基于驰振的压电能量采集器建模与实验研究

在压电能量采集器分布参数模型的基础上,对驰振作用下悬臂式压电能量采集器的振动和能量采集情况作进一步理论分析,得到质量块起振风速以及从起振到驰振过程中所采集到功率的解析解。利用直流式闭口低速风洞分别对正三棱柱、正四棱柱悬臂式压电能量采集器进行实验测试,结果表明,正四棱柱能量采集器和正三棱柱能量采集器的采集功率分别达到0.248 5mW和0.125 9mW。通过对采集功率和电压时程曲线进行对比,其理论解和实验值吻合程度较高,理论模型具有较高精度。通过理论模型分析发现:风速越大,质量块质量越小,能量采集器采集功率越高;对于不同条件下的能量采集器均存在最优外载阻值,低风速下还会出现双最优外载阻值。     

驰振式风能采集器的研究进展及应用

驰振式风能采集器作为风致振动式采集器的典型结构,具有良好的采集性能,在低功率设备,如微机电系统(MEMS)和无线传感设备等方面有着极大的应用前景。文中介绍了基于不同原理的驰振式风能采集器的最新进展,主要分为基于横流驰振和基于尾流驰振的风能采集器,分析总结了各种采集器的特点及性能,包括结构设计、切入风速、输出功率及有效风速范围。然后讨论了采集器在性能方面的提升方法,包括结构和接口电路的优化,以及在自供能无线传感器中的应用。最后对驰振式风能采集器的发展趋势进行了展望。     

压电阵列径向分布的二维振动能量采集器

为了有效采集多个方向的振动能量,本文提出了一种圆柱形的压电阵列径向分布的二维(2D)振动能量采集器。通过将柔性弧形压电阵列径向分布在圆柱体上,该采集器可以收集到二维(2D)平面内任意方向的振动能量。同时,引入了角度带宽来描述采集器获取二维振动能量的能力。实验结果表明:这种新型结构采集器的角度带宽接近180°;而且,通过把对称位置的聚偏二氟乙烯(PVDF)压电元件进行反向串联,采集器的最大输出电压可以达到11.6V;当把对称位置的聚偏二氟乙烯(PVDF)压电元件反向并联时,最大输出功率达到13.5μW。与传统的悬臂式压电振动能量采集器相比,该二维(2D)采集器具有更好的多方向振动能量采集性能。     

非线性压电式能量采集器

由于非线性技术可使压电式能量采集获得较宽的振动频率和较高的输出电压,本文基于非线性振动研究了一种压电式能量采集器。基于Duffing模型测试得到了非线性压电能量采集器的振动方程,对其振动特性进行了仿真测试。在不同永磁体间距的条件下,测试了非线性压电式能量采集器的开路输出电压,结果表明,当激振台加速度为20m/s2时,该非线性压电式能量采集器的最大输出电压从线性系统输出时的131V提高到208V,最大输出功率为43.264mW,主共振频率变化范围达到18Hz。该Duffing模型的结构可以在小范围内改变非线性压电式能量采集器的共振频率,同时提高其输出电压。     

宽频压电振动能量采集器的实验研究

为改善线性单频谐振式压电振动能量采集器的输出性能,研制了双自由度宽频压电振动能量采集器样机模型,搭建了样机实验测试平台,研究了系统刚度比和负载电阻等参数对能量采集器输出性能的影响。通过调节系统刚度比,不仅可以拓宽压电振动能量采集器的工作率带,还提高了压电振动能量采集器的输出电压和输出功率。结果表明:在基础振动加速度为40m/s~2和负载电阻为471kΩ条件下,双自由度宽频压电能量采集器的工作频带是单频系统的7倍,最大输出功率是单频系统的4.5倍。     

多频响应的压电振动能量采集器的性能分析与测试

为了提升压电悬臂梁采集振动能量的能力,研究了一种具有多频振动响应的振动能量采集器。在压电悬臂梁与振动激励源之间增加一个附加梁,压电悬臂梁和附加梁的末端分别安装一个质量块,压电悬臂梁和附加梁垂直连接。附加梁的末端质量被设计为远大于压电梁的末端质量,而压电梁的一阶谐振频率在附加梁的前两阶谐振频率之间。采用该设计,压电悬臂梁的振动响应是多个谐振频带的叠加。通过建立机电解析模型,描述了所提出的振动能量采集器的振动响应和发电特性,同时制作了一个振动能量采集器样机进行试验,结果表明,与传统的悬臂梁振动能量采集器相比,所提出的振动能量采集器可以在更宽的频带范围内采集更多的振动能量。     

可变形式翼型钝体的风致振压电俘能器

针对现有风致振压电俘能器工作风速范围窄、高风速下振幅过大等问题,提出一种可变形式翼型钝体的风致振压电俘能器,主要由可变形式翼型钝体、悬臂梁以及压电组合梁构成,钝体的弹性翼受风力影响产生形变,从而实现系统振动特性的自我调节,以期提高俘能器的环境适应性。建立了俘能器的COMSOL有限元模型,通过仿真与试验分析了风速对其钝体形状及振动特性的影响,并获得了迎风角和弹性翼厚对俘能器输出性能的影响规律。结果表明：选取迎风角120°和弹性翼厚0.15 mm时俘能器的工作风速范围达到21 m/s,且当风速小于8 m/s时,弹性翼变形较小,系统以驰振为主,输出电压随风速增加而增大;当风速在8～17 m/s时,弹性翼形变量进一步增大,系统由驰振逐渐向涡振转变,输出电压变化较小;当风速在17～25 m/s时,钝体因弹性翼变形过大呈弯弧状,系统以涡振为主,其振幅被有效控制,输出电压随风速增加而减小;存在匹配电阻为250 kΩ时俘能器所产生的最大输出功率为3.78 mW。因此,该风致振压电俘能器在满足结构可靠、起振风速低及风速范围宽条件下同时可输出较大的电能。     

采用复合磁电换能器的宽带振动能量采集器

采用磁致伸缩/压电层合磁电换能器设计了一种新型的宽带振动能量采集器,采集器由多个悬臂梁、磁电换能器和永磁体组成,将磁电换能器和提供磁场的永磁铁分别与悬臂梁构成具有不同固有频率的弹性结构,从而响应不同频率的机械振动.推导了换能器和永磁体组间磁力作用下能量采集器的动力学方程及其电输出模型;借助磁场分析软件Ansoft's Maxwell研究了影响能量采集器的频率特性及电能输出的因素,为获得最优性能的能量采集器提供设计依据.根据分析设计了振动能量采集装置并进行了实验,实验结果表明:在振动加速度为0.2 g(g=9.8 ms-2)时,当两悬臂梁间频率差为3.6Hz时,振动能量采集器响应频带宽度从单梁结构的0.8 Hz增加到双梁结构的5.0 Hz,负载电阻为1 900Ω时,其上的功率达到最大0.22 mW.     

Z型压电振动能量收集装置

为解决压电振动能量收集结构难以同时满足宽频带、三维、高效采集等要求的问题,提出一种以Z型梁代替集中质量块的压电振动能量收集结构。通过Z型梁引入非线性质量,使收集器在低频范围内集中更多模态,拓宽采集频带。利用Z型梁结构的纵向和横向不稳定性实现收集器的三维度能量采集功能。分析了Z型梁在宽度增加后的动力学特性,探讨了压电片阵列排布的采集性能,并建立仿真模型和搭建实验平台,与螺旋形梁结构和经典悬臂梁质量块结构的动力学特性进行了对比。仿真及实验结果表明:当梁折叠层数为7层时,频率在50 Hz以内的模态数量达到了9个,在1～100Hz间隔1Hz的谐波激振下,Z型压电梁正向的采集电压-频率曲线峰值多达4个,且主要集中在0～40Hz,最大开路电压达到16V,大大拓宽了采集频带;横向和纵向的最大开路电压峰值均在10V以上,横向和纵向的采集电压-频率曲线峰值数量均大于4个,实现了三维度能量采集,负载10kΩ时最大输出功率达到了0.18mW;在Z型梁宽度增加到100mm时,在200Hz范围内模态数大于30个,双贴片串联采集电压曲线峰值多达4个,最大电压达到了14V,验证了Z型梁适用于压电片阵列排布。     

能量采集型压电超声驱动器的设计与实验研究

基于压电陶瓷正、逆压电效应设计了一种具有能量采集功能的旋转式环形压电超声驱动器;利用ANSYS软件建立了驱动器压电振子有限元参数化模型(FEM),通过参数灵敏度分析方法对压电振子结构进行了优化设计;研制了直径60 mm的环形压电超声驱动器原理样机,搭建了样机实验平台,实验验证了所设计方法的正确性。研究结果表明,在频率36 kHz、幅值152 V的电压激励下,驱动器的最大空载转速、堵转力矩和机械输出功率分别达到112 r/min、0.78 N·m和3.1 W;在空载时,驱动器每个扇区的振动能量采集输出功率最大达到108 mW;在负载力矩0.35 N·m和负载电阻为11 kΩ时,驱动器每个扇区的振动能量采集输出功率达到93 mW,总的采集输出功率为1.674 W,驱动器压电振子的振动能量有效利用率达到47.74%。     

基于驰振的压电能量采集器建模与实验研究

针对低信噪比环境下核电站松动件的检测，以降低误报率、漏报率为目标，提出了一种基于盲解卷积算法的松动部件冲击响应提取方法，并进一步结合支持向量机分类辨识算法，给出了一种低信噪比环境下核电站松动部件检测方法。利用叠加实堆背景噪声的平板钢球跌落实验数据开展了报警研究，并对盲解卷积算法进行了参数优化设计。结果表明：优化后的盲解卷积算法能够很好地恢复出信噪比低至-20dB的冲击响应信号，并使噪声能量降低了75%，有效抑制了噪声；给出的松动部件检测方法在信噪比低至-14dB时，仍具有极低的漏报率，并且噪声误报率和脉冲干扰误报率为零，因而具有良好的抗误报、抗漏报能力。     

基于最小二乘的极低频微弱信号实时检测方法

极低频信号由于对金属介质具有良好的穿透性,现被应用于管道机器人的示踪定位系统中.实现极低频信号的可靠检测是保证示踪定位系统正常工作的关键,现有检测系统中使用的检测方法易受噪声干扰,经常出现误报与漏报,可靠性低.根据实际工程中极低频信号动态范围大、观测时间有限的特点,提出了一种基于最小二乘的极低频信号实时检测方法,构造了检验统计量并通过MATLAB仿真分析了窄带高斯噪声情况下的检测性能.以DSP为核心设计实现了基于最小二乘的极低频磁场信号检测系统,通过仿真与工程实验验证了所提出方法的优越性.在信噪比为3 dB,恒虚警概率为1%的条件下,检测概率可达90%,完全满足管道机器人示踪定位系统中极低频信号实时检测的要求.     

小波去噪后的跌落零件报警

针对核电站中检测跌落零件误报警率高的问题,本文对带通滤波后的跌落零件冲击信号应用了基于统计特征的小波去噪方法,并给出了去噪后的跌落零件报警方法。实验表明,小波去噪有效地抑制了噪声干扰,使得小波消噪后的跌落零件冲击信号与复杂背景噪声信号易于区分,从而利于实现对跌落零件的报警。     

用盲反卷积和改进谱减法提取轴承微弱特征

为了有效提取滚动轴承早期损伤时微弱的故障特征,提出盲反卷积和改进谱减法(SSM)的振动信号分析方法。建立了滚动轴承振动信号卷积分析模型,阐述了冲击传递过程,根据无量纲特征构造了优化盲反卷积滤波器以检测振动信号中的微弱冲击成分。引入高效信号消噪方法——SSM消除盲反卷积后的背景噪声以增强故障特征。由于工程中轴承噪声频带较宽且幅值相差较大,易引起附加噪声分量,在经典SSM基础上,根据滚动轴承振动信号损伤信息存在于低频和高频调制区的特点,通过噪声能量和畸变量指标优化调整参数进行频域谱减。测试信号处理显示了改进SSM的优越性。最后将盲反卷积和改进SSM用于轴承诊断,结果表明该方法能提取滚动轴承早期损伤的冲击特征。     

基于希尔伯特变换的核电站松动部件定位方法

针对当前的核电站松动部件定位方法在估算信号到达时间差时存在起始点难以准确判定、误差大、抗噪声性能差的缺点,提出一种基于希尔伯特变换的时间差估计方法,从而根据时间差估算松动部件位置实现定位。希尔伯特变换可提取信号轮廓线,以轮廓线的第一个峰值到达时间作为能量最大弯曲波到达传感器的时间;分析信号的主频率可以计算出弯曲波的传播速度,根据波速和信号到达不同传感器之间的时间差使用三角形定位法实现松动部件的定位分析。搭建平板试验台,在不同信噪比条件下和不同方法之间进行对比试验,结果显示这种方法的平均估计偏差为34.1 mm,在信噪比为1 dB时仍然能够得到比较准确的结果,具有定位精度高、抗噪声性能好、运算速度快等特点。     

基于L-曲率流滤波器的图像降噪算法

提出了L-曲率流滤波器的图像降噪(滤波)算法,该方法按图像信噪比大小分高、中、低3类,分别由L滤波器降噪、多级L滤波器降噪以及多次迭代的组合滤波器降噪,并进行了实验研究。结果表明:该算法与均值和中值滤波器相比,输入图像信噪比越低,滤波效果越明显。当输入图像为低信噪比时,对于受高斯噪声污染的图像,该算法滤波比均值滤波平均提高2.98 dB;对于受脉冲噪声污染的图像,该算法滤波比中值滤波平均提高11.09 dB,说明该算法对降低不同种类和不同信噪比的图像噪声有较强的适应性。     

Deconvolution improves colocalization analysis of multiple fluorochromes in 3D confocal data sets more than filtering techniques

Background and noise impair image quality by affecting resolution and obscuring image detail in the low intensity range. Because background levels in unprocessed confocal images are frequently at about 30% maximum intensity, colocalization analysis, a typical segmentation process, is limited to high intensity signal and prone to noise‐induced, false‐positive events. This makes suppression or removal of background crucial for this kind of image analysis. This paper examines the effects of median filtering and deconvolution, two image‐processing techniques enhancing the signal‐to‐noise ratio (SNR), on the results of colocalization analysis in confocal data sets of biological specimens. The data show that median filtering can improve the SNR by a factor of 2. The technique eliminates noise‐induced colocalization events successfully. However, because filtering recovers voxel values from the local neighbourhood false‐negative (‘dissipation’ of signal intensity below threshold value) as well as false‐positive (‘fusion’ of noise with low intensity signal resulting in above threshold intensities), results can be generated. In addition, filtering involves the convolution of an image with a kernel, a procedure that inherently impairs resolution. Image restoration by deconvolution avoids both of these disadvantages. Such routines calculate a model of the object considering various parameters that impair image formation and are able to suppress background down to very low levels (< 10% maximum intensity, resulting in a SNR improved by a factor 3 as compared to raw images). This makes additional objects in the low intensity but high frequency range available to analysis. In addition, removal of noise and distortions induced by the optical system results in improved resolution, which is of critical importance in cases involving objects of near resolution size. The technique is, however, sensitive to overestimation of the background level. In conclusion, colocalization analysis will be improved by deconvolution more than by filtering. This applies especially to specimens characterized by small object size and/or low intensities.     

Sparsity enhancement for blind deconvolution of ultrasonic signals in nondestructive testing application

The received signal in ultrasonic pulse-echo inspection can be modeled as a convolution between an impulse response and the reflection sequence, which is the impulse characteristic of the inspected object. Deconvolution aims at approximately inverting this process to improve the time resolution so that the overlap between echoes from closely spaced reflectors becomes small. This paper presents a modified minimum entropy blind deconvolution algorithm for deconvolving ultrasonic signals. Enhancement of the resolution is achieved by using the presented method. In addition, the presented approach will, in many cases, lead to a faster computation. A nonlinear function is the key point to the efficiency of the modified blind deconvolution algorithm, which is used to increase the sparsity of the iteration output and to decrease the influence of the added noise by replacing each iteration output by output of the nonlinear function. Simulations showed the efficiency of the modification as compared with minimum entropy deconvolution when deconvolving synthetic ultrasonic signals. Experimental results using real ultrasonic data evaluated further that the exact solution consistently yields good performance. The thickness of a thin steel sample can be calculated by the modified blind deconvolution filter with a reasonable accuracy.     

LTE同频小区检测及在扫频测试仪中的应用

在采用同频组网的3GPP长期演进(long term evolution,LTE)系统中,同频干扰会严重影响小区检测性能。提出在对FDD-LTE网络进行扫频测试时采用同频干扰抵消技术检测同频小区,并针对在实际组网中不同小区可能有相同的主同步码和辅同步码偶数序列的情况,提出了一种改进的同频干扰抵消技术。采用蒙特卡罗法对该方法检测同频小区的成功概率进行了仿真,仿真结果表明此方法对检测同频小区是非常有效的,当信噪比为0 dB,终端接收到的两小区信号比值达10 dB时,弱信号小区的检测成功概率超过93%。并且通过运用串行干扰抵消方法连续消除可以检测出尽可能多的同频小区,仿真结果表明在信噪比超过3 dB时,当接收到的4个同频小区信号间的最大比值为10 dB时,弱信号小区的检测成功概率都超过99%。最后在研制的FDD-LTE扫频测试仪中应用了此技术,实现了同频多小区的有效检测。     

基于迭代距离分类与轨迹关联检测空间弱小目标

为了实现高效自动目标检测,提出了一种可用于低信噪比条件下的空间可见光弱小目标检测算法。首先,建立空间光学图像模型,利用恒虚警率(CFAR)方法确定分割系数对单帧图像背景进行分割;然后,基于恒星结构稳定特性构建距离特征空间,并针对特征空间构造分类准则函数,使用迭代最优化分类方法提取出候选目标点;最后,依据目标运动轨迹的连续性建立空间目标轨迹关联、合并以及虚假目标轨迹删除规则,进行轨迹处理,实现空间可见光弱小目标的检测。文中还提出了单帧检测率、虚警率与序列检测率、虚警率相结合的评价方法。实验结果表明:在低信噪比条件下(SNR≤3),得到的序列检测率达到96.02%以上,序列虚警率达到4.4%以下。该方法在低信噪比条件下显著提高了目标检测率,并有效抑制了虚警。