基于MXene/RGO复合材料的具有多孔压力敏感结构的柔性可穿戴传感器

随着微电子技术与柔性智能电子的快速发展,二维材料因其独特的层状结构,在柔性电子领域具有良好的应用潜力。MXene由于具有良好的导电性与较高的亲水性,在柔性传感领域引起了广泛关注。然而,纯MXene层间距离有限,在压力传感领域受到极大限制。故提出了一种快速发泡技术来实现多孔结构的制备。采用多孔结构的MXene/RGO复合材料作为压力敏感材料,并设计了叉指电极作为传感器的电极引线层,构建了压力传感器。实验结果表明,该传感器具有优异的压力敏感性能,其检测范围可达到0~1.7 MPa,最大传感器灵敏度达到0.556 kPa~(-1),快速响应时间以及释放时间分别为为82 ms和63 ms,且具有良好的稳定性(≥1 800次循环)。同时,在应用研究中表明该压力传感器在人体运动监测、人机交互、医疗监测等领域均具有广泛的应用前景。

光栅干涉位移传感器信息解算方法研究

面向光栅干涉式位移传感器信号高精度解算的需求,提出了一种基于椭圆拟合补偿及反正切算法的位移解算改进方法。采用傅里叶变换及标准化椭圆参数拟合法对信号误差估计,通过构建线性误差补偿模型对带误差信号进行正交补偿,结合反正切算法对信号进行线性化处理,实现高精度位移解算读出。Matlab仿真结果表明,该方法对信号正交补偿效果显著,线性化处理算法解算位移最大相对误差小于0.2%。为提高光栅干涉式传感器位移解算精度提供了有效途径和方法。

基于Transformer的DC/DC板级验证状态识别

为满足航天产品的高精度、高可靠性需求,实现元器件自主可控、芯片国产化及应用适应性验证十分必要,设计一种基于FPGA的国产DC/DC板级综合测试平台。在长时间的热学环境适应性板级验证项目中,为实现DC/DC器件应用板卡工作状态的实时监测,提出一种基于Transformer的智能识别算法。分别使用空载、负载电流3 A、负载电流5 A、高输入电压、低输入电压、短路状态下的DC DC输出序列,输入到Transformer模型中并利用注意力机制提取各序列的全局注意力特征,并对深度学习模型进行训练。实验结果表明,对于此6种工作状态数据集,Transformer模型识别的准确率为99.2%,具备良好的分类和监测性能,具有一定的工程应用价值。

基于FPGA的弹姿测试数字陀螺仪关键技术研究

提出了一种基于FPGA的弹姿测试数字陀螺仪设计方案。该系统微惯性测量单元由适配性强的单轴MEMS陀螺仪自由组合而成,嵌入了全温域温度补偿及安装误差角补偿模型算法,进行FPGA内部测试参数解析,通过FPGA多级乒乓操作缓解高速数据流压力,提高了系统的测试精度和环境适用性,实现了输出参数的标准化、简单化要求。通过试验充分验证了弹姿测试数字陀螺仪测量精度高,且设计体积小,适用于空间有限的弹载动态参数测试环境,具有工程推广应用价值。

弹载飞参高速测试系统关键技术分析与设计验证

针对某型制导炮弹发射与飞行过程中部分参数存在脉宽极窄的现象,弹载测试系统对采样率要求更高;而选用高采样率的模数转化器(ADC)存在设计成本高且难以满足实际所需的通道数量、采样率及采样精度等综合问题。基于低成本、小型化、可靠性高的原则,提出了一种基于多ADC菊花链式设计的方法,解决了单ADC采样率局限的难题,高速数据流经过FPGA乒乓操作处理以减小缓存空间及速度压力,实现了总体采样率成倍提高;设计了一种采样率高、采集精度高、通道多、体积小、成本低的弹载测试系统。该系统能够广泛适用于弹体空间狭小的环境,在不影响弹体自身装药量与打击效果的前提下,可靠地完成弹载试验测试任务。通过试验充分验证了该系统的功能有效性及测试准确性,具有一定的工程应用价值。

基于分区选择和Gabor小波的遮挡人脸识别

局部遮挡人脸识别是人脸识别应用中的一个难点问题.由于遮挡部分对人脸识别没有贡献,因此在进行分类时应排除这些部分.为了解决这一问题,提出一种将分区选择和Gabor小波相结合的遮挡人脸识别方法.首先,将图像分为互不相连的子块,根据图像均方根误差来确定人脸图像中的遮挡区域;其次,利用5尺度8方向的Gabor滤波器对未遮挡分区图像提取特征;然后,用余弦相似度作为纹理分类器对提取的特征进行识别分类;最后,将测试图像中未遮挡分区的识别结果进行决策融合,得到最终分类结果、统计识别正确率等评级指标.在包含不同遮挡的数据集中测试算法性能,识别准确率均达到95%以上.

一种融合多种特征的SLIC超像素图像分割方法

为进一步提高分割精度、得到视觉效果更好的分割结果,提出一种融合多种特征的简单线性迭代聚类(SLIC)算法与由FCM和PCM算法(FCMPCM)结合的图像分割方法。算法先将局部同质性特征与纹理特征融入传统SLIC算法特征中,提出一种融合多种特征的SLIC超像素分割算法(SLICHT);然后对由SLICHT超像素分割算法得到的超像素块运用FCMPCM算法进行聚类合并,实现图像分割。与其他图像分割方法相比,该算法的实验结果在分割精度和视觉效果方面都有很好的表现。

基于多元极值优化的多光谱温度测量方法

多光谱测温依据黑体辐射定律,通过辐射光强、多组波长即能推测出温度值,克服了比色测温要求光谱单一和比色光谱相近的约束,在工程实际中得到了广泛的应用。在多光谱温度反演的过程中,光谱发射率的求解及多光谱数据处理是精确测温的关键。目前,光谱发射率的求解大多以光谱发射率假设模型为主要的方法,当假设模型与实际情况接近时,反演的温度与光谱发射率精度很高,当二者不相符时,反演的结果与实际情况相差甚大,对于复杂材料和燃烧过程中材料性能动态变化情况下的测温,以光谱发射率假设模型的方法存在盲目性;近年来,基于神经网络的深度学习的方法应用于多光谱测温,避免了光谱发射率假设模型,可建立温度与多光谱的非线性统计规律关系,但需要海量数据与超强算力支撑,且建模过程复杂。针对上述问题,提出了一种基于多元极值优化的多光谱温度测量方法(MEVO),该方法利用不同温度下多光谱信号之间的关联性,通过分析在多光谱温度反演过程中各通道测量温度之间的联系,基于多光谱辐射测温原理以及温度反演过程中各通道数据之间的信息关联,建立多元温差关联函数,通过关联函数的寻优,建立高精度测温模型。该方法将建模过程简化为多元温差函数的寻优问题,避免了光谱发射率与其他物理量的关系假设,降低了深度学习方法对数据样本量的要求,简化了多光谱温度测量的过程。为了验证该方法的可行性与可靠性,利用一套简单的8通道多谱测温装置进行实验验证,实验中认定黑体炉发射的温度是标准值,在1923.15~2273.15 K温区内对468~603 nm波段的光谱数据进行标定,实现了基于多元极值优化的多光谱温度测量,其测温精度在0.5%左右,温度反演时间在2.5 s以内。与二次测量法(SMM)、神经网络方法相比反演精度有所提高;反演速度与SMM法相比有大幅度提升。

国产数字元器件板级综合测试平台的设计与实现

为满足航天产品的高精度、高可靠性需求,实现元器件自主可控,需要对其核心部件乃至关键元器件进行国产化替代及应用适应性验证,设计一种基于FPGA的国产数字元器件板级综合测试平台。该平台兼容CMOS、LVDS等多种数字接口和电压、电流等模拟信号输入接口,可满足不同芯片的输入输出电平标准;内置DDR3 SDRAM进行数据缓存,Flash阵列作为数据存储器,可实现高速实时数据读写及大容量存储;适用于时序逻辑、组合逻辑数字元器件的板级验证,可并行测试多种异构元器件,节约测试成本。最后利用该平台进行器件板级验证测试,实验结果表明:器件板级应用功能正常,动态功耗稳定,在极端环境下工作性能良好,具备较高的工程应用价值。

基于指令控制的测试线缆通断检测系统设计

测试系统与被测产品往往通过测试线缆进行连接,测试线缆良好的导通性是进行产品测试前的必要验证环节,否则轻则造成产品损坏,重则可能会对测试系统造成影响。传统的测试线缆通断检测往往通过人工的方式进行检测,检测效率低,而且可能会发生漏检误检的问题。为此,设计了一种基于指令控制的测试线缆通断检测系统,便于集成到原有的测试系统中,拓展性良好,使用FPGA作为主控,可对测试线缆进行快速的通断检测和短路检测,并将检测结果上传到上位机中,快速定位问题线芯。使用该系统重复对测试线缆进行检测,检测结果均与线缆实际情况一致,结果表明该系统检测效率高,可靠性良好。

一种双端排布热电堆结构设计与仿真优化

微机电系统(MEMS)红外热电堆是光谱仪、气体传感器、远程温度传感器等现代信息探测系统的核心工作器件,较高的表面利用率和响应度以及更简易的制备工艺将是未来该类器件制造技术的发展趋势。分别采用热偶条双端对称排布、取消红外吸收区、扩大冷端欧姆接触面积、支撑膜边缘开通绝热槽、充分发挥氮化硅钝化与红外吸收双功能作用等设计理念,对热偶条温差分布进行优化,研究热电堆性能的变化规律。采用ANSYS Workbench有限元分析软件对器件进行仿真发现:当传感器设计尺寸为1.5 mm×1.5 mm×0.3 mm,有效面积为1.21 mm^(2),绝热槽为1.1 mm×20μm时,双端开槽的热电堆探测器在具备更低制备成本的同时表现出最优性能。通过与普通双端热电堆性能进行仿真对比,发现绝热槽的引入使得探测器输出电压提升88.5%。这为未来温度传感器的设计制造提供了新颖的思路。

基于多壁碳纳米管的电阻式温度传感器

为解决热敏型电阻式温度传感器线性度差、可测温度范围小等问题,介绍了一种以多壁碳纳米管(MWCNT)为温敏材料的电阻型温度传感器。利用微机电系统(MEMS)工艺制备叉指电极作为热敏电阻,在80℃下将MWCNT超声分散溶液涂覆组装在电极上,使用原子力显微镜(AFM)和扫描电子显微镜(SEM)对MWCNT进行形貌表征,并搭建温度测试平台对传感器进行性能测试。测试结果表明:在40~340℃范围内,传感器的电阻随着温度的上升而下降,传感器的灵敏度约-122.230Ω/℃,线性相关系数为0.995 71;200℃时,传感器响应时间为5 s,恢复时间为4 s。同时,该传感器的迟滞性小,稳定性良好。

基于混合算法改进的采煤机采高仿人智能控制模型设计

为解决基于仿人智能控制的采煤机采高控制系统在模态转换时易发生边界突变、稳定性差、模态参数不易确定等问题,提出一种基于模糊逻辑改进模态切换,利用粒子群算法优化参数的仿人智能控制模型。该模型将仿人智能控制误差相平面e—e的特征模态扩展为模糊集合,通过模糊逻辑推理跟随误差和误差变化实时地选择最优的控制模态,通过粒子群算法跟随误差和误差变化实时地调整控制模态参量。以阶跃响应模拟在煤岩界面遇见断层的控制性能仿真实验表明,所提出的仿人智能控制模型相较于原始仿人智能控制算法稳定时间提高了4.71 s、上升时间提高了0.345 s、峰值时间提高了0.671 s、超调量降低了5.458%。所提出的模型在系统模态转换时的稳定性、快速性、鲁棒性及参数寻优方面均好于其他控制模型,具有优越性。

智能弹药飞参数据高速回读系统关键技术研究

靶场实弹测试需要内置离线式采集存储装置记录各项飞参数据,数据回读过程中,存在由于靶场测试时间有限,现有的回读装置无法及时回读数据,导致靶场试验无法继续的问题。基于上述问题,设计了一种高速数据回读装置。接口芯片使用FT600,在数据传输中,通过乒乓操作节约了缓存空间,减小了传输速度的压力。使用QT编写上位机,实现数据接收及判读处理。通过验证,回读速度可达到160 MB/s,无丢帧、错帧问题,节约了回读时间,能够实现在有限时间内完成弹体内部所有模块运行参数的回读。

激光刻蚀在覆盖Cu-Ni的PVDF薄膜图案化中的应用

为了对表面镀有纳米级别金属层的聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜上进行金属图案化处理,利用光刻技术,分别通过湿法腐蚀和干法刻蚀两种途径。实施了不同配方的湿法腐蚀、离子束刻蚀(IBE)、激光刻蚀对表层覆盖Ni-Cu的PVDF薄膜进行尝试。结果发现:激光刻蚀可以得到宽度为100μm,厚度为450 nm,长度为600μm的曲梁电极图案。

基于石英MEMS技术的光纤法布里-珀罗高温压力传感器

提出并实验验证了一种全石英光纤法布里-珀罗高温动态压力传感器,利用MEMS技术及三层石英玻璃高温热压键合技术实现了传感器敏感单元的批量化制造。为了减小传感器的温度系数,将敏感单元、中空石英管及镀金光纤通过CO_(2)激光熔接技术进行熔接,从而实现全石英结构光纤压力传感器的制作。对制作的传感器进行了高温静压及常温动压测试,高温静压实验结果表明传感器能在800℃,1 MPa温压环境下正常工作,且传感器表现出了良好的高温稳定性及超低温度系数(0.069 nm/℃)。常温动压测试结果表明传感器能实现2 kHz的动态压力测量。由于该种传感器具有全石英无胶粘结构,可批量化制造敏感单元以及超低温度系数的优点,使得该种全石英光纤法布里-珀罗动态压力传感器在高温环境下的动态压力测量领域具有潜在的应用潜力。

基于MEMS传感器的弹载数字惯性测量组合设计

MEMS惯性传感器组成的惯性测量组合,在弹载测试中有着广泛的应用。但由于MEMS传感器多为模拟输出,解算系统难以简单方便的获取物理量信息,而且模拟量在传输过程中易受到外界环境因素的干扰,影响测量结果。针对以上问题,设计了一种数字惯性测量组合,以FPGA作为主控芯片,控制ADC时序,将传感器输出转为数字量,并且对采集到的数字量进行实时解析处理,利用分布式算法,实现FIR低通数字滤波,并建立了常用温度域理想温度补偿模型,以及安装误差补偿模型,采用RS-422方式输出传感器测量的物理量,对惯性测量组合的测量精度,长线传输稳定性,有明显提升。可以实现测量组合与解算系统分离式安装,便于弹载环境下狭小空间测试,同时简化了后续解算过程。