用于数据采集器测试的时间脉冲插值分析方法

地震数据采集器时间服务精度是评价设备性能的重要指标,一般使用标准时间源输出的时间脉冲信号采样数据进行分析计算,但受仪器采样率限制,时间偏差测试分辨率不高。设计了基于一阶差分和直方图分析的脉冲信号上升沿识别、高低电位分析和时间偏差分析算法,研究使用非线性插值分析方法对地震数据采集器采集的标准时间脉冲信号进行波形升采样恢复,并基于所提算法进行实验分析和讨论,在提高地震数据采集器时间偏差测试分辨率的同时,规范了测试数据处理方法和流程。

物联网背景下医疗设备数据采集器的研制分析

在高新技术全面发展和应用的背景下,物联网技术在各个领域的应用均体现出了明显优势。尤其是医疗设备数据的采集工作完善效果,在物联网的支持下发生了较大转变。因此,为了能够更好地强化医疗设备数据采集效果,为医疗工作提供有力的支撑,需要对医疗设备数据采集器的具体设计进行分析,了解数据采集器的研制和应用意义。通过设计出符合医院实际要求,能够为医疗工作提供支持的数据采集器,进一步提升医疗设备数据采集效率和质量。

基于贝叶斯网络的钻井现场数据采集器故障诊断方法研究

针对钻井现场数据采集器的故障特点,利用相关函数分析法和先验知识确定故障节点以及故障因果关系,初步构建贝叶斯网络(BN)结构,使用K2学习算法和期望最大算法(EM)分别对BN结构进行优化和参数学习,得到井场数据采集器故障诊断模型,并基于历史数据对该模型加以验证。在此基础上综合考虑井场数据采集器发生故障的多方面影响因素,确认温度和湿度为设备故障的影响因素并建立井场数据采集器故障预测模型,并仿真分析了采集器故障影响机理。

一种外骨骼机器人多传感器数据采集器设计

外骨骼机器人的动作识别研究中,人体数据的准确采集是至关重要的一环。为满足这一需求,设计一种基于STM32的多传感器数据采集器,以实现高效、低成本、实用性强的人体数据采集方案。该数据采集器集成多个传感器,通过STM32微控制器进行数据的处理和管理。人体数据可以直观地通过OLED显示屏展示,提供实时反馈。同时,为了更广泛地应用于研究和实践,采用了蓝牙通信技术,将采集到的数据传送到电脑上进行进一步分析。与此同时,结合上位机软件,运用长短时记忆网络(LSTM)进行人体姿态、生理特征和电机控制等数据的采集和分析。LSTM网络具有对时序数据的优秀处理能力,能够更准确地捕捉人体动作的变化和特征。通过连续数据采集实验证实,数据采集器表现出良好的稳定性和可靠性。这意味着在实际的外骨骼机器人应用中,可以更精准地获取人体运动和生理信息,为后续的动作识别和控制提供可靠的数据支持。由于成本低、实用性高,该采集器具有较高的推广应用价值,有望在医疗康复、运动训练等领域取得显著的应用成果。

基于FastDTW的电网计量数据采集器优化配置方法

由于数据采集器的配置参数易受到数据间相似度的影响,导致优化配置后的采集器数据采集效率较低,优化配置效果不好。为此,提出基于FastDTW的电网计量数据采集器优化配置方法。基于电网计量数据的采集要求,以数据采集精度、数据采集效率、采集器的安装成本效益构造数据采集器的优化配置函数,并通过对其设计路由质量约束和延迟满足度约束等条件,以此为依据,采用FastDTW算法求解目标函数,并利用粒度映射矩阵计算数据间的序列相似度,从而获取最优配置参数。实验结果表明,利用所提方法对数据采集器进行优化配置,可以提高数据采集量,采集效率较高,优化配置效果较好。

一种低采样数据采集设备时间精度的测量方法

提出一种低采样数据采集设备的时间精度测量方法,介绍该方法的测量原理及数据获取流程,并结合地震行业实例给出低采样数据采集设备的时间精度测量结果。本文方法可将低采样数据采集设备的时间测量精度提高到ms级,可用于输入与输出具有线性关系的地球物理观测设备数据采集器时间精度的测试。

一类双层薄膜结构振动能量采集器的数据驱动建模方法及应用

随着工程研究对象日益复杂化、系统化,单纯依赖先验知识的力学建模手段难以满足日渐复杂的系统建模需求.相比而言,数据驱动通过大数据处理方法得到准确反映系统当前运动状态的数学模型,体现了数据科学融入基础与应用科学领域的发展趋势.特别是稀疏非线性动力系统辨识算法(SINDy)的出现,解决了直接构建非线性数学模型的难点问题,实现了由实验数据到非线性控制方程的直接过渡.然而,受制于噪声数据的影响显著以及奇异矩阵难以准确分析等因素,SINDy在实际应用中的可靠性仍有待加强.有鉴于此,文章在已有SINDy算法基础上提出增强型稀疏筛选辨识算法(ESINDy),改进了数据滤波模块以强化其对于含噪信号的处理能力,并且改变了原有算法的循环函数体,以提高其对于奇异问题的识别能力,使之更适于分析工程信号中常见的强噪声、高奇异性等问题.作为应用,研究了一类双层薄膜结构电磁式振动能量采集器(EMH),利用理论建模与ESINDy方法相结合的手段建立了采集器动力学方程,并通过实验和仿真对理论结果进行验证.结果表明:相比于SINDy算法,ESINDy算法能够更加准确地识别该动力学系统的信息,刻画系统蕴含的复杂振动行为.理论、实验和仿真结果较好的一致性体现了改进算法对于提高实际非线性系统识别精度的有效性,强化了数据驱动建模方法的工程应用价值,为实际工程问题中的信号处理提供了一种可行的分析方法.

IMP分散式数据采集器在火电厂的应用研究

IMP是一种新型的分散式数据信息采集装置,其可靠的采集精度和高强度的抗干扰能力,很好地解决了火电厂监控系统的数据采集问题。本文通过分析了IMP在火电厂应用的特点表明,IMP分散式数据采集器可以适应火电厂复杂的工况环境并起到精确监控火电厂运行情况的作用,适于推广使用。

IMP分散式数据采集器在汽轮机试车中的应用

本文介绍了英国施伦伯杰仪器公司近年推出的IMP分散式数据采集器的特点及主要功能。文中叙述了IMP在哈尔滨汽轮机厂试车合计算机数据采集中的应用,并给出了硬件设计及软件框图系统。

IMP分散式数据采集器及其应用

一、前言 从50年代出现工业用计算机监控系统之后,人们曾设想用一台计算机取代常规监测仪表来集中监视和控制生产过程,但是实践证明:由于集中程度太高,对计算机可靠性的要求过于苛刻,而且许多设备的监控任务均由一台计算机承担,势必使计算机的结构复杂,造价高昂,程序编制困难,一旦出现故障,将使生产陷入瘫痪。

IMP分散式数据采集器及其应用

从50年代出现工业用计算机监控系统之后,人们曾设想用一台计算机取代常规监测仪表来集中监视和控制生产过程,但是实践证明:由于集中程度太高,对计算机可靠性的要求过于苛刻,而且许多设备的监控任务均由一台计算机承担,势必使计算机的结构复杂,造价高昂,程序编制困难,一旦出现故障,将使生产陷入瘫痪。

智能温室大棚数据采集系统的设计

温室大棚作为一种技术型、密集型的农业种植模式,能够降低自然环境的干扰与影响,而且可以在人为的干预情况下,一大棚在载体,营造出适合植物生长的自然生长环境。为适应现代化农业生产对生产效率、产量以及自动化程度等方面的要求,研发了一套智能温室大棚数据采集系统。通过对温室大棚内温湿度、光照、土壤湿度、二氧化碳浓度等各种环境参数的采集,对温室大棚内部环境进行精确调控,以达到提高作物产量和质量的目的。

地震数据采集器线性度不确定度评定及分析

分别建立基于最小二乘法和端基直线法的地震数据采集器线性度模型,分析线性度不确定度的来源,给出不确定度计算公式和评定过程,对比分析最小二乘法与端基直线法在线性度不确定度评定中的差别及输入点个数对线性度不确定度评定的影响。结果表明,最小二乘法和端基直线法的线性度不确定度评定结果在同一数量级上,但后者受输入点个数的影响较小。

基于MQTT协议的数据中心动环系统数据采集器设计

本文针对数据中心动环系统设备类型多、数据接口形式多样等特点,设计了一种数据中心动环系统设备前端数据采集的采集器,给出了模拟量采集接口、开关量输出接口、RS422接口、LVDS接口等典型硬件接口设计,以及数据采集器的软件系统架构。该数据采集器能够实现与配电、精密空调、温湿度、漏水等动环系统设备的数据采集功能,并通过MQTT协议实现与云平台的数据双向通信。

新型数据采集器——IMP及其应用

本文简要介绍了英国输力强公司研制的一种新型分散式数据采集器——IMP的工作原理、结构、特点、检测系统的构成方式及应用软件,并列举一应用实例加以说明。

IMP数据采集器及工控机系统在焙烧车间的应用

介绍ＩＭＰ的性能、特点及与工控机组成系统后在焙烧车间的具体应用，指出该项目竣工后的思考。

适于工业恶劣环境应用的分散式数据采集器IMP

IMP(ISOLATED MEASUREMENT PODS)是英国输力强仪器公司(Solartron Instruments)近年研制成功的一种新型分散式数据采集设备。它主要应用于工业环境和其它恶劣条件下多通道慢变化模拟信号(温度、压力、流量、应变等)的实时连续监测和各种开关量信号的输入和输出,以及模拟量输出,从而实现对生产过程的数据采集和控制。无论是工厂中机器某些运行参数的测定,还是环境变化的监视。

用多通道AD分级采集扩展地震数据采集器的动态范围

地震数据采集是地震信号数字化必不可少的环节,动态范围是其一个重要的性能指标.实际地震信号的动态范围在160dB以上,而目前普遍使用的24位地震数据采集器动态范围相对较小且在50 Hz采样率时最大只达到135dB,致使24位地震数据采集器在实际使用中对小信号分辨率不够,不能有效提取地震信息;在大地震时又容易使数据采集器出现饱和限幅失真的现象而失去地震监测记录功能.本文针对在地震监测和地震研究中需要具有高分辨率和高动态范围的地震数据采集器这个亟待解决的问题,提出一种采用多通道AD转换器并行分级采集的方法,讨论了通道间失配及其标定.对研制实验样机的测试表明,其动态范围在50Hz采样时可以达到157dB以上,线性度优于0.005%.

自动气象站数据采集器温度通道的环境温度补偿

针对自动气象站数据采集器温度通道容易受到环境温度影响限制测量精度的问题,对数据采集器进行了温度漂移检测实验并对实验数据进行了误差分析,提出了基于改进自适应遗传算法优化的最小二乘支持向量机(improved adaptive geneticalgorithm least squares support vector machine,IAGA-LSSVM)的温度补偿方法。改进的自适应遗传算法能够对最小二乘支持向量机拟合过程中的关键参数进行调整从而建立最优模型。与传统LS-SVM相比,IAGA-LSSVM对温度数据的建模均方根误差减小了0.007,有效提高了建模的精度。根据建立的最优函数模型对该数据采集器温度通道进行温度补偿结果表明,经该方法补偿后的数据采集器在任何温度环境下的温度测量误差均小于0.03℃,具有更高的测量精度和稳定性,有效提高了自动气象站的温度观测质量。同时,设计开发了温度补偿界面,为自动气象站观测数据校验和实际业务应用奠定了基础。