机械设备振动参数测量系统设计

机械设备振动不仅带来噪音,而且影响机械设备的使用寿命。因此,对机械设备振动监测是十分必要的。根据机械振动的特点,通过加速度和角加速度测量机械设备的三轴位移振动和角位移振动。选用6轴姿态传感器MPU6050测量机械设备振动时的加速度和角加速度,详细分析了MPU6050的I^(2)C接口时序,寄存器配置。以STM32为主控芯片,设计了硬件电路,完成软件程序的设计,可实时将测量的数据显示在OLED屏上,同时通过串口将测量数据送出,供上位机做后端数据处理与故障分析。

一种基于云端的老人摔倒告警系统

老人摔倒可能导致严重后果。鉴于此,开发一种基于云端的老人摔倒检测和告警系统或可避免此类问题。该系统采用STM32F103C8T6单片机作为主控,用传感器MAX30100采集老人的心率和血压值,传感器MPU6050采集老人摔倒的角度及加速度,A/D转换器转化为数字量,借助I2C总线把数字量送至微控制器,用ATK-1218-BD模块实现老人定位,ESP8266-01模块将采集的数据上传至云端,通过手机APP显示。系统可以监测老人当前状态,快速辨别其身姿,获取位置信息,满足实时监测和摔倒报警的要求。测试结果表明:系统总体布局合理,方案可行,运行稳定,误差不超过1%,实现了较精准的身姿识别,达到摔倒报警及远程监测的目的。

基于手势识别的矿车智能控制技术研究

针对露天矿区用于物料运输的矿车控制需求,设计一种基于手势识别的矿车智能控制系统。首先,通过配有加速度传感器的数据手套采集手势数据,经蓝牙模块实现信息的无线传输,再利用微控制器ATmega328P实现控制信息的分析和处理,采用PID控制算法得出矿车的电机转动参数,从而实现对矿车车轮的控制。同时,设计以树莓派4B为主控,搭载有LCD显示器、扬声器、麦克风和摄像头等模块的系统,用以实现音视频的实时互传等功能。实验结果表明,该系统能根据手势的变化对矿车的行驶进行准确地控制,具有十分可观的应用前景。

基于STM32实现扭矩-转角法的智能扳手的设计与实验研究

为了将扭矩扳手投入到对螺栓预紧力需求高的场景,基于STM32设计了一款高精度的可测量角度的扭矩扳手。该扳手采用扭矩-转角法,利用应变片传感器完成扭矩值设定,通过九轴传感器MPU9250采集角度数据。设计一种以卡尔曼滤波和互补滤波的联合算法为主的测量方案,通过该方案实现数据融合和角度解算。最后对测量方案可行性进行实验并与市面上不同方案的同类扭矩扳手在测量精度上进行对比。实验结果表明该测量方案可以用于角度的测定,在角度测量时减少了零点漂移和随机游走,减小了数据误差,提高了测量精度。

农用拖拉机深松深度作业监测系统设计——基于STM32U575

设计了农用拖拉机深松作业监控系统,采用MPU6050传感器来测量耕深深度,基于STM32U575微控制器对传感器角度进行采集和分析。试验结果表明:农业拖拉机作业深度监测误差较小,小于2cm,最大误差小于5个百分比,系统操作简单,工作稳定,可以满足实际应用需求。

基于STM32的老人摔倒检测系统的设计

设计了一个基于STM32的老人摔倒检测系统用于检测老年人摔倒。充分考虑了摔倒检测设备的便携性,提供了详细的软硬件构建方案。采用STM32F103RCT6单片机为平台,MPU6050作为获取运动参数的传感器。通过卫星导航模块检测老年人位置信息,传感器模块获取老年人的姿态信息,微控制器对数据进行特征处理,通过和设定的阈值进行比较来确定是否符合摔倒特征。符合摔倒特征则向紧急联系人手机端发送报警信息。测试表明,所设计的系统具有便于携带、定位精准、识别率高的特点。

基于ESP32的无线平衡小车的设计

研究采用ESP32国产单片机模组作为主控,性价比高的电机驱动芯片DRV8833以及MPU6050传感器等作为硬件基础。基于PID控制模型算法以及倒立摆模型设计一款体积小巧集成度高、价格低廉的双轮无线平衡小车。通过实验证明,本平衡车操作简单,性能优良,满足运动可控和平衡稳定的需求。

带定位功能的老年人跌倒检测报警系统设计与实现

针对老年人外出走失和意外跌倒无法及时开展救助而造成威胁生命安全的情况,基于MPU6050六轴加速度传感器和ATGM336H卫星定位模块,研究老年人意外跌倒检测的加速度和角度的变化并进行算法实现,设计了一款带GPS卫星定位功能的老人跌倒检测智能穿戴设备,监测老年人的跌倒状态和位置信息,跌倒无法起身时设备能自动进行短信告警。实验测试结果表明:对八种行为进行跌倒检测识别,准确率达到了95%以上。系统运行可靠,位置上报精准且工作稳定,具有一定的实用价值。

基于ESP32的山体状态监测平台设计

随着全球气候变化的加剧,国内外地震、山体滑坡、泥石流等地质灾害频发,山体滑坡等自然灾害频发成为社会关注的焦点。这些灾害对人们的生命财产安全造成巨大威胁。因此,如何对这些地质灾害进行监测和预警,切实保护人民的生命和财产安全,是我们当前面临的一个重要难题。本文设计了一款基于ESP32开发板的山体滑坡监测系统,该系统通过整合AHT10温湿度传感器、MPU6050陀螺仪和加速度计、电压测量模块以及WS2812 LED光带模块等硬件组件,实现对山体环境的多方面监测。系统通过Wi-Fi和MQTT协议将采集到的数据上传至远程服务器,同时支持远程LED光带控制,为用户提供全面的山体状态信息。其优点在于综合运用物联网技术,为山体滑坡监测提供了实时、可靠的解决方案,同时通过数据可视化界面增强了用户体验。

仿生蝴蝶机器人的设计分析

仿生扑翼飞行器在微型化研究中存在机器质量过大、飞行动力不足的问题。为此提出了一种结构相对简单的双舵机驱动式仿蝴蝶扑翼飞行器的设计方案。该方案主要分为整体结构设计和控制系统设计两部分。在结构上机身等部件用强度高、质量轻的碳纤维制成,极大程度地减轻了机器的重量。在控制上飞行控制板采用STM32F103C8T6单片机作为中央处理器,通过蓝牙模块实现与上位机的无线通信,输出PWM波信号驱动舵机,实现生物蝴蝶的大部分飞行方式。携带的MPU6050陀螺仪模块将飞行器的飞行姿态实时反馈给中央处理器,调整飞行器的飞行姿态,实现飞行时的平稳性。同时利用Proteus软件分析各项功能的合理性和可行性,并且进一步完成样机的制作与测试。仿真与实物测试结果表明:该飞行器总质量仅为37.5g,同时能够在相距9m的距离内保证与上位机无线通信的顺畅,实现向前方向飞行以及转弯等飞行方式,解决了因质量过大导致飞行动力不足的问题,为扑翼飞行器的微型化研究提供了一个可行的方案。

基于CH32V303的微型四旋翼无人机控制系统设计

设计了一款基于RISC-V内核微控制器的微型四旋翼无人机,采用CH32V303单片机作为无人机控制系统的核心控制芯片。遥控器通过2.4G无线模块NRF24L01与无人机主控制器进行通信;主控制器利用MPU6050采集无人机的实时加速度和角速度信息,并通过MPU自带的DMP解算出姿态角度,结合串级PID算法控制PWM输出,实现对无人机四个电机的转速控制,最终完成了无人机的稳定飞行。

仰卧起坐计数设备的无线组网设计

仰卧起坐作为大学生体测项目之一,实践中存在测试速度慢、监测工作量大、人为因素影响大等痛点,迫切需要便携式、智能化计数设备并能实现多点无线组网工作。采用国产CH32单片机结合nRF24L01通信模块,借助MPU6050角度传感器,设计实现了准确进行仰卧起坐计数的设备,包括用于仰卧起坐计数的手环设备和进行组网控制和数据统计的终端设备。通过无线组网技术,同时实现控制终端和多个手环之间的命令分发与信息收集,并实时交换测试数据,最后将数据经过蓝牙传送到手机APP,方便监考人员处理与统计。本设备计数准确,在突发网络中断时,恢复通信后可无损恢复测试数据,鲁棒性好,可有效减少仰卧起坐项目的考试工作量,消除人为干扰因素,提高体测效率。

便携式智能仰卧起坐计数器的设计

目前,体育考试中常用的仰卧起坐测试仪普遍采用红外感应方式计数,导致测试仪对动作检测不灵敏、漏检率高。仪器要求学生严格适应测试仪器的检测方式,测试效果也有待改进。本文设计了一种基于MEMS姿态传感器的小体积智能仰卧起坐计数器。该设备安装在上臂,设计成圆环状;以STM32为主控芯片,使用MPU6050姿态传感器芯片建立三维坐标系感知人体的运动倾角;另外使用光敏、霍尔传感器感知人体关键部位的动作,实现仰卧起坐的计数。实验表明,该设备可以对不同的测试人员有高精度的计数结果,实现仰卧起坐正规化计数。

基于自抗扰控制器的平衡小车

为缓和传统PID控制器在系统响应快速性和超调性之间的矛盾,设计了一种基于线性自抗扰控制器的跷跷板平衡小车。采用STM32单片机为控制核心,通过MPU6050传感器采集跷跷板角度,通过串口接收控制器参数,基于自抗扰控制算法输出直流减速电机控制量,实现了小车快速寻找跷跷板平衡点的功能。实践证明,自抗扰控制器无积分控制环节也可以消除静态误差,具有良好的控制品质。

卡尔曼滤波与PID的两轮自平衡小车设计

对两轮自平衡小车进行分析,建立了对应的动力学模型,为后续的系统实现提供原理和方向。控制系统采用STM32F103C8T6作为主控芯片,利用MPU6050作为姿态传感器测量小车姿态角,通过卡尔曼滤波进行数据融合,获取姿态角的最优估计。通过PID控制算法输出合适的PWM波来控制电机的转速,构建双闭环控制来保持小车的平衡性,并且可以使用蓝牙模块连接手机进行遥控。经实验证明,该方法可以使小车具有良好的平衡性,能够有效控制小车的运行。

船舶分体式吊装监测装置研究

针对由于指挥人员判断不当使船体重物未对准定位桩导致偏移使重物掉落砸伤下方人员造成事故的问题,文中提出基于卡尔曼滤波融合算法的的船舶分体式吊装监测装置设计。该系统由以STM32F103C8T6芯片为核心的控制器作为主控模块,接收MPU6050传感器模块中陀螺仪、加速度计采集的数据,使用卡尔曼滤波算法对数据进行处理。测试结果表明:该装置系统性能稳定,准确性和实时性高,可满足对吊装系统的实时监测要求。

基于角动量守恒的单轮自平衡机器人实验设计

为验证角动量守恒定律,设计完成了单轮自平衡机器人的软硬件实现方案。基于角动量守恒定理,以STM32单片机为主控制器,通过MPU6050陀螺仪加速度传感器检测机器人姿态信息,利用PID算法计算出PWM驱动电机的占空比,进而驱动直流电机和无刷电机转动来保持机器人平衡。实验表明,本方案可以实现单轮自平衡机器人的自启动、站立及行进功能。

BP神经网络在人体摔到趋势识别中的应用

摔倒是老年人生活中最常见的突发事故,并且会给老年人的身心带来严重的伤害。为了能够高效的保障老年人的身体健康,提出一种依靠BP神经网络对人体摔倒趋势识别的方法。使用MPU6050传感器并设计了一种数据采集装置,通过实验采集人体摔倒过程和日常生活腰部加速度、角速度数据。研究人体摔倒过程和日常生活的腰部加、角速度变化规律,并从中提取特征数据作为训练样本对所设计的BP神经网络模型进行训练和测试。最终试验结果表明该方法能够准确的识别出人体摔倒趋势,能够实现对人体摔倒的预测。

基于STM32和MPU6050的AACN系统模拟与触发算法验证

车辆事故紧急呼叫装置(Advanced Automated Crash Notification,AACN)有助于实施事故后紧急救援,对减轻交通事故造成的人身伤害具有重要作用。文中使用STM32单片机和MPU6050模块搭建低成本车辆AACN模拟系统,配合电动试验小车构建AACN触发算法模拟验证系统,研究车辆AACN系统的事故识别触发算法。以正面碰撞和侧翻为研究对象,以采集的车辆关键参数为基础,采用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)和双向长短期记忆(Bi-LSTM)神经网络辨识事故类型,结果显示,LSTM和Bi-LSTM神经网络对正面碰撞的识别率分别为96.41%、99.28%,对侧翻的识别率均在99.00%以上;使用基于速度变化原理的移动窗口算法进行实时事故检测对比验证,正面碰撞条件下触发正确率为93.3%。综合表明,利用MPU6050采集的车辆姿态参数类型和精度对AACN系统计算与识别是足够的,神经网络算法识别精度较高,神经网络算法和移动窗口算法均能满足AACN模拟系统的事故识别要求。

基于蓝牙技术的无线运动传感系统设计

基于蓝牙技术的无线运动传感系统是采用TI公司的ADS1292芯片测量使用者的心电信号,利用TFT屏幕实现动态心电图的显示,采用温度传感器LMT70进行实时采集、记录使用者的体表温度,使用者的各种运动信息采用MPU6050模块检测,以实现运动距离和运动步数的分析,利用STM32单片机将传感器网络节点采集的各种数据进行分析、处理,利用蓝牙无线通信模块将使用者的心电情况、体表温度和各种运动信息,无线传输至服务器(手机)端进行实时显示。