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关键词： 深孔直线度   PSD位置传感器   角锥棱镜   自定心机构  

摘要： 高精度深管类零件广泛应用于国防工业领域,具有极高的军事价值和经济效益,而深管类零件的内孔直线度大小直接决定了其性能优劣。由于这类零件长径比大且内孔结构复杂,使其在20mm以下的小口径管类零件直线度检测方面存在一定困难。本文为解决上述问题,结合角锥棱镜与PSD位置传感器(Position sensitive detector)构建了一种新型深孔直线度检测系统,有效的提升了小口径管类零件的直线度检测精度。主要研究内容如下: 1)基于传统PSD位置传感器检测原理,综合对比了横向检测和纵向检测方案的工作特点,为方便与校直工序合并以提高生产效率,提出了一种基于横向检测方案的新型深孔直线度检测系统,该系统同时基于PSD位置传感器和角锥棱镜的检测原理,可实现20mm以下小口径管类零件的直线度检测,通过对直线度评定的多种方法进行对比分析,确定了计算难度小且精度较高的最小二乘法作为本系统的直线度评定方法。 2)设计并组建了整套自动化深孔零件直线度检测系统。在机械结构方面,完成了相关零部件的设计和选型,创新性的设计了适用于本系统的定心机构,文中从材料选型、加工工艺和装配等方面介绍了此机构,并利用有限元仿真软件对定心壳体进行静力学数值模拟。在电气设计和软件开发方面,完成了相关元件选型和搭建,实现了自动化控制和人机交互。 3)采用实验验证的方法完成了对200mm长,口径7mm实验样件的内孔直线度重复实验,并使用三坐标机对样件进行标定检测,将标定结果与该系统检测结果进行对比,用以验证系统精确度,最后通过对实验数据的整理分析得到实验结果。 4)采用理论分析和实验验证的方法分析了检测系统的随机误差、系统误差的产生因素、影响大小。系统误差包括测量装置自身制造误差引起的系统误差、激光斜射角锥棱镜引起的系统误差、激光斜射PSD位置传感器引起的系统误差以及工件理想轴线与入射光存在夹角引起的系统误差四个部分,并针对上述存在系统误差的情况给出了相应补偿方法,提出相应的指标和调整方法从误差根源来减小误差,以提高检测系统的精度。为后续类似检测系统的优化设计提供了理论依据与相关经验。

关键词： 风电叶片   早期覆冰探测   光纤光栅探冰传感器   响应面优化  

摘要： 随着我国加速能源结构转变,风力发电装机容量快速增长,然而风电场多建于高纬度高海拔地区,风电叶片覆冰频发,对风机发电效率与设备安全造成巨大影响。加之长柔叶片广泛采用,风电领域对在风电叶片上安装传感器实现早期覆冰原位、在线监测的技术需求十分迫切。针对上述需求,本文提出一种光纤光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)探冰传感器,利用叶片弯曲变形与结融冰耦合作用影响FBG传感器中心波长变化,对叶片结融冰状态进行表征,进而实现风电叶片覆冰探测。论文主要研究内容如下: 首先,在阐述风电叶片覆冰机理的基础上综述了国内外覆冰探测技术研究进展,总结了叶片覆冰探测亟待解决的问题,分析了FBG传感器探冰优势,介绍了目前FBG传感器的主要封装方法,提出一种基片式封装FBG传感器的弓弦结构探冰方法。 其次,FBG探冰传感器的弓弦结构力学机理分析。基于FBG探冰传感器中间悬空、两端与叶片固联的弓弦安装方式,建立叶片—FBG探冰传感器弓弦结构力学模型,对风电叶片施加弯曲振动激励,分别分析FBG探冰传感器中间与叶片固联、脱粘两种工况下FBG探冰传感器的应变时域信号,研究基于应变时域波形“波谷削底”特征的叶片覆冰判据与传感器极端形变状态下粘胶固定端的受力情况。 接着,FBG探冰传感器结构优化设计。建立弓弦结构动力学仿真模型,分析FBG探冰传感器应变信号,获得波谷削底程度判断覆冰的判据。使用响应面法对传感器尺寸进行多目标优化,获得满足粘胶剂粘贴强度与覆冰粘附强度要求的传感器。设计了FBG探冰传感器的封装工艺与专用热压模具。对传感器样本进行200万次加速疲劳试验,研究了不同尺寸参数对疲劳寿命的影响,本文优化后的传感器满足20年工作寿命要求。 最后,FBG探冰传感器探冰实验研究。搭建等强度悬臂梁弯曲振动平台,构建低温高湿覆冰环境,进行模拟叶片覆冰实验,实验表明,覆冰程度可通过传感器应变时域信号的波谷削底程度与峰峰值变化进行判断,完全覆冰时峰峰值增大48%。通过构建气热融冰环境进行模拟叶片融冰实验,实验证明了本文设计的FBG探冰传感器可应用于结融冰全过程原位监测。

摘要： 介绍了疾控中心深度学习网络入侵识别平台，梳理了搭建深度学习识别网络风险系统的方法。创建网络信息的前期处理程序，利用深度学习建立入侵识别模块，设计入侵检测数据分析方法，然后运行网络入侵识别平台，分析入侵检测效果。

关键词： 视觉传感器   智能网联汽车   图像采集  

摘要： 视觉传感器作为智能网联汽车发展过程中科技创新的重要产物，使车辆具备了观察周围情况的能力，并通过分析路况为智能网联汽车实现无人驾驶创造了条件。视觉传感器已经逐渐成为促进车辆领域技术创新的核心动力。随着无人驾驶技术日益成熟，视觉传感器必然会在一定程度上影响未来智能网联汽车的发展。基于此，本文就视觉传感器在智能网联车辆上的应用展开分析。

关键词： 调频连续波雷达   生命体征检测算法   非接触   启发式优化算法   经验小波变换   嵌入式  

摘要： 呼吸、心跳是人体最为基本的生命体征,是判断人体生命活动和状态的基础。心血管以及呼吸系统疾病一直是慢性病致死原因的第一大要素,随着公众健康意识的增强以及电子产业不断地发展,人们对于生命体征信息的关注愈发强烈。针对传统检测设备使用不便、场景受限等问题,本文采用调频连续波雷达进行非接触生命体征检测,其具有舒适度高、隐私性强、检测精度高以及全天候工作等优点。针对现有雷达生命体征检测算法存在自适应差、实时性弱以及模态混叠等问题,本文通过一系列算法对生命体征信号进行去噪、分离以及提取等操作,提高了雷达生命体征检测的实时性以及精确度。最后,设计开发出一套基于毫米波雷达的生命体征检测系统,实现对人体呼吸、心率以及心率变异性特征参数的实时检测。本课题主要的研究内容如下: 1.针对雷达回波信号中存在大量静态、动态噪声问题,对雷达回波信号进行一系列预处理。首先,通过距离维傅里叶变换算法,确定人体目标的距离信息;其次,针对固定门限法在去除静态背景固体噪声是会出现边缘虚警的问题,本文通过改进的GO-CFAR算法对固体背景噪声进行抑制,有效解决边缘虚警问题;再次,针对I/Q双通道接收雷达回波信号会出现相位缠绕问题,对反正切函数二、三象限进行相位补偿,完成相位解缠处理;最后,针对呼吸谐波以及其他噪声会淹没心跳频率等问题,通过LMS自适应滤波器对其进行滤波处理。 2.针对传统生命体征检测算法自适应差以及现有模态分解算法模态混叠等问题,本文提出一种SSA-FE-EWT的生命体征分离算法;通过SSA算法以及FE值不断优化EWT算法的分解效果,获取IMF分量频率更加纯净的呼吸、心跳信号;并对分解后的呼吸、心跳信号进行频域插值处理,提取更加精确的生命体征峰值频率,计算出更加精确的心跳频率以及呼吸频率;本文还通过HRV特征值计算对心跳信号进行进一步的处理,获取人体的心率变异性信息。 3.针对现有接触式以及非接触式生命体征检测系统存在的缺点进行分析,本文设计并开发出一套基于调频连续波雷达的生命体征检测系统。该系统可以实时检测人体的呼吸率、心率以及心率变异性特征参数,并可在QT界面、OLED屏幕以及云端进行数据以及波形的实时显示,并对检测参数异常设有阈值报警功能。 最终通过和华为手环进行实验,实验结果验证了本文所提出的生命体征检测算法以及生命体征检测系统的有效性以及可行性。