基于聚焦激波的微结构非接触式激励方法研究

为了解决MEMS微结构非接触式激励的问题,提出了一种基于聚焦激波的非接触式激励方法。该方法的基本原理是利用高压电容空气放电来产生激波,再通过半椭球腔体对激波进行聚焦,从而实现对微结构的非接触式激励。基于该方法搭建了微结构动态特性测试系统,并对矩形等截面和T型单晶硅微悬臂梁的动态特性进行了测试实验,获得了两种微悬臂梁的一阶有阻尼固有频率和阻尼比。实验结果表明:矩形等截面和T型单晶硅微悬臂梁一阶无阻尼固有频率分别为5 912 Hz和2 150 Hz。通过动态测试实验验证了基于聚焦激波非接触式激励方法在MEMS微结构激励上的有效性。

新能源汽车非接触式远程无线充电系统优化设计与分析

无线充电技术作为一种创新的充电方式,为新能源汽车提供了更加便捷和高效的充电体验。为了进一步提高无线充电距离与充电效率,基于磁耦合感应式静态非接触充电技术,提出“双接收线圈”充电方案,阐述了磁耦合感应式非接触充电系统结构组成与工作原理,并对双接收线圈系统的智能控制系统进行优化设计。试验结果表明,与单接收线圈系统相比,能够更高效地将电能传输到新能源汽车,减少了能量损失,降低了充电时间和能源成本。研究结果旨在推动新能源汽车的普及和无线充电技术的进一步发展,为新能源汽车充电基础设施提供了一种更加高效和便捷的解决方案。

基于雷达传感器的非接触式睡眠呼吸检测系统设计

为解决当前接触式睡眠呼吸监测系统操作复杂、影响睡眠质量的问题,设计了一种非接触式睡眠呼吸检测系统。硬件系统以STM32G431VBT6单片机为核心,设计了信号调理与采集电路、WiFi通信电路,采用K-LC5雷达传感器采集用户睡眠过程中的呼吸信号。软件系统采用数字滤波算法对雷达传感器采集的胸腔位移信号进行处理,从中提取呼吸信号,并基于能量法进行呼吸暂停判定。测试结果表明,所设计系统能有效检测出睡眠状态下的呼吸状态,呼吸率的测试准确率达到了94.44%以上。

自适应皮肤像素选择的非接触式心率估计研究

为了实现基于IPPG(Image Photoplethysmography)技术多种环境的非接触式心率的测量,针对视频采集图像时,光照射皮肤所产生的色调、饱和度等差异造成的影响,提出自适应HSV阈值设置的皮肤像素选择算法sA-HSV(Self-Adaptive HSV)。摄像头采集整个面部区域,通过sA-HSV算法设定阈值筛选皮肤像素作为特征区域,像素点绿色通道的均值作为原始信号,加入滤波算法得到最终信号,使用傅里叶变换估计心率。仿真结果同真实仪器测量结果相比,自采集数据在LED灯光下平均绝对误差小于2.29 bpm,均方根误差小于3.67 bpm,自然光场景下平均绝对误差小于1.7 bpm,均方根误差小于2.39 bpm,公开数据集VIPL-HR下,平均绝对误差为2.57 bpm,均方根误差为3.25 bpm,该算法更适合于光照环境下的非接触式心率估计。

“非接触式”办税服务质量评价与优化路径——基于SERVPERF模型的研究发现

以北京S区税务部门推出的“非接触式”办税服务为研究对象,借鉴服务质量评价SERVPERF模型,通过问卷调查和访谈方式,从五个维度对“非接触式”办税服务质量进行评价,并梳理总结纳税人认为服务质量和感知程度较低的问题和原因,发现存在着线上办税功能不完善、系统不稳定、专业素质人员缺乏、个性化服务欠缺等问题,进而对如何提升纳税服务质量提出相应的优化对策。

基于视频信号的非接触式心率和血氧饱和度检测方法综述

心率和血氧饱和度是反映人体健康状况极其重要的生理指标.近年来,基于成像式光电容积描记技术(imaging photoplethysmography,IPPG)的非接触式心率和血氧饱和度检测方法因为其方便快捷且受约束较少等优点开始逐步成为研究热点.主要工作如下:首先,介绍了非接触式检测方法的背景和研究意义;其次,从目标区域检测和感兴趣区域(region of interest,ROI)选取两个方面总结并点明其研究现状以及未来改进方向;再次,从传统方法、信号处理结合深度学习方法以及端到端方法3个方面对心率和血氧饱和度检测方法进行了总结,并梳理了深度学习方法所使用的数据集以及在各个数据集中所展现的检测效果;最后,指出该领域所存在的亟待解决的问题以及未来的研究方向.

基于非接触式电压测量的电压监测系统

非接触式电压测量方法不直接与线路的金属导体部分接触,能适应多种应用场景的电压监测。设计一种利用改进的非接触式电压测量技术对线路电压进行测量并将测量得到的电压波形用于线路故障电压诊断的系统。对传统的非接触式电压测量技术进行拓扑分析并对测量电路拓扑进行改进,能够不受耦合电容影响并准确地测量线路上的电压。由于目前单一的故障特征提取方法具有局限性,为了利用由非接触式电压测量技术测量得到的电压波形实现准确地对线路故障电压进行识别诊断,提出了基于集成学习的故障电压状态识别系统,利用多种特征提取方法提取非接触式电压测量得到的电压波形特征,其识别结果用于对线路故障进行预警和处理。针对该电压监测系统,设计了测量精度和故障识别测试,得到稳态平均误差为0.9%,故障识别准确率最高可达到93%,表明该电压监测系统具有较高的精度和故障识别准确率。

基于多任务注意力网络的非接触式睡眠监测

睡眠几乎占据了一个人每天三分之一的时间,它与人体的健康状况紧密相关.由于睡眠过程中各睡眠阶段的持续时间和转换情况直接影响人的睡眠质量,因此识别睡眠阶段是睡眠监测最基本和最重要的任务.然而,睡眠中出现的睡眠障碍会导致睡眠结构变得复杂,这增加了睡眠阶段分类的难度.已有的非接触式睡眠阶段分类工作大多对睡眠结构的复杂性认识不足,忽视了睡眠阶段和睡眠障碍之间的联系.因此,这些工作难以在睡眠障碍患者上取得较好的性能.提出一种非接触式睡眠监测系统,利用超宽带(ultra-wideband,UWB)信号来识别人体睡眠阶段的变化情况.该系统包含了一个序列预测模型,使用一个基于注意力机制的序列编码器挖掘不同睡眠阶段之间的时序转换关系,并通过一个对比学习模块提高编码器的泛化性.值得一提的是,该序列预测模型采用了一个基于多任务学习的两阶段训练框架,并在模型的微调阶段通过多专家学习模块将睡眠障碍信息融入模型中,从而降低了睡眠障碍对睡眠阶段预测造成的干扰.在110名受试者(包括健康个体和不同程度睡眠障碍患者)中进行实验评估,实验结果表明所提出的模型的性能优于基线方法.

磁悬浮列车非接触式供电技术研究进展

磁悬浮非接触式供电是一种将磁悬浮与无线传能相结合的技术,利用地面线圈与车载次级线圈之间的电磁耦合实现电能传输。无论是应用于超导电动悬浮的直线发电机供电系统还是应用于电磁悬浮的感应式功率传输系统,都实现了列车运行时的非接触式供电,避免了接触式供电磨损、噪音以及气候敏感性、运行速度受限等问题。非接触式供电适用于不同类型的磁悬浮系统,有利于磁悬浮技术的进一步商业化发展。为此,重点介绍了磁悬浮非接触式供电的国内外发展状况及其进一步应用面临的挑战。

禁食低代谢场景下基于非接触式生理心理感知的多模态情绪调适研究

目的探索禁食低代谢场景下结合非接触式生理心理检测方法的全流程情绪调适模式,验证非接触式生理及心理检测算法精度,评估面向抑郁、焦虑等负性情绪状态的多模态情绪调适方案效果。方法部署非接触式生理心理检测算法与情绪调适方案,搭建多模态情绪调适系统,采集“绿航星旅Ⅷ”15 d完全禁食人体低代谢实验志愿者生理心理相关数据,并结合指夹式血氧仪与量表结果,验证系统内部署的非接触式生理心理检测算法精度,设计情绪调适实验,设置声音、穴位、磁、组合调适四个组别,比较志愿者调适前后量表评分,验证系统情绪调适效果。结果实验数据显示非接触式心率检测模型的Bland-Altman图差值平均数为﹣0.497 bpm,且95.3%的误差值检测数据处于95%一致性区间内;非接触式心理检测模型对于应激状态、焦虑情绪、抑郁情绪识别准确率均超过80%,疲劳状态、愤怒状态识别准确率超过70%;经情绪调适后,志愿者应激水平得到显著改善(P<0.05),积极情绪得到显著性促进(P=0.005),实时消极情绪评分明显改善。结论非接触式生理心理检测方法能有效识别禁食低代谢场景下志愿者生理及情绪状态,声音、穴位、磁、组合方案能够有效缓解志愿者负面情绪状态,为未来深空探测与地外驻留场景中航天员身心健康管理提供了新的技术途径。

面料堆垛非接触式分层吸附工艺模型与系统构建

针对因面料柔软、透气导致面料堆垛难以自动分层抓取、移送的问题,探讨了利用非接触式吸附技术进行面料堆垛分层的可行性。考虑面料悬垂特性、堆垛内气体流动压力损失和层间静电力等因素,构建了伯努利非接触式堆垛分层吸附力理论模型。为验证该模型的有效性和非接触式吸附系统的可靠性,进行了吸附力测试以及面料堆垛分层吸附试验。结果表明,所构建的吸附力理论模型与通用模型的结果偏差为26.17%;模型计算所得吸附力变化趋势与试验结果一致,数值与试验结果相差9.4%;利用模型计算所得工艺参数对面料堆垛进行分层吸附的成功率可达93%,所构建的吸附工艺模型与系统的有效性和可靠性较高。

基于Newmark-β法的非接触式机械密封轴向振动研究

振动对非接触式机械密封性能有着重要影响,如导致碰撞和泄漏。构建包括静环-液膜-动环-弹性元件的密封系统模型,探讨自由衰减振动、自激振动和地震极端振动3种激励下,密封系统静环、动环和弹性元件的位移以及密封系统泄漏和碰撞的情况。研究表明:在不受外界激励的情况下,在自由衰减振动下密封系统轴向稳定性和密封性能良好;密封系统在受到简谐振动激振力形式的自激振动干扰后,系统位移量明显增大,会显著影响密封性能;叠加一定地震烈度的随机平稳地震动影响下,弹性元件位移量大幅增加,密封失效。振动对非接触式机械密封性能的影响显著,应确保密封端面间液膜厚度稳定且足够小,以维持密封系统的长周期运转。

基于电场传感器阵列的输电线路电压非接触式测量方法

电压作为表征线路运行状态的重要参量,实现其灵活准确的测量对保证电力系统稳定运行至关重要。传统的接触式电压测量方法,因电压互感器体积较大、会产生电磁谐振和高频振荡、额外测量需断电安装等问题,对于海量化测量并不便利。相比较而言,非接触式测量不接触导线,更加安全和便捷,将成为未来电压测量的发展方向。文中提出了基于电场传感器阵列的输电线路电压非接触式测量方法,该方法为了解决导线位置信息未知的问题,设计了与导线方向垂直排列的电场传感器阵列;求解了含导线未知信息量的方程组;构建了比例系数矩阵,反推出导线电压瞬时值;分析了电场传感器对测量的影响;最后,进行了10 kV电压等级电压瞬时值仿真验证,结果显示最大测量误差为2.219%。

非接触式生理参数测量用于远程急诊分诊的可行性研究

目的 通过分析急诊患者危重症及轻症的就诊特征,评估非接触式生理测量及远程预检分诊的准确性,探讨远程协助患者就诊的可行性方法。方法 纳入重庆市急救医疗中心2022年6月1日至10月31日急诊科就诊的419例患者。根据急诊预检分诊结果分为危重症组(221例)和轻症组(198例),比较2组患者就诊信息特征的差异;用手机应用程序非接触式测量心率和呼吸频率参数,与接触式测量结果进行比较,评估非接触式测量心率及呼吸频率的准确性;与急诊科现场预检分诊分级比较,评估远程预检分诊分级的准确性。结果 轻症组患者中18~<45岁者明显高于危重症组,差异有统计学意义(P<0.05);危重症组患者中意识状态为“对声音刺激有反应”和“对疼痛刺激有反应”者均明显高于轻症组,轻症组患者多为“意识清楚”,差异均有统计学意义(P<0.05);危重症组患者主诉为“胸痛、意识障碍、便血”者均明显高于轻症组,轻症组患者以“关节痛”居多,差异均有统计学意义(P<0.05);2组患者排前3位既往史均为高血压、糖尿病、冠心病。危重症组患者既往有肿瘤、消化道出血病史者均明显高于轻症组,差异均有统计学意义(P<0.05);非接触式测量心率与接触式比较,差异有统计学意义(P<0.05);非接触式测量呼吸频率与接触式比较,差异无统计学意义(P>0.05);急诊预检分诊的危重症患者明显高于远程预检分诊,差异有统计学意义(P<0.05)。结论 非接触式测量的心率、呼吸频率准确性尚有待于进一步研究,但结合急诊患者的就诊信息特征,远程急诊预检分诊的可靠性将会逐步提高。

基于FDC2214的非接触式液位检测系统的设计

为解决有腐蚀性、易气化、易固化等特殊液体液位测量的问题,提出了一种基于FDC2214电容式传感器的非接触式液位测量系统。设计了由STM32F103主控芯片、FDC2214电容传感器等组成的非接触式液位测量硬件系统,通过对电容值变化量与温度的变化曲线进行数据分析,搭建了对应的温度补偿系统。此外,系统采用卡尔曼滤波算法对测量数据进行滤波处理,有效地提高了系统的测量精度和稳定性。实验测试结果表明:液位测量系统对10组不同的液位进行测量,液位计灵敏度为190.5 pF/m;液位测量系统可以在不改变液体容器结构的情况下完成液位测量;卡尔曼滤波算法可以有效提高液位计的测量精度和稳定性。

RFreeTrack:基于差分相位全息图的RFID非接触式鲁棒定位系统

针对复杂室内环境非接触式RFID目标定位误差大的问题,提出了RFreeTrack系统,其使用商用RFID设备计算出目标反射信号,实现了复杂环境下高精度非接触式目标定位。首先,提出了一种基于时间序列相似度的搜索方法用于校准静态信号,从而显著增强了目标反射信号提取的鲁棒性。然后,提出了基于差分相位全息图的非接触式定位方法,排除阅读器天线位置的影响,提升了定位准确度,降低了系统的部署难度。最后,实现了一个高精度的非接触式定位系统原型。实验表明,在复杂环境中使用校准后的静态信号提取出的目标反射信号相位,相较于现有方法误差降低了68.8%。基于校准过的静态反射信号,在复杂环境中使用差分相位全息图的定位误差平均值为0.040 8 m,相较于现有方法提升了50.6%。

用磁阵列传感器去偏心误差的非接触式电流测量方法

磁性传感器圆形阵列是电流非接触式测量的有效方法,因为它成本低、重量轻、线性范围大、带宽宽和噪声低。针对现有阵列式电流传感器测量偏心时存在较大电流测量误差的问题,采用一种基于导线偏心位置的区域层次分析方法。通过对载流导线不同偏心位置,赋予磁传感器不同的权重进行输出叠加,与导线中心位置输出进行对比,求得最大相对误差为1.28%,传感器线性误差为1.04%,克服了导线偏心对电流测量误差的影响,证明了该方法的可行性。

基于CNN-VIT模型的非接触式机械密封多源故障状态识别方法

针对非接触式机械密封多源故障信号频率高、识别难和易受干扰的难题,搭建密封试验台,模拟4种典型故障工况和正常运行工况,布置声发射(AE)测试系统测取10000个特征样本,将卷积神经网络(CNN)结构与Vision Transformer模型相结合,并在CNN输出数据中引入Patch概念构建了一种改进模型,随后应用于密封故障状态识别,提出了一种新型的非接触式机械密封状态智能识别方法,并分析了改进模型各层网络决策对密封AE数据的影响。结果表明,AE技术能够高效监测非接触式机械密封多源故障状态信号,该方法对密封状态识别的准确率最高可达99.42%;改进模型更加关注稳定运行状态信号中频率为0~50 kHz和100~150 kHz的噪声频带数据,动环表面剥落状态信号中频率为100~150 kHz的噪声频带数据和270±40 kHz的摩擦AE频带数据。研究结果可为机械密封的智能化、高可靠、长寿命发展提供理论基础。

基于高频开关振荡的变流器非接触式状态监测技术研究

绝缘栅双极型晶体管(Insulated gate bipolar transistor,IGBT)是中大功率电力电子变流器的核心器件。为提高IGBT状态监测的安全性与经济性,研究了一种基于高频开关振荡的三相两电平变流器非接触式状态监测技术。采用专用传感器首先通过非接触方式在线测量变流器PWM开关电压自激产生的高频振荡电流,然后利用三相高频振荡与基波电流的极性关系在无门极信号的条件下实现了变流器中所有IGBT开关事件定位,最后根据振荡信号中开关暂态拐点特征检测出IGBT关断时间。基于以上技术原理,采用嵌入式平台研发了一套变流器IGBT非接触式状态监测装置并在380 V/3 kW变频电机对拖平台上开展了技术验证工作。试验结果表明,该装置能对变频器逆变器中6个IGBT的开关特性及其健康状态实施在线监测,具有安全、准确以及经济等优点。

晶圆搬运小车非接触式供电系统的设计与试验

传统AGV有线供电方式存在布线繁琐、限制移动范围等问题,严重影响了AGV工作效率。文章基于现有非接触式供电技术基础,设计分段式非接触式供电装置,并进行系统测试和验证,发现其用电量仅为无接触式未分块供电系统的58.49%。该设计可为AGV小车的高效、节能的无线供电提供新的思路。