网络化智能传感器／执行器的设计与接口

本文介绍了国际电器电子工程师协会ＩＥＥＥ组织针对智能网络化变送器（传感器／执行器）而制定的接口标准ＩＥＥＥ１４５１产生的背景、历史和特点,介绍了兼容各种现场总线标准的智能网络化传感器系统的结构组成,较为详细地叙述了ＩＥＥＥ１４５１．２的技术特征,特别给出了智能网络化传感器在多变量输入情况下的校准模型和典型的网络传感器应用结构。     

用于抽油机井示功仪的载荷位移一体化智能变送器

针对目前内部集成载荷传感器与位移传感器的抽油机井示功仪结构复杂、不易生产和调试的问题,提出一种结合变阻式载荷传感器和集成式加速度传感器的可分离的载荷位移一体化智能变送器的设计思想,给出了基于MSC1202芯片的具体实现方案。测试结果表明所设计的载荷位移一体化变送器稳定性与重复性好,精度与线性度高,同时具有一定的智能性。该变送器可以方便灵活地与标准无线发送模块组成无线抽油机井示功仪,具有很好的实际应用价值。     

网络化传感器节点的低功耗设计

网络化已经成为智能传感器的重要属性,网络化传感器节点,特别是无线网络化传感器需要考虑功耗问题.文章分析了传感器系统功率消耗构成,并从硬件和软件方面提出和总结了网络化传感器节点的低功耗设计方法和降低功耗的措施.     

一种嵌入式集成化的振动测试系统研究

针对目前振动信号测试系统的不足,设计了一种基于ARM和加速度传感器的振动测试系统。该系统能够感应多路振动加速度信号,同时完成对信号的滤波,采集和分析处理。系统由传感器部分,数据采集部分,微处理部分和计算机系统组成。微处理部分采用基于LPC2129为核心的嵌入式微处理器;数据传输采用可靠稳定的CAN协议,以保证数据传输的正确性。系统采用USB供电方式,结构紧凑,测量操作方便。最后从人体动力学角度验证了本系统的性能。     

六维加速度的测量研究

通过六轴加速度计或全加速度计组合等方法,能够获取空间运动物体的六维加速度信息。在分析几种典型的六轴加速度计的结构、测量原理的基础上,以电阻应变式六轴加速度计为例,提出以加速度计质量块坐标系为参考坐标系,由已知六个相互线性独立的加速度组成输入矩阵,相应的测量输出值组成输出矩阵,经矩阵运算来获取传感器特性矩阵;并进行了理论分析与论证。结果表明,这种方法能够实现传感器的标定。     

三轴线加速度计E膜片弹性体应力应变解析法研究

基于E型膜片已设计出一种三轴线加速度计;此E型膜片的敏感弹性部分为圆环平膜片,对其应力应变特性的分析至关重要.考虑到E膜片的实际尺寸及测量时其变形较小,将E膜片变形作为薄板小挠度变形来对待,对z、x(y)各轴向加速度载荷az、ax(az)作用下,膜片的边界条件进行分析;并参考圆薄板轴对称/反轴对称变形的弹性曲面微分方程及通解,获得E膜片的应力应变解析解.     

一种多维力测力平台阵列系统的设计

在单台多维力测力平台的基础上,提出了一种基于CAN总线的测力平台阵列系统,阐述了该阵列系统的结构框图和系统中节点的通信原理,以及系统的程序流程.由于系统数据通信方式采用CAN总线,构成了开放式结构,各个由测力平台构成的节点模块可以根据使用场合的不同而方便地接入或撤出系统,实现了节点模块和总线的开放互联与即插即用,增强了系统的可扩展性和互换性.     

基于模糊C均值和神经网络的驾驶行为评价研究

交通拥挤正成为一个日益严重的问题,一些不安全的驾驶行为所导致的交通事故是造成拥堵的主要原因之一.因此,如何准确评价驾驶员的驾驶行为成为研究的热点.本文提出了一种基于模糊C均值聚类（Fuzzy C-Means,FCM）和BP神经网络相结合的驾驶行为评价方法,首先利用FCM对驾驶行为进行初始聚类,基于FCM聚类结果,为了提高BP神经网络分类精度,本文提出了一种自动挑选训练样本即典型样本的方法,利用BP网络进行学习,最终用训练得到的BP神经网络分类器对驾驶行为进行实时分类,研究结果表明该算法摒弃了人为主观因素,实现了驾驶行为准确、客观、高效的评价.     

动态规整核支持向量数据描述及在在线签名验证中的应用研究

根据在线签名自动验证的特点和基于支持向量的数据描述方法(SVDD)在小样本一类分类问题上的优越性,提出动态规整核支持向量数据描述(DTAK-SVDD)算法并基于此构建了签名验证系统,对其中的数据压缩方法等实际问题进行了研究.该方案避免了模板的人为选择并可实现判决阈值的自动确定.以签名过程中的力矢量F、力变化率矢量dF和笔尖轨迹矢量S为特征进行了实验验证.结果表明,该方法判别正确率较高,有实际的应用价值.     

改进的含时间幂次项灰色模型及建模机理

为提高灰色预测模型的预测精度,针对传统含时间幂次项灰色预测模型的局限性,根据实际应用的需要,提出一种改进的含时间幂次项灰色模型NGM(1,1,t^{\gamma