超声波测厚器

超声波测厚可在不损坏设备、部件、另件和在设备正常运转情况下进行。化肥厂受压容器一般都在高温、高压和易燃、易爆、腐蚀介质的环境下工作,因此,无损探伤十分必要,也是安全生产的一项主要内容。一、超声波测厚原理超声波的频率较高,在固体介质中传播时具有良好的指向性,使波能向一定的方向辐射。由于波能在介质中传播时能量损失较小,所以波能在固体介质中能得到良好的传播(图1)。     

光纤马赫曾德尔干涉曲率传感器的膝关节曲率检测系统研究

在人体运动监测的过程中,膝关节运动信息在中老年慢性疾病的诊断和康复评估方面具有重要意义。研制了一种基于光纤马赫曾德尔干涉曲率传感器（Mach-Zehnder interferometer-based directional bending,MZI-BDB）的膝关节弯曲检测系统。该系统由MZI-BDB传感器、扫频激光光源、光纤耦合器、光纤隔离器、光电探测器及信号处理系统构成。MZI-BDB传感器由偏心光纤和单模光纤错位熔接而成,封装于软硅树脂片内,通过绑带固定于膝关节处。当膝关节屈曲和伸展时,诱导MZI-BDB传感器发生弯曲,传感器内透射光信号干涉场的模场状态发生变化,谐振波长发生漂移,从而对膝关节的弯曲方向和曲率进行监测。MZI-BDB传感器在正向和负向弯曲的测量角度范围为0°~90°;在正向弯曲方向上灵敏度和分辨率分别为5.29 nm/m?1和0.11 m?1;在负向弯曲方向上的灵敏度和分辨率分别为?3.11 nm/m?1和0.12 m?1。实验测试MZI-BDB传感器温度敏感度为0.043 nm/℃,该结果显示传感器对温度的不敏感特性。光电编码器与MZI-BDB传感器同时进行数据的传感采集。实验结果表明:该检测系统和光电编码器验证平台在准确度和响应度上具有一致性。     

基于改进鲸鱼优化算法的外骨骼机器人步态检测

针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题，提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机（IWOA-SVM）的外骨骼机器人步态检测算法，即在鲸鱼优化算法（WOA）中引入遗传算法（GA）的选择、交叉、变异操作，进而去优化支持向量机（SVM）的惩罚因子与核参数，再使用参数优化后的SVM建立分类模型，从而扩大算法的搜索范围，减小算法陷入局部最优的概率。首先，使用混合传感技术采集步态数据，即通过足底压力传感器和膝关节、髋关节角度传感器采集外骨骼机器人的运动数据，并作为步态检测系统的输入；然后，使用门限法对步态相位进行划分并标记标签；最后，将足底压力信号与髋关节、膝关节角度信号融合作为输入，使用IWOA-SVM算法完成对步态的检测。对6个标准测试函数进行仿真实验，并与GA、粒子群优化（PSO）算法、WOA进行比较，数值实验表明，改进鲸鱼优化算法（IWOA）的鲁棒性、寻优精度、收敛速度均优于其他优化算法。通过分析不同穿戴者的步态检测结果发现，准确率可达98.8%，验证了所提算法在新一代外骨骼机器人中的可行性和实用性，并与基于遗传优化算法的支持向量机（GA-SVM）、基于粒子群优化算法的支持向量机（PSO-SVM）、基于鲸鱼优化算法的支持向量机（WOA-SVM）算法进行比较，结果表明，该算法识别准确率分别提高了5.33%、2.70%、1.44%，能够对外骨骼机器人的步态进行有效检测，进而实现外骨骼机器人的精确控制及稳定行走。     

基于多自由度运动条件下风力机动力学特性研究

该文提出耦合无规则、多自由度旋转运动的风力机试验方案,通过物理模型试验,研究风电场阵列布置、不同风力机轴向间距工况下,各排风力机来流速度、功率及其波动特性。结合功率时间尺度积分的概念,探究其与风力机平均输出功率的关系,并建立预测功率波动特征的数学模型。研究结果表明:风力机的来流速度有大尺度、低频率和小尺度、高频率的信号特征,从功率时间尺度积分的趋势可看出,处于下游的风力机,功率波动逐渐增加。由功率能谱特性曲线可知功率波动的能量随着频率的增大而衰减,在低频率段衰减曲线近似f^-2的变化规律;在高频率段,能谱特性曲线近似f^-5/3-2的变化规律。