基于分布式光纤传感与U-Net网络的复合材料分层损伤定量识别方法

结构健康监测(SHM)是确保飞行器复合材料结构安全性和完整性的重要手段。基于背向瑞利散射的分布式光纤传感器可以通过测量高密度的应变分布为复合材料损伤监测提供数据支持。然而,结构应变分布特征和损伤的映射关系较为复杂,无法直接根据应变分布准确判定损伤的定量信息。另外,分布式光纤传感器数据量大,通过人为分析应变数据识别损伤较为耗时且准确性偏低。为了应对这一挑战,提出了一种基于分布式光纤传感数据与U-Net神经网络的智能损伤识别方法,旨在自动精确识别复合材料中常见的分层损伤。首先,通过有限元仿真构建U-Net神经网络的训练集与验证集;随后进行含分层损伤复合材料板的悬臂加载试验,通过分布式光纤传感器采集结构应变分布数据作为测试集。损伤识别结果表明,U-Net神经网络可以对分层损伤的位置、尺寸与形状进行较为精确的定量识别。

某单层索网结构健康监测系统设计及实施

本文旨在设计并实施一种针对单层索网结构的健康监测系统。以某体育场马鞍形屋盖索网结构在施工及运营期间结构健康监测项目为例,基于有限元数值模拟结果、结构施工方案和现场条件制定监测方案,详细规划了应力与变形测点分布,并优选监测设备及监测方法进行现场实施。结果表明,监测数据与理论计算结果基本相符,监测系统能够满足项目监测需求。本项目可为索网结构健康监测系统设计提供借鉴。

基于U-Net卷积神经网络的织物压力传感阵列串扰解决方法

为解决压阻式柔性压力传感阵列中存在的异常传感单元与串扰现象导致采集到的压力数据不准确的问题,构建了具有32×32个传感单元的压阻式柔性织物压力传感阵列系统,对传感单元检测值出现异常的原因进行了分析,采用中值滤波算法对系统获取的压力分布云图中的异常值进行处理;针对串扰现象,构建了U-Net卷积神经网络模型,采用机器学习方法对织物压力传感阵列系统生成的压力云图进行修正,设计了模型输入、输出数据集的采集方法。结果表明,经中值滤波算法处理后的压力云图的峰值信噪比处于30~40 dB之间,反映出中值滤波算法对异常值处理的效果较为理想;U-Net卷积神经网络模型训练过程中的均方根误差最终达到7.1,表明模型获得了较好的训练效果,通过与无串扰效应的柔性压力传感阵列采集的压力云图进行对比,表明U-Net模型能够有效消除串扰现象对织物压力传感阵列压力云图显示结果的影响。

基于BP神经网络的5G覆盖三维化方案研究

针对楼宇内5G覆盖分层准确性差的问题,在依据高度数据分层的基础上,提出了一种基于气压值的分层方法,利用BP神经网络建立分析模型,精准定位5G网络室内采样点的海拔和楼层,实现楼宇5G覆盖的精准分析,为5G室内分布精准建设提供支撑。分析结果显示,在95%的置信水平下,与多元线性拟合函数、拉普拉斯压高方程相比,BP神经网络的标准误差值仅有0.000295,性能表现最优,能够有效提升5G覆盖分层的准确率。

基于CNN-GRU的阻拦装置受阻对象撞索速度软测量

阻拦装置作为受阻对象安全拦停的重要保障,无法实时获取受阻对象撞索速度。针对该问题,提出了新的CNN-GRU软测量模型。首先,针对阻拦装置的数据特点将序列扩充为三维矩阵;然后,将通道注意力机制与残差模块结合,用于挖掘序列特征、降低数据维度;最后,将提取的特征重新转换为序列并通过门控循环单元推理受阻对象撞索速度。实验证明,该方法在阻拦装置受阻对象撞索速度软测量中具有较高的准确率。

基于Petri网的无人机可充电传感器网络优化

为解决地面移动充电车难避障、易受干扰,以及数据收集受充电时间影响大的问题,提出包含一架数据收集无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)和多架充电无人机的网络架构。首次提出广义同步连续自控Petri网系统(generalized synchronizing continuous cyber Petri net system,GSCCPNS),用于建立无人机的能量传输和运动控制模型,从可视化和数学两方面刻画网络的决策控制、能量流动和飞行轨迹。首先,利用等边三角形簇头覆盖法确定网络锚节点数量和节点总体能耗。然后,为了使无人机充电收益最大化,在传统模拟退火算法的基础上,引入局部搜索和交叉算子,并结合Petri网提出Petri模拟退火(Petri simulated annealing,Petri-SA)算法。大规模仿真表明,死节点比例降低11%~26%,飞行能耗降低7%~17%。

一种无线传感器网络节点的设计与实现

分析了无线传感器网络节点的需求,阐述了无线传感器网络节点的体系结构.在此基础上采用符合802.15.4协议的ATmega128L主控和CC2420射频传输的设计模式,以模块为单位进行设计,分为处理器模块、无线通信模块、传感器模块、能量供应模块四部分,最后整体实现了该设计.通过对比本文设计节点与Micaz节点的数据包随距离变化的接收率测试结果和温度传感器数据采集测试结果,证明该设计取得了良好的效果,为无线传感器网络进一步的深入研究提供了一个性能较好的硬件平台.

基于Petri网的机械系统诊断传感器优化配置

针对如何在机械加工系统中设置最少传感器以观测所有故障变迁激发的问题,提出一种改进的Petri网模型和可辨识性(Identifiability)概念,建立了离散事件系统的故障诊断模型。基于该模型,利用图论方法开发了机械系统诊断传感器优化配置算法。此算法不依赖于系统的初始标识,仅与PN模型的图形拓扑结构有关,在已知系统模型的条件下,可以计算系统所需的最少传感器数量及其配置方案,最后以一实例证明了此方法的有效性。

无线传感网在智慧医疗护理中的应用

提出了无线传感网用于医疗护理的2种基本形式,详细介绍了无线传感网在智慧医疗护理中的应用情况,指出了传感器节点等无线传感网关键技术的解决将有效提高老龄化社会家庭或者医院医疗护理的质量和效率。

基于FBG传感网络的新型内窥镜形状实时检测系统

通过基于光纤光栅(FBG)传感网络的内窥镜空间形状实时检测系统的搭建,提供了一种新型的内窥镜形状的感知手段。针对内窥镜形状感知的具体要求,进行了光纤光栅大曲率传感器原理研究以及微小尺寸光纤光栅传感网络设计。在不改变内窥镜的结构的前提下,将光纤光栅传感网络介入其固有手术钳道,通过传感网络感知内窥镜上多个离散点空间曲率变化,利用离散曲率形状重建算法重构出内窥镜形状。在此基础上搭建了智能内窥镜实时形状感知系统,给出了数据处理方法和动物试验结果。

风机叶片故障预测的振动方法研究

风机工作中连续受到空气动力、惯性力等交变载荷的冲击,使得风轮桨叶产生不规则摆动和扭曲变形,异常振动和急剧变形将造成风机灾难性损毁,因此实时检测风机叶片整体运行状况显得尤其重要.提出基于三轴加速度传感器网络模型数据融合的风机叶片故障预测方法,通过对三维矢量分解、转换及提取技术反映风机整体运行模态,设计了数字信号处理技术的振动监控系统,对振幅超限的低频或超低频信号进行时域和频域分析,识别出了风机在4 ～ 30 Hz低频区域振动引起的故障率最高,并成功实现了风机叶片机械故障发生率75％的提前预测.

多传感器布局和目标跟踪精度分析

基于目标位置估计的C ram er-R ao限和几何精度稀释(GDOP)来研究组网的多异质非线性传感器系统中,传感器和目标的相对位置对目标跟踪精度的影响。分析表明,除了传感器的测量误差、目标的距离外,传感器到目标视线的夹角大小对目标跟踪精度也有一定的影响,影响的大小和传感器的横向径向测量误差的比值大小有关。结合工程应用,分别对2个和3个不同类型的传感器组合进行了讨论。

基于无线传感网络的畜禽舍环境监控系统的设计与实现

针对规模化畜牧养殖中畜禽舍环境监测难的问题,设计开发了一套基于无线传感网络的畜禽舍环境监控系统,该系统能对畜禽舍环境参数(如温度、湿度、光照、大气压、氨气浓度等指标)进行实时监测,并能智能化地根据设定的环境指标上下限自动控制畜禽舍相关设备如风机、风扇、湿帘、电灯等的开启,最终达到将畜禽舍环境参数控制在设定的范围、减少动物热应激、净化畜禽舍环境、促进动物健康成长的目的。

基于部分可观Petri网的机车故障诊断方法研究

机车调度的故障检测与诊断是保障行车安全的必要条件。为了实现故障的检测和准确诊断,以仅有部分库所可见的部分可观Petri网为建模工具,研究机车调度系统中传感器监控节点数目和位置的确定方法。首先,给出了加权Petri网系统中故障准确诊断方法,提出故障定位表和监控库所集的确定算法(FLT&MPD),并进一步证明所提出的算法是正确的、有解的且具有多项式级时间复杂度。进一步,基于FLT&MPD算法,给出了保证故障准确诊断下的部分可观系统设计方法,并且证明利用FLT&MPD可以实现监控节点数目最少的最优监控。最后,以机车调度系统中的两类典型故障为例,通过构造对应的层次颜色Petri网模型,给出机车调度系统中传感器监控节点的安放位置,为工业应用奠定了理论基础。

基于粗糙集和模糊kohonen聚类网络的多传感器数据融合

多传感器数据融合的难点在于传感器聚类状态的切换,即在某一时刻该传感器应该往哪个方向融合数据的问题。利用粗糙集进行知识的获取,把54个传感器1天内的可融合的典型聚类分布作为样本空间形成"数据-融合分布"的决策表,然后对一个月的数据根据粗糙集的知识约简方法,去掉冗余的属性和样本。利用模糊kohonen聚类网络进行聚类分析,最后形成传感器数据融合的分布规则.实验证明该模型具有很好的分类效率,可以快速实现传感器聚类分布的判断。

基于无线传感网络的改碱暗管排盐监控系统

针对目前盐碱地暗管改碱技术应用过程中存在的有效评测数据缺乏、无法准确对实施效果进行科学评价的问题,设计了一种基于无线传感网络的改碱暗管排盐监控系统,以实现对管道内地下水的水质监测、流量统计以及蓄水池水位控制等。监测节点实时采集各路暗管的p H值、电导率和流量信息传输到中心节点,监控中心计算机通过RS232接口获取各采集信息并进行处理显示;同时,液位传感器实时获取蓄水池的水位信息并通过无线传输模块将水位信息发送至中心节点,中心计算机根据实际水位和设定水位信息进行控制决策,并通过中心节点向水位控制节点发送控制指令,实现蓄水池的水位远程自动控制。为验证系统整体性能,对监控系统开展了水位控制、传感器检测精度、通讯距离与丢包率试验测试。试验结果表明:系统p H值和电导率的平均测量误差分别为1.81%、1.89%,各节点的最大丢包率为2.6%,整体运行稳定,数据传输可靠,能够满足实际生产需要。该系统能够准确获取改碱暗管内的水质信息及迁移变化情况,为暗管改碱技术的效果评价提供有利的数据支撑。

移动机器人感觉网络及其相关技术研究

本文论述感觉网络在移动机器人领域的发展 ,讨论了与之相关的技术 .提出感觉网络的不同层次结构 ,以一台样机为例论述不同传感器融合算法给予机器人不同的理解能力 。

基于ZigBee的轮胎压力监测系统设计

给出了一款新型汽车轮胎压力无线传感器网络监测系统,由ZigBee网络设备、ICS 87N型绝压传感器、ATmega128L微控制器等低功耗元器件组成,分析了轮胎压力监测系统的组成结构及工作原理,成功解决了汽车轮胎压力检测系统存在的问题,且利用ZigBee网络,使汽车的轮胎内部安装的压力传感器和温度传感器与汽车的其他传感器集成一体组成一个无线局域网.该设计采用了高集成度电路及低功耗技术,系统具有体积小、重量轻、功耗低、抗干扰能力强和电池使用寿命长的特点,为汽车轮胎压力监测系统提供了廉价、合理的解决方案.

基于MSP430F149无线传感器网络节点的设计

设计了以超低功耗单片机MSP430F149为核心,结合外围压力传感器和无线收发模块的传感器网络节点.MSP430F149控制传感器采集水下的温度、水压,并对输出数据进行由压力到液位的变换及温度补偿,再由无线收发模块将数据发送给上位机,实现对液位的监测.

滑坡泥石流地质灾害野外监测预警系统

针对我国地质灾害频发的现象,该文讲述了一种基于传感网与多网络融合技术的地质灾害监测预警系统的设计。该系统以基于Cortex-M3内核的微控制器STM32为核心,多通道信号调理电路为数据采集单元,采用电台、Zigbee和直接连线等方式组建本地监测网,将多种传感器(雨量计、地表裂缝位移计、孔隙水压力计、土壤含水率计、地下水位计等)的数据采集、处理后通过GPRS网络和北斗卫星传回服务器。实际应用显示,本系统具有功耗低、稳定好等特点,能适应野外恶劣的环境,满足监测需要。