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关键词： 高频电压激励   简化虚拟传感器   检测技术   双重凸极性SPMSM  

摘要： 随着“中国制造2025”战略的推进,我国对工业自动化的要求越来越高,工业机器人作为衡量工业自动化水平的主要标准,备受世界各国青睐。近年来,随着3C电子等行业的崛起,衍生出一种新型的轻负载、小型化、模块化的人机协作机器人。为了逐步实现其关节模组的高度集成,缩小体积、降低成本,其伺服系统虚拟传感器反馈控制技术是最核心的技术之一。在此背景下,本文以自主设计的双重凸极性表贴式永磁同步电机（SPMSM）为研究载体,通过简化的虚拟传感器检测技术实现其高精度运行效果。并利用SIMULINK仿真分析模型证明该方案的可行性和优势。主要工作如下:（1）首先对协作机器人关节中采用的永磁同步电机（PMSM）的结构特点以及优缺点进行详细的研究,全面分析了 PMSM在各坐标系中的模型方程以及矢量控制技术,并详细推导了空间矢量脉宽调制技术（SVPWM）的实现算法。为证明本文设计方案的可行性奠定了坚实的理论基础。（2）考虑到SPMSM在高频激励时的饱和凸极性比较小,在此基础上提出双重凸极性SPMSM的设计方案,使其同时具有饱和凸极性与结构凸极性。利用MAXWELL进行双重凸极性SPMSM的本体设计。在高频激励情况下,对传统SPMSM和双重凸极性SPMSM的磁链分布进行对比分析并详细分析了高频激励频率、幅值以及改进电机时采用的金属闭合线圈半径、材料对其凸极性的影响。最后分析了上述四个因素对电机损耗的影响,综合分析以上结果选择最佳方案。（3）基于设计的双重凸极性SPMSM,提出双重凸极性SPMSM高频等效模型并证明了构造双重凸极性的重要性。另外,考虑到新型电机采用传统高频脉振电压激励法会产生转矩脉动,提出新的高频电压激励法和简化的虚拟传感器检测技术,取消了带通滤波器,缩小了信号延迟,提高了响应速度和估算精度。（4）针对提出的基于高频电压激励及简化虚拟传感器检测技术的双重凸极性SPMSM控制方案,通过MATLAB/SIMULINK仿真结果证明了该方案的优越性。

关键词： 加速度传感器   跌倒检测   模式识别  

摘要： 当前我国老年人口不断增多,已经进入老龄化社会,关注老年人生活品质和身心健康的问题日益突出。根据相关数据分析显示,老年人伤亡最主要的原因为发生跌倒行为。采取积极有效的手段保证老年人发生跌倒行为时,能够获得及时有效的援助显得尤为重要。本论文主要研究内容为设计一款高性能、高准确率的跌倒救助系统装置。其中以可穿戴设备技术为基础,根据加速度传感器输出的原始数据,进行人体运动的姿态解析。为了提高跌倒检测算法判定的准确性,基于模式识别的跌倒检测算法基础上进行了算法改进。系统的总体方案设计包括了硬件部分和软件部分,论文中就着两个部分做出了详细介绍。利用加速度传感器采集人体运动的原始三轴加速度信号和三轴角速度信号,对原始数据信号进行预处理,再进行姿态解析。人体常见的行为运动可以分为正常行为运动、剧烈行为运动、跌倒行为运动三大类。本论文主要研究内容将跌倒行为运动从这三种行为运动中区分出来,为了提高跌倒检测算法的精准性,选取三个特征值:三轴加速度的峰值(RA)、三轴加速度变化的幅度(RS)、能量值(E),由这三个特征值构成特征向量,通过大量数据样本的训练,得到不同行为运动对应的行为空间,进行运动姿态的区分。本论文设计的跌倒检测系统装置主要功能如下,由加速度传感器的测量值,利用相应的算法分析出老年人的身体姿态,当出现跌倒状态时,能够触发微控制器进行预跌倒处理。考虑到老年人跌倒不严重可自行处理和跌倒装置误判的情况,在触发微控制器预跌倒处理后,该跌倒救助装置先向周围环境发出语音求救信号,老年人可根据自身身体状况选择是否进行报警,当老年人无法控制自己行为时,跌倒救助装置自动实施报警。实施报警后,跌倒救助装置将老年人跌倒的空间定位信息发送到事先设置的亲属手机上,保证能够及时获得有效的救助。

关键词： 无损检测   微带天线   金属裂纹   谐振频率   无线无源传感  

摘要： 针对飞行器修补片结构的裂纹检测,在本文中提出了一种用于检测金属裂纹的微带天线传感器,传感器由耐高温、耐腐蚀、强硬度的氧化铝陶瓷和金属银浆料制作而成,因此该传感器可以应用到高腐蚀、高旋转、高载荷的恶劣环境下。传感器克服了传统无损检测技术的一些弊端,可以对金属裂纹在线实时跟踪检测。传感器不仅能够对裂纹的宽度进行精确的检测还可以判断金属裂纹扩展的方向,同时还能够检测到亚毫米的裂纹。在本文中基于微带天线结构设计了两款不同测试方式的传感器,其中设计的无线无源传感器具有小型、无线、快速、自激等优点,完全与未来智能传感和新型的无损检测技术相契合。本文的研究工作可以概括为:(1)对传统的金属裂纹无损检测技术的研究和总结,本文提出了一种新型的金属裂纹无损检测技术。(2)研究了微带天线结构组成,通过对微带天线传感器的辐射机理和传输方式的分析得出了传感器谐振频率和结构尺寸的计算公式,总结概括了微带天线传感器的馈电类型,最后提出了微带天线传感器的敏感机理。(3)设计了一款微带天线有线传感器,采用高频仿真软件HFSS对传感器的结构进行了仿真优化设计,对传感器的制作材料进行了深入研究,确定选用氧化铝陶瓷和金属银浆料作为传感器的制作材料,采用厚膜技术和丝网印刷工艺制作了传感器,搭建了有线传感器测试金属裂纹的平台,对传感器检测金属裂纹的能力进行了测试。(4)阐述了无线无源传感器测试金属裂纹的原理,搭建无线测试平台,从传感器辐射贴片的三个方向对传感器检测金属裂缝的能力进行了验证。

关键词： 机器视觉   MEMS传感器   零件检测   数字图像处理   卷积神经网络  

摘要： 随着微型电子、集成电路的迅速进步以及物联网时代到来,微型电子机械系统(Micro-Electro Mechanical System,MEMS)正以其微型化、轻量化和稳定性高等优点迅速占据市场份额。由于MEMS元件尺寸微小,易受环境影响等特点,给MEMS元件加工检测技术提出更高要求。通过调研得知,大多数MEMS传感器制造企业在传感器芯片尺寸测量和缺陷检测环节仍主要采用人工目视检测方法,这使得其检测过程具有效率低、成本高、易受人为因素影响而导致检测精度降低等缺陷,因此研究设计一种高效的MEMS传感器检测技术具有重要意义。本论文通过分析研究国内外物体检测技术方法,研究设计一种基于机器视觉的MEMS传感器视觉检测系统,用来提高MEMS传感器生产检测精度和检测效率效率。本论文主要工作内容如下:(1)视觉检测系统硬件结构与软件系统设计。根据检测目标的结构和物理特性,对图像采集装置中组件如光源、照明方式、CCD工业相机和镜头等装置完成设计选型。采用LED条形光源和低角度前向照明作为本文图像采集照明的解决方案,消除了金属表面反光对图像采集造成的影响。对本文所研究视觉检测系统进行模块化设计,将MEMS传感器芯片尺寸测量和缺陷检测功能的编程实现。(2)图像处理算法应用研究。对MESM传感器检测中涉及到的数字图像处理常用算法如图像矫正、增强、平滑、特征提取等进行研究,并对其中中值滤波和Canny边缘检测算子提出改进优化算法,通过实验验证其可行性。最终设计提出一套图像处理算法处理流程,实现了工件特征准确提取,完成MEMS传感器尺寸测量和缺陷检测的预备工作。(3)缺陷检测分类算法研究。针对MEMS元件表面缺陷检测问题,本课题分别采用基于缺陷特征匹配的检测算法和基于卷积神经网络的缺陷检测算法进行对比试验验证。根据实验结果最终选择基于卷积神经网络模型的缺陷检测分类算法,并设计提出具有8层结构的卷积神经网络来解决小样本图像分类问题难以收敛的问题,通过构建训练样本库并完成迭代训练调参,最终获得满足检测要求准确率和召回率的缺陷检测分类模型。(4)视觉检测系统实验分析研究。通过采用一批MEMS传感器进行视觉的检测实验,验证评估本文所研究的视觉检测系统的工件尺寸测量精度、表面缺陷识别准确度以及测量用时等检测指标。最后根据检测结果推断误差来源,为后续系统改进提供研究方向。

关键词： 传感器与检测技术   课程教学   改革创新  

摘要： 根据教育部对高校学生的培养目标以及高校对传感器与检测技术专业教学的基本要求,该课程包含了十分丰富的专业理论知识和实训操作内容。但是反观学校的实际教学现状与社会的人才能力水平,笔者认为该课程取得的教学效果并不乐观。因此在本文中,笔者将根据传感器与检测技术在课堂教学中出现的问题分析探讨该课程的教学改革方案,以便于更好的推动高校教育改革,从而使培养出来的技术人才更加适应社会高速发展。

关键词： 漏磁检测   TMR传感器   检测灵敏度  

摘要： 无损检测技术作为当代的一门重要检测技术,可以对不同材料表面以及近表面进行检测,判断材料是否存在缺陷,并且能够准确的定位出缺陷的位置以及得到缺陷的形状大小等参数,在许多领域都扮演着极其重要的角色,尤其是在重工业中。漏磁检测技术作为无损检测技术的一种重要检测方式,应用十分广泛。在漏磁检测领域中,对于缺陷的定量分析一直是热门话题,为了提高检测灵敏度,更好的完成定量分析,本文选择隧道磁阻(Tunnel Magneto Resistance,TMR)传感器来完成漏磁信号的采集。TMR传感器具有高灵敏度、低功耗等特点,对微弱的磁场变化同样能够具有较好的输出曲线,随后通过数字滤波的方式对采集到的信号进行预处理,分析漏磁场水平分量Bx与垂直分量By的空间分布规律,提取两者的Bx分量峰值与By分量的峰峰值作为特征量。在Comsol软件下建立相应的缺陷模型,分析不同几何尺寸下缺陷的漏磁场水平分量Bx和垂直分量By的特征,并分析这两者与缺陷几何尺寸的量化关系。同时研究了提离值与漏磁场分量的影响,而在实际检测中检测探头与被测试件表面总会存在一定距离,本文通过构造圆孔形周期结构,使探测点的磁场进行耦合,增强探测点的磁场信号。通过仿真结果分析可以发现,当提离值达到3mm时,会产生一个磁场强度最大值,并且当所构造的周期结构半径达到5mm时,磁场强度达到最大,将此结构运用到实际的检测探头的设计中,将会大大提高检测灵敏度。最后通过本文中的漏磁检测装置对金属试件进行检测,并进行定性、定量分析,对缺陷的几何特征与漏磁场分量之间的关系曲线进行拟合,实验结果证明了仿真模型和结果分析的准确性。

关键词： 翻转课堂   传感器   检测技术   雨课堂   Trustie  

摘要： 针对《传感器与检测技术》的课程特点和传统教学模式存在的问题,利用翻转课堂的教学优势,结合雨课堂和Trustie的教学工具,提出一种基于翻转课堂的《传感器与检测技术》课程教学方法。通过课前知识准备,课堂知识深化,课后知识巩固三个部分,介绍教学设计过程,并分析教学效果,提出应对措施以便更好地促进基于翻转课堂教学模式的有效开展。

关键词： 细分领域创新创业   传感器与检测技术   课程改革   孵化器  

摘要： 细分领域创新创业是指在创新创业初期选准相对小的专业方向并集中力量快速突破的策略,在产业链日益成熟、创新创业难度逐渐增加的今天具有较强的现实意义。传感器技术是现代工业的信息源头,细分领域众多,适合与创新创业教育结合,但因其更新快速、竞争激烈、内涵极广较难把握,以往的"传感器与检测技术"课程往往存在理论实践结合不紧密、创新创业方向不聚焦、学生难以真正参与创新创业实践等问题。为解决这些问题,可将细分领域创新创业教育引入"传感器与检测技术"课程教学中,课堂上有针对性地补充知识,增加案例教学,实验中增强扩展性和自由度,在创新创业实践里聚焦传感器模块这一细分领域并搭建孵化器,最终达到优化"传感器与检测技术"课程教学内容、增加学生创新创业参与度、降低创新创业实践落地难度的效果。

关键词： 桥梁特性   光纤传感器   单模光纤光源  

摘要： 随着科学技术和社会经济水平的快速发展,桥梁在交通运输行业中的地位也愈加重要。全国80多万座桥梁如何准确地获知每座桥梁的健康状况,并对桥梁损伤进行针对性的维护和保养已经关系到千千万万人民的人身和财产安全。光纤在检测物理量的变化方面具有传统传感器所不具备的高灵敏度、高抗干扰能力、广阔的适用范围等优点,对桥梁的应变、振动频率等方面都能准确快速地进行测量。本文首先介绍了光纤传感器的发展和应用,并对光纤传感器的原理、优缺点进行了阐述,然后便是利用光纤对桥梁的挠度、应变、自振频率进行了详细的测量和分析。本论文的主要研究内容包括:(1)针对半导体或其它类型光源在桥梁挠度检测实际使用时存在的问题,研究了采用单模光纤输出的光纤光源在系统中应用的可行性。推导了单模光纤纤芯半径和远场光斑半径的关系,发现随着纤芯半径的减小,基模的模场直径或光斑尺寸先减小后增大,并在实验上做了测量和验证,为选择最佳的光纤尺寸提供了依据。接着,设计制作了采用光纤光源的挠度测量系统,对该系统进行标定,然后在厦门市BRT桥梁进行实际检测,得到桥梁在行车时的挠度动态变化曲线。(2)介绍了光纤布拉格光栅的原理和基本特征,运用光纤布拉格光栅应变传感器检测桥梁应变的变化。通过研究简支梁跨中挠度和应变的关系,提出通过测量桥梁跨中的最大应变值实现桥梁跨中最大挠度的监测方法,并在厦门BRT实桥上做了测试和验证。测量结果表明,通过桥梁跨中的最大应变估算桥梁的最大挠度,与挠度直接测量结果的误差在3.3%之内。采用这一方法,可以比较准确快速地获得桥梁挠度信息,为实时监测桥梁挠度变化提供了一种新的途径。(3)为了提高无载情况下桥梁自振频率测量的准确性,我们首次采用平均周期图法对光纤布拉格光栅应变传感器获得的实验测量数据进行分析,得到了桥梁的自振频率。另外,还对有载和无载情况下桥梁振动频率进行了比较和分析,得到了有价值的结果。

关键词： 光纤传感   袋式除尘器   经验模态分解法   小波包分解法   反向传播神经网络  

摘要： 在含有颗粒污染物的工业废气排放过程中,袋式除尘器是常用的除尘设备。袋式除尘器内滤袋在使用一段时间后会出现破损,必须及时识别并定位出破损滤袋,否则会导致粉尘颗粒穿透滤袋外壁,排放到空气中,造成空气污染。目前传统的识别定位方法存在明显不足,运行成本高,识别定位时间长,操作复杂,且无法实现对滤袋进行实时在线监测与定位。基于相位敏感光时域反射计(Phase-sensitive Optical Time Domain Reflectometer,Φ-OTDR)的分布式光纤振动传感系统由于其检测精度高、传感距离长、空间分辨率高,可以对入侵振动事件进行实时在线定位监测等特点,在许多复杂的工程应用场景中有着广泛的应用。本文采用Φ-OTDR分布式光纤传感振动系统对袋式除尘器内破损滤袋进行实时监测定位与识别,具体展开了以下几个方面的研究工作:首先,对Φ-OTDR传感技术涉及到的理论知识做了详细的介绍。集成了一个Φ-OTDR分布式光纤振动传感系统,并对系统的技术参数做了简要的介绍。其次对传输光纤在袋式除尘器滤袋内的敷设方式进行了设计。本文通过将传感光纤分为若干等份,在光纤弯曲度保持在合理区间条件下,每等份中取一部分进行对折并固定。将对折的这段光纤悬挂在滤袋内部,剩下的光纤预留,以保证滤袋定位程序在对每个滤袋进行扫描定位时,滤袋内部光纤的某个位置点可以足够对该滤袋进行定位。再次,在实验平台上,对袋式除尘器滤袋内光纤振动信号进行了特征分析。本文从时域、频域和时频域三个方面对振动信号进行了特征分析。每种分析方法均采用了不同的特征分析算法,且详细比较了袋式除尘器箱体内好袋和破袋振动信号之间的特征差异。然后,在外场袋式除尘器平台上,对袋式除尘器箱体内好袋和不同类型的破袋内振动信号特征进行了提取和识别。根据国家的粉尘排放环保要求,人工制造了不同类型的破损滤袋并应用于实验。采用基于小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)法对振动信号样本进行分解,计算出能量谱和能量熵。提取部分子频带的能量幅值与能量熵一起构成特征参量,并采用反向传播(Back Propagation,BP)神经网络算法对不同类型的滤袋进行识别。结果表明BP神经网络分类器可以有效的对不同类型的滤袋进行分类识别,识别率达到90%以上,且识别稳定性较好。最后还分析了训练样本数对识别结果的影响。最后,在外场袋式除尘器平台上,根据工程应用的实际要求,设计了滤袋破损检测定位与识别程序流程,改进了滤袋信号的特征提取算法和分类器的样本训练和识别方式。采用能量熵和相关系数构成特征参量,并采用某一类型的滤袋信号特征参量作为训练样本,然后运用训练后的分类器识别其他不同类型的滤袋,结果显示该方法可以很好的对不同类型的滤袋进行识别分类,识别率达到90%以上,且具有很好的识别稳定性,实现了对袋式除尘器破损滤袋的实时定位与识别。该方法具有很好的工程应用价值。