基于超声传感器和Kalman滤波的塔式起重机防碰撞研究

针对塔式起重机间的碰撞及其与周边建筑物碰撞事故频率增高的问题,提出了基于超声传感器和Kalman滤波的塔式起重机防碰撞方法,从传感器布置、障碍物定位和障碍物跟踪等方面进行了讨论。结果表明,该技术能够快速、准确地对障碍物进行跟踪,为操作者提供了预警信息,使塔式起重机能够安全、稳定的运行。     

基于风险预测的塔式起重机防碰撞迭代算法研究

在现有塔式起重机防碰撞算法不足的基础之上,论述了风险预测在塔式起重机防碰撞中的重要性,并提出了一种基于风险预测的迭代算法,对高位塔式起重机吊索与低位塔式起重机吊臂进行碰撞校验,根据实时性要求对该算法进行改进,减少了计算次数,使其能够运行在低成本的嵌入式系统中。最后,通过Matlab仿真实验验证了该算法的可行性。     

基于信息融合的塔式起重机运行状态监测系统

将信息融合技术引入到塔式起重机运行状态监测系统中,介绍这种基于信息融合和单片机技术的塔式起重机运行状态监测与自动保护系统的结构、工作原理及其特点。     

基于DSP处理器+CAN总线的塔式起重机群塔防碰撞系统

设计了一种基于DSP处理器+CAN总线的塔式起重机防碰撞系统,该系统通过传感器对障碍物的静态和动态信息采集,经DSP处理器的AD接口可实现各子系统的运行状况并发出预警;通过利用CAN总线实现各塔式起重机之间与主控制系统和信息互换,有效的实现预防塔式起重机之间的碰撞。     

多传感器系统的信息融合及容错技术研究

本文介绍了基于信息融合原理的联合卡尔曼滤波器原理以及其结构和算法，并给出在导航系统中的应用实例。     

起重机的防碰撞装置

近年来,桥式起重机(以下简称桥机)撞人致伤、致死事故屡屡发生.如某机械加工厂在检修桥机时,由于同一跨区的另一台桥机与被检桥机碰撞,致使检修人员坠落身亡;又如某玻璃生产厂,在工作中桥机因发生故障停在跨中,司机想经大车轨道从登车平台下去,结果被同跨上的另一台桥机碰撞坠地身亡.经分析,事故发生的原因是桥机自带的安全装置即防碰撞装置未起作用或根本就没有安装防碰撞装置所致.     

基于多信息融合算法提高传感器稳定性

该文提出了改善传感器测量稳定性的一种新方法。该方法的基本思路是将影响传感器输出稳定性的因子作为传感器融合系统的输入模式，基于系统辨识理论实现融合算法。实验结果表明该方法有效地抑制非目标参量的干扰，获得同稳定性测量结果。     

基于神经网络的多传感器信息融合技术

介绍了多传感器信息融合的一般技术,分析了基于神经网络的多传感信息融合技术的组成和特点,探讨了机械加工过程多传感器信息融合的神经网络模型,指出了信息融合技术的一个新方法－小波神经网络。     

基于多传感器融合信息的故障诊断

研究了多传感器信息融合技术应用于复杂设备系统状态监测和故障诊断的方法。简述了多传感器信息决策层融合及 Dempster- Shafer证据理论的基本内涵 ,研究了基于 Dem pster- Shafer证据理论的决策层信息融合进行状态监测和故障诊断的算法 ,利用这一方法对柴油机的工作过程多种故障进行了诊断识别应用 ,其分析结果表明 ,该方法可有效地提高柴油机故障诊断的准确性和可靠性。     

基于多传感器信息融合的移动机器人路径规划

移动机器人是机器人技术的一个重要领域，是一个集环境感知、动态决策与规划、行为控制与执行等多种功能于一体的综合系统。动态未知环境下的移动机器人路径规划必须基于多传感器信息融合来获得对环境的理解或映射。本文就国内外移动机器人发展现状、多传感器数据信息融合方法及移动机器人路径规划进行了概述。     

基于改进证据理论的多传感器信息融合故障诊断

针对传感器信号不确定会产生冲突证据的问题,提出了一种基于改进证据理论的多传感器信息融合故障诊断方法。提出了基于遗传神经网络的原始证据生成方法,利用遗传算法优化神经网络参数,提高网络训练速度;定义了向量空间和方向相似度,利用分类准则函数区分冲突证据和相似证据,通过可信度修正冲突证据,降低了因不确定性产生的冲突对合成结果的影响。通过齿轮泵故障实验验证了改进方法的有效性,改进方法的诊断正确率明显高于单一传感器的诊断正确率,并通过设置适当的阈值提高了方法的灵活性和适用性。     

基于激光测控技术的塔吊防碰撞研究

基于激光测控技术,针对塔吊施工过程中经常出现且危险性较大的塔吊群碰撞事故进行研究,提出了防止塔吊碰撞的方法,为塔吊施工的安全性提供了一种新的保障。     

基于独特型网络理论的车载多传感器信息融合算法

在独特型网络的基础上,设计了一种应用于高速公路上,装载CCD和雷达的车辆多传感器信息融合模型。实时更新的抗体库能提高识别速度,而抗体库多样性则通过抗体间正交亲和度阈值来保证。独特型网络中抗体浓度随着抗原入侵产生变化,最终达到另一平衡状态,并得到融合结果及其可信度。抗体浓度的变化由克隆选择算法实现。     

基于多传感器信息融合的智能安保巡逻小车

基于多传感器信息融合的智能安保巡逻小车以单片机为控制核心,结合摄像头、温度传感器、火焰传感器、烟雾传感器和热释电传感器等检测外部环境的道路信息及环境信息,构成综合性的立体安全保障系统。阐述了智能安保巡逻小车的功能、结构,探讨了多传感器信息融合技术在提高智能安保巡逻小车环境识别能力中的应用。     

基于ADAMS的塔式起重机动力学仿真

主要介绍了ADAMS柔性体基本理论及在ADAMS中调用柔性体的几种方法。着重研究了如何在ADAMS中引入ANSYS模态中性文件,构建机械系统仿真的刚柔耦合动力学模型。以建筑机械产品塔式起重机为例,具体说明ADAMS软件在该实体模型的柔性体运动仿真分析中的实效,并得出了力、力矩等随时间变化的规律。     

多传感器信息融合的天线促动器故障诊断

促动器作为天线主动面的唯一调整装置,是保障天线反射面精度的关键部件,因此对促动器健康状态的监测至关重要。文中针对单个传感器诊断存在数据维度有限且现有工程数据稀缺的问题,提出了一种连续小波变换与组归一化并行卷积神经网络(Continuous Wavelet Transform-Group Normalization Parallel Convolutional Neural Networks, CWT-GPCNN）的故障诊断方法。首先建立CWT-GPCNN的故障诊断模型,引用组归一化技术加快网络收敛速度并提高诊断精度;然后通过评估超参数对模型性能的影响,确定诊断的最佳模型;最后,采用促动器传动系统实验数据集对所提方法进行验证,实验结果表明所建模型具有较好的泛化能力及多传感器融合的优越性。文中对多传感器融合与单传感器的诊断性能进行了比较,结果证明了多传感器融合诊断的优越性。此外,还对CWT-GPCNN模型与其他3种信息融合模型进行了比较。CWT-GPCNN模型的准确率高达93%,表明它具有良好的诊断性能。     

基于CPSO-LSSVM的多传感器数据融合

文中提出了一种新的基于混沌算法优化的粒子群(CPSO)算法,该算法在种群初始化时应用混沌算法优化粒子的初始位置,扩大粒子的有效搜索范围,在陷入局部最优时应用混沌算法遍历整个搜索空间,跳出局部最优.仿真实验证明该算法寻优性能优于当前其他PSO算法.利用CPSO对LSSVM的参数进行优化选择,建立多传感器数据融合模型.将该模型应用于压力的检测,实验证明了该方法优于当前其他主要方法.     

基于多传感器信息融合的贝叶斯网络故障诊断方法研究及应用

针对齿轮泵信号具有复杂性和模糊性的特点,提出了一种基于多传感器信息融合的贝叶斯网络故障诊断方法。分析了齿轮泵振动和压力信号特点,以此为基础提取了振动信号的能量特征、分形特征和压力信号的高频压力脉动3种特征属性,构建了多故障贝叶斯网络对特征进行融合,设计了贝叶斯分类器,通过最大后验概率准则识别故障类型。两次融合结果表明:多传感器信息完备了特征空间,提高了诊断正确率,能够有效实现齿轮泵多种故障的诊断,具有较好的应用价值。     

基于多传感器信息融合的危险驾驶行为检测系统

提出了一种基于多传感器信息融合的危险驾驶行为检测系统的设计方案和技术实现,其中包含了视觉、加速度和酒精气体等3种传感器输入和ARM Cortex-M3内核单片机构建的嵌入式系统,目的是解决单一检测手段不可靠的问题.实验证明该系统线性度、灵敏度好,实时性能优秀,可用作驾驶行为融合算法的验证研究,为解决单一方法检测结果不可...     

基于虚拟墙的汽车起重机吊装防碰撞技术

为减少汽车起重机在吊装作业过程中吊臂与作业区障碍物发生碰撞的事故,建立障碍物分类模型,采用吊臂臂头自主探测学习方法,准确采集作业区障碍物的外形与位置信息。建立起重机圆柱坐标系,作业区按回转角度分成不同扇区,扇区按距回转中心距离分成不同扇格,以扇格精确存贮作业区环境数据,利用扇格数据生成吊装安全作业三维虚拟墙。以吊臂最近的20个时刻位置信息,用加权线性回归模型预测下一时刻吊臂的动作与位置参数。针对吊臂的预测动作及与虚拟墙的不同距离,采取不干预、限速、微动与禁止等吊臂控制策略。实际作业环境下的功能测试表明,该系统能有效地防止吊臂与作业区障碍物发生碰撞。