振动信号无线传输的数据压缩编码算法

无线传感器网络节点资源非常有限,若实时采集传输振动信号,由于信号变化快,数据量大,网络节点将会因为资源过早耗尽而失效,并且上位机需要很大的数据存储空间.为了解决上述问题,提出了一种针对振动信号进行压缩编码的算法,并编程将其移植到节点DSP中.首先,采用5/3提升小波对振动数据进行处理;然后,利用嵌入式零数小波对得到的小波系数进行压缩编码;最后,为了进一步提高压缩比,便于节点传输数据.对上述结果进行霍夫曼压缩编码,对数据的解码、解压缩和重构则由上位机软件完成.讨论了初始阈值和小波分解层数的选取对压缩效率的影响.实验结果表明,该算法可有效压缩振动信号(压缩比高达9.5),且在保留其频域主要特征的情况下,使传输数据量大大减少,节省了网络节点资源和上位机存储空间.     

浩良河水泥有限责任公司2000t／d水泥生产线煅烧系统分析

浩良河水泥有限责任公司２０００ｔ／ｄ生产线于１９９６年全线建成投产,年产水泥７０．５万ｔ。烧成系统采用Φ３．９５ｍ×５６ｍ回转窑带五级旋风预热器和离线喷腾式分解炉,熟料冷却采用空气梁阶梯高阻篦板型冷却机。该生产线运行５年多来,经过不断进行完善和调整,生产已经正常。为了进一步摸清生产情况,达到优质、高产、低耗的目的,公司委托济南大学（原山东建材学院）对窑炉的煅烧系统进行了全面的热工标定。标定结果表明,系统设备性能良好,运行操作基本正常,已经超产达标。１系统运行与改造情况１１煅烧系统主要设备见表１表…     

基于资源节点的设备监测诊断系统及其关键实现技术

提出了一种基于资源节点的机械设备运行状态监测诊断系统的结构模式, 并重点对其实现中存在的人机交互界面、数据传输和诊断方法的网络调用等几个关键问题进行了分析和研究。将C#语言的灵活、高效、功能强大与LabView的优良界面、简捷的DataSocket通信以及.NET Framework WebService等技术紧密结合起来,在.NET平台上有效地实现了系统的相应功能,为类似系统的开发提供了一种简便、快捷的实现方法。     

ABS树脂现状分析及其发展对策

详细介绍了ABS树脂的发展概况、技术概况和需求概况，以及ABS树脂的发展趋势，总结了我国ABS树脂生产状况及发展计划，提出了我国ABS树脂的发展对策。     

感应电机驱动的机械系统无传感器监测方法研究

提出一种应用于感应电机驱动的机械系统无传感器监测的谐波导纳估计方法。基于特别选定的基元函数,并结合遗传算法,给出一种自适应信号分解算法,用来提取电机电信号中的相关谐波,具有从强瞬态调制波干扰的信号中提取微弱谐波信息的优点,尤其是当瞬态调制波的载波频率与要提取的谐波频率相同时,仍可获得满意的结果。应用提出的方法,对感应电机驱动的机械系统转子失衡问题进行了实验研究,结果表明,获得的电机谐波导纳的偏心谐波幅值能够敏感地反映转子的失衡状态,从而可实现在无传感器条件下对电机驱动的机械系统进行状态监测和诊断。与振动法的对比实验证实了该方法的可行性。     

萘酚碳烷基化反应的研究进展

文章综述了四种不同类型的催化剂:路易斯酸、质子酸、酸性氧化物及其它类型,催化萘酚和烷基化剂的碳烷基化反应,包括催化剂改性制备方法、烷基萘酚产物结构表征以及烷基化反应条件等。通过对萘酚碳烷基化反应研究的对比分析,可以看出随着催化剂的不断进步,萘酚烷基化的选择性和转化率也得到了很大提高。     

地埋管地源热泵系统冬季运行测试研究

对武汉市清江花园小区地源热泵空调系统2007-2008年度冬季的运行情况进行了测试,分析了机组与系统的性能系数、地下土壤温度、地埋管换热量以及机组进出口水温等参数的变化.计算结果表明,在武汉地区(夏热冬冷地区)使用地源热泵系统节能效果显著.     

BWY—803ATH变压器温度计常见故障分析

BWY—803ATH变压器温度计是主要用于监视变压器的运行状态的一种重要测量仪器,文章通过对BWY—803ATH变压器温度计的简述,分析了其在运行过程中的常见故障,究其原因,提出了相应的解决方案,从而保障BWY—803ATH变压器温度计的正常工作。     

基于人工鱼群算法-极限学习机的多手势精准识别

手势作为人机交互的重要方式,因灵活性与便捷性强,已成为控制领域的研究重点。针对上肢康复机器人手势识别技术存在的不足,结合特征组合与滑动窗口法,提出一种基于人工鱼群算法（artificial fish swarm algorithm,AFSA）优化的极限学习机（extreme learning machine,ELM）的多手势精准识别方法,以提高手势识别的准确率。首先,运用表面肌电测量系统采集人体常用的8种手势对应的表面肌电信号（surface electromyography,SEMG）,作为后续分类模型的信号源,并运用去噪技术与起止点检测技术对SEMG进行预处理;然后,选取通过主成分分析（principal components analysis,PCA）降维处理后的最优特征组合与最优滑动窗口;接着,采用AFSA搜寻ELM的最优输入权值和隐含阈值,以提高其分类准确率;最后,对AFSA优化的ELM（AFSA-ELM）分类模型、反向传播（back propagation,BP）神经网络分类模型和未优化的ELM分类模型进行比较,以验证所提出方法的精准性。实验结果表明,结合最优特征组合与最优滑动窗口设计的AFSA-ELM分类模型对多种手势的平均识别准确率高达97.4%,比BP神经网络分类模型和未优化的ELM分类模型分别高3.5%和1.6%,验证了所提出方法的识别精准性。研究结果可为手势识别提供新思路,进而为人体上肢动作的深度分析和上肢康复机器人手势识别算法的优化提供理论基础和参考。     

感应电机驱动回转机械油膜涡动的电信号特征及其无传感器监测

提供了应用于感应电机驱动的回转机械油膜涡动无传感器监测的相关信息和方法。应用谐波场理论分析、推导了预测油膜涡动的电机电信号特征频率。鉴于电机驱动的机械系统的运动特征在电机电信号中的反映十分微弱的事实,提出应用谐波导纳提取油膜涡动特征信息的方法。实验结果及其与振动法的比较表明:推导的油膜涡动电信号特征频率很好地描述了油膜涡动与电机电信号之间的关系,而提出的谐波导纳及其估计方法可以用于识别油膜涡动的存在。