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关键词： 毫米波   生物传感器   谐振结构   液体检测   细胞检测  

摘要： 随着生物医学技术的不断发展,低成本、便携、微创的生物传感器成为当前的研究热点,毫米波生物传感器由于其无标记、非侵入性、小型化的优点备受关注。基于谐振结构的毫米波生物传感器具有高灵敏度、结构简单的特点,在生物液体检测方面具有潜力。因此,本文针对基于谐振结构的毫米波生物传感器的设计及应用展开研究,主要的研究工作与贡献如下:1、提出了一种基于接地孔加载耦合线首尾耦合结构的生物传感器,该传感器采用覆金陶瓷基板工艺和微流控PDMS工艺制作,工作频率分别为21～26 GHz、32～38 GHz,经过实际测试,通入Hep G2细胞悬浮液后,最大频率偏移量分别为200 MHz和330 MHz,实现了小体积的Hep G2细胞悬浮液检测。2、以区分不同液体为设计目标,基于平行耦合线理论,提出了一种基于环形裂缝耦合结构的生物传感器,仿真结果中传输零点的频率偏移表明该生物传感器可有效地检测纯净水、血液和乙二醇;在此基础上设计了一款基于接地孔加载环形裂缝耦合结构的毫米波生物传感器,通过环形裂缝耦合结构中引入接地孔提升了检测灵敏度,经过仿真分析,该生物传感器检测标志点数量增加,频偏量加大,能够实现小体积的纯净水、血液和乙二醇检测。3、以区分不同细胞为设计目标,设计了五阶电感膜片波导结构与改进型电感膜片波导结构,并提出了基于软管和玻璃针加载电感膜片波导结构的实验方案,在45～50 GHz频率范围内,可有效检测纯净水、培养液、牛奶、可乐、乙醇和丙酮;有效地区分THP-1人单核细胞白血病细胞和Caco-2人结直肠腺癌细胞;同时,可区分人非小细胞肺癌细胞A549和人肝癌细胞Hep G2两种肿瘤细胞,验证了基于软管和玻璃针加载电感膜片波导结构的实验方案的可行性。

关键词： 外转子无铁心无轴承永磁同步发电机   模糊神经网络   逆系统   解耦控制   软测量  

摘要： 根据《“十四五”规划和2035年远景目标纲要》中对储能设备提出的要求,飞轮储能由于其储能密度高、瞬时功率大、充放电速度快、能量转换率高等优点获得了快速地发展,广泛应用于新能源发电、分布式电源系统和电动汽车等领域。飞轮储能技术的核心是电动/发电机,目前采用的永磁同步电动/发电机具有体积小、结构简单、效率高的优点,但是其存在摩擦大、磨损严重、使用寿命短的问题。高速度、低损耗、高效率已成为发展高速电机的研究方向。外转子无铁心无轴承永磁同步发电机(Outer Rotor Coreless Bearingless Permanent Magnet Synchronous Generator,ORC-BPMSG)融合了磁轴承技术、无轴承电机、永磁同步电机和无铁心电机的优点,具有无摩擦、无磨损、无损耗、转矩脉动小的特点。本论文以ORC-BPMSG为研究对象,主要阐述了ORC-BPMSG的工作原理、数学模型、解耦控制、无传感器控制和数字化控制系统。论文主要工作及取得成果如下:1、阐述了无轴承电机的研究背景和意义并对其国内外发展现状进行综述,在此基础上概括了ORC-BPMSG的研究现状和未来发展趋势。2、阐述了ORC-BPMSG的基本构成,并对其发电原理、悬浮力发生原理进行了详细的分析。在考虑了电机转子的偏心位移的基础上,建立了电机的悬浮力、发电电压、PWM换流器和电磁转矩的数学模型。3、根据ORC-BPMSG非线性、强耦合特性,结合模糊神经网络的基本理论,提出了ORC-BPMSG模糊神经网络解耦控制。本论文采用模糊神经网络的方法建立了ORC-BPMSG的右逆模型,将其与原模型串级相连,把ORC-BPMSG的控制问题分解为两个低阶伪线性子系统的控制问题,并设计采用闭环控制器得到发电电压与悬浮力的解耦。最后,在MATLAB/Simulink上建立了一套完整的仿真模型,对所提算法进行了仿真分析,证明了该方法的有效性。4、为了提高ORC-BPMSG位移探测的准确性,减少所需的位移检测仪器费用,同时克服常规检测仪器存在的不足,采用左逆系统和神经网络相结合的方法,开展ORC-BPMSG位移检测和软测量方法的研究。利用左逆法对ORC-BPMSG的位移进行精确观测,并使用神经网络对逆系统进行求解,从而减少了观测器的设计复杂性,提出了基于神经网络左逆系统的ORC-BPMSG无传感器技术。利用MATLAB/Simulink对所提出的检测方案进行了建模,并进行了模拟分析。5、搭建了ORC-BPMSG数字控制平台,进行了硬件设计,编写了软件程序。将硬件电路和软件程序相结合,在此基础上搭建了试验平台,对所提控制方法进行试验验证。

关键词： 人工智能   电梯起重机械   监控与维护   传感器技术   故障预测  

摘要： 本文探讨了人工智能在电梯起重机械特种设备的智能监控与维护中的应用。电梯起重机械的安全性和可靠性对人们的日常生活和工作至关重要。传统的监控与维护方法存在效率低、成本高等问题，而人工智能技术的引入可以改善这些问题。通过引入传感器技术、数据分析与机器学习等技术，智能监控系统实现了实时数据采集、故障预测和远程维护等功能，显著提高了设备的性能和可用性。本文还提出了对未来研究与应用的建议，包括数据安全与隐私保护、智能维修机器人、预测性分析和行业标准制定等。综合而言，人工智能在电梯起重机械监控与维护中的应用为提高设备安全性和效率提供了创新的解决方案，具有广阔的应用前景。

关键词： 管道内径测量   旋转多激光头   虚拟传感器   卡尔曼滤波  

摘要： 受限空间的内腔高精度测量是现代装备设计和维保检测的重要手段,是现代制造业发展的重要基础,高质量、高效率和自动化的现代生产方式对高精度测量技术提出了越来越高的要求。受限空间的内腔测量,如典型的管道内径测量,柱状物的内孔内壁形貌描述,零件盲孔内部测量等。高精度的零件广泛应用于汽车制造、航空航天、武器装备等领域,在零件的配合使用中其内腔的参数信息是影响整体设备精度的一项重要指标。现阶段,针对零件内腔测量的传统方法仍然存在测量精度低、采集点数少、测量效率低等问题。针对上述问题,本文提出了一种基于虚拟传感器技术的管道内径测量方法,为零件内腔测量的工程问题中提供了重要理论基础。本文的主要研究内容包括以下三个方面: (1)针对测量过程中管道内部结构复杂、单激光头测量范围受限等难题,基于虚拟传感器技术,构建了一种多激光头旋转测量的管道内径测量系统,在保证精度的前提下,有效加大了测量范围且严格限制了测量头的大小。以激光三角测量法为基础,研究了多激光头的多尺度高精度测量模型与几何虚拟定心数学模型,创新了系统的总体结构设计。 (2)针对测量过程中机构的放置位置误差、电机的步距角误差、被测面反射误差、环境温度等多参数耦合影响,基于蒙特卡洛法构建了测量系统的管道内径偏差预测模型。其次,基于虚拟传感器技术,在测量获得的距离矩阵中引入了卡尔曼状态空间模型,并优化了相关参数,为多尺度的高精度测量提供了支撑。 (3)搭建了旋转多激光头管道内径测量实验平台,分别选取了特定管道的多个截面进行实验,表明卡尔曼滤波在线计算速度快,与滑动平均法对比,测量精度的标准差降低了超过45%。通过实验证明,所设计的多激光头旋转测量装置,测量精度达到了0.01mm,截面周向上的测量点数达到约500点,满足用户的最终需求。

关键词： 气体检测   催化燃烧式   NDIR   TDLAS   直接吸收   谐波检测  

摘要： 现阶段煤炭资源仍是我国最为重要的能源,在我国经济高质量发展的过程中具有举足轻重的作用。在相对封闭煤矿井下进行采煤作业时,煤层中的瓦斯气体会随之释放,瓦斯气体的主要组成成分就是甲烷(CH),当煤矿井下空气中甲烷气体的含量占总体积的5%～16%时,达到了甲烷气体爆炸的浓度条件,在遇到明火或电火花时就会发生爆炸;当甲烷气体的含量占煤矿井下空气体积的25%及以上时,空气中的氧气含量大幅降低,煤矿工人会因为缺氧而造成中毒甚至窒息事故。因此在采煤作业时应实时监测空气中甲烷气体的浓度。目前检测甲烷气体浓度的方法很多,本文主要对催化燃烧、非分散红外光谱(NDIR)以及可调谐半导体激光吸收光谱(TDLAS)甲烷气体检测方法进行研究,重点是对TDLAS技术进行研究,该技术具有高精度、高灵敏度、高分辨率、单一选择性、对工作环境要求低等优点,广泛应用在气体检测领域,将TDLAS技术应用在煤矿甲烷气体浓度检测具有非常好的应用前景。现阶段绝大多数煤矿甲烷传感器仍采用有线供电和信息传输的方式,该方式的缺点为需要布置大量线缆,便捷性较差,对于复杂情况的适应性较差。针对煤矿现有甲烷传感器存在的弊端,本文设计了基于上述三种方法的煤矿无线甲烷传感器,主要研究内容如下:(1)分析了目前甲烷检测原理及研究现状以及TDLAS气体检测技术的优势。(2)研究了光谱吸收原理和气体分子选择性吸收光谱特性,讨论了TDLAS气体检测技术的实现方法,对于不同浓度的气体采取不同的检测方法,当气体浓度较高时,使用直接吸收光谱技术,当气体浓度较低时,使用谐波检测技术,对两种技术原理进行了公示推导。(3)设计了基于催化燃烧法、NDIR和TDLAS气体检测技术的甲烷传感器,采用模块化设计,将传感器分为主控模块、电源模块、无线传输模块、显示模块、声光报警模块以及气体采集处理模块,三种传感器的区别在于气体采集处理模块的不同。(4)对所设计的三种甲烷传感器进行了实验室和煤矿井下的现场实验,首先对所用激光器的性能进行了测试;其次通过标准甲烷气体浓度对TDLAS甲烷传感器进行了标定,同时对催化燃烧式和NDIR甲烷传感器的性能进行了测试;最后对三种传感器进行了煤矿井下现场实验。

关键词： OBE   中职教学   传感器技术与应用  

摘要： 近年来,我国一直致力于对制造业进行改革,以使其能够适应经济的快速发展。这对于从事制造业行业的人来说无疑是一次自我革新的现实需求,人才培养模式也应作出调整。所以,政府为了加快中等职业教育的发展,使其能够培养出契合经济高质量发展的技能型人才,不断加大投入资源,着力提升职业教育的专注度和质量。基于此背景下,OBE(Outcomes-Based Eduation)理念的优越性和与经济发展的契合性被越多的学者看到,并将其应用在课程教育改革之中。一方面,本研究通过对国内外OBE理念相关文献进行整理和分析,梳理出该理念的定义、原则和应用领域等,从而对OBE理念的内涵和发展现状起着全局的掌控。另一方面,本研究采用问卷调查法和访谈法来了解中职传感器技术与应用课程的教学现状,得出该课程教学的契入点,从而明确本研究的目的,即通过OBE理念的优越性来弥补该课程教学中的局限性,以期能够更好的指导学生学习,提高学生培养质量。在明确本研究目的后,就需要采取一系列的方法和措施来实现目的,即根据OBE理念的相关研究对中职传感器技术与应用课程进行教学设计并结合具体的案例教学来检验教学效果。该课程的教学设计始终以学习成果的确定、实现和评价来开展课程实践活动,比如在确定学习成果时要以学生学习情况和企业对应聘者的能力需求为出发点;在教学过程中,教师应该以发展性和动态性的视角来评估学生的学习效果;在评价学习成果时,重点关注学习成果的达成度。最终研究表明,通过将OBE理念应用于传感器技术与应用课程教学之中,教师和学生更能够将学习重点放在岗位需求上,可以有效地解决学习者目标不明晰、教学积极性不高的问题,并通过各种方法来提升教学效果,避免教学方式单一化。此外,通过过程性评价,学生可以及时有效地评价学习成果的取得状况,从而达到持续改进传感器技术与应用课程活动的目的。OBE理念下的课程教学,不仅使学生对课程有较为乐观的满意度,而且更有助于学生通过课程活动实现教学目标。

摘要： 威格勒U2GT全金属超声波传感器采用优质不锈钢外壳，以极高的坚固性和卫生设计而令人信服。卫生型传感器针对测量和检测作业进行了优化，适用于食品和卫生领域。由于采用密封的不锈钢外壳，无论是清洁剂、酸蒸汽还是与化学介质的直接接触，威格勒U2GT超声波传感器具有极高的耐抗性。

ISBN: (纸本)9787040602470

关键词： 光纤光栅   隧道变形监测   位移传感器   正负双向测量  

摘要： 随着经济技术的快速发展,城市地铁轨道交通建设突飞猛进,逐渐成为公共交通系统中的重要的角色。近年来,地铁隧道坍塌事故不断发生,为保证隧道结构在运行期间的安全状况,对其进行实时在线监测是十分必要的。位移是反映地铁隧道安全状况的重要指标,由于地铁隧道内部存在电磁干扰且环境潮湿复杂,要求位移传感器具有抗电磁干扰等优异性能,传统的电磁信号传感器适应性难以满足。光纤光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)传感技术具有抗电磁干扰、电绝缘、耐腐蚀、体积小、灵敏度高、可远距离传输、可实现分布式测量等优势,能够适用于地铁隧道这种复杂环境的长期在线监测。本文根据工程实际的监测需求研制了一种适用于双向测量且抗蠕变的光纤光栅位移传感器,并成功应用于工程实际。主要工作如下:(1)根据现有地铁隧道监测技术的不足提出基于光纤光栅位移传感技术的监测方案。着重调研了近年来光纤光栅位移传感器的研究现状,按照传感器的结构组成分类进行介绍,同时概述了光纤光栅传感技术的原理,以及光纤光栅的复用技术和温度补偿方式。(2)针对现有传感器在测量正负双向位移时弹性元件(如悬臂梁)因一直受力而产生疲劳、失效的问题,完成了光纤光栅位移传感器的设计,采用双“悬臂梁+楔形滑块”结构设计,实现测量时两个悬臂梁交替产生变形,解决了温度-应变交叉敏感问题,提高了传感器的抗蠕变性能。选用变厚度悬臂梁,实现应变集中提高测量灵敏度,悬臂梁自由端与楔形滑块表面接触部位采用圆弧面设计,降低了摩擦损耗的同时实现位移稳定传递。根据悬臂梁结构尺寸利用材料力学的知识对其表面应变进行理论推导,结合光纤光栅传感原理对传感器测量原理进行理论推导。(3)为测试光纤光栅位移传感器的性能参数是否符合工程应用,全面开展了性能测试实验,包括标定测试实验、温度补偿特性实验、蠕变性能测试以及精度测试实验。通过实验数据分析,获得传感器在±50mm的量程内,灵敏度为29.369pm/mm,重复性误差为1.28%,迟滞性误差为0.872%,测量灵敏度较高且误差较小,能够满足工程监测需求。(4)结合实际工程,制备出8个光纤光栅位移传感器构成FBG监测网络,实现分布式测量,成功应用于某市地铁隧道的脱空变形安全监测。主要从道床与衬砌的相对变形、道床的差异沉降、道床的伸缩缝以及隧道管片接头环缝四个方面开展变形监测。通过对各个监测点位移变化的曲线图分析,发现8个监测点中最大变形量为1mm,被测结构变形比较稳定,表明该传感器具有良好的测量性能,适用于长期的结构健康监测。

关键词： 浊液   浊度   牛奶成分分析   多元回归   多波长梯度提升归树  

摘要： 浊液是由一种粒径大于100 nm的物质分散于溶液中形成的混合物。浊液测量在工业生产、医学制药、环境保护等领域均有重要应用,是环境和食品安全检测领域的重要研究方向和前沿课题。浊液检测主要以化学方法为主,在实验中易产生废液、废渣造成二次污染,不适合现场和实时测量。本文探讨将机器学习方法和新型传感器技术相结合,提出了应用多波长光学传感器和机器学习算法的浊液测量方法,代替传统光学和化学方法,并应用于水质和牛奶的检测,简化了仪器设计、提高了测量精度,以及扩宽了计算机应用领域。本文主要的内容如下:(1)提出了基于多波长传感器和多元回归算法的浊度测量新方法,应用多个波长实现浊度测量。根据朗伯-比尔定律和瑞利散射原理,获取不同溶液的多个波长的透射光强和散射光强,建立不同模式下单波长、多波长浊度测量模型,并与传统的分光光度法比较。结果表明,多波长模式的测量误差最小、效果最好,且模型的拟合优度达到0.999,为浊度测量提供了一个新的方法。(2)提出了基于多波长梯度提升回归树(Multiwavelength Gradient-Boosted Regression Tree,MGBRT)测量牛奶主要成分的方法,设计了近红外(NIR)光强采集装置和分析软件。多波长红外光谱传感器获取宽带红外光源通过不同牛奶样品后的多波长数据作为特征,利用凯氏定氮法和盖勃法分别测量蛋白质和脂肪含量作为标签,建立并比较了多个机器学习算法模型。测量结果表明,MGBRT测量模型在牛奶的蛋白质和脂肪含量测量中测量误差最小,并用于70种牛奶中的蛋白质和脂肪含量的测量验证,拟合优度分别为0.949和0.996,相应的预测均方根误差分别为0.058和0.085。实验结果表明,基于机器学习和新型传感器技术的牛奶测量装置,具有简单、快速、经济和环保的特点,在牛奶主成分含量检测方面有实际应用前景。