRS模块负责短信交互与彩信报警。此外,利用背景差分法和改进的Lucy-Richardson(LR)算法对模糊图像进行复原处理。测试结果表明:该系统具有低成本、高性能、功能全面等优点。     

基于嵌入式系统STM32的超声波介质传输速度测试系统的设计

本测试系统由微控制器(STM32F103ZET6)、测温系统、超声波发射电路、超声波接收电路、显示系统等部分组成。先产生40KHZ的方波信号,再通过信号调整电路送到超声波发射探头。再通过对超声波接收探头采集到的回波信号进行整形并送入MCU控制器进行处理得到所需数据,并通过显示模块显示。通过温度传感器采集环境温度,并通过STM32F103ZET6控制器对采集温度传感器的信号进行处理分析,得到环境温度,并通过显示模块显示。并在不同温度下,实现了超声波在空气和水中传播速度的测量。     

嵌入式大气数据系统人工智能算法及故障诊断

嵌入式大气数据传感(FADS)系统由于其诸多优势成为现在战斗机设计中的关键技术之一。开发了基于BP(反向传播)人工神经网络的FADS算法和基于随机森林算法的故障识别与处理算法。该嵌入式大气数据系统算法以迎角和马赫数为分段依据,分别计算大气数据。故障识别则采用随机森林算法自动识别出故障测压点,在将故障测压点剔除后,采用不含故障点压强的组合预测各大气数据。采用飞行数据测试开发FADS系统算法,结果表明：该算法计算大气参数较为准确,迎角误差小于0.2°,侧滑角误差小于0.3°,马赫数误差小于0.0105,静压误差小于300 Pa。采用单个测压点故障的压强组合测试了故障识别与容错算法的性能,测试结果显示该算法能够准确识别出故障测压点压强,采用的飞行曲线测试中准确度达到100%,且各大气数据计算精度可达上述无故障压强时的精度,有效降低了故障压强对FADS系统算法计算精度的影响。     

基于半监督学习的跌倒检测系统设计

针对老人跌倒时的复杂运动情况,进行跌倒标注的较难实现,提出了基于Tri-training半监督算法的跌倒检测系统。本系统使用3D加速度传感器采集运动加速度数据,然后对数据进行特征提取与部分样本标注,使用Tri-training算法训练分类器,最后使用训练好的分类器进行跌倒识别。具体的数据采集传感器设计为可穿戴式设备,服务器端使用Java编写了一个服务器的程序实现对数据的分析与处理。实验结果表明：该方法使用了大量无标签数据的信息,有效提高了跌倒识别的准确率。实验结果表明：本系统能够满足老年人在日常生活中的需求,对于一些意外跌倒能够给予及时的检测与报警。     

Intelligent sensor system for discrimination of material type using neural networks

Neural network based classification of material type even with the variation in the sensor parameter is investigated in this paper. The sensor is developed by means of a lightweight plunger probe and an optical mouse sensor. An experimental prototype was developed which involves bouncing or hopping of the plunger based impact probe freely on the plain surface of an object under test. The experiment is conducted to obtain the bouncing signals for plain surface of an objects kept at different distances from the probe. During the bouncing of the probe, time varying signals are generated from optical mouse that are recorded in data files on PC. Some dominant unique features are then extracted using signal processing tools to optimize neural network based classifier. The time and features of bouncing signal are related to the material type, and each material has a unique set of such properties. It is found that the sensor system is intelligent due to its ability to classify the material type even with the variation in the sensor parameter (distance between the sensor probe and plain objects). The classifiers are developed using two neural networks configurations, namely a well-known Multi-layer Perceptron Neural Networks (MLP NN), and Radial Basis Function Neural Networks (RBF NN). MLP NN and RBF NN models are designed to maximize accuracy under the constraints of minimum network dimension.The optimal parameters of MLP NN and RBF NN models based on various performance measures that include percentage classification accuracy (PCLA) on the testing data, and area under Receiver Operating Characteristics (ROC), and are determined. For the sensor data set, the PCLA of both the classifiers are found reasonable consistently in respect of rigorous testing using different data partitions. The areas under the ROC curves are close to unity. Performances of the two classifiers have been compared. It has been found that the RBF NN is more robust to noise, and epochs required for training are very less as compared to that for MLP NN.     

火箭橇用气动压力传感器在模拟试验温度下的标定方法

针对超声速火箭橇试验中被试品表面压力场分布的高精度测试需求,考虑到气动压力传感器受温度影响较大,存在明显的基线温度漂移和线性温度漂移,提出一种基于高低温试验箱的气动压力传感器温度响应特性标定方法。基于温度对压力传感器响应特性影响分析,将压力传感器在模拟试验温度环境下进行标定,建立了算法并进行了试验验证。试验结果表明,该方法能准确地反映压力传感器灵敏度系数随温度的变化关系,通过修正数据处理算法,显著提高了测试精度。     

通用信号动态测试系统设计与实现

为满足某型号地面试验的测试需求与未来发展趋势,解决以往采集过程繁琐、实时性差、扩展性差等问题,提出了一种通用信号动态测试系统。在给出系统体系结构的基础上,阐述了系统的软硬件组成、软件设计及系统所实现的功能。系统基于1394通讯协议,编写相应驱动来完成多套系统的通信,并通过总线将数据传输至控制器上,根据线性或者非线性处理算法,计算并显示实际值。应用结果表明,该系统运行稳定可靠,实现了多路输出标准信号的各类传感器及温度传感器数据的同步采集和存储,采样率可自由设置,并采取了相应的抗干扰措施,支持传感器热插拔,具有通道供电隔离、可靠性高等特点,大大提高了信号测试系统的能力,并取得了较好的应用效果。     

偏振光栅导航传感器电子系统设计

偏振光栅导航传感器的电子系统采用了适应图像处理的软硬件体系结构,使其能够实时处理全天域偏振信息,具有更高的分辨率和精度。为了验证这种新体系结构的可行性,并且提供研究图像提取航向信息算法的平台,在阐述偏振光栅导航传感器工作原理的基础上提出其电子系统的设计方案。此电子系统是在现场可编程门阵列(FPGA)上构建的可编程片上系统(SOPC),通过Cameralink协议获取前级偏振检测图像数据,经过硬件化的算法模块和Nios II处理器计算出航向方位,并将结果通过串行通信协议发送上位机。测试显示:此电子系统能够实现偏振图像采集和处理,输出数据更新率高达20 Hz,计算结果精度优于±0.01°,便于图像提取航向信息算法的硬件化验证。     

基于灵敏感知的异构传感器协作数据清洗机制

工作环境的干扰和系统内部噪声干涉使得异构传感器网络的监测数据质量严重下降同时清洗效率较低,针对以上问题,研究了基于灵敏感知的单节点/多节点异构切换的传感器协作数据清洗算法。首先,根据节点内部结构和外部感知特性建立了外界干扰和内部干涉分析模型,在此基础上,提出了基于灵敏度的数据质量感知方案,其次异构模式下结合协作状态概率建立了传感器协作信号处理的数据质量影响分析模型,最后基于灵敏感知结合协作数据处理技术,提出了适用于异构传感器网络的数据协作清洗算法。实验结果表明：所提清洗方案在能效、精度和数据压缩率等方面具有明显优势。