汽车安全气囊磁电式传感器的设计与研究

该文论述了汽车安全气囊磁电式传感器的工作原理。对传感器进行了结构设计和电路设计。同时对加工的传感器样机进行了模拟冲击实验。提出的传感器具有较大的测量范围。加速度为０ 到５８８ ｍ／ｓ２ ,时间脉宽为０ 到２０ ｍｓ 可调。识别电路具有峰值和时间双重判别。该传感器是一种新型的汽车安全气囊传感器。     

基于ZigBee的无线传感器网络管理系统架构设计

 基于WINNA网络管理抽象模型, 结合ZigBee协议的应用特征, 提出一个新的无线传感器网络管理框架; 给出了一个基于代理的节点嵌入式系统架构, 并支持异构的网络环境; 设计了可视化网络管理平台, 提高了网络管理的易用性和工作效率. 实验表明, 该网络管理系统充分利用了有限的网络资源, 可提高无线传感器网络应用系统的服务质量.     

钛酸钠纳米线的制备及其性能

利用水热法制备钛酸钠(Na2Ti3O7)纳米线,并研究了该材料制作湿敏传感器的特性.结果表明:该传感器的特性较好,响应和恢复时间分别为5s和6s;当工作频率为20Hz,相对湿度在11%～95%变化时,该传感器的电阻变化为5个数量级,且电阻与相对湿度变化间的线性关系较好.     

基于ZigBee的军械仓库监测系统

为了实现军械仓库温湿度监测及火灾报警自动化,设计一种基于ZigBee技术的无线军械仓库监测系统。系统主要由单片机AT89S51、ZigBee模块CC1100、温湿度传感器、火焰传感器、烟雾传感器、中心管理计算机等组成。系统能够对多个仓库的温、湿度及火灾进行自动监测与报警。具有很好的应用价值。     

基于光纤传感器的内河航运流量监测

基于光纤水声传感器,提出了一种水声信号能量阈值与强线谱时频特征相结合进行内河航道航运流量监测的方法,解决了内河航运流量较大时,特别是多艘船只同时通过时的船只计数难题.时长45min的现场声压数据的处理结果验证了该方法的有效性.     

线型拓扑无线传感器网络关键技术

线型拓扑无线传感器网络的数据传输跳数多,传输路由单一,延时大,各节点转发的信息量不均衡.针对这些特点,分析了传统无线传感器网络协议在线型拓扑网络中存在的问题,提出链式快速分簇数据传输协议.该协议采用周期性地对传感器节点进行时间基准化,并且对数据进行逐段融合与回传.实际数据传输测试结果表明,链式快速分簇数据传输协议在传输延时、低功耗方面有优越的性能.     

一种WSN中能量有效的分布式检测和功率分配算法

针对并行估计结构的无线传感器网络,讨论了无线传感器网络中的分布式估计问题,提出了一种能量有效的分布式估计算法,并对相应的功率分配问题进行了阐述。系统对于同一观测目标采用多发送单接收模式,由汇聚中心依据观测区域内的所有传感器节点发送的信息对观测对象做出估计,该算法基于LMMSE准则,考虑总能量受限和各支路信道状态信息两方面的因素,在满足一定系统性能要求的前提下,选定部分节点作为活动节点传输数据,并参与相应的功率分配,关闭未被选中的节点电源,从而实现有效的节能,进而延长无线传感器网络的生命周期。实验结果表明,该分布式估计的功率分配算法下的系统性能以及估计值的均方误差性能明显优于基于平均功率分配算法。     

基于LabVIEW的多传感器信息采集平台

车辆定位中利用多传感器信息融合技术可以提高定位精度.系统中的传感器数量急剧增加,传统仪器很难满足整个系统的测量需求.本文开发了一种基于虚拟仪器软件开发环境Lab-VIEW的多传感器信息采集平台,将多传感器数据采集、预处理、信息显示、存储及数据回放集成在一起,解决了以往实现多传感器信息同步十分困难的问题,为将来进一步研究利用虚拟仪器测量多传感器信息及进行多传感器信息融合奠定了基础.     

多传感器信息融合技术的研究与进展

介绍了多传感器信息融合技术的概念,分析了多传感器信息融合层次的问题,提出了多传感器信息融合的主要方法,预测了其发展趋势。     

矿井通风机多传感器系统管理及关联特性研究

矿井通风机监控系统包括多类传感器,各传感器相互配合构成有机的整体。本文叙述了传感器管理必要性,通过多传感器系统管理的数学模型对传感器关联特性进行了理论分析研究,并针对矿井通风机监控系统实例计算了传感器问的冗余度,分析了其关联性。     

奇异摄动在液压控制系统中的应用

对于液压系统的跟踪控制，非线性控制比线性控制具有更多的优越性。但在非线性控制中，为了进行有效的控制，经常需要更多的传感器，同时假设弹性模量为一个时不变参数。针对这些问题，利用奇异摄动理论，提出了一种不需要附加传感器，并对时变弹性模量具有鲁棒性的控制策略。仿真结果表明，利用该方法得到的控制系统对输入信号具有良好的跟踪性和鲁棒性，并且较其它的非线性跟踪控制策略更经济。     

AUV同时定位与跟踪算法研究

为了提高自治水下航行器的水下适应能力,对比目标跟踪与协同导航的概念,并仿照同时定位与制图方法,提出了基于EKF-SLAM框架和FastSLAM框架的自治水下航行器同时定位与跟踪算法.根据装备在携带低精度自定位传感器AUV上的声纳传感器持续探测非合作目标并估计目标航迹的同时,利用探测到的AUV与目标间的相对信息修正其自身航位推算带来的累积估计误差,从而提高AUV的自定位精度,AUV的定位和目标的状态估计同时进行,且要满足一定的精度.仿真比较了所提出的两种算法的精度,并验证了算法的有效性和一致性.     

非线性系统的直接自适应模糊控制

对非线性系统的直接自适应模糊控制进行了研究。通过对直接模糊控制方案的自适应律进行修改 ,来减小逼近误差对跟踪精度的影响。所给方法不但能保证闭环系统的稳定性 ,而且可使跟踪误差收敛到原点的小邻域内。此外 ,还克服了外界干扰对系统误差的影响     

一种改进的变结构交互多模型被动跟踪算法

针对干扰环境下跟踪机动目标时常常无法获得距离信息的问题,提出了一种新的被动跟踪算法对目标进行精确的跟踪定位。算法针对被动跟踪中状态与量测之间存在的非线性关系,首先采用最小二乘原理对角度量测进行预处理,然后以预处理结果作为输入,进行交互多模型滤波,从而减小非线性量测方程的线性化过程带来的误差。然而,交互多模型滤波中所采用的固定结构模型集并不能保证跟踪精度,为解决这一问题,算法引入序列似然比检测对模型集进行调整,使模型对不同的目标机动模式有更强的自适应能力,从而减小模型之间的竞争,确保跟踪效果。为了验证新算法的有效性,在相同实验条件下,用2种算法分别对同一设定轨迹进行仿真估计,结果表明,新算法可以进一步提高跟踪精度。     

一种新的模糊自适应控制方法

针对未知的非线性不确定系统,提出了一种基于广义模糊双曲正切模型的模糊自适应控制方法·该方法采用广义模糊双曲正切模型作为未知的非线性对象的辨识器,以此为模糊自适应控制器提供参数自调整必需的梯度信息·通过与其他的辨识器比较,说明了广义模糊双曲正切模型辨识器具有辨识参数少,辨识复杂性较小,易于提高逼近精度的优点·自适应控制器的梯度算法使被控对象的输出能很好地跟踪期望输出·仿真结果表明,此控制方案对未知的非线性系统的输入有很强的自适应跟踪能力·     

焊接机器人焊缝跟踪技术的现状与发展趋势

焊接机器人因其高效性在先进制造业中应用广泛,焊缝跟踪的精度和实时性是评价焊接质量的重要指标.焊缝跟踪以传感技术为基础,可实现焊缝的起止点和边缘检测、焊缝宽度测量等,传感器在机器人焊接过程中作用重大.详细分析和综述了机器人焊接过程中用于焊缝跟踪的各类传感器及其技术特点,系统地总结了其应用现状,并对焊缝跟踪技术的发展趋势进行了分析与展望,指出其未来的研究方向.     

基于正态截断模型的被动传感器目标跟踪算法

被动传感器只能获得目标的角度信息而无法获得位置信息,因此单被动传感器对目标进行跟踪时难以满足可观测性条件.对单被动传感器高斯-厄米特滤波的量测模型进行扩维,建立了多被动传感器高斯-厄米特滤波模型.由于Singer模型只适用于匀速和匀加速范围内的目标运动,对于强烈的机动将引起较大的模型误差.而正态截断模型本质上是非零均值时间相关模型,能够更加真实地反映目标机动泛围和强度的变化,是目前较好的实用模型.文中基于正态截断模型提出了只有角度量测的双被动传感器高斯-厄密特机动目标跟踪算法,仿真结果表明,该方法能够对机动目标进行稳定的跟踪.     

EKF定位跟踪算法研究

为了处理机动目标跟踪过程中的非线性问题,提出了一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波（EKF）算法,该算法精度可以逼近最优估计,适用于任何可用状态空间模型表示的非线性系统。通过仿真表明利用运动模型的扩展卡尔曼滤波方法可以有效地抑制非视距误差（NLOS）对定位精度的影响,从而得到更高的定位跟踪效果。     

EKF定位跟踪算法研究

为了处理机动目标跟踪过程中的非线性问题,提出了一种基于运动模型的扩展卡尔曼滤波(EKF)算法,该算法精度可以逼近最优估计,适用于任何可用状态空间模型表示的非线性系统。通过仿真表明利用运动模型的扩展卡尔曼滤波方法可以有效地抑制非视距误差(NLOS)对定位精度的影响,从而得到更高的定位跟踪效果。     

无线传感器网络中的移动式目标跟踪

针对传统无线传感器网络进行移动目标跟踪时能耗过高的问题,提出一种基于移动节点和固定节点协同工作的移动式目标跟踪算法.在传统的由固定节点组成的无线传感器网络中加入少量移动节点,对移动目标进行持续性跟踪.通过移动节点和普通固定节点之间的配合,提高监测质量和容错性,在满足既定监测质量要求的前提下,尽可能地减少参与监测的普通固定活跃节点的数量.仿真实验结果表明:所提出的跟踪方法可以有效地降低固定节点的能耗,延长网络生存期.