大学物理实验中传感器综合实验教学改革初探

针对大学物理实验课程中传感器综合实验存在的问题,结合传感器综合实验的实验课程特点,对该部分的教学进行了一系列改革,旨在提高学员学习兴趣,培养学员综合能力和创新精神.     

用于变压器故障特征气体分析的气敏阵列传感系统

提出将气敏元件阵列技术和径向基函数神经网络（Ｒａｄｉａｌ Ｂａｓｉｓ ＦｕｎｃｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ，ＲＢＦ－ＮＮ）相结合，以检测电力变压器油中的４种微量故障特征气体（１＊１０＾－６－１０＊１０＾－６级Ｈ２、Ｃ２Ｈ４、Ｃ２Ｈ２和５０＊１０＾－６级ＣＯ）。实验结果表明，与目前基于误差反向传播算法（ＥｒｒｏｒＢａｃｋ－ＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｔｈｍ，ＢＰ）神经网络的气体分析结果相比     

汽车氧传感器的故障分析与排除

分析了汽车氧传感器的结构原理,对氧传感器老化、中毒、积炭等6种常见故障进行了分析,结合实例讨论了氧传感谢器的检测方法及主要的维修思路和维修方法。     

模糊集合论和神经网络在油井测试中的应用方法研究

提出了一种基于模糊集合论和人工神经网络处理油井测量问题的方法，首先利用模糊集合论中的模糊聚类方法，将所使用的各种传感器灵敏度特性曲线进行分档归类，然后利用人工神经网络对各档次的传感器进行非线性估计，并在此基础上形成了一套寒带的算法，对于油井测试中测量精度的提高具有一定的实用意义。     

一种新型微波理疗机的设计及其关键技术

介绍了一种新型的微波理疗机的设计方法，首先分别对温度测量，温度控制和可控硅触发等对微波医疗效果有较大影响的关键技术的重要性及其难点作了介绍，并通过分析、比较不同解决方案，作者对这几种关键技术都相应提出了更为合理的解决办法，是后对整机的硬件和软件设计思路作了简要的说明。     

一种高精度数字压力测量仪的设计

结合高精度数字压力测量仪的研制，分析了压力传感器技术、仪表放大器的特性、数据滤波等方面所采取的措施及软件模块化的设计方法。     

液位自动检测的现状与发展

简要介绍了目前国内外工业生产过程中常用的液位检测方法与仪器，以及近年来出现的新型手段与仪器，并预测了液位自动检测的发展趋势。     

光纤电流传感器偏转角及线性双折射研究

光纤电流传感器中由于光纤的弯曲以及自身特性,会同时存在线性双折射和法拉第效应,致使法拉第效应的偏转角无法被准确测量出来,这是造成光纤电流传感系统测量误差的一个重要因素。利用MATLAB模拟了线偏振光转化为圆偏振光和椭圆偏振光以及法拉第效应,并对法拉第效应中左右旋圆偏振光相位差设定了不同参数,利用MATLAB得出最终合成的线偏振光,观察其偏转角为所设左右旋圆偏振光相位差的1/2,之后进行了理论推导,验证了上述结论,为后续的线性双折射补偿研究奠定良好的基础。     

基于骨干节点安全角色层级化的WSN安全模型

限于高度开放、节点众多且资源严重不足等因素,无线传感网(wireless sensor network,WSN)的安全管理面临着巨大挑战。提出了一种基于骨干节点安全角色层级化的WSN安全模型,通过遴选安全管理节点,划分子网的方式实现能量优化以及节点信任管理,从能效和安全角度提升网络性能。仿真测试结果表明,该方案在强化WSN安全性的同时,仍可节省约25.9%的网络能量消耗,且随着网络规模的扩大其优势将更加明显,为提升WSN的安全管理效率提供了可行的新思路。     

基于信道冲击成型自适应机制的 WSN大数据采集算法

为解决无线传感网采集算法普遍存在的节点故障率高、链路抖动严重及抗噪性能较低等不足,提出了一种基于信道冲击成型自适应机制的无线传感网大数据采集算法。首先,根据无线传感网节点信号具有的分区及偏移特性设计了信道冲击成型方法,并基于编码率-信噪比-信号发射强度增益等参量构建能量密度与信道衰落匹配过滤方式,提高信号发射过程中能量密度;随后,通过传输信号与信道噪声具有的正交特性建立自适应抽样机制,根据垂直信号与噪声信号互相干涉中产生的正交效应进行匹配滤波,并针对节点采取了载波过滤的方式进行遍历过滤,降低了网络信号拥塞现象的发生。仿真实验表明:与当前常见的拉普拉斯抗噪传输算法(Laplasse Anti-Noise Transmission Algorithm,ANT-L机制)以及傅氏信号解析抗噪传输算法(Fourier Noise Analysis Algorithm for Noise Immunity,NI-FNA机制)相比,本文算法具有更高的数据吞吐性能,有效地降低了网络链路抖动现象,取得更低的传输误码率。