可穿戴生理信息监测的自供电系统研究

设计与制作了一种应用于可穿戴生理信息监测的自供电系统,利用压电-光电复合能量收集装置采集人体运动时足底的机械能和室内光能。复合能量收集装置以运动鞋为载体,设计了多种结构压电能量收集器固定在鞋底,光电能量收集器粘接在鞋面,收集到的能量存储在超级电容中,同时设计了一套能够定时、按需供电的能量管理控制电路,控制生理信息监测系统每隔20 min上电一次,并且测量结束即刻断电。经测试,光电能量收集装置在室内从早上7点至晚上7点的平均输出功率达到590μW,压电能量收集装置在1.2 m/s的匀速步行状态驱动下的平均输出功率达540μW以上,复合能量输出功率能够稳定在1.124 mW以上,即20 min产电1.349 J。对系统各单元进行数据采集测试以及功耗测试,得出系统一个工作周期耗能1.04 J。从能量收支平衡来看,利用运动机械能与光能复合供电的生理信息采集系统可实现自我维持定时工作,具有一定的应用参考价值。

一种基于高压静电纺丝工艺制备的P(VDF-TrFE)/PZT压电传感器及其在睡眠监测中的应用

针对日常睡眠监测的需求,提出一种基于高压静电纺丝工艺制备的P(VDF-TrFE)/锆钛酸铅(PZT)压电传感器并对其性能进行了研究。首先,介绍了P(VDF-TrFE)/PZT压电传感器的制作及封装流程。其次对其灵敏度,频率响应特性,瞬时响应和稳定性等进行了测试。结果表明,该传感器不仅具有良好的微观外貌形态,且相比于纯P(VDF-TrFE)压电传感器0.73 V/N的灵敏度,制备的含30%PZT的P(VDF-TrFE)/PZT压电传感器灵敏度是纯P(VDF-TrFE)压电传感器的2.5倍,达到了1.78 V/N。此外在低频下能够保持稳定压电输出且具备2 ms较快的响应时间。最后采用自制的P(VDF-TrFE)/PZT压电传感器测量人体心冲击信号,并通过支持向量机(SVM)训练睡眠分期模型实现了对睡眠质量的监测,四分类模型平均准确率达到72.5%,为可穿戴睡眠监测传感器的选择提供了参考。

基于卷积神经网络的岩渣分类算法及其FPGA加速

全断面岩石掘进机在道路掘进过程中,刀盘挤压切削岩体容易产生刀盘磨损及损坏,从而造成经济损失,因此需要检测刀盘磨损的理论和技术来指导施工。岩渣是掘进过程的直接产物,携带丰富的信息,能够反映当前的施工状况,因此可以通过岩渣识别利用这些信息间接实现对刀盘的监测。提出了一种基于卷积神经网络的岩渣识别算法,在岩渣数据集上实现了96.5%的分类准确率。随后为了便于FPGA硬件部署,提出一种网络压缩方法,将网络规模压缩到原始网络的2.28%,同时分类准确率相比原网络仅下降了0.9%。最后使用OpenCL技术在Intel Arria 10 GX1150平台上实现了算法部署,达到了224.54 GOP/s的吞吐率以及11.23 GOP/s/W的能效比。

基于改进麻雀搜索算法的无线传感器网络定位研究

针对距离矢量跳(DV-Hop)算法在无线传感器网络中存在的定位误差大的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索的无线传感器网络定位算法。首先,针对传统DV-Hop算法,修正了节点平均跳距和节点最小跳数。其次,引入Sine混沌映射、自适应惯性权重和双样本学习策略提高算法的搜索能力;最后,利用MATLAB构建仿真模型进行性能对比实验。实验结果表明:与其他节点定位算法相比,所提算法可有效提高对未知节点的定位精度和收敛速度。

认知物联网中继传感节点最小功耗布置方法研究

物联网数据传输过程中,中继传感节点能量不足或者能量消耗过多将导致部分节点失效,降低物联网的使用寿命。为解决这一问题,提出认知物联网中继传感节点最小功耗布置方法。根据中继节点结构特征、有向加权图,建立数据传输功耗的数学模型;以最小功耗布置为目的,制定数据流向、通信容量、数据最大传输次数的约束条件,阻止中继节点逆向传输,使节点满足通信容量范围的同时,避免出现逐条传输数据的事件;引入贪婪算法布置中继传感节点,实现中继传感节点最小功耗布置。仿真结果表明,所提方法的中继传感节点布置最大功耗为17.58 J;在传感节点分布密度为370个/m^(3)时,中继节点布置数量为126个;在11.9 s内即可完成150个中继节点的布置。

基于MPSO-BP算法的四电极电化学气体传感器温度补偿研究

针对四电极电化学气体传感器的测量精度极易受环境温度影响的问题,提出一种基于粒子群优化BP神经网络算法(PSO-BP)的温度补偿方法。利用改进的PSO算法(MPSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,构造四电极电化学气体传感器的温度补偿模型,并设计了气体传感器测试系统。实验结果表明,MPSO-BP算法可有效提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力;基于MPSO-BP算法的四电极气体传感器温度补偿模型,可将温度补偿误差控制在0.1%以内。

一种基于循环时空深度神经网络的手势识别方法

针对表面肌电信号解码模型因缺乏时空信息等重要性表征,面临解码精度低、鲁棒性差等问题,提出了一种基于循环时空深度神经网络的手势识别模型,来提高挖掘表面肌电信号的表征能力。首先,设计多通道卷积神经网络,并融入双向循环神经网络来提取强判别力的时空特征信息。其次,采用通道注意力机制来捕捉时空特征中通道重要性信息,设计基于时空特征的注意力模块以进一步增强时空特征信息。同时,基于特征金字塔网络思想来设计多尺度特征融合模块,从多尺度、多角度获取多级特征信息,提高模型对肌电信号的解码能力。最后,将所提出的手势识别模型在大型手势识别数据库Ninapro上进行测试,结果表明所提方法能有效提高对表面肌电信号的表征挖掘能力,为人体手势动作识别的深度学习建模工作提供借鉴意义。

高速低载频比传感信号下的逆变器有源阻尼自适应控制

逆变器工作在高频运行和控制载波比低的情况下,存在谐振尖峰抑制,提出了高速低载频比传感信号下的逆变器有源阻尼自适应控制技术。在高速低载频比传感信号下,构建逆变器数学模型。输出电流到电容电压与定子电流之间的传递函数,将逆变器的有源阻尼等效成一个控制电压环。调整有源阻尼自适应控制回路的参数,制定逆变器有源阻尼自适应控制策略。实验结果表明:文中技术的稳定裕度由2.46 dB下降至1.18 dB,可以保证逆变器的稳定运行;在不同采样频率下,可以控制逆变器输出与电网电压相同相位和频率的并网电流,其中在采样频率为5.9f时,输出并网电流和电压均表现为正弦状态,波动范围分别为[35 A,58 A]和[185 V,225 V],具有较好的控制效果。

基于局部密度聚类的WSN多Sink节点部署研究

针对无线传感器网络中传感器节点能量受限,网络生命周期短的问题,在考虑网络成本的情况下,提出一种基于节点局部密度聚类的多Sink节点优化部署算法。首先,基于多属性因子构建聚类决策函数确定Sink节点部署位置,完成传感器节点聚类;然后,根据下一跳节点与Sink节点间距离最短准则搜索并形成数据传输路径;最后,以网络生命周期成本比最大化为依据确定最优的Sink节点数目,实现多Sink节点优化部署。仿真结果表明:与已有算法相比,所提算法能够有效延长网络生命周期,具有较高的网络生命周期能效比。

面向动态环境的视觉惯性定位方法

针对传统的视觉惯性里程计在动态环境下定位精度低和系统鲁棒性差等问题,提出了面向动态环境的视觉惯性定位方法。首先,利用语义分割提取环境中的语义信息,借助环境先验信息识别出动态物体。同时,采用深度生成网络对动态物体区域进行背景修复,生成只包含静态场景的图像,并将生成的图像用于后续的特征提取和跟踪,以减弱动态物体的影响。后端构建了紧耦合的图优化模型,将视觉数据与IMU数据相互融合,在滑动窗口中以非线性优化的方式估计位姿。实验结果表明,方法可以有效降低动态物体对定位的影响,提高系统的定位精度和鲁棒性。

热振子式Z轴MEMS角速度陀螺敏感机理的研究

揭示了一种热振子式Z轴MEMS角速度陀螺的敏感机理。在给出工作原理、热振子的振动模态和陀螺效应的基础上,对敏感结构内的温度场进行了计算。结果表明:(1)开机1.8 s后在敏感结构内形成一个稳定的温度场。(2)热振子在Y方向建立驱动模态,当沿着Z轴输入角速度时,在哥氏力的作用下热振子沿着X方向移动,造成温度场偏移,X方向上对称平行设置的两热线温差ΔT_(X)随着输入加速度az的加大呈现线性增长,温度灵敏度为125 mK/(°/s)。(3)根据输入-输出ω_(z)-V_(Xout)特性曲线,得到数学模型,揭示了该陀螺的敏感机理,陀螺灵敏度为0.095 mV/(°/s),非线性度为2.97%。本研究为优化结构奠定了实用理论基础。

基于改进樽海鞘群算法的含瓦斯煤破裂过程信号特征识别

针对标准樽海鞘群算法存在的计算精度不足、易陷入局部停滞等缺陷,提出一种多策略融合的樽海鞘群算法。在初始化阶段,引入线性同余法随机发生器;利用野马算法优化樽海鞘领导者位置;采用金豺算法改进樽海鞘种群追随机制。通过测试函数寻优对比实验,证明多策略融合的樽海鞘群算法相比于其他智能算法在鲁棒性与稳定性方面均有显著提升。将多策略融合的樽海鞘群算法应用到含瓦斯煤破裂过程信号特征识别,实验结果表明:提出的含瓦斯煤破裂过程信号特征识别模型具有更好的表现,准确率可达93.33%,相比其他识别模型,识别率更高。

单目三维视觉测量技术研究进展

单目三维视觉测量在视觉测量领域具有低成本、简便性、结构紧凑等优势,是以智能化、网络化制造为特征的先进制造典型技术之一。经过不断发展,单目三维视觉测量技术已成功应用于无人机导航、智能机器人、工业检测、医疗健康等领域,如今呈现出精准化、快捷化、微型化、自动化、动态化等发展趋势。以孔径数量为标准,将单目三维视觉测量技术分为单孔径及多孔径两大类,分别综述两类方法的研究现状和发展历程,重点论述了应用较广的运动恢复结构法(Structure From Motion,SFM)和光场三维测量方法,并对单目三维视觉测量技术的未来方向进行了展望。

无线传感网络拥塞控制中节点选择强制博弈方法

无线传感网络中节点数据流量较大,分布范围较广,节点选择寻优计算复杂,导致浪费大量算力在节点选择上,拥塞控制效果不佳。提出一种无线传感网络拥塞控制中节点选择强制博弈方法,计算单条网络链路传输成本,依据传输数据耗费能量,计算传输节点可用能量比值,在传输变量权重值基础上,求得传输节点实际拥堵指数,完成节点选择。计算网络连接层的数据包丢弃概率,确定网络拥塞程度,汇聚节点数据流建立节点选择强制博弈模型,明确传感网络稳态传输条件,利用流量正态分布算法,在节点选择博弈中做出强制选择。经仿真分析证明:所提方法分组递交率保持在83%以上,丢包数量保持在100 pkt/s之内,网络传输节点端到端的延迟在0.3 s以内。

基于自适应强跟踪Kalman滤波的GNSS跟踪环路设计

为提高GNSS接收机跟踪环路在复杂环境下的跟踪性能,提出一种基于自适应强跟踪Kalman滤波(ASTKF)的跟踪环路,在传统跟踪环路的基础上,以鉴相器输出为观测量进行自适应强跟踪Kalman滤波,滤波结果用于计算导航滤波器的观测量,同时将伪码频率和载波多普勒频率反馈到码NCO和载波NCO,在ASTKF中使用基于卡方分布的渐消因子计算方法,提升跟踪环路鲁棒性。半物理仿真实验表明,相比于基于Kalman滤波的跟踪环路和基于强跟踪Kalman滤波(STKF)的跟踪环路,所提出方法在水平方向上的位置误差和速度误差减小20%以上,有效提高了卫星导航接收机的定位性能。

基于Hall和GMR的多传感器融合方法及实现

目前霍尔传感器(Hall)和巨磁阻(GMR)传感器均广泛地应用于电力系统电流测量。为同时发挥二者的优势、降低各自的局限性,在分析Hall和GMR的温度特性、噪声特性和被测电流范围的基础上,提出了一种基于Hall和GMR的多传感器融合方案。在定义GMR和Hall的灵敏度差值ΔS基础上,将被测电流i和灵敏度差值ΔS构成的融合域划分为四个域,在域Ⅱ采用多传感加权观测融合Kalman滤波算法,将Hall和GMR的观测量和观测噪声融合后与状态方程联立进行Kalman滤波;在域Ⅰ采用数据加权融合最优权值分配的方法,给Hall的测量数据赋予较大权值,GMR的测量数据赋予较小的权值;在域Ⅲ,权值分配情况相反,各域之间可实现数据融合的平滑过渡。基于多传感器融合方法,设计了一种组合式闭环电流传感器,包括磁芯、电路部分设计及仿真。仿真和样机实验结果表明,在域Ⅱ时多传感器融合值与真实值的均方根误差低至0.004;在域Ⅰ、Ⅲ时电流测量的相对误差E_(i)均在0.255%以下。与单一传感器相比,多传感器融合的方法使组合式传感器测量电流范围增大,适用于温度变化范围较大的场景,电流测量精度及可信度更高。

一种基于S型电磁超材料的高温温度传感器设计

针对目前超材料温度传感器存在的量程小且灵敏度较低的问题,设计了一种碳氮化硅基的S型超材料的高温传感器。通过CST电磁仿真软件对超材料温度传感器进行模拟仿真,在其他结构参数一定的情况下,对金属条的长度、宽度、厚度、条间隙及基板厚度等参数进行了设计与优化,确定了传感器结构的最佳尺寸,同时分析了传感器的谐振频率对温度的影响。结果表明,在28℃~1000℃下平均灵敏度可达5.674 MHz/℃。与之前报道的高温传感器相比,灵敏度提高了5倍,这种高灵敏度温度传感器可为航空发动机、武器装备等系统中的高温测试提供一种技术手段。

未知信号传播速度的TDOA定位方法研究

研究了未知信号传播速度时的到达时间差(Time-Difference-Of-Arrival,TDOA)定位问题,提出两种联合估计信号传播速度和目标位置的定位方法。第一种方法为两步加权最小二乘方法。在该方法中,首先不考虑变量之间关系,得到一个关于未知变量的初始加权最小二乘估计。为改进第一步估计的性能,第二步考虑第一步估计中变量之间的关系,将其转换为一个标准的广义信赖域子问题,最终获得更高精度的估计性能。第二种方法为半正定松弛方法,通过构建非线性非凸加权最小二乘问题,然后利用半正定松弛技术将其松弛为凸的半正定规划问题,容易求解。仿真结果表明,所提两种方法均能够在高斯噪声下,且噪声不太大时达到克拉美-罗界。

基于加速度计阵列的乒乓球智能判分系统

乒乓球比赛在国际比赛、体育教学、休闲健身等领域备受关注。针对乒乓球比赛中裁判员主观局限性导致的判分人为误差、球员训练效率与实时性差等问题,提出了一种基于MEMS加速度计阵列的乒乓球智能判分系统。为了精准检测桌面落球位置,采用ADXL335加速度传感器模块测量球-桌碰撞引起的桌面振动信息。通过优化加速度传感器阵列节点,开发多信号协同感知算法,实现球桌表面落球点的精确定位。此外,结合落球点坐标信息,开发了基于国际乒乓球比赛规则的智能判分和比分实时显示上位机模块。实验结果表明:所开发的乒乓球判分系统具有智能裁判、比分实时显示、落球点精准定位、坐标信息存储等功能,为乒乓球比赛精准智能裁判和球员数字化训练提供了一种实用的设计方案。

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。