基于数控编程的转动惯量辨识方法

以西门子840D数控系统为实验平台,提出了交流伺服系统转动惯量辨识的新方法,该方法利用840D数控系统的同步动作功能,实现了M序列形式的速度激励信号的给定以及驱动力矩设定值和轴速度输出值数据的采集;基于最小二乘辨识算法,利用Matlab系统辨识工具箱对采集的输入输出数据进行辨识,实现了交流伺服系统转动惯量的辨识.实验结果表明:所提出的辨识方法能准确地辨识出伺服系统的转动惯量,该方法简单、有效,适合数控伺服系统模型的辨识.     

基于ARM和FPGA的CCD信号采集系统设计

为了构建数码复印机CCD单元的驱动及输出信号的高速采集、存储、传输和处理系统,应用FPGA完成CCD驱动和FIFO模块的设计。采用ARM为主控制器来完成对CCD单元、高速A/D单元、FIFO模块、高速存储单元和USB通讯的整体控制,构成了高速的数据采集、存储、传输和处理系统,实现了CCD图像信号的高速采集存储。经过上位机的图像处理测试平台,验证了基于ARM和FPGA的CCD信号采集系统设计的正确性和稳定性。     

基于时间序列的数控设备状态智能评判方法

针对因异构数控系统多样造成设备数据采集和状态评判困难的问题,设计一种通用的数据采集和设备状态智能评判方法. 首先由能耗信号采集器采集设备加工时的能耗信息并分析能耗特征. 采用加工仿真或预先采集的方法,收集各NC代码加工时设备主轴的能耗信息,进行信号变换形成标准能耗信息库. 然后检测数控设备的能耗信息并视为时间序列,应用时间序列的相关理论和方法对信号进行变换,采用基于编辑距离的相似性度量方法,将该时序信息和标准信息库中的信息进行比对,识别判断数控设备的加工工件类别和状态,并进行统计分析. 在此基础上,设计开发了数控设备状态智能采集系统,实现了设备数据的采集. 最后,通过实例验证该方法的可行性与可靠性.      

便携式智能回弹仪系统

文章介绍了一种新型的智能回弹仪系统,该系统采用线阵CCD成像原理进行位置信号的非接触式检测,实现了信号的无损检测;利用PIC单片机自带USB接口进行数据通信。文中重点分析了基于PIC16C765单片机的CCD驱动电路设计、图像信号的采集电路及PIC16C765集成的USB模块通信协议的开发等,试验证明该系统具有硬件结构简单、使用方便、抗干扰性好及采集数据可靠等特点。     

超声引线键合过程的信号采集与分析系统

根据超声引线键合实验平台结构,设计PZT(压电陶瓷)驱动信号传感电路,搭建键合力传感系统,集成多普勒振动测试系统,获得键合过程中的换能器驱动电压、电流、劈刀振动和键合压力信号.采用PCI6110数据采集卡,开发基于LabView8.2的采集软件,实现上述4路信号的同步采集、显示、频谱分析和保存.采用小波时频分析方法对电流信号进行分解,发掘电流信号中与键合质量相关联的一些特征.研究结果表明:信号采集系统能高速、同步采集键合过程中的多路信号;电流信号基频的频率、幅值及变化趋势都在一定程度上反映了键合质量;当电流信号频偏离正常值太大、均值太小和变化趋势异常时都表明键合失效.     

基于OPC技术的列车测速信号采集系统设计

为多传感器融合算法提供数据支持,以提高列车控制系统的精度,设计了一种基于OPC(OLE for Process Control)传输协议的数据采集系统。系统以信号发生器模拟速度传感器做信号源,采用PCL-836板卡做接口与工业控制计算机连接。使用命令语言编写算法实现对脉冲频率的提取,并利用组态王(Kingview)软件建立OPC服务器,利用MATLAB作为OPC客户端与服务器通讯将频率信号传输并保存以供信号融合处理使用。实验表明系统对输入信号的控制灵活,采集数据精确,解决了信息融合算法中列车测速数据较难取得的问题。     

经济型数控火焰切割机控制系统研制

针对现有数控切割机的需求和性价比,设计了一个基于数控系统的经济型数控火焰切割机,并对其机械结构、辅助控制系统软硬件设计,以及数控系统与PC机间的远程通讯程序设计进行了说明,为相关系统的开发提供了参考。     

基于DSP和FPGA摆线齿轮测量仪数据采集系统的设计

由于摆线齿轮在减速机方面应用比较广泛,它的几何精度直接影响着减速机的性能,对此采用极坐标法测量原理,设计了基于DSP和FPGA的摆线齿轮测量仪的数据采集系统,实现了对摆线齿轮的齿廓进行高效率、连续自动跟踪测量.系统要求采集两路光栅信号,一路模拟信号,以位置模式控制电机的运动,采用USB通讯的方式和上位机进行通讯.随着大规模可编程器件的发展,采用DSP+FPGA结构的信号处理系统显示出其优越性.     

基于LabVIEW的电弧焊工艺参数采集系统的设计开发

针对电弧焊工艺的虚拟测试仪器,以LabVIEW为基础开发电弧焊工艺参数的数据采集系统。该软件系统包括数据采集软件和数据回放软件,可以对数据进行采集、读取和回放,从而实现对信号的分析和处理。同时可以与测试系统硬件进行通讯,完成对所采集参数的实时显示和存储。对所设计数据采集系统进行调试及实测,结果表明此系统可以准确地对电弧焊过程的电流和电压信号进行采集。     

基于LabVIEW的温度测试系统

介绍了基于虚拟仪器技术设计的温度测试系统。将高性能的数据采集卡PCI-1711与传感元件和调理电路于一体,构建成了温度测试硬件系统,软件基于Labview虚拟仪器开发平台,采用模块化设计,实现了检测信号的实时采集、数据处理、数据显示等功能。系统可应用于实验教学中。     

矿井智能管控平台的设计及应用

在分析智能煤矿发展方向与需求的基础上,提出并设计了基于感知层、传输层、数据层、平台层、应用层和展现层的智能矿井整体架构,探讨了智能矿井建设过程中所涉及的地理信息技术、数据库及数据融合技术、协同处理技术、物联网与智能传感器、虚拟化技术与云计算技术等。提出了矿井智能化管控平台设计方法,包含全井智能监控系统、安全生产执行系统、企业经营管理系统、智能决策分析系统和3D透明矿山系统等。利用设计的矿山智能管控系统进行作业应用,结果表明提高了指挥调度决策效率,增强了矿井作业平台各信息显示的直观性和可操作性,并进一步通过智能会议系统,加快了信息交流速度,提高了办事效率,降低了行政管理成本,为智慧矿井的建设提供了新的参考。     

基于机器视觉与Andriod的停车场智能管理系统

为了实现停车场的智能与精确管理,设计了一套基于机器视觉与Andriod的停车场智能管理系统。首先,集成网络摄像头、数据处理服务器硬件和Andriod终端显示器,组成系统硬件平台;嵌入机器视觉算法和局域网通信,构建了停车场智能管理系统架构。然后,基于10万帧各场景各车型的大数据样本,利用卷积神经网络四层训练,设计了车牌定位检测算子,实现车辆有无判断与车牌定位。在Visiual Studio平台开发系统,并对该智能管理系统进行了测试,输出结果表明:所提出的停车场智能管理系统,在车牌检测和系统智能性方面,都优于传统停车场管理系统。     

基于智能算法的灾区救援路径规划

为减少重大自然灾害给人民生活带来巨大的经济损失,非常必要建立一个有效的灾难响应交通运输系 统。为此,提出了基于K-means 的聚类模型和遗传算法( Genetic Algorithm) 的多人最短路模型等现代智能算法, 并结合波多黎各城镇数据进行灾难救援模拟实验。结果显示,模型成功完善了传统的灾难响应交通系统时效 低、针对性差、效率低等缺点,针对医院、公路网密集、人口密度大以及平原地区进行优先救助,利用无人机 进行主要交通线路的快速巡查,以波多黎各地区为例进行实验,结果显示模型快速实现交通恢复,为地面物资 的输送提供了极大的便利,提升了救援速度。     

温室二氧化碳浓度测控系统

为解决设施园艺中二氧化碳( CO2) 浓度的检测与控制问题,研制了一种基于钠超离子导体( NASICON) 固体电解质传感器的温室CO2测控系统,该系统包括CO2测量节点、无线通信网络和控制终端。采用STM32 微处理器处理采集到的CO2 浓度信息,使用模糊比例-积分-微分( PID: Proportional Integration Differential) 算法控制CO2气体的释放,从而智能调节温室内CO2气体的浓度,使其达到作物所需数值。在实验室条件下,对设计的CO2传感器节点进行了标定和稳定性测试。对体积分数为400 × 10 － 6 和1 000 × 10 － 6 的CO2气体样品分别进行了＞ 8 h 的长时间浓度测量,其相对波动小于2． 5%。在国信集团现代农业基地温室对所研制的CO2浓度测控系统进行实地测试的结果显示,当设定的CO2浓度的期望值为800 × 10 － 6 时,调控后CO2体积分数的波动范围约为± 40 × 10 － 6。现场应用试验表明,该系统具有较好的实用性,且成本低廉、集成度高,具有一定的推广价值。     

基于跟随领航者的车辆自适应编队控制

针对反馈线性控制器在实际情况中可能受路面湿度等因素的影响,使其参数具有不确定性的缺陷,设计了基于变量估计的自适应反馈线性控制器,提高控制器参数中的相对距离的精确度。在Matlab /Simulink 环境下进行仿真对比实验,实验结果验证了自适应编队控制方法的有效性,并且其在误差调整时间方面和抗扰性方面优于传统反馈线性控制方法。自适应编队控制方法在未来的智能交通方面具有一定应用价值。     

无模型预测控制及在溴化锂机组控制中的应用

为解决带有时滞特性的制冷系统的控制问题,提出了一种改进的无模型自适应预测控制算法,并将其应用到制冷系统控制方案中。首先,提出一种引入两个参数L1,L2的参数估计控制方案,改善了MFAPC( Model-Free Adaptive Predictive Control) 的伪偏导数参数估计过程,使算法在达到减参目的的同时提升了稳定效果; 之后在控制输入准则函数中加入了控制输出误差和。最后引入典型线性和非线性时滞系统、跟踪时变信号系统、溴化锂制冷系统,对其跟踪控制问题进行了仿真比较研究。仿真结果表明,改进的无模型预测控制算法能取得更稳定的输出结果,且有更快的响应速度和更好的控制性能,同时解决了带有时滞特性的制冷系统控制问题。     

汽车转弯自动照明控制系统数据采集滤波方法

为了减少汽车转弯自动照明控制系统数据滤波处理中的延时,在滑动中值滤波方法基础上,提出了一种带补偿的限幅滑动中值滤波算法,通过补偿的方式跟随信号的变化趋势。该算法通过2个步骤完成滤波,先对数据进行带补偿方式的限幅处理,再进行滑动中值滤波处理。该算法综合了滑动中值滤波法的实时性以及限幅滤波法对偶然性干扰滤除的有效性,实现更准确的滤波。仿真与实测结果表明,与滑动中值滤波方法相比较,改进后的算法滤波能够实时地滤除数据中的干扰,处理时间可减少62%,滤波效果较好,且速度信号的数据滞后时间较短,实时性较高,满足系统设计要求。     

Shearlet域深度残差CNN用于沙漠地震信号去噪

由于沙漠地震信号中含有较强的随机噪声,从而给沙漠地震数据的处理和解释带来了很大的困难。针对上述问题,提出了一种基于Shearlet 变换的深度残差卷积神经网络( ST-CNN: Deep Ｒesidual Convolutional NeuralNetwork for Shearlet Transform) 模型,实现沙漠地震信号的随机噪声压制。在训练阶段,将沙漠地震信号经Shearlet 分解后的系数作为输入,将随机噪声经Shearlet 分解后的系数作为标签,通过卷积神经网络( CNN: Convolutional Neural Network) 学习输入和标签之间的映射关系; 在测试阶段,利用此映射关系即可从沙漠地震信号系数中预测出噪声系数,并间接地获得有效信号系数,最后通过Shearlet 反变换获得有效信号。通过与传统的Shearlet 硬阈值去噪算法对比,发现该算法可把沙漠地震信号的信噪比从－ 4． 48 dB 提高到14． 15 dB,具有更好的去噪效果。     

基于智能监控的铁路工程混凝土拌和站质量管控系统

针对铁路工程建设工点多、线路长、统一管理难度大、质量安全关系重大等行业应用特点,提出铁路工地拌和站智能质量管控的解决方案.利用无线传输技术、数据采集技术、数据分析与处理技术、超标预警技术为信息化手段,实现了拌和站信息化管理平台、拌和站采集终端、智能化搅拌控制、混凝土和易性监测等模块.该系统能够对混凝土生产过程进行监控和质量监督,有效提高了混凝土原材料配合比精度,降低了原材料超标概率.     

火灾模拟实验智能测控系统

按国际标准ISO834升温特性, 针对火灾模拟实验炉开发了一套火灾模拟实验过程智能测控系统. 该系统包含带智能通信的多路温度采集、带主元分析神经网络炉温数据融合、炉温智能PID控制等多种智能信息处理技术. 智能通信同时拥有RS-485串行和EPP并行接口, 保证了所采集的多路温度数据的实时性;采用带主元分析和RBF神经网络的炉温数据融合模型使炉温估计精度比采用常规的最小二乘方法所得的拟合精度明显提高;采用智能PID控制则使炉膛的实际升温曲线符合ISO834国际标准升温要求.