基于FBG传感网络和时间反转聚焦的多源冲击成像定位技术研究

针对传统冲击监测系统存在无法定位多源冲击、组网难和精度低等问题,设计了一种基于光纤Bragg光栅(FBG)传感网络和时间反转聚焦成像冲击定位方法。在分析时间反转聚焦成像定位原理的基础上,建立由4个FBG组建的传感网络监测系统,通过窄带激光边缘滤波实现信号解调。利用Shannon小波变换提取特定频率的窄带信号,并计算信号模值及速度。通过建立时间反转聚焦模型实现多源冲击搜索定位及成像,并在监测区域为400mm×400mm的航空铝合金板结构上进行验证。结果表明,本文方法可实现冲击定位,定位误差小于15mm,为冲击监测提供了一种新的高精度方法。     

基于压电换能器的声发射源定位成像研究

针对金属板类结构件的声发射(AE)源定位精度低,定位过程复杂等问题,研究了一种基于时间反转聚焦的声发射源定位成像方法。该方法首先分析了时间反转(TR)和定位成像的原理,建立了由4个声发射传感器组成的板件监测模型,最后通过在铝合金板上进行了声发射源的定位实验研究。实验结果表明,该方法在不需要复杂信号处理的情况下能有效地实现铝合金板声发射源的定位和成像,并将误差控制在有效范围内。     

基于广义S变换的声发射信号分析及定位

针对声发射信号分析和声源定位问题,提出了基于广义S变换的声发射信号分析方法和三维空间定位方法,推导出了广义S变换的实现过程,使用广义S逆变换对信号进行去噪重构.为保证各传感器时差的准确性,本文利用广义S变换分析声发射信号,提取其主频带能量序列曲线上峰值所对应的时间进行时差计算,然后结合三维空间定位方法对声发射源进行精确定位.仿真实验结果表明该算法能够实现声发射信号的特征提取和准确定位,且误差小,可靠性好.     

基于小波变换和支持向量多分类机的光纤布拉格光栅低速冲击定位系统

利用光纤布拉格光栅(FBG)构建传感器网络,结合小波变换、频谱分析和支持向量机分类算法,对碳纤维复合材料板低速冲击区域定位进行了研究。根据划分区域进行冲击试验,探索冲击区域与信号特征之间的关系。在对低速冲击信号进行小波变换去除基线干扰的基础上,采用傅里叶变换提出提取冲击信号幅频特性作为信号特征进行低速冲击区域定位识别的方法,将提取的信号幅频特性作输入、冲击区域类别作输出构建支持向量多分类机实现低速冲击区域定位识别。实验结果表明:在500mm×500mm×2mm的碳纤维复合材料板上对36个测试样本进行低速冲击区域定位识别,实现33个低速冲击区域准确定位,正确率达90%以上,低速冲击定位系统的区域识别精度为40mm×40mm,且每个区域定位时间小于1011ms。研究结果为碳纤维复合材料板的低速冲击区域定位检测提供了一种科学可靠的方法。     

基于时延差和频分复用的节点定位系统

在机器人的广泛应用中,为了获取各种参数和数据,确定各机器人基站的相对位置是极为重要的。为了安全和节省成本,对传感器网络采用了时延差定位算法和频分复用传输模式,即可获得传感器网络节点的相对位置。定位系统的搭建包括发射和接收两部分,并采用了水声换能器进行电-声转换和声-电转换。通过测试,该定位系统利用测试发射和接收信号之间的时间间隔,得到水下机器人传感器网络的相对位置,且满足一定的定位精度。     

基于菱形光纤布拉格光栅传感阵列的声发射定位技术

声发射技术是结构损伤检测的重要手段,声发射源定位是损伤检测的首要环节。时差定位技术具有快速、高效、精确的特点,以此设计了由菱形阵列光纤布拉格光栅（FBG）传感器构成的声发射定位系统。采用小波变换和传统阈值法提取特征信号,结合互相关法获得传感器间的信号到达时差,然后根据几何定位模型求解非线性方程组得到声源可能存在的位置,最后根据时差的正负特性进一步确定声源的准确位置,有效避免了伪声源的情况。在铝合金板上,以对角线为48 cm48 cm的监测区域进行了10组测试实验验证,平均误差为1.29 cm。     

基于Gabor小波和阈值分析的声发射源定位方法

针对声发射信号多模态特性和信噪比低的特点,提出了一种将小波变换和阈值分析相结合的声发射源定位方法。对采集到的声发射信号进行信号频谱分析,提取信号主要频率成分之一的小波变换幅值,得到含有多峰值的时域波形。为消除多峰值的影响,将小波变换最大幅值的80%设为阈值。在时频空间下,确定声发射信号中同一频率下同种模态的波到达传感器的时间差,并测量该模态波在板面传播的群速度,实现声发射源定位。在大理石板上进行声发射两点线定位实验,结果证实该方法的确能提高声发射源定位精度,是一种有效的声发射源定位方法。     

光纤法布里珀罗声发射传感系统

实现了一种由多个光纤法布里珀罗传感器构成的声发射传感系统,可用于变压器局部放电的检测与定位.该系统利用光纤法布里珀罗声发射传感器实现信号采集,利用门限检测的方法实现信号检测,并通过计算信号达到不同传感头的时延差实现放电源的空间定位,具有传感头尺寸小、系统结构简单、抗电磁干扰性能强等优势.     

适用于固定节点的水下传感器网络物理层设计

时间反转法利用声学互易原理,应用于节点位置固定的水下传感器网络物理层中,可在没有任何先验知识情况下具有自适应匹配声学信道的作用,使声信号能量在空间和时间上得到聚焦,提高接收端信噪比从而获得一个高速的网络链路。通过计算机仿真研究,验证了水平阵列的时间反转法在水平方向上的聚焦性能,并在此基础上扩展到时反法用于任意阵型的时反阵,为水下传感器网络实现高数据率、低功耗的网络物理层链路提供了支持。     

GPS／ODO列车组合定位系统

阐述一种利用多传感器融合技术来提高定位精度和可靠度的方法。将GPS定位技术引入到现有的基于里程计的列车定位方法中,降低里程计单独定位时的误差。分析了数据信息的同步问题并利用GPS接收机的秒脉冲信号实现数据信息的同步。当GPS信号短暂失锁时,采用里程计单独定位,GPS信号一旦重获就对里程计定位误差进行修正,从而提高列车定位系统的定位性能。现场实验结果证明该列车定位系统能够以一种简单的方法提高列车定位系统的精度、可靠度和连续性。     

适用于固定节点的水下传感器网络物理层没计

时间反转法利用声学互易原理,应用于节点位置固定的水下传感器网络物理层中,可在没有任何先验知识情况下具有自适应匹配声学信道的作用,使声信号能量在空间和时间上得到聚焦,提高接收端信噪比从而获得一个高速的网络链路.通过计算机仿真研究,验证了水平阵列的时间反转法在水平方向上的聚焦性能.并在此基础上扩展到时反法用于任意阵型的时反阵,为水下传感器网络实现高数据率、低功耗的网络物理层链路提供了支持.     

声发射技术及其在变压器局部放电检测中的应用

对声发射技术及其在变压器局部放电应用中的检测原理进行了阐述,介绍了国外最新的声发射检测仪器,主要从声发射信号分析方法、声发射源定位方法两个方面进行了综述,在声发射信号分析方法中主要介绍了信号波形处理和信号的特征参数分析两种方法。在声发射源定位中主要阐述了电-声定位和声-声定位等几种超声波定位,并对这几种方法的优缺点进行了分析。最后探讨了声发射技术及其在局部放电应用中存在的问题和发展方向。     

基于人工智能的机器人激光全局定位系统

针对传统机器人定位系统由于定位精度低、定位范围小，导致其存在定位误差大的问题，利用人工智能和激光扫描技术，从硬件和软件两个方面优化设计机器人激光全局定位系统。改装系统的嵌入式处理器和无线传输网络，并从激光信号发射、接收、处理以及供电四个方面完成对激光定位传感器的设计，按照运行原理连接各个硬件设备。通过激光定位传感器设备的运行，获取机器人实时激光扫描数据。利用人工智能技术得到机器人实时位姿的求解结果。最终通过机器人全局位置坐标的计算，实现系统的软件定位功能。通过系统测试得出结论：设计系统的平均定位误差为0.77 m,小于0.1 m,且能够显示机器人在所有位置上的定位结果，即设计系统在定位精度和定位范围两个方面均满足设计要求。     

充液管道中声发射波的传播及衰减特性研究

分析了声发射波在液体载荷作用下管道中的声学特性,并对钢管中的几种不同模态的声发射波在液体管道中的传播和衰减特性进行了测量。以一条长41.4 m的充水管道为例,对水载作用下的声发射管道泄漏检测及定位技术进行了研究,当管道内压力为0.6 MPa,两传感器相距40 m时,采用相关分析等信号处理方法,可检测到直径1 mm的针孔形泄漏,相对定位误差为2.9%。     

基于单片机的水下机器人定位系统

水下机器人的定位系统利用超声波传感器获取距离信息,同时采用三点定位法计算出位置坐标。利用单片机存储时间信息和温度信息,并将这些信息实时传送到工控机程序完成定位。最后,通过实验获取了超声波的定位数据,并采用非线性优化的方法对数据进行了分析,得到两种不同发射传感器的定位精度,对以后改进系统和提高定位精度都有参考价值。     

基于AR模型的声发射信号到达时间自动识别

声发射信号到达时间的信息,对于声发射事件的定位、识别以及声发射源机理分析都是非常重要的。实际应用中,常用人工读取或通过设定幅值阈值来获取信号的到达时间。针对以上常用方法的缺点,结合噪声信号的AR模型和声发射信号的AR模型,应用Akaike信息准则,实现了对声发射信号到达时间的自动识别。对实验数据的识别结果显示,该方法对信号的幅频特性变化比较敏感。在相同信噪比的情况下,该方法识别的偏差要小于阈值法。当信噪比较低时,阈值法可能会给出错误的结果,而该方法仍然能够给出较准确的结果。     

基于AR模型的声发射信号到达时间自动识别

声发射信号到达时间的信息,对于声发射事件的定位、识别以及声发射源机理分析都是非常重要的。实际应用中,常用人工读取或通过设定幅值阈值来获取信号的到达时间。针对以上常用方法的缺点,结合噪声信号的AR模型和声发射信号的AR模型,应用Akaike信息准则,实现了对声发射信号到达时间的自动识别。对实验数据的识别结果显示,该方法对信号的幅频特性变化比较敏感。在相同信噪比的情况下,该方法识别的偏差要小于阈值法。当信噪比较低时,阈值法可能会给出错误的结果,而该方法仍然能够给出较准确的结果。     

基于AR模型的声发射信号到达时间自动识别

声发射信号到达时间的信息,对于声发射事件的定位、识别以及声发射源机理分析都是非常重要的。实际应用中,常用人工读取或通过设定幅值阈值来获取信号的到达时间。针对以上常用方法的缺点,结合噪声信号的AR模型和声发射信号的AR模型,应用Akaike信息准则,实现了对声发射信号到达时间的自动识别。对实验数据的识别结果显示,该方法对信号的幅频特性变化比较敏感。在相同信噪比的情况下,该方法识别的偏差要小于阈值法。当信噪比较低时,阈值法可能会给出错误的结果,而该方法仍然能够给出较准确的结果。     

与强度无关的位置指纹在线定位改进算法

将现有的研究较热的固定发射端、定位接收端的室内位置指纹定位系统应用到固定接收端、定位发射端的室内无线电干扰源定位中,研究了一种考虑干扰源发射强度的在线定位算法,以克服直接使用以一固定发射强度信号源建立的指纹数据库和现有的在线定位方法无法实现对不同发射强度干扰源定位问题。在分析信号传播模型和现有在线定位方法的基础上,利用强度差的均方差进行定位计算。给出了算法实现依据和流程,对改进的算法进行了仿真和实验验证,结果证明了改进算法的实用性。同时,改进算法的思想对现有的考虑接收端异质的位置指纹定位系统也有一定的指导意义。     

基于STC12C5410AD单片机的四通道声发射信号采集系统设计

根据声发射信号微弱、传播速度快、易受干扰等特点,通过对声发射检测中声发射信号源定位类别和方法的研究,提出了多个数据采集通道同时采集声发射信号的设计方法。本方法利用单片机技术设计了一个多通道声发射信号采集系统,从而实现了对声发射信号的同步采集以及声源信号技术,同时通过与上位机通讯完成了数据的保存和处理。