基于Modbus/TCP的电容式扭矩传感器数据采集系统设计

扭矩传感器通常安装于机械设备的旋转关节处,用于扭矩的测量。电容式扭矩传感器需要配备专门的数据采集系统才能使用,且数据采集系统的性能直接影响传感器的精确测量。针对实验室自主研制的电容式扭矩传感器的应用需求,设计了一种基于Modbus/TCP协议的数据采集系统。系统以STM32为主控芯片,通过控制电容数字转换芯片AD7147实现电容信号采集与转换,然后由W5500以太网芯片将数据上传到自主开发的上位机软件中进行处理、显示与存储。实验测试表明:系统最大测量误差为1.47%,数据输出频率为1000 Hz。

局部和全局特征融合的太阳能电池片表面缺陷检测

太阳能电池片表面缺陷具有类内差异大、类间差异小和背景特征复杂等特点,因此,要实现高精度的太阳能电池片表面缺陷自动检测是一项富有挑战性的任务。针对此问题,该文提出融合局部和全局特征的卷积视觉Transformer网络(CViT-Net),首先采用Ghost聚焦(G-C2F)模块提取电池片缺陷局部特征;然后引进坐标注意力强调缺陷特征并抑制背景特征;最后构建Ghost视觉(G-ViT)模块融合电池片缺陷局部特征和全局特征。同时,针对不同检测精度和模型参数量,分别提供了CViT-Net-S和CViT-Net-L两种网络结构。实验结果表明,与经典MobileVit、MobileNetV3和GhostNet轻量级网络相比,CViT-Net-S对电池片分类准确率分别提升了1.4%、2.3%和1.3%,对电池片检测mAP50分别提升了2.7%、0.3%和0.8%;与ResNet50、RegNet网络相比,CViT-Net-L分类准确率分别提升了0.72%和0.7%,检测mAP50分别提升了3.9%、1.3%;与先进YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8检测网络相比,作为骨干网络的CViT-Net-S、CViT-Net-L结构在mAP和mAP50指标上仍保持良好检测效果。结果证明本文算法在太阳能电池片表面缺陷检测领域具有应用价值。

行人过街模拟及车辆右转避障路径规划方法

为解决无信号十字路口右转车辆与同侧过街行人的交互冲突问题,提出一种模拟过街行为的行人过街运动模型,设计了车辆横纵向解耦避障路径规划算法,并进行了仿真实验。使车辆面向动、静态行人时能合理切换避障路径规划策略;同时,将过街运动模型驱动下的行人作为车辆避障对象,以过街模型输出的行人未来轨迹生成车辆纵向速度规划障碍位移—时间区域,从而让行人未来运动状态反馈到车辆避障中。结果表明:本文的行人过街运动模型相对观测值的准确率达到了90%,因此,该模型复现了行人过街过程;能根据行人运动状态切换避障方案,使车辆安全避让过街行人。

基于NB-IoT技术的天然气管道泄漏监测系统

为了对天然气管道运行情况进行实时监测,在发生泄漏时能够及时做出反应,设计了基于NBIoT技术的天然气管道泄漏监测系统。系统利用压力变送器、DHT11温湿度传感器和GPS/北斗定位系统分别对管道的内部压力、设备周围的温湿度和经纬度位置进行采集,将采集的数据通过STM32控制NBIoT物联网模块上传至OneNET物联网云平台,最终通过云平台对天然气管道进行实时监测。实验表明:该系统能够对天然气管道的数据进行实时上传,能够通过云平台进行天然气管道状态的实时监测。

基于随机多权重TOPSIS法的目标威胁评估

在目标威胁评估问题中,为了解决目标各项特征权重选取可能存在主观决策误差的问题,提出了一种基于随机多权重TOPSIS法的空中目标威胁评估方法。基于层次分析法确定了各项特征之间的权重,对难以定量衡量的目标特性进行了特征提取,并基于随机多权重TOPSIS法将空中目标的威胁度进行了评估。仿真实例表明:随机多权重TOPSIS法威胁评估与AHP、TOPSIS方法排序一致,但给出了各目标威胁度的不确定范围,实验中不确定范围值最低为0.08%,最高为3.78%。战场指挥人员可以通过本文中提出的威胁度不确定性范围得到更多参考信息。

基于人工智能技术的分布式数据库重复记录自动检测系统设计

以人工智能技术为基础前提的分布式数据库重复记录自动检测的方式,以提高数据库查询时的准确率以及查询效率。设计系统首先对数据信息进行对应的特征提取,而后通过权衡函数对样本信息进行整合,通过自适应分解得到相应的目标函数并求解,结合灰狼算法以及Shingle完成数据查询。经过算例验证,改进设计方式准确率均超过90%,平均耗时在35 s以内,满足自动查询快速精确的要求。

计算机网络技术在电子信息工程中的应用探究

计算机网络技术的现实应用具备一系列特点与优势,将其与电子信息工程建设领域融合起来,能够使资源优势充分发挥出来,确保安全性水平的提升,预防安全风险发生。目前,电子信息工程领域对此项技术的应用仍然处于起步阶段,实践操作中还面临一系列问题,影响电子信息工程领域的发展。如何将计算机网络技术应用优势成功体现在电子信息工程中,备受相关行业领域工作人员的重视。分析计算机网络技术在电子信息工程中的应用问题,阐述其提升与应用要点,并就有关计算机网络技术的应用实例进行分析,将遗传算法引入自组织网络组网过程当中,设置与之相对应种群规模以及遗传交叉概率参数,将网络覆盖率最优值提升至85%以上,并确保所投放通信节点达到保障网络覆盖率的理想状态。通过上述分析,旨在引起业内重视,以更好地发挥计算机网络技术应用优势,促进电子信息工程又好又快地发展。

隔震支座骨架板平面度检测及误差补偿

针对机械加工行业隔震支座骨架板平面度检测损伤表面并且不能多个连续检测的问题,提出一种基于激光传感器和振动误差补偿的非接触平面度检测系统。首先利用激光传感器对骨架板表面进行扫描,并通过滤波和精简算法来优化骨架板点云;然后将运动平台的偏移量写入每个点云坐标,形成精确的骨架板点云数据;最后将传统最小二乘法升维,计算各测量点到拟合平面的偏距值得到平面度。实验结果表明:系统能够有效检测骨架板的平面度,解决了传统检测效率低并且含振动误差的问题,能够更好地适应自动化检测环境。

飞行器轨迹的半参数估计方法

提出一种基于半参数建模的飞行器轨迹估计新方法,通过抑制不可参数建模的测量系统误差提高轨迹的估计精度。利用不等距节点B样条函数建立飞行器轨迹的参数模型,将轨迹参数模型代入测量模型中,并将测量模型中不可参数建模的系统误差表示为非参数,进而建立包含轨迹参数待估量和系统误差非参数待估量的半参数回归模型。采用轨迹参数估计和系统误差分离交替迭代的方式求解该半参数回归模型,利用非线性最小二乘法估计轨迹参数,通过小波分析从残差数据中分离系统误差。理论分析和仿真结果表明,半参数估计方法的轨迹估计精度优于忽略测量系统误差的参数估计方法。

基于物联网和GPSONE的社区矫正无线定位方法研究

随着社区矫正信息化进程的不断深化,无线定位技术在社区矫正实践中的应用需求日益突显。在无线定位技术中,常规的方法一般基于AoA和Range定位模型生成目标定位参数,易受指向接收器位置影响,导致定位轨迹偏差较大。本文尝试探讨一种基于物联网和GPSONE的无线定位方法,通过物联网构建社矫对象无线定位业务网络,生成GPSONE社矫对象无线定位流程,从而实现社矫对象无线定位。实验结果表明,该方法的定位效果较好,定位轨迹拟合度较高,可靠性高,有一定的应用价值,为依法电子定位提供了技术参考。

智慧引领、数据赋能--全国城市交通跟踪监测与评估

通过智慧化和数据驱动的方式,提升我国城市交通基础设施监测和评估水平。首先,分析我国城市交通基础设施规模庞大但监测和管理水平有待提高的现状,并强调利用大数据技术进行城市交通监测的重要性。其次,回顾国内外城市交通监测理论与实践的发展,包括城市交通年报的编制和大范围城市群的交通状况监测报告。介绍全国主要城市交通监测技术方面的探索,包括技术路线、数据来源、指标筛选、算法优化和效果回顾等。结果显示,报告发布引起了社会各界对城市交通问题的广泛关注,大量城市也出台了相应改善措施,全国层面的交通监测让交通设施水平和服务水平透明化,进而推动城市交通治理。最后,提出未来的研究方向,从监测走向决策支持,开展精细化交通治理研究等。通过智慧化和数据化手段提升城市交通监测评估水平,为我国城市交通治理提供了科学支撑。

一种基于云端的老人摔倒告警系统

老人摔倒可能导致严重后果。鉴于此,开发一种基于云端的老人摔倒检测和告警系统或可避免此类问题。该系统采用STM32F103C8T6单片机作为主控,用传感器MAX30100采集老人的心率和血压值,传感器MPU6050采集老人摔倒的角度及加速度,A/D转换器转化为数字量,借助I2C总线把数字量送至微控制器,用ATK-1218-BD模块实现老人定位,ESP8266-01模块将采集的数据上传至云端,通过手机APP显示。系统可以监测老人当前状态,快速辨别其身姿,获取位置信息,满足实时监测和摔倒报警的要求。测试结果表明:系统总体布局合理,方案可行,运行稳定,误差不超过1%,实现了较精准的身姿识别,达到摔倒报警及远程监测的目的。

新安煤矿人员定位系统升级改造的研究与应用

煤矿井下人员定位系统是加强入井人员管理、提升生命保障、促进煤矿安全生产的高端技术。新安煤矿在用的KJ251型人员定位系统安装于2011年,采用RFID定位技术实现区域定位,该技术具有实现简单、系统建设成本低的特点。随着煤矿井下智能化的推进,对人员定位提出了更高的需求,现主要存在浏览器内核版本、系统中心站软件及数据库架构满足不了当前信息化发展需求、系统数据不稳定和系统未配备唯一检卡装置等问题。结合煤矿井下特殊的作业环境,煤矿井下人员定位系统可实现对入井人员的实时监测、精确定位、轨迹回放、考勤管理、报表查询、信息网络发布、双向通信、人机交互、紧急搜救、生产调度等功能,为煤矿安全生产以及紧急救援提供第一手可靠的决策实时信息。

面向个性化需求的燃料电池测试台价值评估方法

针对不同个性化需求的燃料电池测试台(fuel cell test bench,FCTB)难以评价和量化评估的问题,提出一种基于改进和声搜索算法的FCTB价值评估方法.针对不同FCTB的个性化需求,建立了FCTB综合评估指标体系;结合用户的个性化需求,采用模糊层次分析法分配指标权重,构建价值定量评估模型,将权重求取问题转换为约束优化问题;提出一种改进和声搜索算法对问题进行求解,通过设计解向量生成机制和参数自适应调整策略,用于提高传统和声搜索算法的求解效率和搜索能力.仿真结果表明,本文方法在计算效率和精度方面具有优势,并能够根据不同的需求特性实现对FCTB方案做出定量的价值评估.

分布式无线传感网中低延迟数据调度算法研究

分布式无线传感网中节点数据量增大,会导致节点能耗不均匀,数据传输过程出现低延迟现象,影响数据传输效率。为解决这一问题,提出分布式无线传感网中低延迟数据调度算法研究。基于分布式无线传感网络结构分析了低延迟数据调度延迟的主要因素,依据分析结果采用MDAS-ST算法,建立低延迟初始信息数据,对低延迟数据节点构建父节点候选集,建立低延迟数据候选调度模型,以低延迟数据父节点候选集为主,从中选取一个父节点,并分别分配到分布式无线传感网络时隙内;建立低延迟数据调度序列,利用该序列实现低延迟数据的调度研究。仿真结果表明,该方法的平均发送次数约为1.2次、调度延迟为322μs、网络吞吐率为99%,能耗为500 nJ/bit。

多尺度卷积神经网络的电阻层析成像算法

针对电阻层析成像(ERT)经典算法(LBP、Landweber等)在复杂流型情况下成像精度低的问题,提出一种基于多尺度卷积神经网络(Multi-scale Convolutional Neural Network, MS-CNN)的电阻层析成像图像重建算法。根据气液两相流流型特点,构建有限元模型得到20 000组包含“边界电压向量-电导率分布”的数据集。在典型卷积神经网络Resnet50和Vgg16的基础上,构建针对ERT图像重建问题的MS-CNN。仿真实验结果表明,与Landweber迭代算法和单尺度卷积神经网络算法相比,MS-CNN算法的ICC分别提升了0.715和0.023,RIE分别降低了0.812和0.057。抗噪性测试与静态测试结果表明,MS-CNN算法具有良好的图像重建结果和鲁棒性。

基于PLC+4G的病案库房远程巡查机器人研发

研发一款远程视频巡查库房中病案霉变痕迹、虫害痕迹及库房渗水痕迹的机器人。机器人采用四轮行走形式,2个后轮由2台步进电机分别驱动。机器人上安装垂直升降丝杆,其滑块上安装水平伸缩丝杆,一台筒形病案检查摄像机安装在水平丝杆滑块上,2根丝杆均由步进电机驱动,另有2台360°球形摄像机保证机器人行走无盲区。设计用户手机端HMI,点击HMI上按钮,通过物联网-4G-4G网关数据链向机器人上的PLC发出指令,控制机器人把病案检查摄像机移动到检查位置。3台摄像机视频通过另一条4G-物联网数据链传到用户电脑屏幕显示。实验验证远程控制系统及信号传输数据链切实可行,可在电脑上远程视频察看库房病案存储状况,确保病案安全。

基于VisuShrink小波阈值变换的甲烷检测降噪技术

在利用可调谐半导体激光吸收光谱技术探测甲烷气体泄漏时,复杂的环境光干扰会降低浓度检测信号的信噪比使波形失真。为了抑制噪声,增强电信号与浓度值的线性相关度,提出一种以VisuShrink方法改善小波阈值函数的小波阈值去噪算法。该算法针对小波阈值去噪算法的软硬度不能平衡信号,存在失真的问题,利用统计方法对阈值进行计算,弱化间断点阈值跳变影响。通过仿真计算对比未加噪声前的信号与滤波后的信号,提出算法的信噪比为28.405 30,优于四阶巴特沃斯滤波器。VisuShrink方法在SNR和NCC参数上性能远优于巴特沃斯滤波器,与软阈值函数相近,在MSE均方误差分析上远小于软阈值精度,与巴特沃斯相近,具有较好的平滑特性。实际搭建检测平台对多个浓度样本采样进行多次采样,采用VisuShrink方法设计的滤波器将系统误差精度从4.14%提升至2.472%,算法可有效用于甲烷检测系统提高光谱数据的平滑性和准确性。

一种从新闻报道中构建突发事件应急处置过程的方法

为了让民众更加清楚地了解突发事件的应急处置过程,提高政府公信力,提出并实现了一种从新闻报道中构建突发事件应急处置过程的方法.将应急措施看作三元组,构建训练语料,采用条件随机场(CRF)模型抽取三元组的元素,然后将应急措施按时间排序得到应急处置过程.所设计的基于CRF的三元组抽取模型的准确率为99.6%、精确率为93.8%、召回率为76.2%、F1值为84.1%.同时,通过对比抽取的应急处置过程和人工构建的应急处置过程可知抽取效果完全达到了实用水平.所提出的方法能自动准确地生成突发事件应急处置过程,为突发事件应急处置科学决策提供技术支持.

基于拉普拉斯算法和梯度边缘特征的鱼货去鳞机表面磨损检测方法

为了确保鱼货去鳞机的正常使用,需要检测其表面磨损情况。提出基于拉普拉斯算法和梯度边缘特征的鱼货去鳞机表面磨损检测方法。首先,采用布谷鸟搜索算法优化二维高斯函数,结合拉普拉斯算法与优化后的二维高斯函数对鱼货去鳞机表面图像展开卷积处理,以此增强磨损区域边缘细节信息,实现磨损区域边缘检测;其次,对磨损区域展开Gamma校正,在此基础上提取磨损区域的HOG特征与LSS特征,结合上述特征构成梯度边缘特征;最后,基于S-SVM建立鱼货去鳞机表面磨损检测模型,将梯度边缘特征输入模型内,实现鱼货去鳞机表面磨损检测。实验结果表明,所提方法可准确确定磨损边缘,高精度地完成磨损特征提取与检测。