分布式光纤微弯应变传感器

分布式应变传感器对大型重要工程结构的应变状态的实时测量具有重要的应用价值.本文研究了一种基于光时域反射技术的准分布式光纤应变传感器系统,沿光纤分布各局部点的应变信息由一种新颖结构的微弯应变传感器提取.实验研究表明,此微弯应变传感器在一定的工作范围内有较高的灵敏度、较好的线性度和重复性.     

基于液压桥路的伺服阀节流器高精度配对方法

伺服阀节流器零件流量配对精度要求很高,传统流量配对的方法存在配对精度差的问题,直接影响伺服阀产品稳定性。针对伺服阀行业节流器零件流量小、配对精度不高的问题,基于液压桥路的原理开展伺服阀节流器小孔流量配对方法研究,通过建立物理仿真模型分析了节流器零件不同流量对前置级压力以及伺服阀整机的影响,并通过试验对节流器新型配对方法进行了验证。试验结果表明,该测试方法能够很好地满足现有伺服阀产品节流器配对的高精度要求,具有操作方便、分辨率高的特点,该结构形式可以推广到其他类似的小孔类零件高精度配对场合。     

基于危险模式的无线传感器网络IDS模型

网络安全是无线传感器网络需要解决的重要问题之一,构建基于传感器网络的入侵检测系统是其中重要的技术.简要阐述了基于人工免疫模型及危险模式的入侵检测系统的机理,提出了一种基于危险模式理论的无线传感器网络的入侵检测系统体系结构,并对该模型的特点进行了分析,为进一步深入的研究提出了设想.     

API——领跑国际精密测量行业

美国自动精密工程公司(API)是Kam Lau博士在自主专利技术的基础上,于1987年创建的,总部位于美国马里兰州高新技术开发区。API公司自成立以来,一直致力于精密测量仪器和高性能传感器的研制和生产,其产品已广泛应用于世界各国的先进制造领域。     

考虑扰动输入/性能输出分布时作动/传感器配置优化

 针对结构振动控制问题,提出了一种考虑扰动输入/性能输出分布信息时作动/传感器的优化配置准则。在降维的模态坐标下建立状态空间形式的结构动力学方程,通过Lyapunov方程求解扰动和作动器的能控性Gramian矩阵,并利用矩阵奇异值分解获得扰动的能控性方向和作动器的能控性方向,通过同时最大化作动器对结构的作动能力以及作动器的能控性方向与扰动的能控性方向的一致性来确定作动器的最优位置。类似思想用于确定传感器的最优位置。以采用压电片为作动器的悬臂梁为例阐述了新准则的应用。     

High Resolution Differential Capacitance Detection Scheme for Micro Levitated Rotor Gyroscope

给出了一种用于新型悬浮结构的使用差分电容进行角度检测的电路分析。为了确保电路具有较小的非线性和高分辨率,进行了电路的噪声分析和和输出信号的非线性度仿真。在电容检测接口中,使用了电荷积分放大器作为前置级以消除由于电容接线引起的寄生电容。分析了当存在耦合电容时差分电容桥的输出以及输出信号的非线性误差,分析结果显示该检测电路可以实现高分辨率和低非线性的角度检测。使用 PSpice 仿真并制作了电容检测印刷电路板。实际实验中,该电路可以检测的最小角度分辨率为 0.04o,非线性误差为 2.3%。     

一种基于Madgwick-EKF融合算法的卫星姿态测量方法

针对低地球轨道卫星姿态测量时,传感器易受噪声干扰、陀螺仪漂移等问题,提出一种基于Madgwick扩展卡尔曼滤波合算法(EKF)的卫星姿态测量方法。该方法采用陀螺仪、加速度计、磁强计等多传感器数据进行融合,并结合Madgwick算法和EKF算法的优点,实现姿态测量。首先,通过Madgwick算法,利用多个传感器测量数据计算初始姿态。然后,基于初始姿态和实际测量数据,应用EKF算法进行数据融合和噪声滤除,以获得最终准确的姿态估计。实验结果表明:相较Madgwick算法,本算法在测量精度上提升了65.8%,且具有较高的鲁棒性,为低地球轨道卫星姿态测量提供了一种有效的方案。     

基于LSTM-ResNet模型的时变结构损伤检测

面向火箭结构健康监测,提出了一种基于深度学习的损伤检测方法,直接将多个通道的振动数据作为输入,并基于由长短时记忆网络LSTM(Long Short-Term Memory Networks)和残差卷积神经网络ResNet(Residual Convolutional Neural Networks)组合而成的LSTM-ResNet网络进行损伤识别。其优点在于,首先利用LSTM提取信号的时间依赖特征,减轻了由某些通道信号缺失带来的影响,再利用ResNet在不损耗特征的情况下进一步提取空间特征,提高了训练效率和损伤辨识准确性。通过充液圆筒振动放水实验模拟火箭飞行状态下的燃料消耗,并基于自主构建的数据集和公用数据集对LSTM-ResNet、LSTM、ResNet以及ResNet-LSTM网络进行了训练,训练结果表明,LSTM-ResNet组合网络无论在传感器是否存在故障的情况下都具有更好的性能,损伤检测精度更高。     

无线传感器网络超声波定位算法的研究

在无线传感器网络定位中,距离定位机制受无线传感器设备功耗、价格和硬件限制及对定位精度的要求,距离定位机制比较容易实现的解决方案.介绍了超声波传感器定位的原理,提出了基于传感器数学模型的目标定位方法,在此基础上建立基于超声波的目标定位系统,最后分析了超声波传感器定位中存在的问题.     

基于惯性传感器的免对准动作的人体上肢运动捕捉方法

基于惯性传感器的人体运动捕捉系统,通常在进行运动捕捉前需要执行特定的标准动作来完成对准,以获得IMU坐标系相对肢体坐标系的姿态。运动受限用户（如偏瘫患者）无法完成一些标准动作,而运动正常用户,也不能保证均能正确执行标准动作,从而导致人体运动捕捉误差。为了克服现有方法的不足,本文研究了一种基于惯性传感器的免对准动作的人体上肢运动捕捉方法,该方法无需执行特定对准动作,佩戴IMU后即可直接进行运动捕捉。通过与“T-Pose”静态对准方案比较,验证了免对准动作方法的有效性,并且基于OpenGL的虚拟人体模型进行了上肢运动捕捉实验。实验表明,所提出的方法简便有效,在无须执行标准对准动作的情况下仍具有较好的人体运动捕捉效果,适合偏瘫患者等行动受限的用户使用。