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关键词： FPGA芯片   光栅传感器   转动惯量   数据采集卡  

摘要： 为保证转动惯量测量精确度,该文应用FPGA芯片,运用VerilogHDL编程语言,设计一种新型、先进的光栅数据采集卡系统。首先,在完成系统总体结构设计的基础上,分别设计光栅信号预处理电路、FIFO数据缓存电路、FPGA功能电路等多个电路。其次,在完成系统制作调试的基础上,对该系统光栅信号进行等距、等时实验。结果表明,该文所设计的基于FPGA光栅数据采集卡具有精确度高、稳定性高、响应速度快、等距与等时采样功能稳定正常,保证了光栅数据完整性和安全性,符合安全可靠的设计标准,本研究可以为后期转动惯量精确化测量提供重要的系统支持。

关键词： 变电站   光纤通信   智能检测  

摘要： 设计一种基于光纤通信技术的变电站智能检测管理系统,包括数据采集、数据传输、检测分析及智能管理4个功能模块。实验结果表明,该系统在缺陷检测准确率、故障预警时间、数据传输时延等关键指标上较传统系统均有显著提升,具有良好的应用价值。

关键词： 无人机   无线传感器   数据收集   能耗   多目标优化  

摘要： 针对传统无人机辅助的无线传感器网络数据收集方案仅优化无人机能耗而忽略无线传感器能耗的问题,提出了一种综合考虑无人机和无线传感器能耗的联合优化方案。首先,利用K-means算法和无人机与无线传感器之间的通信阈值进行聚类分析,实现无线传感器的有效分簇。其次,构建了一个多目标优化模型,旨在协同优化传感器能耗和无人机悬停能耗,并利用多目标粒子群算法求解最优的无人机悬停位置和无线传感器发射功率。最后,基于各簇中无人机的最优悬停位置,利用蚁群算法计算无人机的最优飞行路径,以最小化无人机的飞行能耗,从而最小化整个数据收集系统的总能耗。通过仿真实验的结果表明,相较于传统方法,本文所提出的方案在系统能耗上取得了显著效果。特别地,当分簇半径为120 m时,传感器能耗降低了16.2%,无人机能耗降低了24.9%。

关键词： 交流电致发光纤维   智能交互   纺织加工性   光电特性   研究进展  

摘要： 交流电致发光作为一种独特的显示技术,受到了人们的广泛关注,但对交流电致发光纤维的关注较少,有必要对交流电致发光纤维在智能交互领域中的应用进行总结。首先,介绍了交流电致发光纤维的原理和特性,包括交流电致发光纤维的纺织加工性和光电特性;其次,重点讨论了交流电致发光纤维的两种基本结构,即同轴结构和并行结构,并结合近几年交流电致发光纤维的研究进展,阐述了两种结构的优势和不足;最后,对交流电致发光纤维的未来发展方向进行了展望。

关键词： 物联网技术   风力发电场设备管理   传感器网络   云计算和大数据分析   设备安全  

摘要： 大量风力发电机的推广需要高效、快速、安全的管理机制,物联网技术在此领域显示出巨大的价值和前景。论文利用此技术深化风力发电设备的管理效益和安全系数。传感器网络、云计算、大数据分析等手段被采用来完成一系列设备管理任务,如远程监控、预警、保养和数据分析。研究成果指出,物联网的风力发电设备管理体系在实时性、可信性和数据处理能力上具有明显的优处,既可以减少人工成本,又能增加设备运效,保障设备安全。期望此研究工作对于推进我国风力发电行业向数字化、智能化方向发展,应对可再生能源日益增长的挑战提供参考和借鉴。

关键词： 爆炸   钨铼热电偶   静态校准   动态校准   热辐射  

摘要： 针对大当量战斗部,爆炸热效应是非常重要的毁伤参量之一,热电偶作为使用最广泛、性价比最高的温度传感器,确保热电偶测温稳定性和瞬态温度的测试精度,是爆炸场试验和测试领域迫切需要攻克和解决的技术难题;为解决这一问题,对直径100μm的钨铼热电偶进行了激光焊接,使用辐射法进行了静态标定,使用能够给予热电偶瞬态受迫温度激励的脉冲激光对热电偶进行了动态校准,通过数值模拟仿真与实验验证,表明利用光纤激光制造的热电偶可满足爆炸场需求;传感器重复性为98.96%、温度测试精度误差小于0.38%、传感器响应时间<6 ms、响应时间测试精度优于1%,可检测到火球热辐射信号,冲击波绝热压缩空气之后1169℃的温度曲线传递规律与数值模拟仿真得到的温度曲线规律吻合。

关键词： Change detection   Convolutional neural network   Deep learning   Image classification   Naïve forecast   Sentinel-1  

摘要： Floods are among the most common natural disasters affecting human lives and public amenities. In the North-Indian region, the situation is severe as floods continue to create havoc with flood fatalities and huge infrastructure damages every year. To mitigate this risk, flood monitoring based on detecting the changes in land cover and future predictions is required to be developed using Synthetic Aperture Radar (SAR) images. In this paper, a novel DL-based coherent change detection (CCD-Conv1D) model comprising a combination of coherent change detection technique, deep learning (DL) models based analysis, and flood forecasting implementation on the obtained change patterns, which pave the way to generate flood maps and identify the flooded areas has been developed. The proposed coherent change detection technique on Sentinel-1 images using image segmentation generated a log ratio image with statistics creating a changed band. An enhanced accuracy achieved in detecting changes from log-ratio-based temporal composition for Ayodhya and Basti cities shows positive threshold values of 2.96 and 2.01 during and after the crisis which is higher than 2.34 and 1.46 before and during the crisis respectively. The experimental outcomes demonstrated that the inundation concentrated mostly over the vegetation region of these cities. Additionally, the DL-based flood prediction performed through the Convolutional Neural Network (Conv1D) and Naïve Forecast (NF) model demonstrated that the positive changes for Ayodhya city were 31.4 and 31.8 and for Basti city were 30.40 and 35.04 respectively, depicting larger variation inferring that significant area is expected to be inundated. The outcomes from CCD-Conv1D based on the analysis of results, accuracy in change detection, and DL-based flood predictions confirmed that it is more reliable when compared with individual traditional approaches. In the future, more DL models can be explored for a wider insight and for comparative analysis o

关键词： 智慧农业   能量收集   热电效应   ZigBee  

摘要： 【目的】解决农作物生长环境监测及传感器受外部电源供电限制的问题。【方法】设计了一种智慧农业自供电传感器系统,该系统以无线通信技术ZigBee为基础,利用传感器技术对农作物环境信息进行采集。系统主要由电源模块、传感器模块和ZigBee无线通信模块组成。为降低传感器系统的功耗,对控制芯片进行低功耗模式设置,同时对系统进行功耗测试。【结果】仿真结果表明,该系统具有功耗低、传输距离远和稳定性好等特点,极大地降低了传统农业所需人力和物力的消耗。【结论】该系统通过无线传感技术能有效对农作物的生长环境进行智能监测,提高了农业生产对复杂自然环境的应对能力,助推了现代化农业的发展。

关键词： 智慧采购供应链网络   入侵检测   联邦学习   数据隐私保护  

摘要： 为了保护智慧采购供应链网络中各参与企业的数据隐私安全,提出了一种基于联邦学习的入侵检测系统。首先,针对传统基于联邦学习的入侵检测模型训练低效的问题,提出了联合节点选择和带宽分配的模型训练方法,为高数据质量节点分配合适带宽;然后,为了客观衡量企业节点的入侵检测模型的迁移性能,构建基于数据分布和模型质量量化的迁移性能评估体系,进而提出入侵检测模型迁移效率最优函数,将复杂的节点选择和带宽分配问题转化为易于求解的迁移效率最大化问题;最后,提出了基于深度确定性策略梯度的迁移效率优化算法,求解最佳节点选择与带宽分配策略。实验结果表明,所提方法在确保高检测性能的同时,可以减少模型训练时间,提高训练效率,为智慧采购供应链网络提供更为可靠和高效的安全防护。

关键词： 智能灌溉   果树园艺   传感器网络  

摘要： 智能灌溉技术已成为现代果树园艺生产中实现高效水资源管理的重要手段。本文介绍了智能灌溉系统的组成,包括传感器网络、数据采集与传输系统、中央控制模块、决策支持系统和灌溉执行装置,通过精确的土壤湿度监测、天气预报调度、需水模型驱动、蒸散发量调控以及大数据平台实现了智能化灌溉管理。实践应用表明,智能灌溉在水资源利用、果实产量与质量、生产成本等方面表现出显著的改善。数据对比显示,与传统灌溉相比,智能灌溉在节水、增产、降低成本等方面具有较高优势,为果树园艺生产的可持续发展提供了技术支撑。