基于IMU传感器与深度度量学习的人体行为识别算法

人体行为识别可以定义为通过一系列观察和周围环境来确定一个人的各种姿势和日常活动。很多研究尝试将深度学习技术用于HAR中,然而,现有的基于DL的HAR方法存在复杂度较高、算力需求大和泛化性与鲁棒性不足的问题。为了解决上述问题,围绕基于智能手机内置IMU传感器的HAR方法,提出了一种名为RMDML的HAR方法,该方法结合了轻量化神经网络Res-MLP和深度度量学习的特征嵌入技术,旨在提取具有可分离性与可判别性的泛化特征,从而提高模型识别性能和泛化性能。RMDML模型在公开数据集UCI HAR上取得了97.26%的准确率,高于几种常见的HAR算法,证明了所提出方法的有效性。

正碰传感器安装点声惯量优化

针对某车型正碰传感器安装点声惯量不足的问题,基于频率响应仿真方法,进行原因分析。参考对标车型结构,提出三种正碰传感器安装点声惯量优化方案。从性能、焊点数量、轻量化等方面进行综合评估,确定最优方案。通过试验验证了最优方案的可靠性,解决了正碰传感器安装点声惯量不足的问题。

基于惯性权重调整的果蝇优化算法在WSN中的应用

目的:针对无线传感器网络随机部署节点的区域覆盖和传感器节点能量消耗问题,提出一种基于惯性权重余弦自适应调整策略的改进果蝇优化算法。方法:该算法在果蝇优化算法基础上,通过引入惯性权重的学习因子调整策略,在线调整算法的搜索步长。结果:增强了果蝇个体的自适应性及全局搜索能力,从而实现全局最优。结论:仿真实验表明,提出的改进果蝇优化算法不仅提高了收敛速度和全局搜索能力,还显著提升了WSN的覆盖率。

基于改进萤火虫算法的WSN覆盖优化

针对无线传感器网络节点部署不均所导致的网络覆盖率较低问题,以无线传感器网络覆盖率最大化为目标,提出一种基于改进萤火虫算法(IFA)的网络覆盖优化方法。该方法运用佳点集方法初始化种群,提高种群的多样性,奠定全局搜索基础;利用具有非线性指数递减的变形Sigmoid函数作为惯性权重,平衡算法的全局搜索和局部开发能力;采用高斯扰动策略对个体位置扰动更新,避免算法早熟。仿真结果表明,该算法与人工鱼群算法(AFSA)、种子杂交粒子群算法(HSPSO)和混沌萤火虫算法(CGSO)相比,能有效提高网络覆盖率,使节点部署分布更均匀。

基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法

为解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题,将相似信息参量整合成独立的簇类对象集合,提出基于改进PSO的无线传感器网络数据自适应聚类算法。按照改进PSO算法的作用机制,确定欧氏距离指标的计算数值,实现对网络数据的处理。在无线传感器网络体系中定义聚类排序原则,结合相关数据样本求解自适应期望熵,完成无线传感器网络数据自适应聚类算法研究。实验结果表明,在改进PSO算法作用下,无线传感器网络数据经过整合后的簇类对象集合数量由20个减少到6个,能够解决无线传感器网络数据类项过于繁杂的问题,满足按需整合相似信息参量的实际应用需求。

基于智能手机传感器和phyphox软件精确测量刚体转动惯量

“刚体转动惯量的测量”是全国大多数高校大学物理实验课程的必做项目。传统方法是利用光电门和智能计时计数器来测定刚体转动过程中的角加速度,并根据公式计算出转动惯量。但该方法存在仪器组成复杂、角加速度测量精度低等问题。该文利用可安装phyphox软件的智能手机终端,调用手机内置传感器来测量刚体的角加速度,最终得到更加精确的转动惯量。新的测量方法表明,智能手机在大学物理实验精度改进上具有成本低、精度高、操作简单等优势,展现了巨大的应用潜力。

面向林业资源防护的CGPSO算法UAV航迹优化应用研究

针对传统PSO无人机航迹规划算法在林业资源防护任务中存在收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出了一种基于CGPSO的无人机航迹优化算法(cauchy gauss particle swarm optimization, CGPSO)。借助雷达传感器对林间环境进行预检,构建了无人机飞行任务环境模型;引入了自适应惯性权重和融合柯西-高斯变异算子调整粒子群算法,平衡全局-局部收敛速度,优化局部极值问题;综合分析了无人机航迹长度代价、障碍物碰撞代价和高程范围代价,建立了航迹规划适应度函数。仿真结果显示,所规划算法适应度标准差达到了0.148 6,用时54.34 s,相比PSO算法,收敛代价值减少了42%,用时提升了25%,与所有算法相比,整体航迹具有较强的鲁棒性,对环境的适应性更优。因此,采用新规划航迹算法在林区进行林业资源防护工作是可行的。

基于智能手机加速度和速度传感器刚体转动惯量的测量

将智能手机的加速度和速度传感器引入三线摆法测量刚体转动惯量实验中,使刚体摆动的周期性过程更加形象化,并通过手机自动绘制的“加速度-时间”和“速度-时间”图像获取刚体摆动周期,实现对刚体转动惯量的测量。实验结果表明,智能手机传感器测量数据合理,相对误差在实验允许范围内。将智能手机引入大学物理实验教学,不仅可以增强学生对新技术的认知,激发学生对新知识的渴望,而且可以拓展学生思维,培养学生创新精神。

基于PASCO转动运动传感器测量刚体转动惯量

PASCO转动运动传感器可以精准地测量并实时地记录物体转动时的角速度。在落体法测量刚体转动惯量的实验中,为了提高实验的精度,将PASCO转动运动传感器与刚体转动惯量实验仪相结合,用PASCO转动运动传感器直接测量角速度并计算角加速度。改进后的仪器简化了实验步骤,提高了实验精度。对圆盘、圆环和圆柱试样的转动惯量进行测量,三组实验的相对误差分别为0.2%、0.7%和0.3%,实验结果准确。通过实验结果可得,改进后的实验仪器操作简单且测量精度很高。

双传感器自主动态调整恒温控制系统

恒温控制过程存在时滞、热惯性以及鲁棒性较差等问题,本文采用双传感器分别测量热源温场动态温度T1和目标温场动态温度T2,通过热力学关联公式,依据测量值T2计算T1允许值Ty,并与T1测量值进行对比,根据比值大小控制加热开关,超前预估控制热源温场温度可有效保证目标温场精确趋近目标温度。实验结果证明,这种双变量自主动态调整恒温控制方法有效消除了时滞、热惯性以及环境变化等诸多因素对控制系统的影响,系统依据函数关系自主动态调整,控制平稳,无需自整定学习即可实现高精度恒温。

基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别

针对人体多运动模式识别中识别精度低的问题,提出一种基于MEMS惯性传感器的人体多运动模式识别算法。该算法选取MEMS加速度传感器的时域特征作为模式识别特征量,提取MEMS角速度传感器的时域特征作为二次识别的特征量,能够准确识别走、跑、站立、上楼、下楼、趴倒、躺倒、倒退多种运动模式。识别过程采用分层识别算法,同时使用支持向量机识别区分难度较大的两类行为动作。嵌入式消防单兵定位系统平台的实验验证表明,利用该算法能够识别消防单兵的多运动模式,平均识别精度达到94%以上。

导弹控制系统的容错控制研究

为了提高导弹姿态控制系统的可靠性,防止由于传感器失效而引起导弹自毁,提出基于信号重构的容错控制方法.为了对姿态控制系统中的传感器进行信号重构,首先考虑弹体弹性振动的影响,分析了弹体弹性振动与姿态角之间的关系;然后分析了传感器输出信号之间的关系;最后,通过解析冗余方法,用正常工作的传感器输出信号重构出现故障的传感器的正常信号.仿真实验表明了该方法的有效性.

视觉与惯性传感器融合的隐式卡尔曼滤波位置估计算法

机器人对自身位置的实时感知在机器人技术中非常重要.本文主要研究机器人技术中一类基于视觉与惯性传感器的位置估计问题.与传统的状态估计问题不同的是,所研究位置估计问题为带有隐式观测方程的线性状态估计问题.为此提出一种能够解决此类估计问题的隐式卡尔曼滤波器,并给出了详细的滤波器设计过程.另外采用扩展变量法将加速度信息中的偏移量作为滤波器状态来估计,以补偿其对位置估计结果的影响.仿真结果显示,所给出的隐式卡尔曼滤波器收敛,加速度偏移带来的影响被有效的补偿.

转动惯量测试仪的设计

根据复摆法测量转动惯量的原理,设计了测量不规则刚体转动惯量的装置.该装置采用压力传感器、对射式光电计数器、倾角传感器,并充分利用了物理天平的底座和游码标尺支架,设计精巧、测量方便快捷.

大型回转体转动惯量测量系统的设计

以大型回转体为被测对象,设计了一套转动惯量测量系统。利用扭摆机构、光电传感器获得系统的振荡频率,在对系统阻尼影响分析的基础上,得出转动惯量与振荡频率的关系式。详细介绍了系统组成,对测量系统的工作机理和测量精度进行了分析,最后给出具体算例;结果表明满量程测试精度优于1%,可实现对大型回转体的转动惯量的精确测量。

多维加速度场中六维力传感器惯性耦合特性研究

六维力传感器的特殊结构决定了各维间耦合存在的必然性,在多维加速度场六维力测试环境中,传感器惯性质量分布又加重了耦合的程度。本文针对多维加速度场中六维力传感器惯性耦合效应,建立传感器力学解析模型和弹性体的应力—应变关系,采用有限元方法(FEM)仿真,分析了多维加速度场中惯性力学特点与耦合效应本质特征,为加速度场中六维力传感器主动设计和惯性耦合补偿提供理论参考依据。

MEMS惯性传感器现状与发展趋势

自上世纪90年代以来,针对MEMS惯性器件的研究越来越多,MEMS惯性传感器开始得到广泛的商业应用。本文对部分MEMS惯性传感器国内外的新近研究成果进行了分类与归纳,分别对MEMS加速度计、MEMS陀螺仪和微惯性测量组合以及惯性微系统进行了研究与分析。对MEMS惯性传感器发展趋势进行了初步推断,认为未来MEMS惯性传感器的发展主要有四个方向:高精度,以满足日益精细化、智能化的应用需求;微型化,以实现便携、分布式应用要求;高集成度,以完成多种功能高密度组合;适应性强,以适应复杂应用环境,拓宽应用范围。

Si-玻璃阳极键合失效机理研究

在采用Si-玻璃阳极键合技术制备微惯性传感器的过程中,实验发现键合圆片中心区域键合失效。通过对键合机理和工艺过程进行分析,认为湿法腐蚀工艺引入钾离子(K+)污染是造成键合失效的主要原因,也可以对键合失效现象给出合理的解释。改变工艺参数进行了键合对比实验,结果表明,未受K+污染的键合圆片没有发生键合失效现象。提出了解决键合失效问题的两种方案,并首次提出在Si片表面生长氧化层提高失效区键合强度的方法;从理论上分析了增加SiO2介质层的可行性。强度测试结果表明,在SiO2厚度为150nm时,键合剪切强度达到14MPa,验证了方案的可靠性。利用上述方法制备出微加速度传感器敏感结构。

基于多传感器数据融合的长输埋地管道中心线测量

针对长距离油气管道的中心线测量问题,提出了一种利用多传感器数据融合的管道中心线计算方法。当使用管道内检测器对长距离油气管道进行内检测时,在内检测器上装载惯性测量单元(IMU)和里程计,通过加载低频发射机激发地面GPS标记盒获得内检测的位置信息。使用导航系统和非线性动态系统进行误差建模,利用IMU数据及里程计数据进行航位推算,并采用扩展型卡尔曼滤波器对惯导系统及里程计的各项误差进行估计和补偿,结合地面GPS标记点数据最终得出准确的管道中心线位置信息。通过对同一节长度的管道在2次不同时间测量的管道中心线轨迹数据进行对比分析可知,两次测量获得的惯导中心线数据在水平方向的综合偏离误差为0.35 m,高度方向的综合误差为0.74 m。为进一步验证测量精度,对埋地管道某处特征点进行了开挖验证,检测器的误差在1 m以内。为埋地油气管道的安全运行提供了一种有效的测量手段。

刚体转动惯量实验中时间测量的改进方法

对传统的刚体转动实验仪时间的测量方法进行了改进,提高了实验测量的精度,拓展了实验内容.同时也可以作为开放、设计性实验.