深部地下巷道围岩结构监测信息化技术研究

在地下矿山开采过程中,巷道围岩结构变化具有显著的非线性特征,易引发较大的煤岩动力灾害。现有深部地下巷道围岩监测技术基于单一物理量的数据采集,缺乏多物理量的联合监测与分析,无法准确判断围岩结构变形状态。针对上述问题,基于对钻屑法、岩饼法、应力测量法、围岩变形监测法、电磁辐射法、声发射法、微震监测法、震动层析成像法等现有深部地下巷道围岩监测技术的分析,提出了采用深部地下巷道围岩结构监测信息化技术构建多源、多场的深部地下巷道围岩结构监测体系的设想,从数据感知、采集、传输、分析等方面阐述了深部地下巷道围岩结构监测信息化关键技术,并讨论了深部地下巷道围岩结构监测信息化面临的受限环境下传感节点供能、异构传感设备统一交互、时延敏感网络数据传输等挑战。     

一种基于磁传感器定位技术的滑坡监测方法

滑坡监测是防范地质灾害的重要技术手段,针对滑坡深部位移监测问题,提出了一种基于磁传感器的滑坡位移监测方法。该方法以磁传感器姿态测量为基础,通过测量的三分量磁感应强度值解算出磁传感器的空间姿态,再根据姿态角计算出磁传感器的水平位移,并通过实验验证了该方案的可行性。将磁传感器安装在无磁转台上按照预定的角度和旋转顺序依次旋转,取整数作为验证点将解算姿态角与实际姿态角进行对比,验证了该方法的姿态角精度和水平位移精度。最后,分析了该方法存在误差的原因。     

基于MEMS传感器的输电线舞动监测算法优化

输电线路舞动事故频繁发生,针对舞动机理优化等相关研究对舞动特征参数的需求,提出基于MEMS六轴传感器的舞动特征参数幅值、频率监测的优化算法.算法设计了六轴传感器的标定及数据预处理方法;针对关键中间参数舞动姿态的解算,取代传统Mahony滤波,优化设计了基于自适应Mahony滤波的姿态解算方法,经优化后能更迅速、准确解算...     

浅评变栅距光栅位移传感器几种位移解算方案

本文针对提高变栅距光栅位移传感器动态响应的问题,提出了传感器几种位移解算方案,并从解算时间、影响解算精度的主要因素等方面进行了分析.通过计算与对比,最终确定以综合回归法作为在传感器工作中的应用方案,并对综合回归法的参数进行了优化.     

光纤光栅位移传感器在边坡监测中的应用研究

针对传统的边坡监测不能依据边坡工程实际实时动态地掌握边坡发展、变形、破坏过程的问题,提出将光纤光栅位移传感器布设在露天矿工程潜在滑动面上对位移数据进行精确采集并预警的方法。该方法根据得到的位移数据掌握边坡变形破坏过程,然后依据边坡发展变化规律判别滑坡的临滑时刻,从而作出及时准确的预警。试验结果表明,将光纤光栅位移传感器应用在边坡监测中能够得到动态的位移监测曲线,同时依此作出的预警十分准确有效。     

光纤光栅位移传感器在边坡监测中的应用研究

针对传统的边坡监测不能依据边坡工程实际实时动态地掌握边坡发展、变形、破坏过程的问题,提出将光纤光栅位移传感器布设在露天矿工程潜在滑动面上对位移数据进行精确采集并预警的方法。该方法根据得到的位移数据掌握边坡变形破坏过程,然后依据边坡发展变化规律判别滑坡的临滑时刻,从而作出及时准确的预警。试验结果表明,将光纤光栅位移传感器应用在边坡监测中能够得到动态的位移监测曲线,同时依此作出的预警十分准确有效。     

基于惯性测量单元的刮板输送机形态监测

刮板输送机作为综采工作面的核心运输装备,准确感知其形态是提升其带载能力、缓解传动冲击、改善综采工作面直线度的重要前提。目前常用的刮板输送机形态间接测量方法难以准确表征其形态,导致测量模型误差较大。针对该问题,采用惯性测量单元直接测量刮板输送机中部槽原始位姿信息,实现刮板输送机形态数据的准确获取。采用融合Heursure阈值规则和新阈值函数的小波阈值去噪方法滤除中部槽运动加速度信号中的噪声干扰,在此基础上分析了中部槽运动特征,设计了基于随机森林的中部槽运动状态识别模型,根据运动状态识别结果采用不同的策略更新中部槽位置,减小了随时间累计的IMU数据误差,提升了IMU位置解算精度。设计了改进哈里斯鹰优化（HHO）算法优化无迹卡尔曼滤波（UKF）进行中部槽姿态解算,通过实验验证了该方法解算的姿态角满足中部槽姿态测量要求。搭建了刮板输送机形态监测实验平台,对基于运动状态识别和改进HHO优化UKF的刮板输送机形态解算方法进行实验验证,结果表明：刮板输送机进行单次推溜且步距为250 mm时,由10节中部槽组成的刮板输送机在底板水平工况下,X,Y轴方向上位移的最大累计误差分别为6.4,8.4 mm,Z...     

基于三轴加速度传感器的抽油机悬点位移测量装置设计

针对常用单片机滤波算法不能有效滤除加速度数据中的杂波干扰和单轴加速度数据在加速度传感器与地面不垂直情况下不能准确计算抽油机悬点位移等缺点,利用自相关数字滤波算法对加速度数据进行数字滤波,并采用三轴加速度传感器ADXL362同时采集抽油机悬点三个轴向的加速度,通过相量合成对加速度数据进行修正,提高位移计算精度。详细介绍了硬件电路、抽油机冲次计算、抽油机悬点位移计算,最后给出了该装置现场测试数据。现场测试表明,该装置具有运行可靠、精度高、功耗低等优点。     

基于UWB的无人机自主导航系统设计

针对卫星拒止环境下的无人机导航,提出一种基于超宽带（Ultra Wide-Band,UWB）技术的局部定位系统,实现无人机定位与导航。首先利用UWB技术实现测距,进而解算无人机在局部坐标系下的三维坐标,然后基于扩展卡尔曼滤波（EKF）融合多传感器数据以提高无人机的定位精度。基于开源飞控Pixhawk搭建了无人机飞行验证平台,将UWB定位系统数据与飞控传感器数据融合,对无人机在局部坐标系下的自主飞行进行了仿真。最后通过实验验证了基于UWB的多传感器数据融合导航在无人机自主导航控制上的可行性,实现了无人机在地面平台上的自主起降、对地目标伴飞等飞行导航任务。     

基于C Sharp的激光位移传感器校准装置测控软件设计

针对高精度激光位移传感器校准的需求,基于C Sharp设计了激光位移传感器自动校准装置测控软件,实现了对位移的测量、数据采集、数据处理、数据保存并显示结果等功能;测控软件对硬件设备的通信与控制采用了面向对象的编程思路,例如针对激光干涉仪、直线位移平台、数字多用表等设备,设计了相应的类,提高了软件的可拓展性,同时也便于系统硬件的升级;数据处理采用多种线性拟合算法计算激光位移传感器的线性度,满足不同情况下的参考需求;实验结果表明,测控软件系统运行稳定,数据的自动采集处理方便快捷,减小人工处理数据引入的误差,提高了激光位移传感器校准的准确性和效率。     

基于互补滤波的两轮自平衡小车的实现

要使两轮自平衡小车协同运动、平衡稳定、有效控制,最为关键的首要因素是准确、快速地解算出其运动姿态信息。该文针对姿态信息解算的卡尔曼滤波解算复杂、运算量大等缺点,采用互补滤波将倾角、加速度传感器信息进行数据融合、优化,得到与实际姿态信息相一致的最优估计值。再综合视觉传感器,两轮自平衡小车自动调整运动姿态、及时修正并回归至平衡位置,实现平稳控制。提出利用传感器—倾角、加速度、磁力计、视觉,互补滤波,ARM微控制器,4G通信等多种技术,设计出基于互补滤波的两轮自平衡小车。详细阐述了工作原理、系统架构、硬件设计及姿态信息检测、互补滤波、方向检测等算法。实践表明,基于互补滤波的两轮竞速自平衡小车姿态解算准确快速、运动控制精准、转弯快速。     

基于MEMS的数据手套传感技术研究

目前数据手套大多采用机械式、光纤式或者图像识别等方法来获取手势姿态.基于MEMS传感器设计的数据手套利用MEMS传感器（三轴陀螺、三轴加速度计和三轴磁阻）,根据惯性测量原理,采用基于四元数解算的扩展卡尔曼滤波信息融合方法来获得手指全姿态信息,克服了传统方法的局限性.其穿戴方便、运动自由度大、抗干扰能力强,且不受光线条件的约束.测试和实验的结果表明,基于MEMS传感器的数据手套稳定可靠,具有一定的创新性和实际应用参考价值.     

多传感器融合在地下管道测量中的应用研究

地下管道现有测量技术普遍存在环境干扰影响严重、测量精度低等缺陷,无法实现复杂地下管网的精确定位,导致地下管道管理混乱无序、施工事故频发。针对埋地管道空间位置测量问题,提出一种采用三轴陀螺仪、加速度计和磁力计等多传感器融合的姿态解算方法。利用加速度计和磁力计分量对陀螺仪误差进行修正,构造姿态矩阵,获取修正后的航向角、俯仰角和翻滚角,并对测量装置行程信息进行空间坐标计算,得到地下管道空间位置矢量信息,采用非开挖技术,实现地下管道的精确管理。该方法能满足测量精度的要求,实现对地下管道的准确定位,且能构造出地下管道的走向和三维空间位置形状。试验证明,基于多传感器融合的地下管道空间位置测量系统能够有效降低传感器漂移误差,测量得到的地下管道空间位置矢量信息具有较高的精确性,在地下管道非开挖工程领域具有一定的实用性。     

基于多传感器的智能车辆姿态解算方法

针对智能车辆主动环境感知的需求,提出了一种采用三轴加速度计、三轴磁强计和三轴陀螺仪组合进行车辆姿态解算的方法.首先以旋转矢量法为陀螺仪的车辆姿态解算方法,作为扩展卡尔曼滤波的状态方程,用于车辆姿态的预测;其次以高斯牛顿法为加速度计和磁强计的车辆姿态解算方法,作为扩展卡尔曼滤波的观测方程,用于车辆姿态校正;然后在此基础上构建扩展卡尔曼滤波传播方程,采用扩展卡尔曼滤波进行多传感器信息融合,得到车辆的姿态解算结果;最后通过构建实车测试环境对解算方法有效性进行验证.实验结果表明,通过基于多传感器的车辆姿态解算方法解算得到的车辆姿态角稳定、准确,能够满足智能车辆行为参数估计的实际需求.     

基于STM32的四旋翼飞行器姿态解算的研究

分析了四旋翼飞行器的姿态解算原理,提出了一种基于 STM32的姿态测量系统。系统由 STM32F407微控制器和捷联惯性测量组件(IMU)组成。利用四元数描述姿态进行坐标换算,采用多传感器数据融合方案,通过互补滤波算法进行数据融合,获取精确的姿态角,并完成姿态解算。实验结果表明,采用互补滤波算法有效融合了捷联惯性测量组件的传感器数据,实现了四旋翼飞行器的高精度姿态解算。     

互补滤波算法在四旋翼飞行器姿态解算中的应用

针对四旋翼飞行器飞行过程中的姿态最优估计问题,本着准确、快速的原则,选择了基于陀螺仪、加速度计和电子罗盘的捷联式惯性测量系统.由于这些传感器存在温度漂移和噪声干扰等问题,采用互补滤波算法,通过融合IMU多传感器的数据信号,对测得的姿态数据进行补偿修正,解算出高精度的姿态角.为了验证互补滤波算法的有效性和实用性,通过实际的四旋翼飞行器角度测量系统对互补滤波算法展开研究.结果表明姿态角解算中采用互补滤波算法能够快速、稳定的输出高精度姿态数据,姿态角最大跟踪误差控制在±2°以内,满足四旋翼飞行器飞行控制的要求,成功完成了姿态的最优估计.     

结构应变的无线监测及融合技术

针对结构应变监测,设计了一类无线应变传感装置,并对该装置采集的数据进行了数据融合处理.,介绍了无线应变传感器的硬件集成;描述了基于算术平均值的无线应变传感器信息融合方法;结合应变的无线测试实验,应用数据融合技术对测量数据加以分析处理.研究表明:所集成的无线应变传感器,安装简单、携带方便;采用了数据融合处理的应变信号更加准确;基于数据融合的无线应变传感器适合在现场测试中应用.     

基于目标识别的光电多传感器信息融合技术

依靠多个光电传感器采集目标数据,需要解决各类数据信息的融合分析问题。基于这种认识,从特征提取、融合和识别等方面,对基于目标识别的光电多传感器信息融合技术展开分析,介绍了技术应用前景,指出需要采用不同算法完成不同光电传感器特征信号提取,同时,通过融合计算得到融合特征量,为目标识别提供信息数据支撑,确保准确识别目标。     

EKF与互补融合滤波在姿态解算中的研究

传统的信号滤波方法不能有效的融合多传感器测量数据,或者融合中失去过去信号状态信息.针对这一问题,提出了扩展卡尔曼滤波(Extended kalman filtering,EKF)与互补滤波融合的信号处理策略.借助STM32微处理器采集MPU9250惯性测量传感器的原始数据,运用多传感器信息融合的处理算法,比较了互补滤波姿态解算结果和对互补滤波过程中所得的四元数运用EKF矫正后进行姿态解算的结果,以及互补滤波解算的欧拉角运用EKF矫正后的姿态数据.通过实验中3种解算结果与理论值的对比,得出结论:采用互补滤波会存在一定超调量,且结果波动较大,存在较大的噪声,对互补滤波过程中的四元数进行EKF滤波虽能降低解算结果的噪声,但仍存在超调量.而应用EKF矫正互补滤波解算出的欧拉角能同时解决超调量和降低噪声误差,抑制了随机波动,起到了更好的解算效果.     

基于MEMS传感器的姿态测量系统设计

为解决单目三维扫描装置摄像机标定完成后姿态不能改变的问题,针对单目三维扫描装置使用过程中的运动方式与特点,设计了一款基于MEMS传感器的姿态测量系统;采用四元数对姿态进行解算,通过三轴姿态确定(TRAID)算法构建量测模型,以无迹卡尔曼滤波(UKF)算法进行数据融合,能有效抑制姿态解算过程中陀螺仪的漂移问题;实验结果表明,利用该系统进行姿态测量时静态误差低于±0.2°,动态误差低于±1°,系统实时性好、适用于动态三维扫描系统。