适用于遗产建筑的结构健康监测系统

遗产建筑具有极其宝贵的历史、文化、艺术和科学研究价值,结构安全是保证其价值存在的重要基础.结构健康监测系统目前广泛应用于土木工程的重大或复杂结构,以辅助对结构安全状况进行判断.文中分析了适用于遗产建筑的结构健康监测系统的构架、基本技术及国内外应用情况.通过在某藏式古建筑上的监测试验,验证了遗产建筑的结构健康监测系统,并对其在遗产建筑上应用的特殊性及存在的问题进行了讨论.     

DSS—1电生理信号采集,处理系统的设计

本文介绍利用ＰＣ机、８０９８单片机等构成的系统实现刺激信号的输出和对电生理信号的放大、采集、处理的功能。     

基于声卡的多通道生理信号采集系统

根据生理信号的特点及目前声卡的技术特性，提出了一种利用声卡开发的基于DirectorX DSK的生理信号采集与处理系统。该系统通过对生理信号进行调制处理，将信号的频谱移动到声卡频率响应的范围内，然后利用声卡进行生理信号的采集，为生物医学信号采集与处理的虚拟实现提供了一个低廉而有效的解决方案。     

动态多道生理信号的实时无线数字传输

介绍了一种自制的动态多道生理信号实时无线数字传输系统，它改变了目前多道则过程中用电缆传输信号的落后方式，实现了多道生理信号的动态实时监测。     

多通道生理信号采集处理系统软件-VB实现

多通道生理信号采集处理系统能对人体生理信号实时采集,分析处理并实时显示,结果准确可靠．根据系统硬件电路原理,讨论了怎样使用Visual Basic6．0语言对该系统进行配套软件设计,给出了设计的整体思路和具体流程,并对涉及的具体问题进行了分析说明．     

压电式加速度传感器信号采集系统设计研究

本文设计了一套信号采集系统,这个系统基于压电加速度传感器低频信号的原理。并对压电加速度传感器信号进行了调理工作如放大滤波,同时以TLC0831(来自TI公司)为A/D转换器,并以单片机GMS97C2051(LG公司)为微处理控制芯片,并分析了各个硬件模块。     

信号集中监测应用及故障处理

本文介绍了青岛电务段管内微机监测系统的应用状况,并简单介绍了两种常见故障的处理。     

振动信号分析用于出砂监测方法有效性研究

 海上稠油油田的适度出砂开采技术需要一种有效的实时出砂监测系统用以监测出砂信号,目前使用的出砂声测法和ER法都存在不同的问题。声测法目前主要用于气井和稀油油井出砂检测中,而ER法则存在寿命短、监测延迟等问题。因此,提出了可以利用流体中的砂粒撞击管壁产生的振动信号作为出砂监测的新思路。为了验证这一方法的有效性,在实验室内建立了一套用于模拟油井出砂的实验装置,系统中主要采用压电式加速度传感器接受砂粒撞击的振动信号,后期采用滤波、放大等动态信号的处理方法来处理;实验中利用高粘度的齿轮油模拟稠油流体,用柱塞泵、加热搅拌器来实现油井生产的出砂状况。实验采用60目砂样石英砂粒,室温下粘度为130mPa·s的稠油,实验过程中温度从室温逐渐增加,每5℃一个点,到70℃,含砂量从无砂加到0.8%,实验过程中通过不断搅拌保持砂粒在流体中的悬浮和均匀。通过对采集到的数据进行功率谱分析,试验结果表明,将振动信号用于出砂监测有效性很好。     

基于XGBoost的多种生理信号评估心理压力等级方法

基于生理信号客观评估心理压力状态成为目前的研究热点,但最佳评估算法有待进一步探索.本文选择心算任务诱发受试者的心理压力,采集了21位在校大学生的脑电、心电、皮肤电导、脉搏波4种生理信号.提取各生理信号时域和频域的多种特征,使用方差分析(ANOVA)、最大相关最小冗余(mRMR)、单个特征支持向量机(SVM)分类准确率、随机森林(RF)特征重要性、梯度上升决策树(GBDT)特征重要性、极端梯度提升(XGBoost)特征重要性6种特征选择方法筛选出有效特征,利用SVM、K近邻(KNN)、高斯朴素贝叶斯(GNB)、自适应提升算法(Adaboost)、GBDT、XGBoost 6种分类器对提取的特征进行分类.结果得出,GBDT特征筛选与XGBoost分类器的组合模型对心理压力的等级评估效果最佳.     

微型流量传感器呼吸监测及信号处理系统

用一种深掺杂硅材料制成的微型流量传感器来测量呼吸气流的流量 ,并用信号处理电路对微型流量传感器的输出进行鉴别 ,就可以监视呼吸系统状态的微小变化 .传感器偏置电压的变化对系统的稳定性有重要的影响 .通常 ,温度和环境的变化会使某些被认为是常量的参量发生意外的变化 .信号处理系统部分论述了使用自动补偿系统来消除上述变化的影响 ,并给出了实用电子设备中 ,消除各种干扰因素的一些方法 .     

激光雷达信号处理的发展

信号与信息处理是信息科学中近十几年来发展最为迅速的学科之一。国内外学术界都将注意力转向到非平稳信号的分析与处理,其中一些分支,如信号的时频表示法(包括小波变换、维格纳分布等)、时变参数信号模型法已成为当前国内外学术界研究热点之一。本文集中讨论了传统的Fourier分析,近年来新兴的而且发展比较成熟的小波分析方法,以及最近提出的新的方法—经验模式分解(Empirical Mode Decomposition:EMD)。     

基于Windows CE的人体生理参数监测系统设计

采用CSN808模块设计基于Windows CE的人体生理参数监测系统,实现了对病人生理参数的实时监测.在检测到病人出现危险性生理信号时,可进行本地报警和远程无线报警,同时对生理参数数据包进行保存.可绘制包括多导联心电图(ECG)等9种生理参数波形曲线.测试结果表明,系统的监测准确性和可操作性都达到了预期的要求,本地报警和远程无线报警均能正常、正确工作.     

一种基于ICA方法的网格化无线电监测方案

为了解决网格化无线电监测的布局和信号处理问题, 提出一种基于独立成分分析(ICA)方法的监测方案, 利用ICA方法对监测信号进行处理, 达到源信号分离及异常信号源检测的目的。搭建仿真平台对该方案的可行性和有效性进行仿真验证, 并对影响监测效果的因素进行分析, 结果表明, 该方案对源信号分离和异常信号源的检测具有较好的效果。     

边坡监测技术与数据处理方法的研究

边坡的稳定与否,对工程的安全运营至关重要.高边坡的监测和研究是预防滑坡地质灾害发生的重要手段和方法.对GPS多天线阵列技术在边坡监测中的系统构成、方案实施和数据处理方法进行探讨.GPS边坡监测系统不但与监测设备是否能灵敏可靠地取得变形监测数据有关,而且还与数据处理方法有关.     

基于时间反演法的螺栓健康监测研究

针对实际工程结构中容易出现的螺栓联接松动问题进行了研究。采用Greenwood和Williamson模型和时间反演原理对聚焦信号幅值与螺栓预紧力的关系进行理论推导,得出两者成单调增函数关系;并据此提出一种基于时间反演法的螺栓健康监测方法。建立实验装置,进行实验研究。实验结果表明,聚焦信号幅值与螺栓预紧力的关系曲线近似于对数函数关系;接触界面粗糙度越大,聚焦信号幅值越快趋于稳定;时间反演法具有良好的自适应聚焦效果,能有效提高信号信噪比,在螺栓健康监测方面具有很好的应用前景。     

高层建筑物沉降监测数据处理方法研究

根据某高层建筑物施工过程中沉降监测的实测资料,应用指数平滑理论进行沉降变形的预测研究,充分证实了在高层建筑物沉降变形分析中该预测法的可行性.由本文的研究结果发现,三次指数平滑模型在研究期间较短时有较佳的预测能力,预测结果相对较佳,所以就预测的普遍性、实用性考量下,三次指数平滑模型可以迅速提供高层建筑物沉降变形情况,以便于对高层建筑物的沉降机理及规律进行分析.     

一种单路混沌信号盲源分离方法

提出一种基于经验模态分解(EMD)对单路混沌信号进行盲源分离的方法.首先讨论了混沌信号的特征,利用EMD对信号进行分层并且得到独立子波函数,然后把独立子波函数加入到单路混合信号中,从而实现混沌信号的盲分离;最后通过混沌信号的分离实验,证明了本方法的有效性和可靠性.     

变转速齿轮箱振动信号监测的无键相时域同步平均方法

为了克服传统时域同步平均方法应用中需要键相信号及恒定转速的要求,提出了一种不需要键相信号的变转速齿轮箱振动信号时域同步平均方法.该方法通过振动信号时频域滤波及滤波信号的瞬时相位计算来估计齿轮箱的瞬时转速,通过时原始振动信号的等角度间隔重采样来消除转速变化的影响,并用重采样信号进行了时域同步平均.变转速齿轮箱实验台的实验数据分析表明,该方法可以准确地估计变转速齿轮箱的瞬时转速,从而消除了齿轮箱转速波动对振动信号的影响.重采样信号的时域同步平均结果为齿轮监测诊断提供了有效信息.