油菜角果叶绿素含量传感检测技术在农业信息化中的应用研究

该文研究油菜叶绿素含量传感检测技术在农业信息化中的应用,探讨其在作物生长监测、营养管理与施肥优化、病虫害预测与防控等方面的重要性。通过分析突出该技术在提高农业生产效率、实现资源精细管理方面的广泛应用。最后,该文也讨论该技术面临的测量误差与精度问题、传感器的稳定性与耐久性等挑战,期望通过不断深化研究,该技术能够更好地服务于现代农业的可持续发展与智能化管理。

柔性铰接板振动视觉测量与小波神经网络控制

为了解决航天器上用于供能的太阳帆板类柔性薄板结构的振动问题,针对一种移动柔性铰接板系统构建了双目视觉系统的振动测控实验平台,采用双目立体视觉方法来检测振动,并设计了自回归小波神经网络控制器(Self-Recurrent Wavelet Neural Network Controller,SRWNNC)来抑制振动。对双目视觉系统进行了标定,基于视差原理和图像处理算法,通过解算标志点的三维坐标来获取振动信号。建立了系统的有限元模型,并通过辨识得到校正后的系统模型参数。基于辨识得到的模型在仿真环境中训练SRWNNC,用于实验系统的振动主动控制。分别针对移动柔性铰接板系统固定基座和平移轨迹运动两种情况,进行了双目视觉振动检测和振动控制仿真和实验研究。仿真和实验结果表明,双目视觉传感器对振动信号的检测精度小于0.1 mm,SRWNNC也展现出比大增益PD控制器更好的抑振效果,验证了双目视觉振动检测和SRWNNC抑制振动的准确性和有效性。

有限理性决策理论下驾驶信息过载研究及应用

随着汽车网联化和智能化的发展,汽车驾驶过程面临着车内外多源信息过载的影响,这可能会产生交通安全问题.驾驶信息过载包含感知、认知和决策等复杂神经机制.在知识、时间和精力有限的情况下,当驾驶员处于庞大、繁杂、多变环境中排查信息对象并进行决策时,决策都是在有限度的理性条件下进行,且常带有主观因素,这是有限理性决策理论的基本原理.汽车工业界基于有限理性决策理论,根据人的特性研究了AR-HUD控制驾驶信息过载的汽车驾驶辅助技术以及OLED车载显示的应用,驾驶员在面临信息过载时可快速筛选关键信息,做出正确驾驶决策,以此来提升驾驶的安全性.本文通过综述国内外学者在驾驶信息过载原因、生理心理机制以及控制驾驶信息过载的技术和装备等方面的研究成果,为安全驾驶、汽车智能化发展的产学研结合提供参考.

基于EEMD与极限提升树的传感器故障诊断方法

传感器在工业互联等关键领域扮演着重要角色,通过故障诊断方法保障其数据的可靠性至关重要。本文提出一种基于EEMD与极限提升树的传感器故障诊断方法,以提高对传感器故障的准确识别和及时处理能力。该方法通过采集电压电流传感器数据,以故障注入方式建立数据集,利用EEMD对数据进行降噪与特征提取,并通过极限提升树进行训练,从而建立故障诊断模型。通过划分的验证集对所构建的模型进行验证。试验表明,该方法的测试准确性指标显著优于其他方法,至少高于次优方法11.95%的F1得分,能够更好地捕捉传感器数据的故障特征,具有较高的诊断准确率和较强的鲁棒性,且消耗较低、实用价值强,能够有力保障工业互联、玻璃智能制造等领域的数据准确性和安全性。

柔性汗液传感器的研究及其应用进展

可穿戴传感器以独特的监测模式(实时、连续、非侵入性)在医疗、体育、健康监测等领域得到了迅速发展。汗液中含有多种生物标记物,如代谢物、电解质和各种激素等。汗液可以反映人体的劳累程度、疾病、压力水平、运动情况等,与可穿戴技术相结合,汗液传感器有望实现低成本、实时、原位的汗液监测。本文从柔性汗液传感器的基底材料种类入手,介绍了近年来汗液传感器常用的基底材料,并概述了柔性汗液传感器在监测方面的应用。最后,总结了目前存在的局限性及对未来发展的展望。

冰雪运动可穿戴装备关键技术研究综述与展望

冰雪运动可穿戴装备通过数据采集与分析对冰雪爱好者的运动状态进行实时监测并反馈,有助于他们体姿调整,进而提高滑雪竞技水平。冰雪运动可穿戴装备相关关键技术已经成为国内外学者研究的热点。综述冰雪运动的运动学和动力学与多传感器融合技术、能源供给与优化的可穿戴装备续航能力以及友好的人机交互虚拟现实技术等研究进展,总结各种研究的优劣性,可以为冰雪运动可穿戴装备今后的研发奠定坚实的理论基础。最后对冰雪运动可穿戴装备研究的前景进行展望。

基于钯纳米颗粒导电沟道的室温型氢气传感器的研究

随着氢能的广泛应用,检测氢气(H_(2))泄漏十分必要。采用溶剂热法合成钯(Pd)纳米颗粒,结合旋涂法从极大程度上简化了覆盖敏感层工艺,在利用微机电系统(MEMS)工艺制备的硅基金(Au)叉指电极上研究了基于“氢致Pd晶格膨胀效应(HILE)”的裂结式H_(2)传感器的敏感特性,为低成本批量化制备室温型氢气传感器提供了可行性研究。结果表明该传感器对H_(2)的响应值与Pd纳米颗粒在基底上的覆盖率密切相关:覆盖率在一定范围内越大,响应值越小。在室温下,该类传感器对500×10^(-6)~2500×10^(-6)H_(2)表现出了较快的响应速度:响应时间在5 s左右,恢复时间在25 s左右,具有较高的响应值:在2500×10^(-6)H_(2)气氛下高达83%,有较好的选择性和稳定性。

柔性浅埋物的声-振智能探测

提出一种基于目标检测算法的柔性浅埋物的声-振智能探测方法,将声波激励、激光散斑干涉测振和目标检测算法有机结合,用以柔性浅埋物的大范围快速探测。在论述YOLO系列目标检测算法原理的基础上,选择并优化柔性浅埋物的智能探测网络模型;然后,搭建声-光融合智能探测系统,构建不同柔性浅埋物的激光散斑干涉条纹图数据集;最后,对数据集进行训练和测试,验证该算法用于干涉条纹图识别的可行性。实验结果表明:在给定实验条件下,柔性浅埋物智能探测网络模型的精确率为98.39%,召回率为84.72%,平均识别精度为99.66%。该声-振智能探测方法可以在给定实验环境下对多种柔性浅埋物的激光散斑干涉条纹图进行智能识别,适用于浅层地下柔性掩埋物的大面积快速探测。

刺绣心电电极设计与性能分析

为提高刺绣心电电极的灵敏性和稳定性,规范电极设计与应用,分别对刺绣电极的面积、图案、针迹进行设计,并分析其影响要素。采用控制变量的实验方案,分析电极厚度、平整度、皮肤-电极界面阻抗、信噪比、基线稳定时间、基线偏移幅度的变化规律,找出刺绣电极物理特征和电学性能的影响因素。研究结果发现:刺绣电极面积过大或过小都会对其传感灵敏性和捕捉的信号质量造成负面影响;刺绣电极图案越接近圆形其各项性能均越好;成品厚度均匀、表面平整的针迹制备的刺绣电极传感稳定性和信号质量更好;经过优化设计得出的5.3 cm^(2)圆形缎纹针迹刺绣电极,与3M公司生产的2223CN医用电极相比,皮肤-电极界面阻抗降低了1.064 MΩ,信噪比提高了3.133 dB,基线稳定时间缩短了3 s,基线偏移幅度减小0.07 mV,具有良好的外观平整度、电学灵敏性及稳定性。

凝胶复合材料柔性可穿戴传感器研究

水凝胶和离子凝胶具有高可拉伸性和优异透明度,是一种理想柔性传感器制备原料,与导电材料复合后导电性能大大提高。凝胶复合材料具有较强形状可塑性,可通过改变表面微结构提高传感器件灵敏度。综述水凝胶和离子凝胶及复合材料研究现状,列举其在柔性可穿戴力学传感器、电化学生物传感器及温、湿度传感器等方面的应用,为后续在柔性通信设备、生物医疗监护等领域的应用提供参考。

基于频率响应特性的土壤墒情检测研究

土壤墒情的测量是实施节水灌溉的基础,是实现农业灌溉自动化的关键环节。本文设计了一种基于频率响应特性的土壤墒情检测装置,当土壤墒情发生变化时,内部介电常数也会发生变化,导致极板电容值发生变化,最终使得电路的频率特性发生变化。为了使极板对频率特性变化的反应最灵敏,设计了3种不同的串联负载,通过多频段内分析频率特性函数,得到了最优的工作频率35 MHz和555Ω的负载阻值。提出了理论值乘比例系数的标定方法,测试结果表明:传感器标定后的理论值与试验值拟合良好,决定系数R^(2)=0.877,满足农业灌溉对土壤水分检测的要求。

采用离子导电水凝胶电极的触觉传感电子皮肤

柔性和可拉伸性是电子皮肤的重要特征,不但能够保证穿戴的舒适性,而且可以有效防止人体运动过程中的意外滑脱。采用冻融循环和盐水浸泡两步法制备了离子导电的明胶/聚乙烯醇(PVA)双网络水凝胶,其电导率可达2.50 S/m,同时最大应力和最大应变分别达到了745.72 kPa和282.73%,然后将其作为电极材料,与ZnO/硅橡胶压电薄膜一同制备了可任意变形的电子皮肤。测试结果表明,使用离子导电水凝胶电极的电子皮肤不会受到电极材料的限制,具有良好的柔韧性和延展性,在300次和500次的拉伸、弯曲和扭转后输出电压始终稳定在394.50~421.41 mV范围内。同时,讨论了电子皮肤的非线性输出特性,推导适用于柔性材料的非线性二次压电方程,在1~18 N的受力范围内进行了输出性能测试,结果表明电子皮肤的输出性能符合理论分析。此外,制备的电子皮肤的响应时间仅为80 ms,小于人类生理反应时间,而且在经过5000次循环按压测试过程中输出电压信号始终稳定,表现出良好的耐久性。该电子皮肤可应用于触觉传感领域,滑动性能测试结果表明,其具有轨迹识别能力和个性化检测潜力。

基于冗余关系分析的传感器自诊断设计方法研究

工业过程中传感器数量众多且可靠性要求高,而传统定期检测评估其健康状况的方式不但费时费力且不能满足传感器智能化的发展需求。针对这一问题,提出了一种基于测量数据统计相关性的传感器自诊断设计方法。利用传感器测量数据建立其统计关系模型,借助自编码器提取传感器数据特征并将其编码为二进制形式。在同时考虑传感器测量数据统计独立和统计相关两种情况下,在有参考值时,通过引入故障检测概率和误检概率建立了独立统计模型实现传感器的故障自诊断;在无参考值情况下,借助高斯Copula函数建立多元统计依赖模型评估参数之间的相关性,并利用贝叶斯理论在不依赖参考值的情况下自学习获取传感器的健康状况。本研究以镍闪速炉系统为例,两种模式下测量系统中健康传感器的故障检测后验概率达到了0.92,即故障统计模型的参数与建模期望相符。实验结果表明,所提方法在两种模式下均能准确识别出测量系统中的故障传感器,验证了所提方法的有效性与可行性。

面向非稳态场景的生命体征监测优化方法

使用基于调频连续波的毫米波雷达监测生命体征信息,具有无接触、隐私保护性好、高分辨率以及抗干扰性好等优势,逐渐成为研究热点.然而,目前研究者主要关注如何提高被测对象处于稳态(如静止)时的体征监测效果,但受制于肢体运动对雷达信号的干扰,使得该技术在非稳态场景中的应用受到限制.提出一种基于人体运动状态识别的非稳态场景体征监测方法,以best-effort方式实现了存在大幅度肢体动作的场景中对体征信息的监测,并且能够识别对应的动作类型.首先,根据运动特征计算出带有距离-主导速度信息的特征频谱图.其次,使用一种滑动窗口采样方法以采集连续样本.随后训练ResNet-18网络来识别运动状态以及分类运动类型.最后,基于运动状态分类结果,在运动间歇期提取信号的相位信息,采用变分模态分解算法进行呼吸速率和心率的提取.实验结果表明,训练后的网络可以精确地识别运动状态和运动类型,识别准确率接近97%,识别延迟小于1.1 s.对呼吸和心率的监测结果的平均绝对误差(MAD)下降到1.7 bpm和3.4 bpm.

基于甲烷吸收峰波长参考的温度自适应光纤光栅解调系统

设计了一种基于甲烷吸收峰波长参考的低成本、低功耗、温度自适应的布拉格光纤光栅(FBG)解调系统。详细介绍了该系统的总体设计和关键技术,包括:垂直腔面发射激光器(VCSEL)的特性分析和选取、甲烷吸收峰波长选取和甲烷吸收峰波长与VCSEL扫描波长范围匹配、光纤光栅波长选取和光纤光栅波长与VCSEL扫描波长范围匹配、利用甲烷气体吸收峰波长作为参考波长测量计算FBG的波长变化。实验结果表明,该系统无需温控,即可动态地选择和锁定不同的甲烷吸收峰波长作为参考波长解调光纤光栅波长,在10~40℃工作温度下系统的有效波长扫描范围为3.5nm,可作为无线传感网络的传感节点。

薄膜氢气传感器改进型PID控温方法研究

为满足航天、航空、船舶等领域对氢气高精度测量的需求,针对电阻式薄膜氢气传感器的响应时间和测量精度易受温度波动影响的问题,该文提出了一种改进型数字PID控温方法,缩短了传感器温度进入稳态的时间,降低了超调幅度,提高了温度控制精度。试验结果表明,采用传统PID算法氢气传感器的调节时间为68 s,控温精度为±0.25℃,采用改进型PID算法其调节时间缩短至35 s,控温精度为±0.1℃,使氢气传感器响应时间缩短,信噪比得到提升,具备工程应用价值。

集成于UHF RFID的低功耗CMOS温度传感器设计

当前的低功耗CMOS温度传感器振荡装置接入多为单一接入,形式较为简单,传感的速度较慢,导致温度感应误差增加,为此提出对集成于UHF RFID的低功耗CMOS温度传感器设计。根据当前需求,先设计感温单元,并以环形的方式,提升传感的速度,建立环形振荡装置。以此为基础,接入UHF RFID分频装置,并采用CFC联仿稳定处理的方式来实现温度传感器设计。测试结果表明:相较于S型电磁超材料温度传感器、FinFET器件结构高精度温度传感器,此次的集成UHF RFID低功耗CMOS温度传感器最终得出的温度感应误差相对较小,这说明本次在UHF RFID的辅助下,设计的低功耗CMOS温度传感器覆盖范围大,对应的温度传感效率得到了进一步提高,具有实际的应用价值和验证意义。

传感器件在智能监测服装中的应用

从传感器件及其电池、储能系统入手,介绍了它们的研究现状以及在智能监测服装中的应用,同时对智能监测服装的发展前景进行了展望,指出传感器件的微型化与柔性化,电池及储能系统的安全化与舒适化,监测系统精确化与专业化,是智能监测服装未来的重要发展方向。

IO-Link SSP规范:智能传感器通信协议的关键要素分析与应用

IO-Link SSP(Smart Sensor Profile)是一种用于工业自动化领域的通信协议,旨在实现设备之间的可靠数据交换和状态监测。本文通过对IO-Link SSP规范的解析,探讨SSP在工业应用中的优势与发展。

基于车辆振动加速度的路面异常识别方法研究综述与展望

提升道路路面养护管理的信息化水平具有重要的经济和社会意义,首要工作是对路面状况进行快速、及时地检测和评估。对近十年来国内外利用智能手机等智能设备进行路面异常检测的研究进行了调研,并对典型研究情况进行了分析。研究结果表明:利用智能手机等智能设备识别路面异常是一种间接检测路面异常的方法,实现了利用众包数据等技术对路面异常的智能化识别,目前识别精度大多高于80%,采用机器学习等大数据的模型构建方法可将识别精度提高到90%以上。利用智能手机等智能设备识别路面异常的方法受多种因素的影响。如何建立速度、车辆和设备固定位置等的归一化、标准化处理方法,是今后该领域研究的核心内容之一。该技术为建立和形成新一代信息化、智能化的路面养护管理的新体系提供了可行的方法。