基于HHT和有监督稀疏编码的滚动轴承故障状态识别方法

为了实现对滚动轴承故障位置和损伤程度的准确定位,将类别判别信息引入到无监督的稀疏编码中,提出一种有监督稀疏编码（Supervised Sparse Coding,SSC）方法,建立基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)和SSC的振动信号特征提取和故障状态精细分类模型。首先,通过HHT获取振动信号的边际谱,然后,利用SSC为边际谱信息建立统一的字典库,并完成对边际谱的稀疏表示,实现干扰信息的滤除和故障目标敏感特征的二次提取,最后,使用SSC得到的稀疏系数完成对支持向量基(Support Vector Machine,SVM)分类器的训练。采用SKF-6205-2RS轴承试验台数据对提出方法进行实验分析,使用HHT-SSC-SVM模型,驱动端轴承故障状态识别率为99.5%,风扇端轴承故障状态识别率为98.25%,与文中其他模型相比,在故障状态识别率上有所提高,并且表现出来较强的适应能力。     

一种新型料位测量系统

本文提出了一种新的料位测量方法和高速相关算法,据此,借助于微电子技术,研制成了 一种新型的料位测量系统.该系统具有宽广的应用前景.     

基于改进GA算法的远场震源定位方法

针对震源置于远场时定位精度急剧下降的问题,提出了基于改进GA算法的远场震源定位方法。改进GA算法综合利用拟牛顿法收敛速度快和GA算法可全局搜索的特点实现震源定位,仿真结果表明,改进GA算法运行速度约为GA算法的3倍。针对传感器单轴排列导致y轴定位精度无法保证的问题,提出将传感器的位置布置改为双轴,在双轴上各自设置独立的子目标函数,保证双轴误差最小,分析结果表明,新目标函数的收敛速度更快、更稳定,可有效提高y轴定位精度。     

基于矿山物联网的井下物资管理系统设计

针对井下物资管理混乱、物资消耗信息录入延迟且不准确、劳动力浪费等问题,设计了一套基于矿山物联网的井下物资管理系统,给出了该系统的物联网架构,阐述了该系统功能模块的设计。该系统利用有源RFID标签与智能手持终端从现场环境获取井下物资信息,并通过WiFi网关将数据上传到数据服务器中,服务器将数据处理后转存到数据库中,通过Web技术访问、处理并显示数据,从而实现对井下物资生命周期的实时监测与管理。     

基于无线传感器网络的井下温度监测系统设计

针对目前矿井温度监测的现状,设计了一种基于无线传感器网络的矿井温度监测系统,该系统以C2430芯片为核心设计传感器节点,以CC2430和MCP2515设计Sink节点,给出了系统的硬件设计和软件流程。该系统克服了传统有线网络的局限性,避免了其他无线通信技术高功耗的缺点,简单、可靠、经济,具有很好的应用前景。     

基于能量收集技术的无线协作网络中继选择

针对目前能量收集技术能够收集到的可用能量受限,导致无线协作网络中继节点处易出现能量短板的问题,为了避免整个网络因中继节点大量死亡而瘫痪,提出了一种基于能量收集技术的无线协作网络中继选择方案,即联合最大能量和最大数据传输链路的中继选择方案。首先,基于节点的能量收集状况,选出每跳中能量最大的节点进行解码转发;然后,结合每连续两跳的链路传输状态,选出与源节点和目的节点之间的数据传输信道最优者作为中继节点。结合Nakagami-m信道衰落模型,将该方案与随机选择方案、最大数据链路信道增益(MaDs)方案和基于中继-窃听链路最小信道增益(BNBF)方案进行对比分析,结果表明:在满足收集的能量足够用于下一时隙能量收集和数据传输的前提下,用于能量收集的比例越小,网络中断概率越小;联合最大能量和最大数据传输链路的中继选择方案在网络中断性能方面优于其他方案,其中断概率随信噪比的增大而减小,特别是当平均信噪比为38dB时,网络中断概率降到10^-5。     

基于RSSI的WSNs加权质心定位算法的改进

针对无线传感器网络(WSNs)定位算法定位精度不高的问题,提出了一种基于RSSI测距的质心(Centroid)算法和加权质心(W-Centroid)定位算法相结合的新的定位方法WR-Centroid.该算法主要通过RSSI测距得出4个参考节点到未知节点的距离,再任选3个距离为半径,以相应的参考节点为圆心画圆得到3个圆的交叠区域,构成一个三角形,求出这个三角形的质心.依照这种方法,求得4个质心坐标,利用加权质心定位算法求出未知节点的坐标.仿真结果表明:该算法比加权质心定位算法精度有很大的提高.     

井下小型化微波输能整流电路的研究与设计

为了解决井下无线传感器能量供给的问题,提出一种新型的小型化整流电路的设计,由改进滤波器的方法实现阻抗匹配,这种整流电路具有结构简单、尺寸小和整流效率高等优点。通过应用ADS仿真工具,在频率为5.8 GHz、负载为680Ω时,整流电路的最大整流效率为77.9%。通过测试,在输入功率为16 dBm时,输出电压可达4.4 V,转化效率为71.2%,证明其可以用于传感器无线充电整流电路中。     

矿山信息化发展及以数字孪生为核心的智慧矿山关键技术

矿山信息化建设在经历了单机自动化、综合自动化、数字矿山几个阶段之后,在物联网、人工智能、大数据技术的推动下,正朝着矿山智能化和智慧矿山的方向发展。以数字孪生技术为核心,围绕矿山生产场景和智能装备的知识服务体系是智慧矿山下一步需要重点研究的方向。首先回顾了矿山信息化技术的发展,然后分析了智慧矿山的核心关键技术,从智能感知与智能装备、边缘计算与网络服务、数字孪生知识建模、平台与应用系统4个方面进行阐述。智能传感装置和智能装备的不断涌现,为智慧矿山前端感知和执行提供了基础,而即时的感知、分析和决策是智能装备自治、自主工作的前提;随着边缘网关计算能力的提升,需要设计面向应用场景的轻量级算法模型和高效云边协同机制,以满足智能装备即时服务的需求,同时,围绕5G的通信技术在矿山的应用,将进一步提升知识服务的快速响应能力;矿山运行机理、经验知识、大数据分析与数字孪生建模技术融合的矿山生产场景可信数字孪生模型,将成为智慧矿山知识服务的核心;面向大数据和知识模型的平台技术是矿山数字孪生和智能化服务的载体,大数据高效存取、分析和利用能够有效的促进矿山智能化应用服务的融合。矿山数字孪生及相关智能化技术的突破,将实现对矿山物理世界实时可测、可观、准确控制、精确管理和科学决策,从而建立少人化或无人化的矿山生产模式,为智慧矿山的发展奠定基础。     

PSO优化的能耗均衡WSNs路由算法

无线传感器网络(WSNs)节点能量和计算能力有限,所以WSNs路由设计的重要目标是降低节点能源损耗。提出PSO优化的能耗均衡WSNs路由算法,用路径探测包收集链路状态信息,将路由优化计算在Sink节点处进行,用PSO进行路由优化,减少了节点负担。算法对PSO的运算规则结合路由问题进行了重新定义,在设计适用度函数时,考虑了节点的剩余能量,以达到能耗均衡。当网络有Qo S需求时,只需在路由探测包和适应度函数上加入相应参数即可,易于扩展。最后用仿真对算法的优越性进行了验证。