基于红外传感器阵列的智能温度传感器研究

为了提高空气预热器热点检测系统的可靠性,设计了一种新型的智能温度传感器。该传感器采用一种红外传感器阵列结构,并且运用基于均值的分批估计理论对数据进行融合处理,最后运用非线性补偿的方法对数据进行校准。该传感器的硬件采用了双单片机和双总线系统结构,每一个单片机系统都通过各自的通讯总线将处理结果输出。系统的通讯协议采用改进的Modbus通讯协议,使得系统可以自组网、自愈合。与以往空气预热器热点检测系统的传感器相比,本传感器具有测温范围广、自校准、精度高、兼容性强、性能可靠等优点。     

基于多信息融合的疫苗培养基检测研究

针对疫苗培养基检测准确率较低的问题,首次提出利用机器视觉、红外温度和光照度的多传感器信息融合技术检测疫苗培养基。通过BP神经网络将3种传感器采集到的信息在特征层进行融合,在模型的建立过程中,对各个信息的主成分因子数进行了优化。从实验结果看,模型对预测集检测的识别率为97%,实验结果表明:通过多信息融合方法检测疫苗培养基是可行的,检测结果的准确性和稳定性相对于单个模型有明显提高。     

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.     

本期摘要

碳纳米管修饰电极的制备及其对NADH的电催化氧化;用于机器视觉系统设计的基于二次曲线的椭圆估计;ANSYS在高精度压力传感器感压膜片结构分析中的应用;一种多通道超声波测厚系统的研究;多眼红外传感器检测目标温度分布技术研究;     

基于证据推理的电站锅炉空预器热点检测

准确检测空气预热器(以下简称空预器)热点对火力发电机组的安全运行具有重要意义.综合利用热电偶和红外传感器的温度信息,通过Dempster-Shafer(DS)证据理论对这两类温度信息进行融合推理,决策当前空预器内部的火情状态.为准确计算各证据体的基本概率,首先利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)和Sigmoid函数建立多元分类器,实现对温度测点较精确的类别判断,然后根据类别票数情况计算各证据体的基本概率.实验结果表明:由最小二乘支持向量机(LS-SVM)和Sigmoid函数建立的多元分类器具有较高的分类准确率,所提出的空预器热点检测方法具有较高的判警准确率.     

多静态红外传感器反导预警部署优化研究

红外传感器测量目标位置信息时存在高斯白噪声,在分析多静态红外传感器定位原理的基础上,建立了其定位误差模型;多红外传感器对目标的精确定位,等价于传感器对目标位置的无偏估计.基于Bayesian Cramer-Rao下界定理,为保证传感器对目标的定位误差最小,建立了多静态红外传感器反导预警部署优化模型.依据局部增强原理改进微分进化算法,并得到了基于MPDE的求解模型.通过仿真实例分析,验证了模型和算法的有效性.     

紫外红外双光谱电力设备在线监测系统

针对电力系统中红外成像、紫外成像、紫外脉冲检测等带电设备非接触式放电检测技术存在的问题,结合紫外脉冲探测扫描、红外测温扫描、摄像和图像处理技术,研制了一种新型电力设备在线监测系统.该系统主要由紫外红外双光谱探测模块、嵌入式系统模块、温度湿度测量模块和广域无线通信模块构成.通过图像处理技术,将设备的局部放电分布和温度分布数据置入由摄像头获取的设备图像,建立与设备图像的对应关系.系统不仅能定量表示放电程度,而且能以图像方式直观地显示出放电位置、温度分布及其发展变化情况,并及时发现电力设备的故障,具有广泛的应用价值.     

基于多红外传感器的智能温度测试装置设计

针对物体温度分布的检测,设计了一种新型的智能温度测试装置.该装置采用多红外传感器阵列结构,引入BP神经网络算法对测试数据进行自动补偿与非线性校正,运用基于均值的融合算法对数据进行融合处理,同时,在装置中采用集成温度传感器进行环境温度补偿.与采用红外热像仪进行温度分布检测相比,该装置具有测温精度高、兼容性强、测试成本低、易于维护等优点.     

空气预热器柔性接触式密封装置研究

由于传统装置密封性能较差,空气预热器出口漏风率较高,为此提出空气预热器柔性接触式密封装置研究.在分析了空气预热器柔性接触式密封装置存在的问题的基础上,提出新的装置设计方案.首先根据空气预热器外形结构设计柔性接触式密封装置,整体采用无缝隙结构;其次在材质选择上采用环保性能较好、材料紧密度较高的钛合金作为装置制作材料.通过...     

基于专家评估和信息融合的高炉料面温度场智能建模

高炉料面温度分布对于高炉操作有着重要的指导意义.本文针对高炉目前无法准确全面了解料面温度分布的情况,挖掘现场已有数据,依据可信度理论,建立红外图像可信度评估的专家规则;根据评估结果,分别采用依靠红外图像的机理模型信息融合方法和不依靠红外图像的神经网络信息融合方法,建立基于专家评估和多源信息的高炉料面温度场模型.在某钢铁企业2 200 m3高炉应用结果表明,该模型可以更为准确,直观地反映料面温度分布,实现了对料面温度分布的实时检测,为复杂冶金过程控制和监控提供了有效的解决方法.     

基于STM32和ZigBee的无线校园火灾报警系统设计

结合校园防火报警需要,设计了基于ZigBee技术的无线校园防火报警系统。该系统以意法半导体公司推出的STM32系列ARM控制器、TI公司的CC2420无线射频芯片为核心,对无线传感器网络中的终端节点、路由器节点、协调器节点的硬件和软件进行了模块化设计。传感器节点以温度、烟雾和CO浓度为实现监测对象,判断是否有火灾隐患,从而实现校园防火报警系统的无线网络化。     

基于无线多传感器信息融合的火灾检测系统

传统的火灾监控系统往往采用基于单传感器的有线信息检测与传输系统,布线不方便,环境适应性和抗干扰能力较差.本文提出了一种基于ZigBee无线多传感器网络的火灾监控系统,运用包括烟雾、温度、CO气体等多传感器感知火燃烧状态,对是否发生火灾分配不同信任度函数,利用D-S证据理论融合3种传感器信息以判断火灾状态.本文详细阐述了系统工作原理、多传感器信息、D-S证据理论等关键技术,并给出了多传感器响应燃烧实验的曲线图,理论分析和实验结果表明,该无线传感器火灾监测系统能更准确地检测火情,减少误报率,提高系统的可信度.     

数据融合技术在智能建筑火灾探测中的应用研究

针对目前智能建筑火灾探测的复杂性,采用离子感烟探测器、光电感烟探测器、温度探测器、火焰探测器来探测复杂的火灾场地,使用BP神经网络和基于D-S证据理论的多传感器数据融合技术对探测到的数据进行处理和仿真。从仿真结果可以看出,数据融合技术能提高火灾识别率,降低火灾误报率     

数据融合方法在火灾监测系统中的应用

设计了基于1-WIRE总线的火灾监测系统,采用温度、烟雾、红外传感器进行火灾检测。在数据处理方法上,首先应用模糊数学中隶属函数的概念产生各个传感器的信度函数分配,再利用D S证据理论方法对多个传感器进行数据融合,利用目标模式的判定规则对火灾的有无进行判断,较单个传感器相比,多传感器数据融合的结果具有较高的准确度和可信度。     

基于无线传感网的室内安全环保监控系统

本文提出了一种基于无线传感网的室内安全环保监控系统,该系统能够检测居室内的空气质量、温湿度、漏水、漏气和火警信息,采用了室内无线传感网和广域无线网结合的方式用于信息传递,通过对采集信息的分析后能控制执行机构进行及时处理,以保证居室的安全环保。     

光纤布拉格光栅传感技术在煤矿火灾监测中的应用

针对矿井内采用的电信号火灾探测设备灵敏度低、易受干扰、传输距离短等不足,提出了利用金属化封装技术制成的光纤Bragg(布拉格)光栅火灾探测器,并分析其工作特性,测试结果表明该火灾探测器的温度灵敏度是裸光栅的1.97倍到2.34倍;再将封装好的火灾探测器采用多区波分复用技术,设计了煤矿火灾监测系统.在实验室建立的煤矿巷道...     

基于热感与红外感应的火灾救援路线规划小车

火灾是严重威胁人民生命财产的因素之一。如何快速准确地掌握和了解火灾现场的实时变化情况具有重要意义,一方面可以尽快救援受困人员,另一方面也可以减少救援人员受到的安全威胁。文中设计并实现了一类火灾现场勘探智能车,该智能车能够以温度传感器探测火场温度的变化,以红外传感器为主超声波传感器为辅完成自主躲避障碍物的功能,以远程控制的方式在火场各处完成勘探任务,并使用WIFI数传的形式实时传输火灾现场的具体影像。通过对设计思想的描述及器件选择、原理、组装与实现的讨论,体现实现不同功能对于多种器件的综合运用。文末讨论了在设计及组装实现过程中所遇到的问题并对于小车进行了不同环境下的实地测试,通过具体实验检验小车的性能。     

基于无线传感器网络的大型场所火情检测与定位算法

针对商场等大型场所火灾监控存在的火情态势估计不明、监控节点孤立、预警准确率低、火源定位不准确等问题,提出一种基于无线传感器网络的大型场所火灾检测与定位算法。采用人工神经网络对火灾检测节点数据进行学习训练和火情估计,并经过模糊推理决策,给出火灾报警信息。利用受限空间烟雾扩散模型、气体温度扩散模型实现火源定位,并准确估计火情,以提供消防人员灭火决策。从单节点神经网络火灾报警仿真实验得出单节点火灾检测概率较高,同时从多节点火情定位实验得出,火情的覆盖范围描绘准确,火源定位精度较好。理论分析和实验结果表明火灾检测和定位算法是可行的。     

基于无线传感器网络的大型场所火情检测与定位算法

针对商场等大型场所火灾监控存在的火情态势估计不明、监控节点孤立、预警准确率低、火源定位不准确等问题,提出一种基于 无线传感器网络的大型场所火灾检测与定位算法。采用人工神经网络对火灾检测节点数据进行学习训练和火情估计,并经过模糊推理决策,给出火灾报警信息。利用受限空间烟雾扩散模型、气体温度扩散模型实现火源定位,并准确估计火情,以提供消防人员灭火决策。从单节点神经网络火灾报警仿真实验得出单节点火灾检测概率较高,同时从多节点火情定位实验得出,火情的覆盖范围描绘准确,火源定位精度较好。理论分析和实验结果表明火灾检测和定位算法是可行的。     

矿用区域温度监测系统研制

针对现有的火灾探测器仅能对已发生的火灾进行探测,而在火灾发生前、环境温度较低时,却无法发出报警信号的问题,设计了一种可应用于非煤矿山的基于测温电缆的区域温度监测系统。该系统采用线状温度传感器连续监测探测区域的最高温度,在火灾未发生时即可发出预警信号,从而避免事故发生或引起火灾。试验结果验证了该系统的可行性。