基于复合能量自供电的河流监测传感器节点设计

设计与制作了一种应用于河流监测的自供电传感器节点,主要利用压电-光电复合能量收集装置及相匹配的能量管理与存储电路采集河流振动能和自然界光能.压电能量采集单元使用新颖的球形嵌套结构,适用于微弱压电与光电能量的采集电路利用施密特触发器控制充电.实验测试表明,一个压电球单独充电时的输出功率达到57.7μW,内置的太阳能光伏板在通常情况下一天的平均输出功率为61.1μW,系统连接5个能量球时,平均功率至少为594.0μW.无线传感器节点能测量河流环境的水位、水流量和湿度等,在低功耗模式下每天平均功耗为449.5μW.从能量收支平衡来看,利用水流振动能与太阳能复合互补供电的无线传感器节点可长期自我维持,无需额外电池或备用电源,具有一定的应用参考价值.     

可穿戴生理信息监测的自供电系统研究

设计与制作了一种应用于可穿戴生理信息监测的自供电系统,利用压电-光电复合能量收集装置采集人体运动时足底的机械能和室内光能。复合能量收集装置以运动鞋为载体,设计了多种结构压电能量收集器固定在鞋底,光电能量收集器粘接在鞋面,收集到的能量存储在超级电容中,同时设计了一套能够定时、按需供电的能量管理控制电路,控制生理信息监测系统每隔20 min上电一次,并且测量结束即刻断电。经测试,光电能量收集装置在室内从早上7点至晚上7点的平均输出功率达到590μW,压电能量收集装置在1.2 m/s的匀速步行状态驱动下的平均输出功率达540μW以上,复合能量输出功率能够稳定在1.124 mW以上,即20 min产电1.349 J。对系统各单元进行数据采集测试以及功耗测试,得出系统一个工作周期耗能1.04 J。从能量收支平衡来看,利用运动机械能与光能复合供电的生理信息采集系统可实现自我维持定时工作,具有一定的应用参考价值。     

视频监控场景下基于单视角步态的人体身份及属性识别系统

基于步态的特征识别是一种新兴的生物特征识别技术, 旨在通过人们走路的姿态进行身份和相关属性的分析. 与其他的生物识别技术相比, 基于步态的识别方法具有难隐藏性、非接触性和可远距离使用的优点. 本文设计出一个视频监控场景下基于单视角步态的人体身份及属性识别系统, 该系统通过图像处理方法从复杂的监控视频中实时检测出人体的步态, 经过利用深度学习训练过的算法进行分析后, 获取人体的身份、性别和年龄信息. 实验表明, 系统的身份识别准确率达98.1%, 性别预测准确率达97.1%, 年龄预测平均绝对误差为6.21岁, 实验结果均优于传统基准算法, 且系统开发成本低, 支持实时检测, 能充分满足中小规模步态研究与分析的需要.     

基于步态检测算法的辅助行走系统设计

为了保证盲人和视障患者安全方便出行和减少误报警,设计一种基于步态检测算法的辅助行走系统。信号处理算法上利用小波包对信号进行降噪,提取三轴加速度的均值、标准差、方差与小波能量谱,并结合足底压力信息组成多维参数作为步态特征,选取基于遗传算法优化支持向量机进行步态识别。硬件部分主要包括三轴加速度信号和足底压力信号采集硬件设计。软件部分主要包括对足底压力信号和三轴加速度信号的采集和处理以及一款能够自动拨号安卓手机APP。实验结果表明,该系统基于多传感器融合的步态检测技术,步态检测识别率平均达90.48%。该系统便携性好、功耗低、测障效果好,在辅助行走领域具有一定的研究意义和实用价值。     

背衬对埋入混凝土中压电陶瓷激励声能的影响

压电埋入式混凝土敏感模块是利用在混凝土中埋入的压电陶瓷形成的一种复合式智能单元.该敏感模块可以对混凝土结构的健康状况进行检测.为了提高埋入混凝土中的压电陶瓷所激励声能的效率从而提高检测的准确性,提出了一种在压电陶瓷圆片一侧用硅橡胶层和金属背衬的方法,该方法能将压电陶瓷双侧的声能集中到一侧从而充分利用声信号能量提高声激励...     

基于FSR的可穿戴式足底压力检测系统

足底压力信息的研究对人体健康状况评估和某些疾病预测具有重要意义。提出了一种可穿戴式足底压力检测系统的实现方法。该方法充分考虑了穿戴式检测工具的方便灵活和低功耗要求,采用薄片式力敏电阻器(FSR)和低功耗微小器件,将整套系统集成于鞋垫中,体积小巧,功能实用。实验结果表明:介绍的系统可以实时采集足底压力信号并在计算机上显示压力波形,系统有较好的灵敏度、准确性和可穿戴性,低功耗运行,满足足底压力检测和人体步态分析等实际需要。     

压电晶体传感器激励模型及其在结构健康监测中的应用

在结构健康监测系统中,基于应力波的结构损伤诊断技术是一种主动的局部损伤检测方法.压电晶体传感器作为激励部件可以在结构中引入高频应力波;其同裂纹等局部损伤发生相互作用将产生波动的能量耗散、波形反射以及波形干涉等现象.通过对附着在无约束金属板上的压电晶体传感器(PZT)激励模型的理论分析及有限元数值计算,说明PZT能有效地产生检测应力波,并可将其应用在结构局部损伤检测中.     

基于足底压力和关节运动信息的步态检测系统设计

作为老年人高发疾病,脑卒中有着较高的几率造成患者行动障碍。及时检测、获取偏瘫患者行走时步态信息,是治疗师为患者制定康复计划的重要环节。目前,较新的步态检测系统大多采用三维分析,三维步态分析系统体积较大、成本高、操作不便,在患者主动康复训练中存在较大的局限。针对现今步态检测系统的局限,设计了一种结合无线传输技术,检测患者关节运动角度及足底压力的运动信息检测系统。系统采用薄膜压力传感器、惯性传感器分别采集足底压力及关节运动信息,实现了对患者的8路足底压力信息及下肢关节运动角度信息的快速、有效采集。实验表明,系统可以有效采集关节运动角度及足底压力信息,在未来的康复训练中有着很好的应用前景。     

线性插值框架下矩阵步态识别的性能分析

针对现有的步态周期检测方法检测效果不佳以及行走速度变化对步态识别性能有很大影响的问题,提出的基于矩的步态周期检测方法中,Zernike矩需要人体居中、尺度归一的前期预处理过程,而伪Zernike矩具有能描述运动图像的特点,它可以避免人体居中、尺度归一等处理,以便直接测试步态的周期性.根据行走时的两帧之间的特征取决于前一帧和后一帧的特征,提出了基于线性插值的矩阵步态识别算法框架,并且将投影特征、Hough变换特征、Trace变换特征和Fan-Beam映射特征应用在CASIA(B)步态库上,验证了框架的有效性,为解决步态识别问题带来新的方法与思路.这种基于线性插值的矩阵步态识别特征本质上是一种权值不同的能量形式.     

基于压电振动俘能的自供电刮板输送机张力检测系统

为实现对刮板输送机运行过程中链条张力的有效检测,克服供电模块需要定期拆卸更换的难题,提出了一种基于压电振动俘能自供电的刮板输送机张力检测系统.通过采集刮板运行过程中产生的振动能量实现电能的有效转换,保证张力检测装置和无线信号发射装置长期有效工作.通过系统多个周期张力检测实验结果表明,检测系统自供电性能稳定;截取103 s的单周期进行分析,刮板经过链轮时的最大张力峰值为274.2 kN,通过计算两端部啮合点张力的差值得到下边链的运行阻力为12 kN,测试结果符合现场实际工况,表明系统具有较高的检测精度及可靠性.