基于多传感器信息融合的机床测量数据自动补偿系统

机床测量数据自动补偿能够减少加工误差,为提高机床加工精度,设计基于多传感器信息融合的机床测量数据自动补偿系统。首先设计温度传感器、单片机主控与补偿脉冲发生装置,获取机床运动数据,然后采用多传感器融合算法融合采集信息,对信息中误差处理,采用粗糙集理论寻找最佳补偿值,实现机床测量数据自动补偿。实验结果表明,该系统能够有效减少加工误差,可以满足实际应用要求。

传感器信息融合下新能源汽车动力电池信号故障检测方法

新能源汽车作为节能环保的新产品具有较好社会前景,内在的动力电池是新能源汽车的主动力源,但电池发动机是一个较为复杂的系统,在处于恶劣环境时,可能出现各种故障问题。新能源汽车的动力电池若发生故障,不但会使汽车的系统性能下降,还会造成灾难性的后果,为此,研究传感器信息融合下新能源汽车动力电池信号故障检测方法。通过一致性定律整理电池系统传感器数据,在近似概率和频率中估算新能源汽车动力电池信号;选择熵权重法理论对数据信号进行区分,以时刻内单体电压作为评价指标,在预处理后构建判断信号故障矩阵;通过故障判断矩阵确定异常信号,在传感器信息融合算法下修订权值,以最大误差范围检测信号输出,检测新能源汽车动力电池信号故障,完成检测方法设计。实验以四组不同类型的新能源汽车作为测试对象,对其动力电池的运动工况进行信号模拟,在不同的接口处获取故障电压信号并完成检测测试,设计的电池信号故障检测方法能够实现精准的故障信号跟踪,完成较为精准的故障信号检测,具有一定的应用价值。

“多传感器信息融合技术”研究生课程案例库建设与教学实践

案例教学是推动研究生培养模式改革的重要手段。文章以“多传感器信息融合技术”课程作为切入点,在与学科前沿紧密结合的基础上,进行了课程案例库的建构与内容设计,通过在教学环节中复现实际的工程情境,促进研究生对具体问题进行主动思考和深入分析,进而实现知识和能力的充分融合。实施效果调查显示,案例教学有利于拓宽研究生的科研视野,提升研究生的创新能力和工程实践能力。

智能钻井系统的多传感器信息融合技术研究

文章探讨智能钻井系统中多传感器信息融合技术的应用,通过分析多源异构传感数据的特点,提出一种基于改进卡尔曼滤波和证据理论的多层次融合模型。该模型能有效解决传感器数据不确定性和冲突性问题,提高钻井参数估计精度和故障诊断能力。实验结果表明,所提出的融合方法相比传统单一传感器系统,显著提升了智能钻井系统的感知能力和决策水平,为智能钻井技术的发展提供了新的思路。

多传感器信息融合技术在机器人设计中的应用

随着智能机器人在工业、医疗、家居等领域的广泛应用,对其感知环境和做出决策的能力提出了更高的要求。多传感器信息融合技术作为提升智能机器人性能的关键手段,通过整合来自不同传感器的信息,可以显著提高机器人的环境感知、定位和导航能力。本文首先回顾了信息融合技术的基本理论和在智能机器人中的应用实例,详细介绍了多传感器信息融合的原理、常用方法及其在智能机器人系统设计中的实现。通过设计具体的实验,验证了信息融合技术在提高智能机器人性能方面的有效性,并对实验结果进行了详细分析。最后,讨论了当前技术的挑战与未来发展方向。本研究不仅展示了多传感器信息融合技术在智能机器人领域的应用潜力,也为未来相关技术的研究提供了参考。

多传感器信息融合的轴承故障迁移诊断方法

在重型装备低速、重载、强噪声环境下,采用单一传感器难以全面获取轴承的故障诊断信息,导致故障识别率低、识别不稳定,致使变工况下轴承故障迁移诊断失效。针对以上问题,提出了一种多传感器信息融合的轴承故障迁移诊断方法。首先,结合传感器的通道数,构建了堆叠卷积神经网络(MCNNs)提取各个通道的故障特征;然后,在MCNNs中引入最小绝对收缩与选择算子(Lasso),并通过网络反向传播完成了特征权值的更新,从而获得了多通道特征的融合;最后,利用源域数据对模型进行了训练,提取了故障特征,并完成了特征融合,采用损失函数完成了模型参数的优化,将源域训练得到的模型结果作为目标域的初始模型,利用目标域样本对初始模型的参数进行了微调,从而完成了模型迁移;并进行了信息融合效果、方法对比以及传感器信息采集属性的性能实验。研究结果表明:传感器的安装位置对信息融合影响较大,MCNNs+Lasso方法具有较好的特征融合效果,平均迁移诊断精度为99.03%,部分精度可达99.97%,在多个变工况的迁移任务中表现出较高迁移精度和良好的泛化性能。

虚拟正骨手法中多传感器信息融合算法研究

针对目前中医正骨手法的科学化、客观化的发展趋势,主要运用扩展卡尔曼滤波算法,分析在虚拟环境下中医正骨手法中骨折远端的位置、位移以及骨折远端相对移位生理角度等物理量,进行了虚拟正骨手法中目标模型的轨迹模拟,为中医正骨手法提供了1种实用的。

虚拟多传感器信息融合的在线钢材视觉检测

为提高工业现场在线视觉检测准确性,提出了一种新颖的基于虚拟多传感器信息融合的在线视觉检测方法.该方法在虚拟多传感器的概念及其实现技术的基础上,给出了一种基于统计方法的自适应权系数D-S证据理论融合算法. 对在线获取的实时图像完成特征统计,获得图像的信息融合权系数.分别采用Canny边缘检测、Sobel梯度算法、区域灰度均值以及模板匹配度计算等方法对图像进行处理,获取图像中存在检测对象的基本信度.利用加权D-S证据理论融合这些基本信度,并获得实时检测数据.现场应用结果表明,该方法具有检测分析快速准确、抗干扰能力强、适用范围宽且不需要多个传感器的特点.

改进的多传感器信息融合算法及其应用

针对量测噪声未知的问题,提出一种改进的多传感器信息融合方法,首先对量测噪声进行实时跟踪与估计,接着基于估计的量测噪声进行最优加权融合,解决常规加权法权值不是最优的问题,最后将融合的结果进行卡尔曼滤波,得到系统的状态估计。将改进的多传感器信息融合方法应用某型无人机(UAV)垂向高度信息融合系统中,经仿真验证,表明该方法具有一定的工程实用价值。

基于多传感器信息融合的菠萝果茎切割点位置检测方法

夹切一体的菠萝(Ananascomosus(L.)Merr.)采摘器在进行田间采摘作业时,需要自主确定果茎切割点位置,而菠萝果茎处容易被植株叶片和苞叶遮挡,采用单一图像处理的方法难以准确识别到果茎切割点位置,为此提出一种多传感器信息融合的菠萝果茎切割点位置检测方法。将深度相机和多组光电传感器结合,利用改进的YOLOv5目标检测算法融合RGB-D深度信息,实现对菠萝冠芽顶部至果实底部长度测量,再利用光电传感器信号变化判断菠萝采摘器是否到达冠芽顶部位置,并将冠芽顶部作为起始位置,控制采摘器下降速度和时间,从而保证采摘器底部安装的切割刀准确抵达果茎切割点位置。台架试验结果表明,该方法对真实菠萝果茎切割点检测成功率达到85%,满足菠萝采摘机器人作业过程中果茎切割点检测准确性要求。

多传感器信息融合的机械臂避障系统设计

为实现更准确、可靠的环境感知和避障决策,基于多传感器信息融合设计了一种机械臂避障系统。首先利用多传感器采集机械臂工作环境信息,经过数据层、特征层以及决策层处理,建立了多传感器下的机械臂人工势场模型,并加入引力函数、斥力函数和限制函数;其次通过设置传感器检测权重,融合障碍因素综合信息,实现多传感器信息融合下机械臂的避障;最后通过仿真实验证明,采用多传感器信息融合方法能够增加障碍物特征识别的成功率,提升避障成功率和路径规划效率。

多传感器信息融合的天线促动器故障诊断

促动器作为天线主动面的唯一调整装置,是保障天线反射面精度的关键部件,因此对促动器健康状态的监测至关重要。文中针对单个传感器诊断存在数据维度有限且现有工程数据稀缺的问题,提出了一种连续小波变换与组归一化并行卷积神经网络(Continuous Wavelet Transform-Group Normalization Parallel Convolutional Neural Networks,CWT-GPCNN)的故障诊断方法。首先建立CWT-GPCNN的故障诊断模型,引用组归一化技术加快网络收敛速度并提高诊断精度;然后通过评估超参数对模型性能的影响,确定诊断的最佳模型;最后,采用促动器传动系统实验数据集对所提方法进行验证,实验结果表明所建模型具有较好的泛化能力及多传感器融合的优越性。文中对多传感器融合与单传感器的诊断性能进行了比较,结果证明了多传感器融合诊断的优越性。此外,还对CWT-GPCNN模型与其他3种信息融合模型进行了比较。CWT-GPCNN模型的准确率高达93%,表明它具有良好的诊断性能。

无线传感器网络的多信道信息融合方法设计

在无线传感器网络组成的物联网中,受并行通信的干扰,导致多信道信息融合效果差、时延高、信息传送能耗大。为此,提出了针对物联网中无线传感器网络的多信道信息融合方法。通过树型拓扑结构合理分配物联网中传感路由节点信道,抑制并行传感通信的干扰。根据信息熵理论,获取各传感信道信息之间的距离差,采用欧氏距离得出各信息单元的距离熵,进行归一化处理,计算出各传感信息单元属性与融合的权重,按照线性加权算法融合各部分的信息,完成多信道信息融合。仿真结果表明:所提方法的多信道信息融合时延和信息传送能耗始终低于0.69 s和59 J,证明所提方法在传感网络多信道信息融合的效果较好,能够有效降低传感信息融合时延,减小传感信息传送能耗。

基于虚拟多传感器信息融合的粮情预警系统

在粮食仓储过程中,通过温湿度传感器、图像传感器采集到的温湿度、图像的实时数据,经过信息处理算法的变换和特征提取,得到具有不同特征信息的虚拟多传感器数据,采用D-S证据理论对数据进行信息融合,对粮食在仓储过程中的霉变、虫害等粮情进行动态预测分析,当发现有不良变化时,该系统能够及时发出预警信息,以保证粮食的储藏安全。

模糊集合下多传感器信息融合算法仿真

多传感器数据融合通常涉及大量数据,受到噪声、不完整性、不准确性等因素的影响,导致融合结果的不确定性增加。为此,提出一种基于模糊集合的多传感器信息融合算法。利用局部保持投影(Locality Preserving Projection, LPP)处理多传感器信息,采用主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)分离特征值较大的反射信号,删除特征值较小的随机噪声。利用隶属函数得到不同传感器提供的可信度,将支持度以及可信度转换为基本概率分配函数,引入证据理论(Dempster-Shafer, D-S),实现多传感器信息融合优化。仿真分析表明,所提方法可以得到高精度和高效率的多传感器信息融合结果,峰值信噪比达60dB以上,信噪比一直处于12dB以上,融合最长耗时仅为2.01ms,使其融合性能得到有效优化。

基于多传感器信息融合的船舶动力机械设备故障自动化监测方法

对船舶动力机械设备和姿态进行了研究,采用了多传感器信息融合与分类算法的关键技术和方法,对采集到的信息进行融合和分类,实现故障信号的检测和识别。以船体为参考点的坐标系,描述船体在运动中的位置、速度和加速度等状态。经实验测试,电机正常状态、电机故障和齿轮箱故障的特征频率分别为180 Hz、610 Hz和505 Hz。相比于单传感器测量数据,数据融合后可将故障识别率显著提升,平均识别率达到了95.6%。

基于多传感器信息融合的机电一体化系统设计

为增强机械工程与自动化技术间的相互配合,本文提出利用多个传感数据进行测量的新方法。在硬件方面,为多个传感器节点提供新的电源,使其能在不受电压干扰的情况下完成检测工作;对启动电路和复位电路进行详细设计,实现了远程控制。在软件方面,采用多个传感器信息融合的方法,利用一个滑动窗来消除多个传感器间的冗余,从而实现真实数据的融合。最后通过试验验证了该方法能有效提高系统的噪声抑制性能,降低系统的误差序列,使其与真实情况更吻合。

基于多传感器信息融合的火灾探测和自动化预警系统设计

火灾探测和自动化预警,是保证火灾进行可靠应急救援的依据,因此,设计基于多传感器信息融合的火灾探测和自动化预警系统。采用自适应加权算法,以传感器的自相关函数和互相关函数为依据,融合温度传感器、一氧化碳传感器、烟雾传感器的感知数据,采用基于TOPSIS法优化的DKmeans算法,聚类融合后多传感数据,并计算火灾概率结果,依据概率计算结果判断火灾类别,并进行火灾预警。测试结果显示,该系统能够完成多传感器数据融合,获取可靠、全面的火灾数据;数据聚类效果良好,单点轮廓系数均在0.947以上,可依据火灾概率结果,判断火灾类别,并完成火灾预警。

基于多传感器信息融合的深基坑作业一体化监控系统设计

为提高深基坑一体化监控系统性能,提出基于多传感器信息融合的电力施工深基坑作业一体化监控系统。使用视频服务器和监控云台解码器为系统提供硬件支持,利用编码感知路由,计算监控数据传输的平均延时,通过设置监控信息传输延时的控制参数,融合处理深基坑作业一体化监控信息,结合深基坑作业一体化监控算法设计,实现电力施工深基坑作业一体化监控。测试结果表明系统可以保证作业正常运行,通过将告警推送最大时延和监控数据存储覆盖率分别控制在1 s以内和85%以上,使系统性能满足设计要求。

基于传感器信息融合的运动员上肢运动姿态识别方法

目的探索基于传感器信息融合的运动员上肢运动姿态识别方法。方法采用序列语义方式描述运动形式,通过旋转矩阵描述运动员上肢运动姿态节点特征,对获取的姿态节点特征进行分解和重构,选择主成分分析法对特征内的相关向量进行表示,构建上肢运动姿态特征识别矩阵;以IIC通信方式获取姿态数据信息,通过卡尔曼滤波完成姿态数据信息的去噪和增强处理,将获取的信息按照标准值进行融合,实现运动员上肢运动姿态的跟踪和识别。结果实验表明新方法可以实现快速且精准的运动节点定位,具有较高的精确度,提升了应用价值。结论新方法能够实现较高精度的运动员上肢运动姿态识别,对运动员训练和运动技术分析具有重要意义。