基于半导体桥和含能材料的信息储存介质自毁模块研究

针对高安全等级信息储存介质硬件层面的防护,开展了基于半导体桥(SCB)和含能材料的低驱动能量自毁模块的研究.建立了SCB等离子体发火、能量传递、含能材料点火的数学模型并完成了理论计算,利用COMSOL搭建SCB多物理场仿真模型并校核其性能,搭建了试验平台并进行SCB与含能材料发火性能测试的试验.仿真和试验结果表明:含能自毁模块具有优良的发火性能,能在5 V充电电压的激励下,起爆SCB桥区并使桥区温度能在18μs内达到2700 K,从而激发0.43 mg叠氮化铜在50μs内起爆产生爆轰波.含能自毁模块能够完成能量的传递并摧毁目标信息储存介质,有效避免信息储存介质关键信息被窃取,保证了信息储存介质的安全性.

基于加窗随机解调架构的电网超谐波信号检测方法

针对电网超谐波检测采样压力大、数据处理困难等问题,提出一种基于加窗随机解调架构的超谐波信号检测方法。该方法首先利用模拟信息转换技术结合加窗思想,在采样端对超谐波信号进行加窗压缩采样,得到压缩采样后的数据;随后,在重构端采用逐级二分的思想,将残差的一阶微分作为收敛阈值,改进稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法,实现对采样数据的快速重构。大量的仿真实验和测试结果表明,方法可以在减少90%数据量的情况下实现超谐波信号的频率幅值精确检测,其中频幅值检测的相对误差≤2%,频率检测误差≤3 Hz,为更准确测量超谐波提供了新思路。

基于Bayes推断的交流接触器剩余电寿命预测

针对交流接触器可靠性开展研究,首先分析交流接触器的电弧侵蚀机理,建立了计及电弧电压及电弧重燃影响的电弧侵蚀模型,根据该模型仿真得到的交流接触器性能退化特征参量变化过程与交流接触器的实际退化规律一致。分析不同工况下性能退化数据特征,提出了不同工况下先验信息的等效折算方法,解决了不同工况下的先验信息利用问题。建立了基于Bayes推断的交流接触器剩余电寿命预测模型,提高了剩余电寿命预测精度,实现了利用不同工况下性能退化数据对交流接触器进行剩余电寿命预测。在AC-4、AC-3两种工况下进行了交流接触器电寿命仿真分析及实验分析,相对误差均小于5.5%,验证了方法的准确性。

结构健康监测系统在木结构古建筑中的应用

文物木结构古建筑是一个国家文化的重要组成部分,代表着民族文化的自信与传承。然而由于长时间受到环境和人为侵蚀,木结构古建筑易遭到损坏。为更好地保存好木结构古建筑以及其代表的文化内涵,对其结构安全监测提出了迫切的需求,近年来对木结构古建筑的安全监测方法也得到了快速的发展。分别介绍了虚拟重建、红外热成像、地面激光雷达、超声波监测、光纤传感等技术的原理及在木结构古建筑监测中的应用,并总结了其各自的优势与劣势。针对木结构古建筑采光不足问题,总结了光导系统,尤其是光纤光导照明系统对自然光的引入,该类照明系统具有清洁、安全的特点,避免了烛火、电类照明系统为木结构古建筑带来的火灾风险。

基于毫米波深度传感的抗伴生干扰的眨眼检测

眨眼检测在多种实际应用场景中起着关键作用,如眼病检测、人机交互、疲劳驾驶预防等。针对来自人体的伴生干扰会严重影响眨眼信号的特征提取问题,本文提出一种非线性独立分量分析框架的自监督深度对比学习方法来分离眨眼和伴生干扰。本文设计一个基于时间相关性的分离网络ES-Net1,该网络将具有时间相关和时间不相关的两个正负样本序列作为网络的输入,通过ES-Net1内部的特征提取器恢复眨眼和伴生干扰信号的时间结构,从而实现非线性混合信号的分离。本文基于TI公司的AWR1642毫米波雷达平台实现mmBlinkSEN原型系统,通过14 000组数据验证mmBlinkSEN的有效性。实验结果表明,在存在人体伴生干扰情况下,mmBlinkSEN对眨眼频率的检测精度高达88%。

基于视觉的夜间细颗粒物浓度估计

基于视觉的细颗粒物浓度(PM_(2.5))估计技术依据成像时悬浮细颗粒物对光线散射和吸收的整体影响来评估其浓度。这类技术具备良好的普适性,可实时检测广阔区域。已有研究依赖大气光均匀且充足的日间场景,无法适用于缺乏大气光且光照不均匀的夜间场景。本文提出首个基于视觉的夜间PM_(2.5)浓度估计方法,通过图像处理捕获人造光源在不同散射方向的光强分布,并以此特征拟合浓度值。该方法创新地将人造光源及周边光晕区域视为夜晚雾霾信息的主要来源。由于夜间自然光照强度相对人造光源较低,其主导的区域往往趋于漆黑,导致日间雾霾信息的主要来源(自然光照下像素颜色随着景深增加而逐渐接近“大气光/天空”颜色)在夜间的作用相比光源处要小很多。该方法明显优于日间PM_(2.5)估计方法,平均误差(MAE)为6.187μg/m^(3),决定系数(R^(2))为0.857,对比最新的端到端的神经网络方法在MAE和R^(2)上分别有20.69%、13.36%的相对提升。

基于GO/Mxene复合材料的柔性LC无线湿度传感器研究

针对当前湿度传感器在检测范围、灵敏度等方面的不足及实际应用中对无源感知、可弯折能力等的需求,本文对基于GO/Mxene复合材料的柔性LC无线湿度传感器进行了研究。对传感器原理进行分析,设计了一个以聚酰亚胺为基底的柔性叉指电极天线,该天线谐振频率为146 MHz,并利用仿真软件得到了天线上的电场分布。制备了GO/Mxene复合材料,使用扫描电子显微镜和能谱分析仪对GO/MXene复合材料的表面形貌和微观结构等进行了表征,验证了复合材料的结构与组成元素。将所制备的复合材料作为湿度敏感材料置于天线上场强最强处完成了湿度传感器的制作。对传感器性能进行了测试,测试表明该传感器具有较高的灵敏度,在20~70%RH的相对湿度范围内,传感器的灵敏度达到了90.51 kHz/%RH,在70~95%RH的相对湿度范围内,灵敏度达到了651.86 kHz/%RH。同时该传感器的稳定性和响应时间性能良好,可实现人体呼吸监测,在健康检测、机器人皮肤等领域具有一定的应用前景。

流体在微小管径中的流量检测方法研究

随着国内半导体等精密制造业的发展,对于微小管径的计量需求不断增加。为弥补国内在微小管径的流量计量方面的不足,提出一种与温度无关的超声波测量微小管径的液体流量计设计方法。首先,阐述了超声波测量流量的原理,详细解释了基于超声信号特征点计算飞行时间的方法,然后根据测量精度要求保证了信号时序的同步,通过以STM32控制器为核心的样机实现了流量数据的实时测量,最后,搭建测量实验平台,验证该方法的有效性。以DN4管道进行液体流量检测实验,实验结果表明流量范围为5~50 mL/min时,测量相对误差均在2.0%以内,流量范围为50~800 mL/min时,测量相对误差均在1.5%以内,满足工业生产要求,具有较好的实用性。

基于磁巴克豪森效应的P92钢热老化检测仪器设计

针对火电厂锅炉和主蒸汽管道用钢——P92钢在服役时的热老化程度检测,以HDSP-SUPER 28335开发板为核心研制了一套基于MBN效应的检测仪器,该仪器具有激励信号的产生,MBN信号的采集、处理、显示及存储功能,且灵敏度高、功能全面,可以用于试验研究;针对不同钢种对激励信号敏感程度不同的问题,开展了对于标准P92钢MBN信号检测适用激励信号的试验研究,根据激励信号幅值与MBN信号均方根值的变化关系确定了激励信号的幅值,根据不同激励信号频率产生的MBN信号的波形效果选择了激励信号的频率。

基于新型改进矩阵束的便携式电网同步相量测量装置

针对传统同步相量算法受电网间谐波影响较大的问题,本文提出了一种基于新型改进矩阵束的电网同步相量测量算法.将电网信号构建成Hankel矩阵,对其进行奇异值分解并使用自适应定阶方法滤除其中的噪声干扰分量,通过矩阵运算得到准确的电压幅值、频率及相角.经过仿真验证,本算法对含有间谐波分量的电网信号测量结果优于流行的傅里叶变换测量算法.并根据此算法设计了一款便携式电网同步相量测量装置,可解决传统同步相量测量设备体积庞大、成本较高的问题,利用高精度卫星同步信号监测晶振实际频率,动态调整采样控制参数降低采样时间误差,将同步采样的电网波形参数与时间标签等无线传输至移动终端,完成电网信号幅值、频率及相角计算.实际测试表明,本装置具有较高的测量精度,其中电压幅值、频率和相角测量误差分别为0.038 5%、0.000 51 Hz和0.053 7°,满足《电力系统同步相量测量装置检测规范》(GB/T 26862—2011),具有较强的实际应用价值.

离焦图像法颗粒多参数在线测量技术

图像法颗粒在线分析技术可以获得稀疏颗粒两相流中颗粒相的速度、粒度以及数目浓度等参数及其三维分布,具有非侵入、系统操作简便、结果直观等优点,但由于成像系统景深有限,易导致成像的离焦模糊,阻碍了其在颗粒在线测量方面的应用。然而颗粒图像的离焦模糊程度其实蕴含了颗粒的深度位置等信息,利用离焦模糊进行颗粒关键参数测量的技术逐渐得到研究人员重视。本文回顾了离焦图像法颗粒多参数测量的发展历史,简述了三种典型的离焦法(基于单相机的特殊光阑法和像散法,以及基于双相机的异像距法)颗粒深度位置测量原理,分析了不同方法的优劣势,指出在深度学习等先进图像处理算法的加持下,离焦图像法有望在颗粒在线测量领域得到更加广泛应用。

基于电源端电压的电动汽车电弧故障检测

当电动汽车主电路的电气接触点接触不良时,极易产生电弧故障,直接威胁车内人员的生命安全。论文提出了一种基于自定义差分阈值滤波-分段最大值标准化-统计数值规律的电弧故障检测方法。首先围绕真实电动汽车吉利帝豪EV450搭建了电动汽车电弧故障实验平台,开展了电动汽车在不同工作模式下的电弧故障实验。然后以电源端电压为对象,对信号进行小波分解,对小波分解得到的低频系数进行自定义差分阈值滤波和分段最大值标准化。最后统计标准化后数据相同值个数,并通过阈值法检测串联型电弧故障。论文对模型样本长度、差分阈值比例、最大值标准化分段数、预处理方法选择等进行了深入分析,并对参数进行了优化设置,进一步提升模型性能。结果表明,所建模型对电动汽车电弧故障检测准确率为98.35%,且实时性较好。通过对模型进行泛化性分析、算法时间复杂度分析及与其他电弧故障检测模型对比分析,证明论文所建模型对电动汽车电弧故障检测具有较好的适用性。

基于BP神经网络与H∞滤波的锂电池SoH-SoC联合估计研究

锂电池健康状态(SoH)和荷电状态(SoC)的精确估计是新能源汽车安全运行的重要保障。针对SoH-SoC联合估计精度低、鲁棒性差的问题,提出一种基于变学习率BP神经网络和自适应渐消扩展H∞滤波的SoH-SoC联合估计方法。首先,提出一种基于单位充电压差时间间隔的新型SoH特征参数;其次,通过设计新型变学习率BP神经网络,提高传统BP网络误差收敛速度及缩短权值寻优时间;最后,通过设计新型自适应衰减因子对传统扩展H∞滤波误差协方差矩阵进行加权,建立自适应渐消扩展H∞滤波算法,减小陈旧量测值对估计结果的影响,提高扩展H∞滤波的估计精度及鲁棒性。实验结果表明,本文所提算法SoH估计误差小于0.35%,SoC估计误差小于0.5%,展现出较高的估计精度和鲁棒性。

基于静电与声发射传感器的气送颗粒截面分布测量

通过气力管道输送固相物料颗粒的方式广泛存在于工业生产过程中。在大尺度气力输送管道中,颗粒流动状态复杂且分布不均,为精确表征管道内颗粒的流动状态,提出一种融合静电传感器和声发射传感器信息的气送颗粒参数分布测量方法。为了获得颗粒在管道横截面上局部参数信息,将边长为200 mm的方形管道横截面均分为16个静电测量区域和4个声发射测量区域。在30组不同的输送速度和质量流量条件下开展实验研究。结果表明,大尺度方形管道横截面上固相颗粒参数分布不均匀,速度分布情况符合渐扩管道流动规律。结合局部颗粒速度分析质量流量分布的测量结果,发现静电信号与声发射信号的均方根值所表征的颗粒相对质量流量分布变化趋势相同。

基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化组合导航算法

复杂环境下的量测粗差和时变噪声严重影响了状态估计的精度和可靠性,对此提出了一种基于变分贝叶斯的鲁棒自适应因子图优化组合导航算法。首先,基于先验和后验两阶段更新将变分贝叶斯推断引入因子图优化框架中,以估计时变量测噪声协方差;其次,利用相邻帧间的平均新息构造量测协方差预测值,作为粗差判据来实现稳健估计。基于INS/GNSS组合导航的仿真和现场实验评估表明,所提方法能在粗差干扰的情况下有效估计时变量测噪声,相比M估计和滑动窗口自适应因子图优化算法的水平定位误差分别减小了26.7%和39.8%,兼顾了估计精度和抗差性能,具有较好的复杂环境适应性。

基于函数拟合姿态更新方法的足绑式行人导航算法

针对低成本足绑式行人导航系统中航向误差快速发散导致定位精度下降的问题,从降低姿态更新误差的角度出发,基于等效旋转矢量理论和傅里叶展开,提出一种基于函数拟合姿态更新方法的足绑式行人导航算法。首先,以等效旋转矢量法为理论基础,使用正余弦函数拟合足部运动角速度,利用泰勒展开及等式变换求取函数拟合姿态更新方法;随后,结合长短期记忆网络(LSTM)零速检测,设计适用于多种步态的足绑式行人导航算法;最后,以WT901BC IMU为硬件平台开展了多组不同步态的闭环路径验证实验,结果表明,相较于传统基于四元数法或二子样等效旋转矢量法的足绑式行人导航算法,所提方法定位误差平均减小47.66%和42.83%,航向误差平均减小49.99%和44.74%。

微波着陆模拟器波束宽度校准方法研究

波束宽度是微波着陆模拟器(Microwave Landing Simulator, MLS)的重要参数,对波束宽度参数进行定期校准非常必要。文中研究了MLS输出的波束宽度参数的校准方法,重点研究了信号的提取与解算。首先,对MLS输出微波信号进行采集和处理,获取模拟器输出的飞行器与着陆设备之间相对位置和角度相关的原始数据,对原始数据进行处理和解算;其次,针对波束宽度参数,实现了往扫描波束和返扫描波束的脉冲3 dB点的提取。最后,通过实际应用验证所提出的方法,评估其在MLS中的有效性和可靠性,并对波束宽度的校准进行了不确定度分析评定。研究成果可为MLS的波束宽度参数校准提供新的方法和技术支持。

一种感应式高压带电显示闭锁装置的设计

设计了一种感应式高压带电显示闭锁装置,即利用电容式感应电极和高压带电体之间的杂散电容,耦合高压带电体上的交变电压信号。将此信号作为输入信号传递给显示控制器,对信号进行保护、放大、检波、比较等一系列处理,实现高压带电体带电状态的显示,同时通过连锁信号输出接点实现对操控机构的强制性解锁、闭锁控制。该装置中传感器不与高压带电体直接接触,装置本身不会产生局部放电,使用安全可靠,安装维护简单便捷。

一种新型VR眼镜支撑机构的设计与实现

传统VR眼镜支撑机构对不同头型的适应能力不足,用户在佩戴过程中鼻梁容易受到不同程度的压力,从而对用户鼻梁造成不适。针对上述问题,以习用头戴式VR眼镜为例,设计了一种新型VR眼镜的支撑机构,其能够根据不同用户的头型,调整VR眼镜的重心位置,提升用户佩戴VR眼镜的舒适性,增强VR眼镜对不同用户不同头型佩戴的适应性。

基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法研究进展

输电线路金具的表面锈蚀作为常见的缺陷类型,是危害输电线路安全运行的重要隐患之一,如何快速、准确地发现锈蚀的金具设备并进行修复是线路巡检运维工作亟待解决的问题。本文综述了近十年来基于视觉的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法的研究进展。首先简述了基于传统图像处理的金具锈蚀缺陷检测流程;然后按照基于传统图像处理、深度学习方法概述了金具设备锈蚀缺陷检测,重点阐述了基于深度卷积神经网络的目标检测和语义分割算法在输电线路金具锈蚀缺陷检测中的应用;随后介绍了基于深度学习的金具锈蚀缺陷检测自建数据集以及性能评价指标;最后指出了基于深度学习的输电线路金具锈蚀缺陷检测方法目前存在的问题,并对未来研究工作进行了展望。