车用电阻型传感器信息集成采集

针对车载网络平台信息集成采集ECU的负荷大的问题，提出了利用低位单片机的RFC功能对电阻型传感器数据信息进行采集和处理的方法．该信息采集方法不必使用A／D转换器，可提高采集信息的处理能力和实时性．介绍了该系统的系统结构、工作原理及软件开发，通过试验验证了系统的可行性和可靠性．     

无线传感器网络节能型数据融合算法

为了降低无线传感器网络节点的能量消耗,提出二次数据融合算法(TFA).通过对每个节点设定阈值去除采集的冗余数据,控制传感器节点的数据传输量,从而控制无线通信的能量消耗.在传感器节点处,利用采集数据在时间上的相似性,对采集的数据进行融合;在控制中心,利用采集的数据在空间上的相似性,对采集的数据进行补偿和融合.仿真结果表明...     

人体一座椅接触面温湿度采集系统设计与实现

介绍了一种人体一座椅接触面温湿度采集系统,该系统采用AM2301温湿度传感器,经单片机处理后,由液晶屏实时显示温度和相对湿度数据,并将数据储存到SD卡中,供离线分析使用．在进行测量实验前,对系统所使用的3个温湿度传感器的输出一致性进行了测试,测试结果显示：AM2301传感器温度标准方差为±0．3℃,相对湿度标准方差为±0．5％,满足系统设计要求．利用该系统对5名志愿者进行了人体一座椅接触面温湿度采集实验,每次采集时间为1h．测量结果分析表明：实验中三个温湿度传感器所在位置温度差别很小,而相对湿度却差别很大,反映了人体一座椅接触面相对湿度受传感器布放位置的影响很大．     

基于ZigBee技术的医疗监护系统WSNs节点设计

设计一种基于ARM技术和ZigBee技术的用于医疗监护系统的无线传感器网络（WSNs）节点,该节点由传感器采集模块、微处理器单元和无线通信模块等组成．传感器采集模块完成对人体血压、心电、脉搏和血氧饱和度的采集;微处理器单元完成对采集到的数据信息进行处理和特征值的提取．通过对传感器网络进行测试．实验结果表明：节点采集传感...     

纸币清分系统中光电图像实时采集方法

纸币图像实时采集是纸币清分系统自动化工作的首要任务．利用现场可编程门阵列并行控制技术,实现了纸币图像光电转换、模数转换、数据缓存等功能,为纸币清分系统实现真伪辨别、纸币分类、残币识别、冠字号提取等功能提供实时清晰的纸币图像数据．选用三段式多光源接触式图像传感器采集纸币的光感电压信号,经过模数转换电路,每行三段数据同时拼接成一行,每张纸币采集５００行,组成一幅完整的纸币图像送到高速存储器进行缓存．经仿真分析与实验板验证,采用本系统进行纸币图像采集可以实现1 min采集约１　３８２张纸币图像,具有很好的实时采集效果．     

基于EtherCAT总线的六维力传感器在线解耦技术

为了克服传统六维力传感器数据采集模块体积大、精度低、缺乏数据处理功能的弊端，设计了一种体积小、精度高、实时性高、采集速度快、采集处理一体化的基于EtherCAT总线的六维力传感器数据采集模块.为了减小六维力传感器的维间耦合，开发了遗传算法优化的神经网络来对实验数据进行离线训练.利用多重随机操作来提高算法的泛化性能，并将训练好的参数移植到微控制器中进行在线解耦.通过单维和六维力传感器加载实验，表明模块可在1 ms之内完成数据的采集及处理；解耦后相对误差在0.85%以下，相对于最小二乘法解耦矩阵计算得到的精度提高了37.1%.     

基于ＣＡＮ总线的气象数据采集系统

目前的气象数据采集系统的传感器都是固定的,但不同场合所需的观测数据并不相同,有的传感器并不需要．系统的设计主要采用了CAN总线技术．传感器模块独立设计,可以实现即插即用．传感器模块与上位机采用CAN总线通信．     

IEEE1451.2网络化智能传感器校正引擎的研究

针对传统传感器无法同时适应不同传输总线以及传统传感器采集数据的非线性、零点漂移等问题,提出将最小二乘法应用于基于IEEE1451.2标准智能传感器的校正引擎中。通过Matlab软件对传统传感器与智能传感器的采集数据分别进行仿真,验证了经过最小二乘法校正后的传感器采集数据相比于传统传感器采集数据的正确性得到了提高。     

无线传感器网络数据融合算法研究

数据融合的目的是减少节点的传输数据量,减少网络中总能量的消耗.针对这个问题,利用Kalman滤波进行目标状态估计,将分批估计算法应用于无线传感网的数据融合中,通过对监测同一对象的多个传感器所采集的数据进行综合,以达到提高数据精度和可信度的目的.同时实验获得的大量仿真数据证明了算法的可行性.提出了多传感器多目标分批估计融合算法,对监测不同对象的多个传感器所采集的数据进行融合.     

客车空调系统性能测试软件的研制

利用VB6．0开发了客车空调器焓差法实验室实时测试软件系统，可对实验室传感器状态进行实时监控，并通过串行口来实现计算机与中央控制系统的实时通信．结果表明，该软件系统能对多种实验参数进行实时采集与处理．     

2D阀电液激振器数据采集及实时分析系统

电液激振器采用2D阀控制液压缸实现高频振动,通过控制阀芯的转速与阀芯的轴向位移来控制激振器的激振频率和幅值．采用数据采集卡在Delphi编程环境下对激振力与位移波形的数字信号进行高速采集,同时波形在工控机的屏幕上显示,并对采集的信号进行频谱分析．设计的此系统,在保证精度的条件下,具有较高的采样频率,满足实时采集、实时显示和实时分析的速度要求,具有编程容易、数据采集可靠及频谱分析准确等特点．     

一种高速变频数据采集系统

介绍了一种用不同频率对多通道模拟信号进行采样的高速数据采集系统．它既可以独立使用,也可以联机使用．     

红外图像采集系统设计

采用NI公司的PCI-6115 DAQ卡及PC计算机构成PC-DAQ虚拟仪器系统,从而设计了一款图像采集系统.根据热成像原理,利用外部产生的时序信号作为采集系统的控制信号,控制采集的触发和时钟,编程实现了采集控制及显示波形的功能,对实验室研制的HgCdTe器件读出电路输出信号,并进行了采集实验,实验结果验证了该图像采集系统的可行性.     

高速线阵CCD信号采集电路设计

为实现高速弹丸信号采集,提出了利用CPLD与高速A/D转换芯片相结合,设计高速高灵敏度的CCD信号采集电路;根据线阵CCD的工作时序和A/D转换速率要求,采用MAX plus II的图形编译软件自行设计高速线阵IL-E2 CCD芯片内部时序,并结合AD9224芯片特点设计与CCD芯片接口的外围驱动与采集电路,采用LVDS技术进行信号传输,消除传输中干扰信号;实验证明:逻辑芯片经驱动后输出的波形与IL-E2 CCD采集信号所需的时序吻合,信号采样率达20 MHz.     

数字示波表中的数据采集设计及插值算法

设计了一个基于CPLD的高速数据采集系统。该系统采用高速A/D转换器、双片高速FIFO芯片,实现了数字示波表中信号的不间断采样和存储,利用测频,分频技术生成FIFO的写入时钟,完成了冗余数据的滤除。并对数字示波表的波形重建技术进行了详细分析,通过仿真比较了线性插值和正弦插值算法对不同波形的恢复效果。     

基于光栅扭矩转速传感器动态测试系统设计

为了减少一般测试系统由于很多传动链而带来的测试误差,提出同轴集成传动,同轴光栅扭矩/转速传感器测试系统.不仅能够通过光栅实现高速高精度转速测试,而且利用同轴上两个光栅的信号差动性实现了高精度动态扭矩测试.运用高速数据采集卡PCI-1784进行了四轴信号同步采集,通过LABview软件搭建计算机虚拟仪器测试平台;在提取扭矩信号方面,还提出了软件相关分析鉴相法.     

基于Camera Link协议的CCD图像采集系统

为满足航天相机系统快速、高质量的成像要求,设计了一种基于Camera Link协议的高速CCD（ChargeCoupled Device）图像采集系统。该系统采用CPLD（Complex Programmable Logic Device）、专用视频处理芯片TDA8783、乒乓结构的存储器进行设计,并使用时间延迟积分（TDI：Time Delay Integral）的工作方式,通过设置单级积分时间长度和积分级数改变总积分时间长度。实验结果表明,该系统能同时输出两路CCD电压信号,最高数据输出速率达15帧/s,信噪比大于50dB,两通道的不均匀性小于2%,满足航天相机系统的高速、高分辨率设计要求。     

C8051F340单片机在轴承故障诊断中的应用

针对轴承故障诊断中的测试信号的要求,介绍使用带有片上USB控制器和A/D转换器的混合信号微处理器C8051F340设计的一种可通过USB接口和VB6.0程序实现与PC机联机的数据采集电路,该采集电路结构简单,体积小,可满足对轴承故障诊断中测试信号的采集,同时也具有通用性,可应用于其它工业场合.     

关于转速传感器测试台的自动测试设计

设计并实现对电磁感应式的汽车轮速传感器的电性能进行自动测试,通过采用电源滤波并根据产品输出电压的不同进行不同倍数的精密运放,用具有USB接口的USB2003数据采集卡采集数据并用VB软件对最终测试的输出信号进行处理和管理。对系统功能在软件的功能及硬件方面作了较详细的论述。     

信号相关性在石蜡成型机故障诊断中的应用

介绍了一种利用信号间相关性判断石蜡连续成型机故障的新方法。该方法通过连续采集石蜡成型机各层链条的应力、主电机力矩、主电机频率和主电机功率等参数之间的相关性来判断石蜡连续成型机运行过程中的安全状态。阐述了采集各种参数的硬件系统构成,并对采集到的数据进行了相关性分析。与阈值法比较,新方法的故障诊断准确率为100%。该方法已经在抚顺某大型石油厂实际应用,效果良好。