基于ARM的分布式过载仪系统设计

为了对设备运输过程中受到的加速度与所处位置进行远程监控与记录,设计了一种基于ARM的分布式过载仪系统,过载仪硬件方面采用多传感器如陀螺仪,加速度芯片、GPS芯片等。软件方面,信号的监控使用WEB技术,通过GPRS将数据传送至网页进行实时监控。实验部分,将设计的过载仪系统装载在自行车上,并在同一路段上进行多次数据采集测试。实验结果表明,该系统能够对被测对象的各种运动轨迹,路况和状态进行实时监测,其能够保证数据采集、处理与传输的可靠性与稳定性。     

基于V/F转换的多路信号远距离传输系统设计

为解决微弱电信号在远距离传输过程中易受干扰、易衰减的问题,并实现多路信号的同步传输,设计了一个低成本、高精度的多路信号远距离传输系统。该传输系统基于V/F和F/V转换原理,采用以LM331为转换电路的转换器,结合信号的调理和多路复用、解复技术,通过光纤实现多路信号的同步传输。此外,以计算机为上位机,在LabWindows/CVI平台下开发了一个温度采集系统。该系统可实时显示并保存采集到的温度数据,并通过图表动态地显示温度的变化曲线。为检测系统的抗干扰能力,在脉冲高压环境下分别对系统进行了标定试验和温度测量试验。试验结果表明,该传输系统能够稳定、快速、精准地传输信号;温度采集系统可实现对温度的实时采集、显示与保存。该系统在信号传输技术领域,尤其是在信号传输环境比较恶劣的情况下,具有一定的参考与实用价值。     

飞机液压系统油温地面测试模拟器设计与实现

随着工业4.0的深入发展,传统手工测量已经成为现代航空制造业发展的阻碍。将测试过程信息化、数字化,加速地面测试过程中的信息传递和信息统计已经成为航空制造业的迫切需求。介绍了飞机液压系统油温地面测试模拟器设计与实现。系统软件平台基于Think PHP框架进行开发,结合基于角色的访问控制(RBAC)模型的用户管理技术、对象关系映射(ORM)技术、ThinkAjax引擎等技术支持,建立了标准的飞机液压系统测试流程。该流程包括测试需求、测试设计、测试用例、测试执行、测试统计五个步骤。系统硬件支撑层设计的油温模拟器通过定值电阻编码的方式进行油温阻值的模拟,灵活性强、误差小,符合航空测试模拟的需求。试验结果表明,模拟器对于油温的模拟高效、准确。软件平台测试流程扩展性强、灵活度高,对现有的飞机液压系统测试效率有很大的提升。     

PLA材料在3D打印过程中的热应力场分析

针对PLA材料在3D打印过程中因热应力的影响而造成成型件精度降低的问题,采用ANSYS的APDL语言编写命令流,实现了模型建立、网格划分、载荷施加以及模拟计算,并将温度场仿真结果作为载荷加载到应力场分析中,得出了模型受热应力而发生形变的情况——模型的主要形变范围在模型的边缘部分,而中心部分的形变量较小,同时,在冷却完成后,模型整体尺寸略有缩小。因打印过程不是一次成型过程,模型在打印过程中的温度场梯度较大,造成应力场分布不均匀,导致模型翘曲变形。通过实验验证对比分析,实验结果与模拟结果基本符合。该分析方法可以对以后探究PLA材料在3D成型过程中的最合适打印条件提供一定的帮助。     

基于STM32和USB的多通道数据采集系统设计与实现

意法半导体32位系列微控制器芯片作为高性能、低成本、低功耗的微控制器,在工业生产和自动化控制领域的应用十分广泛。但是随着技术的发展,其通用串行总线的传输速度已经相对较慢。为了使STM32的USB传输速率和性能有更进一步的提升,设计了一种由STM32控制USB通信接口的多通道数据采集系统。首先,该系统采用以STM32的增强型STM32F103为核心的控制电路,实现了10路通道的模拟/数字信号(A/D)数据的采集和转换。然后,利用STM32系统资源对EZ系列通用串行总线(EZ-USB)CY7C68013A的内部从属先进先出(FIFO)缓存器进行读写控制及数据传输处理。最后,数据的处理和显示通过由虚拟仪器(LabVIEW)设计的上位机程序实现。系统测试表明,STM32和EZ-USB组成的系统可以将STM32原有的USB传输速度提升两倍以上,并且采集的数据能在虚拟仪器上位机上实时显示。它可以使STM32更加快速、稳定地采集和处理数据,是一个适用性很强的数据采集系统。     

面向INS数据分类的鲁棒性无监督聚类方法

针对惯性导航系统(INS)中加速度计、陀螺仪测量误差随时间积累的问题,提出了一种基于内核模糊C均值的无监督广度优先搜索聚类算法(RUCM),用于INS模块采集数据的去噪及其运动阶段的分类划分。RUCM通过广度优先搜索方法遍历相邻的数据,使用阈值确定聚类数目,同时引入高斯核函数提高RUCM对噪声和异常点干扰的鲁棒性,并验证了其收敛性和鲁棒性。最后,在基于MEMS的INS模块实物系统中验证了该算法,结果表明所提出的方法能够提高随机采样INS数据的聚类性能,抑制了噪声干扰,使其INS运动阶段的聚类划分更加清晰与明确。     

面向空间定位系统的分布式融合估计

针对网络化高精度测量定位中的测量规模大、通信约束复杂以及处理信号协同困难等问题,基于线性CCD的空间定位原理,研究带有交叉相关噪声和传输时滞的不确定网络化系统的信息融合估计问题。提出了一种基于Kalman滤波的分布式感知和集中式融合的估计方法,应用测量转换策略,采用两层加权融合理论,设计了最优加权融合估计方法。减轻了处理传输延迟的通信负担和计算复杂度,提高了抵抗噪声干扰的鲁棒性能,进而减少信息冗余,并保持较高的测量精度。实验部分验证了该方法的有效性。