Fuzzy数学在传感器设计中的应用

磁环式检波器是将机械震动的速度信号转换成电压信号输出的一种电磁传感器,本文论述了Fuzzy数学在磁环式检波器磁路设计及方案选优中的应用,推导出了磁通量Φ的录属函数和计算方法并介绍了Fuzzy决策与综合评判。     

用于地震勘探的新型高精度地震检波器研究

论述了一种新型适合高分辨率地震勘探的高灵敏度、低失真度的高精度地震检波器.为使检波器获得高灵敏度、低失真度,对检波器内的电磁场进行了系统的研究.研究表明:要获得高灵敏度、低失真度的高精度检波器,检波器必须具有磁感应强度高而均匀的气隙磁场.采用辐向磁场磁路设计和检波器结构优化设计.设计中采用辐向冲磁的FeCo基磁钢和专业的磁路设计软件.所设计的检波器获得了理想的气隙磁场,气隙磁场中均匀场的宽为13 mm,磁感应强度为 560mT.所设计的检波器特性参数为:频率:f=10Hz±2.5%灵敏度:S=280mV/cm/s±2.5%阻尼:b=0.7失真度:d<0.05%.     

管道液压冲击压力振荡特性分析

针对液压系统中液压冲击引起管道压力振荡的问题,以两端分别连接容腔和换向阀的等直径水平管道为研究对象,通过对管道物理模型的空间离散化,考虑频率相关摩擦,建立管道有限分段集中参数模型,考虑复杂流体现象,合理选择管道子模型,采用AMESim进行了仿真分析,得到管道压力振荡特性。并通过仿真分析确定了管道参数对压力振荡的影响规律。结果表明:AMESim法计算所得峰值压力与理论计算相比误差为1.5%,与Simulink法相比误差为6.8%,且在动态过程中AMESim法和Simulink法压力曲线吻合良好,证明了建模与仿真方法的正确性,为管道液压冲击压力振荡分析提供了一种新方法。     

爬壁机器人双目视觉障碍检测系统

针对壁面障碍物的不确定性,设计了一种爬壁机器人双目视觉障碍检测系统。具体包括搭建双目平行视觉系统,根据双目视觉理论对摄像机进行标定,获取相机标定参数;通过标定参数和极线约束对双目图像进行校正,解决图像畸变不共面问题;利用块搜索模型和相似度函数获取视差,保证视差获取的快速性与鲁棒性;最后提出一种障碍物检测算法:建立壁面检测模型约束检测范围,引入面积阈值,过滤干扰并实现障碍物提取,提出一种障碍物定位算法,通过宽度、深度与偏距三个方面对障碍物进行定位,同时,通过线性插值解决障碍物中心视差丢失问题。实验结果表明:在保证实时性的基础上,该系统能够有效检测前方障碍物且准确提取率能够达到95.9%,定位误差为4.91%,满足爬壁机器人检测要求。     

超声波固态耦合声特性研究

针对采用固体耦合方式的超声波对粗糙表面工件进行探伤,分析了固体耦合界面反射系数、表面粗糙度和界面压力之间的关系。提出了一种可以推导出干耦合界面刚度的方法,结合准静态刚度弹簧模型计算反射系数,通过模型对比与实验分析验证了理论的正确性。将模型预测值与实验测量值进行比较,最大相对误差为3.56%。此模型可以为干耦合超声检测中,在一定粗糙度表面下达到理想耦合效果所需给定压力的估算值提供一个可靠的理论数据。证明了固体耦合界面粗糙会显著降低耦合效果,增加固体界面间的压力可以提高耦合性能。通过建立的随机粗糙界面模型,可以将检测界面与界面压力的影响进行量化分析。     

基于光弹效应的三分量光弹光纤地震加速度传感器

为满足强电磁场环境下的高精度三维地震勘探的需求,研制了一种高精度三分量光弹光纤加速度地震传感器,该传感器具有线性度好、抗横向谐振的特点.利用光弹原理,设计出三轴光弹敏感系统,可高精度检测加速度的三个轴向分量.采用双弹簧弹性系统,有效地提高了加速度传感器的抗横向谐振特性,且线性度好.该传感器的主要参数:共振频率为3 500Hz,横向灵敏度系数为0.11%,主轴相位灵敏度为3.7×10-3 rad/m·s-2.     

检测天然气中H2S气体浓度的光子带隙光纤传感器

为消除光源不稳定、光电器件的热零点漂移以及零 点漂移对测量准确度的影响,基于差分吸收检测法,设计一种检测天然气中H₂S气体浓度 的高稳定性、高灵敏度的光子带隙传感器。为提高系统响应,采 用4段串联的空芯光子晶体光纤(HC-PBF)作为气体传感探头。对不同组分浓度 的H₂S和CO₂气体进行了检测,结果表明,系统响应时间为53s, 测量灵敏度可达2×10－6 mol/L。     

CNN融合PCA-DT模型的金属缺陷识别研究

针对金属缺陷识别分类,传统机器学习需要人工提取特征,而深度学习需要大量样本的问题,本文针对中小规模缺陷数据集提出了一种基于浅层的卷积神经网络（CNN）和决策树（DT）的金属缺陷分类方法。利用卷积神经网络提取特征,通过决策树分类,实现缺陷分类。引入主成分分析（PCA）方法对特征向量降维,减小过拟合并提升算法识别分类效率。为验证本文方法的通用性,除图像缺陷数据外还引入非图像缺陷数据。实验结果表明,本文方法除了能分类图像缺陷也能分类非图像缺陷,且在识别率等3个评价指标上本文方法优于传统机器学习方法,与深度学习方法持平,但在分类消耗时间上少于深度学习。     

漏磁检测中油管螺旋传送装置运动学和动力学分析

对油管螺旋传送装置进行理论的运动学和动力学分析,建立油管运动的数学模型,使油管传送的速度与螺距的匹配,保证检测过程不产生漏检。建立四种油管传送过程的力学模型,对油管运动的平稳性进行分析。利用机械系统动力学分析软件ADAMS对油管螺旋传送部分进行运动学和动力学仿真分析,运动学仿真包括油管质心位置、质心速度、质心加速度等;动力学仿真则主要是油管在XYZ三轴方向上的具体受力情况。并且将理论分析与仿真结果进行对比,分析产生差异的原因,进一步优化模型。