传感技术引人注目的新兴分支——声表面波技术

本文简要地叙述了传感器与传感技术的重要性和发展现状，指出微传感器是当今世界的发展潮流。声表面波传感器是微型物性型传感器的一个分支。由于它所特具的众多优点和广泛的应用前景，引起了世界各发达国家科技界、产业界的极大兴趣，成为近十年来研究的热点之一。本文着重叙述了声表面波传感器的主要特点以及它在各个领域中已经和可以预见的应用，从而可看出它将在信息产业中所起的重要作用。     

硅酸镓镧、钽酸镓镧和铌酸镓镧的声表面波传播特性

计算了硅酸镓镧、钽酸镓镧和铌酸镓镧的不同切向和传播方向的声表面波(SAW)传播特性，并对其和石英晶体上相应切向和传播方向的SAW传播特性做了对比分析．计算结果表明，这3种材料的SAW传播速度一般比石英低1km／s左右；和石英一样，具有零温度切向和纯模方向；机电耦合系数k^2却远高于石英，其中钽酸镓镧的k^2最大．对不同材料常数进行了对比计算，结果表明，不同材料常数的SAW传播特性有明显的差异，其中以频率温度系数差异最大．     

一种改进的证据推理组合规则

提出了一种新的证据理论组合规则，综合考虑了支持信息和冲突信息对合成结果的影响。在求出各个证据之间局部冲突之后，利用各个证据的可信度得到系统的全局冲突；以全局冲突作为参量定义了一个冲突证据有效性系数，该系数反映了冲突信息对最终融合结果的影响。算例验证结果表明，新的组合规则能够有效地处理证据中的冲突信息，得出合理的融合结果。     

硅酸镓镧晶体上优化的压力敏感切向

硅酸镓镧晶体良好的温度特性、相对大机电耦合系数以及高温稳定性等特点,使得利用其制作高温压力传感器具有独特的优势.为了研究SAW谐振频率与外界压力扰动的关系,在相对于参考状态的LAGRANGE坐标描述下,结合叠加偏载的电弹方程和一阶微扰方程,将偏载和扰动引起的机械弹性扰动和压电项同时考虑在内,得到了适用于强压电性基片,常温或高温情况下的通用声表面波压力敏感模型.提出了研究声表面波压力传感器敏感基片优化选择的基本准则和需要综合考虑的性能指标(高机电系数和低温度延迟系数).全面分析了三旋硅酸镓镧压电晶体上分别适用于常温和高温条件下的声表面波压力传感器使用的优化切向.其中,适合常温SAW压力传感器使用的优化基片切向:?1:Φ=0°~0.6°,Θ=144.4°~145.8°,Ψ=23.2°~24.1°;?2:Φ=59.4°~61°,Θ=34.2°~36.2°,Ψ=24.1°~22.3°;?3:Φ=119°~120°,Θ=143.8°~145.5°,Ψ=22.3°~23.5°.适合高温SAW压力传感器应用的基片优化切向:Ⅰ:Φ=8°~30°,Θ=24°~36°,Ψ=4°~25°;Ⅱ:Φ=30°~55°,Θ=144°~158°,Ψ=4°~28°.利用(0,150°,22°)和(0,90°,0)两种切向进行了实验验证,证明理论计算结果与实验值吻合.     

声表面波无线无源传感器

无线无源赋予声表面波(Surface Acoustic Wave,SAW)传感器的显著特点使其在物联网、智能电网、智慧城市等领域日益受到关注.综述了上海交通大学在SAW基础理论、器件精确仿真分析建模、传感器无线阅读装置设计、信息获取及处理算法以及应用等方面的研究成果,详细介绍了面向智能化配网中压开关柜动静触头温度、环网柜电缆终端头温度以及配网变压器油温/油位监测的声表面波无线无源温度传感器研发与应用情况,同时介绍了耐高温声表面波无线无源传感器研发进展以及在炼铝电解槽温度监控中的应用.     

金属包层光纤的包层模式

为了研究金属包层长周期光纤光栅(LPFGs)的特性，需要研究金属包层光纤的包层模．根据金属包层光纤的特点，给出了金属包层光纤包层模的本征方程，讨论了这一复本征方程的求解方法，并研究了不同金属包层对包层模传播常数和损耗的影响．结果表明，对低电阻率的金属如金、银等，介电常数的虚部对低阶模的传播常数影响较小，尤其是对HE模影响更小，对铝、镍等影响稍大．金属包层对包层模的损耗，与光波长、包层模序和金属类型有关．介电常数虚部大(绝对值)，而且包层模序也大时，损耗较大．     

基于随机集的复杂境况下多目标测量

在多传感器多目标融合系统中,多传感器所提供的信息常常不同类,难以融合,建立多传感器多目标的随机集观测模型可以解决统一融合问题.基于随机集理论,根据虚警及漏测的情况,给出了目标的信任测度及其全局密度.从单传感器单目标推广到多传感器多目标,建立了实用的多目标随机集测量模型,并根据实例证明了该模型的实用性和有效性.     

声表面波标签信号的数据融合检测方法

采用基于匹配追踪(MP)-小波包(WP)原子分解的数据融合算法估计声表面波标签的特征参数.该方法采用MP-WP原子分解方法从包含噪声的接收信号中估计出声表面波标签的脉冲响应,利用估计值和原始值得到估计方差,并依此计算多次接收信号的权重分布.在此基础上,采用基于均方误差的权重数据融合算法融合接收到的标签信号.构建了相位检测系统并对融合方法进行了实验验证.结果表明,在相同的累计次数下,融合方法比算术平均在脉冲峰值和位置上都更接近于真值.     

时间序列系统的随机集建模与预测

介绍了随机集理论的基本数学概念.利用覆盖函数估计定义了一个模糊集,在此基础上将统计目标整合到基于规则的系统中.通过建模仿真,对有独立观测值的统计方法进行了很好的估计、预测和控制,提出了一种新的解决时间序列系统辨识的方法.实例结果表明,随机集是系统辨识的一个新的好方法.     

Experts'''' Knowledge Fusion in Model-Based Diagnosis Based on Bayes Networks

1 .INTRODUCTIONModel baseddiagnosis (MBD)isanapproachtointe gratingphysicalknowledgeintoareasoningengine.Itusesacomputermodelofthesystemunderobser vation .Thismodelcontainsallknowledgerelevanttoassessingitscondition .Itpredictsthesystem’sbe haviorbysimulatingitsoutputsunderasetofinputconditions .MBDhasbeenwidelyusedinmanyappli cationsystems.BasedonthefirstprinciplepresentedbyReiter[1 ] 　 ,KohlasintroducestheprobabilitytoanMBDsystemwhichallowsonetocomputetheposte riorprobabilitythat…