国内外物联网研究现状及展望

物联网以互联网为基础,通过多种信息传感装置实现物物互联,是信息科技领域发展的必然趋势.本文就物联网的基本概念、技术体系、关键技术等方面对物联网进行介绍,并根据一些事实对近年来国内外物联网的发展现状进行阐述,提出现阶段物联网发展存在的问题,最后对其未来发展进行了展望.     

稀土Ho3＋/Yb3＋共掺SrBi4Ti4O15高温铁电陶瓷的上转换发光及其温度传感特性

Sr Bi4Ti4O15是一种具有高居里温度（Tc）、高机械品质因数和大电阻率的铋层状结构铁电、压电多功能材料,通过掺入稀土离子的手段,可使其具有上转换发光的特性,并且可以在一定程度上改善其电学性能.在本文中,同时将Ho3＋和Yb3＋对A位的Bi进行取代,其中Ho3＋的取代量为0.06 mol-1,Yb3＋的取代范围为0≤x≤0.3,采用传统的固相烧结法制备了Sr Bi3.94-xHo0.06YbxTi4O15陶瓷.主要通过控制Ho3＋离子的量不变,调节Yb3＋离子的浓度来研究不同稀土离子掺杂量对Sr Bi4Ti4O15陶瓷的形貌、上转换发光特性、以及介电性能的影响.在使用980 nm的红外激光器对Sr Bi3.94-xHo0.06YbxTi4O15陶瓷进行激发下,从上转换发光图谱中可以观察到三个峰,分别为峰位在547 nm附近较强的绿色发光、659附近以及759 nm处的较弱的红色发光.同时可以看到,随着Yb3＋浓度的增加,绿色上转换发光的强度表现出先增强,后减弱的规律,且当Yb3＋取代量为x=0.15时,绿色上转换发光强度达到最大值.通过研究上转换发光强度与激发光功率的关系得到,绿色和红色上转换发光均为双光子吸收过程.在研究Sr Bi3.79Ho0.06Yb0.15Ti4O15样品上转换发光与温度的关系时,可以观测到随着温度的增加,547 nm处的绿色上转换发光和659 nm处的红色上转换发光的强度均随之减弱,且I659 nm与I547 nm的荧光强度比与温度存在线性关系,利用这种温度与上转换发光强度的关系,可将Sr Bi3.94-xHo0.06YbxTi4O15陶瓷应用于光学温度传感器.     

压力传感器的硅玻静电键合

针对MEMS压力传感器封装关键技术,从结构仿真和工艺参数等方面研究了一款压力传感器的硅玻静电键合问题,旨在减小封接对压力传感器芯片输出性能的影响。设计并制作键合装置,进而完成实验,最终优化键合温度,电压等参数值,验证最佳温度350~C,理想电压范围500～900V。     

基于Rogowski线圈的新型甲烷传感器抗干扰性研究

在对传统的甲烷传感器进行应用与分析基础上,介绍了一种基于Rogowski线圈新型甲烷传感器。经过理论分析建立了该传感器数学模型,在现场实际应用中针对新型甲烷传感器干扰信号来源,对新型甲烷传感器抗干扰能力进行了理论分析以及实际信号处理设计。     

喷油量自动测量装置的研究

基于ATmega128单片机和差动变压器式（LVDT）位移传感器,运用位移法的工作原理,设计了高精度柱塞油缸量油系统。在设计之前,对柱塞油缸进行了精度分析。并在喷油泵试验台上进行了对比试验,结果表明该测量系统精确、可靠。     

高折射率芯Bragg光纤的气体传感特性

应用全矢量有限元方法,分析了高折射率芯Bragg光纤的气体传感特性,通过计算Bragg光纤的结构参数、传输光波长与其传感灵敏度之间的关系,结果发现：同等条件下,传输波长越长,高折射率纤芯半径越小,高折射率介质折射率越低,高折射率芯Bragg光纤的传感灵敏度则越高.     

基于杯[4]芳烃的选择性识别有机酸的荧光传感器

以杯[4]芳烃为平台、氨基吡啶基团为识别位点、萘环为荧光基团,合成了一类新型荧光化学传感器.采用红外光谱、质谱、核磁共振和元素分析方法对产物进行了表征,并对产物的性能及荧光分子识别有机酸的机理进行了研究.结果表明,所合成的荧光分子在乙腈溶液中能选择性识别芳香族有机酸,表现出荧光淬灭现象,其与有机酸络合能力的大小依次为:对氰基苯甲酸>对氯苯甲酸>对甲氧基苯甲酸>苯甲酸.     

基于USB2.0和COMS传感器的图像采集系统设计

设计了一个基于单色COMS图像传感器的图像采集系统,对其硬件系统进行了详细分解,主要针对COMS传感器的驱动及USB接口传输控制电路进行了描述,核心控制芯片为FPGA,最后给出了软件部分的设计。     

Cooperative Sensor Anomaly Detection Using Global Information

Sensor networks are deployed in many application areas nowadays ranging from environment monitoring, industrial monitoring, and agriculture monitoring to military battlefield sensing. The accuracy of sensor readings is without a doubt one of the most important measures to evaluate the quality of a sensor and its network. Therefore, this work is motivated to propose approaches that can detect and repair erroneous (i.e., dirty) data caused by inevitable system problems involving various hardware and software components of sensor networks. As information about a single event of interest in a sensor network is usually reflected in multiple measurement points, the inconsistency among multiple sensor measurements serves as an indicator for data quality problem. The focus of this paper is thus to study methods that can effectively detect and identify erroneous data among inconsistent observations based on the inherent structure of various sensor measurement series from a group of sensors. Particularly, we present three models to characterize the inherent data structures among sensor measurement traces and then apply these models individually to guide the error detection of a sensor network. First, we propose a multivariate Gaussian model which explores the correlated data changes of a group of sensors. Second, we present a Principal Component Analysis (PCA) model which captures the sparse geometric relationship among sensors in a network. The PCA model is motivated by the fact that not all sensor networks have clustered sensor deployment and clear data correlation structure. Further, if the sensor data show non-linear characteristic, a traditional PCA model can not capture the data attributes properly. Therefore, we propose a third model which utilizes kernel functions to map the original data into a high dimensional feature space and then apply PCA model on the mapped linearized data. All these three models serve the purpose of capturing the underlying phenomenon of a sensor network from its global view, and then guide the error detection to discover any anomaly observations. We conducted simulations for each of the proposed models, and evaluated the performance by deriving the Receiver Operating Characteristic (ROC) curves.     

工业现场LED数据显示屏系统的开发

分析工业现场LED数据显示屏主要是将各种类型传感器采集的数据，提出利用数据采集转换芯片，或者利用接口传送到LED显示屏上，进行数据的实时显示方案。