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关键词： 传感器及检测技术   翻转课堂   教学应用  

摘要： 针对“传感器及检测技术”课程实验教学学时有限、学生基础层次参差不齐、学生被动学习的教学现状,为了提高本课程的教学效率和质量,让学生更加充分、自由地安排实验时间,将翻转课堂教学模式引入该实验教学中。以该课程实验项目中的综合实验项目为例,详细介绍了翻转课程在该实验中的设计内容。通过学生实验设计案例对比,证明采用“翻转课堂”教学模式,不仅调动了学生学习主动性,而且提升了实验教学质量。这种新的教学模式培养了学生的自主学习能力、协作能力和解决问题的能力,有效地解决了传统实验教学中课时不足和课堂互动低效的问题。

关键词： 三相鼠笼异步电动机   无传感器转速检测   转子槽谐波   SVD-Prony算法  

摘要： 针对三相鼠笼异步电机无位置传感器快速傅立叶变换(fast Fourier transformation,FFT)测速方法需要预先知道转子槽数,且测试精度易受噪声干扰和采集时长等因素的影响,提出一种基于奇异值分解-Prony(singular value decomposition-Prony,SVD-Prony)算法的无位置传感器高精度转速测量技术。运用电机学相关理论,研究转子槽谐波测速机理,并给出整数倍率转子槽数的计算方法。在分析并明确定子电流噪声影响和FFT法存在检测精度受采样时长限制等问题的基础上,研究基于奇异值增长率的SVD滤波方法和用于辨识转子槽谐波的Prony算法,并以Y160M-4型电机为研究对象,在不同运行状态下对该技术的适应性进行分析。在此基础上,构建相关物理测试平台,对YE90S-2型电机进行实测。结果表明,在相同采集情况下,所提方法测试绝对误差仅为FFT测速方法的几分之一,检测精度大幅提高。

关键词： 支架式教学模式   专创融合   传感器与检测技术   教学改革  

摘要： 本文针对《传感器与检测技术》课程,采用支架式教学模式进行了专创融合教学研究和设计。阐述了教学实践步骤的详细课程设计和案例分析,强调了教学过程中的关键点,并进行了教学评估和反馈评价。该教学设计,可以帮助学生在课程中建立牢固的知识框架和技能基础,从而提升专业素养和应用能力。

关键词： 课程重构   教学改革   自动化生产线   “传感器及检测技术”  

摘要： 传感器的广泛应用和不断创新,以及技术推广的持续发展,使得传感器市场前景广阔,具有很大的发展潜力。传感器作为现代工业自动化的重要组成部分,决定了该类课程在高职自动化专业中的地位。在各高职专业未整合发展时,专业教师依据“传感器及检测技术”课程中所需的传感器知识进行教育教学实践。但是,在当前工业自动化的大环境中,各高职院校都重视专业群的建设,该类课程作为专业群的核心课程必须进行重构,在教学内容、教学策略和教学评价等方面进行改革,以便适应专业群各专业课程的统筹教学。

关键词： 传感器与检测技术   教学模式   新工科  

摘要： 阐述基于新工科的传感器与检测技术教学模式,分析课程的教学现状、分方向教学模式的设计和实践过程。结合学科特点与新工科培养目标,提出教学实践模式与多元化考核的措施。

关键词： 玻璃幕墙   缺陷检测   多传感器融合   检测技术   改进最小二乘法  

摘要： 针对常规椭圆形玻璃幕墙缺陷多传感器融合检测的结果误差较大的问题,提出基于改进最小二乘法的椭圆形玻璃幕墙缺陷多传感器融合检测技术。在分析椭圆形玻璃幕墙受力点处应力值和反差增强分组传感器检测数据信号而获取缺陷部位的初始拟合曲线后,采用改进最小二乘法拟合缺陷部位立体位置曲线,融合缺陷检测图像得到检测结果。试验结果表明:应用该方法得出的检测累积误差平均值为0.07,可满足椭圆形玻璃幕墙缺陷的检测要求。

关键词： 油水检测   电导率传感器   阵列式结构   SVM   BP神经网络  

摘要： 随着全球航运的快速发展,海洋探测技术的重要性日益增加,在海洋气象监测、石油化工检测以及污染监测等方面都有着不可忽视的作用。而在海洋这样复杂的环境中,由于恶劣的环境因素影响,海上作业或运输过程中经常发生石油类化工液体泄漏这样极其危险的事故。因此,人们迫切地需要研发一种高性能、综合性强的油水混合检测技术,来对意外事故做出判断和预警,确保海上作业的安全性,避免事故的发生。 本文首先研究分析现阶段的油水检测技术,分类研究了常用的油水检测传感器,重点研究了基于电导率测量的传感器。然后进行了系统总体方案设计,研究分析了电极式电导率传感器、感应式电导率传感器和温度传感器的传感机理和电导率传感器的主要影响因素,并提出了相应的解决措施。研究了进行多介质状态判断的工作模式并结合基于径向基函数(Radial basis function,RBF)的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的检测方法。研究了在不同介质状态下基于变学习率改进的反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)进行含量分析的算法。在基于上述理论的基础上,设计了电极的阵列式结构和感应式线圈结构,并结合工作环境进行了材料优选,根据检测原理和结构设计进行了有限元物理场仿真。其次设计了电极式电导率传感器、感应式电导率传感器以及温度传感器的检测电路和信号调理电路、搭建了试验系统、完成信号采集程序、数据通信程序以及上位机显示程序的设计。设计了相关实验,从精度、线性度、重复性以及稳定性等多个方面对传感器进行了性能测试。最后通过基于RBF的SVM和基于变学习率的改进BPNN进行了介质状态识别和油水含量分析。 试验和分析结果表明,本课题设计的基于多传感器的检测技术,满足对油水液体的检测需求。通过建立SVM模型进行的分类判断,实现了对多种介质状态的识别判断。根据不同状态下的传感器输出完成了神经网络的训练学习,实现了复杂情况下的油水含量检测。

关键词： 森林火灾   介电常数   多传感器检测   数据融合  

摘要： 近年来森林火灾发生频率高、破坏性强,森林火灾检测是当前森林火灾预防的重点。目前,使用传感器进行森林火灾检测时存在火灾烟雾对环境影响不明了、火灾检测模型精度不高的问题。为了解决火灾烟雾对环境影响不明了的问题,本文提出了一种基于尺度加权的神经网络算法来研究烟雾对环境的影响。为了解决火灾检测模型精度不高的问题,本文设计了基于层次尺度变换的证据理论算法检测森林环境状态,及制作了以介电常数传感器为核心的多种类传感器森林火灾检测系统。本文的主要内容和贡献如下: (1)针对火焰烟雾对环境影响不明了的问题,本文通过分析影响介电常数变化的主要原因,得到烟雾中粒子数量、运动状态能够影响环境的相对介电常数变化的结论。在此结论的基础上,进一步针对烟雾浓度与环境的相对介电常数变化,设计了基于尺度加权的神经网络,用于拟合出烟雾浓度与环境的相对介电常数的关联模型。该模型能够稳定且有效地拟合烟雾浓度与介电常数的变化。 (2)针对火灾检测模型精度不高的问题,本文通过分析火灾发生时环境出现的数据变化,利用数据融合技术将多种环境的数据结合检测森林环境的状态。在证据理论的基础之上,针对检测精度不高和稳定性不高的问题,结合关联模型的数据分析和数据变化,设计了基于尺度变换的证据理论和基于层次尺度变换的证据理论,用于提高检测精度和稳定性。 (3)针对火灾检测模型精度不高的问题,本文在关联模型分析的基础上,针对烟雾与介电常数的性质,完成对叉指电极与电容传感器的选型后,设计了介电常数传感器,用于采集环境的介电常数数据。该介电常数传感器能够采集高精度的环境介电常数数据,用于关联模型的拟合和森林环境状态的检测。进一步以介电常数传感器为核心,设计与制作了多种类传感器采集终端,用于采集环境多种环境数据,配合本文所设计的数据融合算法,能够有效且稳定地检测环境状态。 综上所述,本文以介电常数的特性、烟雾与介电常数的关系、数据融合算法等三个方面作为切入点,设计了针对森林火灾识别的算法模型和配套硬件。并对提出算法模型和硬件设备进行相关的性能验证,保证了算法模型和硬件设备在检测火灾的有效性。

关键词： 无损检测   碳纤维复合材料   超材料传感器  

摘要： 碳纤维增强聚合物(CFRP)具有重量轻、高强度、耐高温等优点,广泛应用于汽车、飞机和能源等多个工业领域。然而,在使用过程中由冲击引起的复合材料损伤,如表面凹痕、分层、基质开裂、纤维断裂等,将直接影响材料的强度、刚度、疲劳寿命等性能,引起安全隐患。因此,对碳纤维复合材料不同类型缺陷的检测显得至关重要。本文研究基于超材料传感器的无损检测方法,提出了一种新型超材料结构传感器用于CFRP缺陷检测,克服了传统超声检测需要耦合剂,涡流检测无法检测基质材料缺陷等缺点,实现了CFRP材料高分辨率,快速检测。主要研究内容如下: 1.利用微扰理论,分析了目标缺陷对谐振型传感器谐振频率的影响机理,获得了材料缺陷与谐振频率变化的定量关系。结合洛伦兹互易定理以及微波网络理论,分析了材料缺陷对传感网络阻抗矩阵[Z]的影响,获得了阻抗矩阵[Z]与目标缺陷处电磁场能量分布及材料电磁参数的定量关系。根据阻抗与缺陷信息的定量关系,提出了一种基于双端口传感网络的检测系统等效电路模型,分析目标缺陷对传感网络可观测的[S]参数的影响。 2.通过分析比较传统的超材料结构单元开口谐振环(Split Resonant Ring)及互补开口谐振环(Complimentary Split Resonant Ring)的谐振特性,提出了一种嵌套CSRR结构,对其最外环边长、间隙宽度、金属环宽度参数进行了优化设计,并利用HFSS对嵌套CSRR结构进行仿真与分析,结果显示,相比传统CSRR,嵌套CSRR结构有着更强的近表面能量集中,并且相同工作频率下,具有更小的尺寸。 3.利用HFSS搭建了碳纤维复合材料内部空隙缺陷与纤维断裂缺陷检测仿真模型,结果表明可对直径3mm及以上、埋藏深度1mm以内的空隙缺陷;长度6mm以上、宽度0.2mm及以上、埋藏深度1mm以内的纤维断裂缺陷进行有效检测。最后开展实物试验,可检测到飞机蒙皮样品中一处直径10mm的空隙缺陷,验证该传感器对纤维复合材料中缺陷实现无损检测的可行性。