基于接触力信息的可穿戴型下肢助力机器人传感系统研究

为了从人机系统的交互运动信息获取人体下肢的运动意图,从而实现为操作者提供助力的目的,对可穿戴型下肢助力机器人感知系统进行了理论分析和技术实现.在分析整个机器人系统控制所需要的交互信息的基础上,设计了一套基于接触力信息和关节角度信息的多传感器感知系统.该系统主要包括获取腿部接触力传感器、地面反力传感器以及用于获取外骨骼机器人关节运动信息的电机编码器等.相关实验结果表明,所设计的多传感器感知系统性能稳定、实时性好,为可穿戴型下肢助力机器人目标的实现提供了保障.     

基于相关性分析的下肢假肢步行模式预识别方法

为了减小假肢执行器延迟以及判断程序延迟对动力型假肢协调控制带来的影响,采用步行模式预识别的方法,提前控制动力型下肢假肢的运动,以达到最佳的协调控制效果.利用假肢接受腔装配的陀螺仪传感器、加速度传感器以及安装在假肢足底的压力传感器来进行数据采集,通过分析传感器采集数据与模版数据之间的相关性信息来实现步行模式的预识别.实验结果表明利用分析多传感器数据的相关性预识别步行模式的方法是有效的,可使假肢及时调节、及时动作,增强了假肢的智能性,该技术对智能假肢的发展具有重要的实用价值.     

基于信息融合的叶片加工间隙在线检测方法

为了精确实现电解加工间隙的在线检测,基于六维力和加工电流,利用多传感器数据融合理论,将六维力传感器信息与加工电流传感器信息进行融合,采用最小二乘加权融合算法,得到间隙融合方程式.该融合方程式比六维力或加工电流单独信号得到的方程更准确反映间隙值,从而实现两类传感器信息综合检测加工间隙.以某型航空发动机叶片为对象,对半面、斜面、叶片型面3种加工阴极进行试验,利用融合方程式在线检测加工间隙.试验表明:信息融合可以提高加工间隙在线检测的准确性,融合公式在间隙范围为0.2～0.4 mm内,实现检测误差小于10%.     

矿井瓦斯监测多传感器信息融合模型

分析了矿井瓦斯监测中存在的对传感器的影响因素多等单个传感器本身所不能解决的问题,提出了利用多传感器信息融合技术来增加系统的信息利用率、提高整个系统的精度、可靠性和容错能力的方法。在讨论矿井瓦斯监测的信息源的基础上,确定了瓦斯监测多传感器信息融合的结构模式,利用状态空间方法对此结构模式进行了描述,建立了瓦斯监测系统多传感器信息融合的状态空间模型。采用人工智能方法,建立了多传感器信息融合的模糊神经网络算法模型,实验结果表明,该模型是有效的。     

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.     

基于神经网络的传感器故障监测与诊断方法研究

提出了一种基于神经网络的传感器故障监测与诊断的新方法。该方法先用BP网络的预测输出和传感器实际输出之差来判断传感器是否发生了故障，然后用函数型连接神经网络模拟传感器的输出特性函数，通过计算神经元连接权值的变化，确定传感器哪个输出特性参数发生了变化，最终推断传感器发生了哪一类故障。该方法的特点是只需要知道一个传感器的信息。电阻应变式力传感器故障诊断实验结果证明了该方法的实用性，为传感器故障监测与诊断提供了一条新途径。     

浅谈多传感器信息融合技术

在未来战争中,制信息权的争夺将在很大程度上取决和依赖于各类传感器设备。战场指挥官和战斗人员所获得的信息将不再来自于单个传感器,而是来源于多个传感器。因此,多传感器信息融合技术迅速发展起来。本文主要阐述了多传感器信息融合技术的概念、基本原理和功能模型。     

电子鼻研究进展及在中国白酒检测的应用

基于传感器技术、信号处理技术和模式识别技术发展起来的电子鼻技术是过去二十年中发展最为迅速的气相分析和气体检测技术之一,它已逐渐在生物医学、环境监测、农业生产、食品检测等多个领域得到应用.电子鼻是利用对待测气体具有交叉敏感性的传感器阵列将待测气体中的混杂气味组分信息转化为与时间、成分、浓度或含量相关的可测物理信号组,利用信号采集系统输出含有待测气体特征信息的数字信号,通过模式识别系统分析数字信号得到待测气体综合气味信息和隐含特征,实现对待测气体快速、系统、准确的鉴别和分析.本文综述了电子鼻技术中的传感器技术和模式识别技术及在中国白酒品牌鉴定、风味识别、酒龄检测方面的最新研究进展;以聚合物石英压电传感器型电子鼻为例,阐明该电子鼻的技术方案及其在中国白酒检测中的应用;展望电子鼻未来研究方向.     

随机奇异系统多传感器信息融合Kalman多步预报器

应用Kalman滤波方法和奇异系统典范型分解,对单传感器随机奇异系统,给出了Kalman步预报器新算法。对带多传感器随机奇异系统,基于线性最小方差标量加权融合算法,给出了具有两层融合结构的多传感器分布式最优信息融合Kalman多步预报器。同时给出了任两个传感器之间的预报误差协方差阵的计算公式。当各传感器子系统存在稳态Kalman滤波时,又给出了稳态信息融合Kalman多步预报器。稳态权重可在各子系统达到稳态时通过一次融合计算获得．避免了每时刻计算协方差阵和融合权重,便于实时应用。仿真例子验证了其有效性。     

高边坡传感器网络协同监测及信息融合系统模式

从充分挖掘监测信息内涵和外延入手,引入无线传感器网络和多源信息融合技术,分析了高边坡监测系统的信息采集、传递和加工处理的过程,定义了各个子系统的域界,基于将物理构成和逻辑构成分开的原则,建立了高边坡自动监测系统的体系结构.以多传感器采集层为例,介绍了光纤传感器技术、无线传感器网络技术和多源信息融合技术等高边坡传感器网络协同监测及信息融合系统的关键技术.     

基于灰色关联分析的异类传感器航迹相关算法

针对由雷达和红外传感器组成的异类传感器数据融合系统中的多目标航迹相关问题,提出了基于灰色关联分析的异类传感器航迹相关算法.该算法将目标航迹看成是方位信息的时间序列,所有目标航迹构成方位时间序列集合,利用B型关联度对该集合元素进行灰色关联分析,形成航迹灰色关联度矩阵,采用最低关联度门限与全局最优的策略确定航迹关联对,实现...     

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。     

传感器接口电子技术的前景

在当今社会工业化向信息化转变的过程中,传感器及其测量系统提供信息的作用日趋明显。在不确定条件下,将各类传感器的原始信息转化为测量系统、控制系统、分析系统、监视系统等系统的可用信息是传感器接口的主要功能。传感器接口电子技术决定了使用该传感器的各类系统的功能,在国防、经济、农业、工业、社会服务等领域都发挥着巨大作用,有着集成化、微型化、多维化、智能化、网络化的前景。     

一种多传感器信息融合系统效能的评估方法

针对多传感器信息融合系统效能评估的需要,本文在研究多传感器信息融合系统效能指标的基础上,运用模糊综合评判的方法,建立了一个多传感器信息融合系统效能的两级评估模型,并详细叙述了评估方法。实践表明该方法是有效的。     

用于仿生皮肤的电容式三维力触觉感知系统

为解决可穿戴传感器触觉感知信息单一, 不具备柔性以及可穿戴性差的问题, 研究了一种兼备法向力与切向力感知功能的电容式三维力柔性触觉传感器。阐述了传感器的结构设计、触觉感知机理, 并借助ANSYS传感器有限元仿真软件进行触觉感知机理验证。基于CC2530 低功耗微处理器与AD7147-1 型电容数字转换器构建便携式电容触觉信息感知系统。可分别满足法向力0 ~ 5 N 范围检测灵敏度为6. 87 fF/ N 以及剪切力0 ~3 N时灵敏度为10. 96 fF/ N 的触觉感知, 动态响应时间为226 ms。实验结果表明, 该电容式三维力触觉传感器具备良好的工作稳定性与灵敏度, 为可穿戴式人工皮肤的研究提供了一种设计方案。     

传感器网络中信息驱动路由算法研究

传感器网络集成了传感器、计算机和网络三大技术,是一种全新的信息获取和处理技术。信息驱动路由就是基于信息的内容和通信开销来决定节点的选择,以达到优化信息获取和降低通信开销的目的。介绍了几种信息驱动路由的具体算法,并对其进行了分析比较。     

基于多传感器信息融合的智能仪表研究

针对智能仪表多传感器系统中存在的信息处理复杂、不可靠等问题,提出了利用智能仪表中的多传感器信息资源,融合多传感器信息,提高智能仪表检测精度和可靠性的方法。结合矿井瓦斯监测、井下煤的自燃监测等实例,介绍了智能仪表中多传感器信息融合的模式,以及智能仪表研究设计中应注意的问题。将多传感器信息融合技术应用于智能仪表之中,可大大提高智能仪器仪表的精度、可靠性和容错能力。     

虚拟传感器的应用

正随着新技术革命的到来,世界已开始进入信息时代,在利用信息的过程中,首先要解决的是获取准确可靠的信息。而传感器是获取自然和生产领域中信息的主要途径和手段。传感器已发展出了许多种类。传统的传感器是一种检测装置,能感受到被检测的信息,并能将检测感受到的信息,按一定规律变换成电信号或其它形式的信息输出。它是实现自动检测和自动控制的首要环节,被认为是人类感官的延长,又被称为电五官。随着网络技术的发展,传感器逐步向智能化、网络化、集成     

多传感器信息融合及在轮胎压力监测系统中的应用

轮胎是汽车的的重要安全部件,为了提高轮胎压力监测系统的精度,提高报警的准确性,减少误报漏报,为安全行驶保驾护航;本文主要介绍了传感器技术和多传感器信息融合基本理论以及多传感器信息融合技术在TPMS中的应用,建立基于多传感器信息融合的TPMS模型,并对两种TPMS融合方案设计进行了分析研究。     

基于多传感器融合的机器人导航系统设计

随着传感器技术的进步,多传感器信息融合技术在移动机器人中的应用已经成为一个热门的研究领域,为移动机器人探索不确定和未知环境提供了一种技术途径,是机器人实现更高级智能行为的基础。目前,用于移动机器人避障和导航控制的多传感器信息融合方法主要有模糊逻辑和神经网络。在机器人避障和导航控制中,本文采用了基于模糊逻辑的多传感器信息融合算法。通过对多传感器的信息进行融合能较好地实现机器人在未知环境中的自主避障与导航,并对这种控制方法进行了MATLAB仿真。通过对MATLAB仿真结果的比较,证明了在机器人的避障和导航控制中,该信息融合算法是优于传统信息融合算法的。