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关键词： 抽油杆柱偏磨   油液磨粒监测   磨粒传感器   径向环形磁场   有限元仿真  

摘要： 有杆抽油在我国的采油技术中占据着主导地位,抽油杆柱是有杆抽油系统中的主要受力部件,杆柱偏磨会造成抽油机系统失效,从而影响油田经济效益,然而抽油杆柱偏磨监测目前尚无有效的手段。本文提出能够监测原油中金属磨粒的电磁感应式磨粒传感器,并将其安装在采油树到储油罐之间的输油管道上,用于监测抽油杆柱偏磨损伤。为此,本文研发了一种基于径向环形磁场的磨粒监测传感器。首先,根据磁路的欧姆定律,优化了传感器的磁路结构尺寸,确定了所提出的磨粒传感器最小截面面积为40.001mm。同时,传感器设计了楔形磁极结构,计算结果表明当两个磁极的楔角取值分别为60°和30°时,流道内磨粒感应区域可以获得近似均匀的磁感应强度分布;利用ANSYS MAXWELL软件对磨粒传感器中的磁场强度分布进行数值模拟,结果表明所设计的传感器在流道内产生的磁场强度较大,沿径向分布较为均匀,其中最大磁感应强度可达0.27T,沿径向方向上的变化仅为0.05T。同时,通过不同磁极结构数值模拟,验证了计算结果正确性,从而证明了磨粒传感器满足设计要求;根据法拉第电磁感应定律,建立了磨粒传感器感应电压的数学模型,得出所研究的传感器可有效反应磨粒的尺寸、材料等特征。通过对不同磨粒进行数值模拟,得到该传感器可有效的辨别出不同尺寸和材料的金属磨粒,并且当磨粒处于不同径向位置时,感应电压幅值变化仅在6m V以内,验证了磨粒传感器具有较高的探测精度。最后,开展单磨粒检测实验测试,实验结果表明,本文提出的电磁感应式磨粒传感器无信号放大的情况下,可检测出直径约为280μm的铁磁性磨粒,其感应电压最大幅值可达到约50m V,验证了该磨粒传感器的高灵敏性。同时实验结果与计算和仿真的结果近似一致,从而为实际工程应用打下基础。

关键词： 多传感器融合   特征提取   卷积神经网络   车辆检测  

摘要： 随着国家经济事业快速地发展,我国累计汽车保有量截止2021年末已经基本达到3.95亿辆。庞大的中国汽车保有量,给人们的生活带来方便的同时,也带来了很大交通隐患。智能交通、无人驾驶、高级辅助驾驶等领域也随之越来越受到世界的广泛关注和研究,在这些领域中车辆检测是一个重要的研究热点,车辆检测又分为单传感器检测和多传感器检测。目前,单传感器车辆检测主要以摄像头为主,但其会受到光线、目标尺度变化、目标遮挡等因素限制;另一方面,多传感器车辆检测在摄像头基础上增加雷达传感器,因为雷达传感器不受光线、天气等一系列因素干扰,更加可靠安全,弥补了单一传感器的劣势,两者相辅相成,因此多传感器融合的车辆检测具有重要研究意义。本文主要针对多传感器融合的车流检测技术展开了探究。具体研究内容可分为以下三方面:(1)基于CARLA的多传感器数据收集与标注研究。在进行多传感器信息融合工作之前,需要首先对这些多传感器信号进行一个时间上的和在空间意义上的精确对准,最后才制作为一个相应规模的多传感器数据集。本研究利用CARLA无人驾驶仿真平台建立三维车辆交通模型,对真实的雷达传感器与摄像头传感器建立相应的信号模型,依据真实传感器的信号模型建立多传感器数据收集平台,通过CARLA设置相应的参数,收集雷达与摄像头数据,对采集的数据样本进行了分析和验证。实验证明,CARLA仿真器收集数据对比线下真实采集数据效率高,且在时空对准方面准确度高,数据量丰富,场景不受环境因素约束。(2)多传感器特征融合的瞬时车流量检测研究。将收集的雷达数据与摄像头数据制作为数据集,利用迁移学习的思想,对每一种数据进行特征提取工作,并不断改进特征提取网络,实验证明,基于改进的Res Net18和VGG16特征提取网络可以很好的对雷达数据与摄像头数据进行特征提取,准确率达到预期效果。在特征提取网络基础上,本研究进一步提出了一种基于三分支卷积神经网络的多传感器数据融合和分类检测方法,将两个传感器的特征数据进行数据融合,对融合后的数据样本进行瞬时车辆数分类检测。实验证明,本研究搭建的三分支卷积神经网络对于瞬时车辆数的检测具有良好的效果。(3)车辆检测系统的设计。为了更好的将上述检测结果可视化展示,本文设计搭建了一个基于Vue和Flask相结合的前后端可分离系统。该系统前端展示了车辆检测结果,后端部署了多传感器融合瞬时车辆检测模型,并加入YOLO v5与Deep Sort相结合的网络模型。实验证明,该多传感器车流检测系统在车辆跟踪计数与车辆类型识别方面具有良好的性能和准确度。

关键词： 磁感应检测   磁电传感器   相位   有限元仿真   检测系统  

摘要： 磁感应检测技术因其能够无接触、无创地对导电物体的无源电磁特性进行检测分析而受到广泛关注,在无损检测、生物医学工程等领域有广泛应用。通过分析感应磁场与激励磁场之间的相位差,能够实现对被测物电导率、几何参数等信息的检测。目前,大多数磁感应检测技术都是采用线圈来进行磁场探测,线圈需要工作在高激励频率（MHz）下,但高激励频率由于趋肤效应会导致探测深度不足。而磁电传感器在千赫兹谐振频率下具有极其优异的性能,不仅将激励频率降低到千赫兹,而且能够在增加探测深度的同时保证探测灵敏度,可以有效解决激励频率过高和探测深度不足的问题。因此,本论文开展基于磁电传感器的磁感应检测技术研究:首先,利用有限元仿真软件进行磁感应检测仿真。经过对比分析,选择能够使检测灵敏度分布更为均匀的亥姆霍兹线圈作为激励线圈。在对千赫兹激励频率进行可行性分析后,选用20 kHz频率对铜球、盐水球进行体积和距离的磁感应检测仿真,结果显示相位差随体积增加而增大,随距离增加而减小,通过函数拟合得到相位差与体积和距离之间的函数关系。此外,建立头颅仿真模型,模拟头颅内部发生出血情况,结果显示相位差随出血量增加而增大。磁感应检测的仿真结果可以为后续的磁感应检测实验提供指导和依据。其次,设计并搭建了一套基于磁电传感器的磁感应检测系统,包括由磁电复合材料与前置电荷放大器构成的直读式磁电传感器,由信号源、功率放大器与亥姆霍兹线圈构成的激励模块,由采集卡和采集程序构成的采集模块以及鉴相器。基于Metglas/PZT/Metglas的直读式磁电传感器,在谐振频率20.576 kHz下的等效磁噪声为218 fT/√Hz,时域上的磁场探测极限为250 pT,性能达到了国际一流水平。结合采集模块,AD8302鉴相器的相位检测精度达到0.002°,性能能够与现有的高精度相位检测系统相媲美。最后,利用搭建的基于磁电传感器的磁感应检测系统进行测试实验。相位稳定性实验结果显示,AD8302鉴相器、功率放大器以及直读式磁电传感器在1小时内的相位漂移分别为0.005°、0.008°和0.167°,证实了系统具有良好的相位稳定性。另外,对黄铜球和盐水进行体积、轴向距离、径向距离及电导率检测实验,实验结果与仿真结果在变化趋势上保持了良好的一致性。该系统对黄铜球的体积检测极限为1.77 cm,距离检测极限为4.5 cm,对盐水电导率检测极限为21S/m,说明了搭建的磁感应检测系统具有可靠的磁感应检测能力并且在生物医学工程领域具有重要的应用潜力。本文在磁感应检测的仿真结果的指导下,建立起一套基于磁电传感器的磁感应检测系统,然后利用黄铜球和盐水进行检测实验,实验与仿真结果具有良好的一致性,验证了该检测系统的可靠性。该检测系统的提出为磁感应检测领域提供一种新的候选技术,在无损检测和生物医学工程等领域具有重要的应用前景,并有望推动磁感应检测技术在工业界的应用。

关键词： 传感器   虚拟仿真   检测系统   虚实结合  

摘要： 传感器与检测技术是一门实践性很强的课程,而传统实验教学模式的弊端影响了实践教学的效果。将虚拟仿真技术导入课程实验教学环节,并对虚实结合的新型实验教学模式进行了应用探索。新的教学模式打破了时间和空间的限制,拓展了实验的广度和深度,使学生能够直接面对实际工程应用问题,展开创新设计、系统构建和结果验证,打通了理论知识和实践应用的通道。学生在解决实际工程问题的过程中,工程技术素养得到全面提升,为其成长为具备创新能力的应用型技术人才奠定了基础。

ISBN: (纸本)9787121441813

关键词： 瓦斯   传感器   检测技术   检测系统   温度补偿  

摘要： 瓦斯是造成我国煤矿事故频频发生的主要因素,瓦斯煤尘爆炸、煤与瓦斯突出等灾害造成的生命和财产损失不可估量,严重影响了我国煤矿的安全生产。目前,国内的煤矿瓦斯检测市场仍以催化燃烧型为主,它成本低、制造简单、便于使用,但其存在几个缺陷以目前技术难以解决。一个是功耗高,催化元件的功率一般在200mW左右,中船718所研制的MJC4型瓦斯传感器其功率更是高达261mW。再者是响应慢,目前市场上的大多数矿用瓦斯传感器响应时间通常为15s左右。然后是长时间稳定性的问题,当瓦斯传感器长时间地在高温和高气体含量条件下工作时,其载体和催化剂的结构特性会发生一定变化,产生零点和灵敏度漂移,稳定性变差。针对上述问题,本文采用HTCC技术制造了瓦斯传感器,通过改变基底烧结温度提高催化剂负载率,利用碳纳米管的高导热以及结构特征对颗粒氧化铝载体进行修饰以改善催化性能,提高传感器的灵敏度和响应速度。并提出采用高低温检测法检测瓦斯浓度,大大降低了传感器的功耗,提高了传感器的输出稳定性并延长使用寿命,对于煤矿瓦斯监测具有重要意义。为了实现瓦斯的实时检测,搭建了基于STM32和QT平台的瓦斯检测系统。该系统通过控制PWM占空比实现瓦斯传感器的高低温检测,还设计了报警与断电保护电路,保证煤矿开采安全。同时采用DS18B20检测环境温度,为瓦斯传感器温度补偿提供数据。瓦斯和温度数据通过ESP8266模块传输给上位机,上位机界面采用QT编写,实现用户登录、管理、曲线显示、数据存储、时间戳等功能,能够实现瓦斯浓度的实时监测。针对瓦斯传感器温度漂移问题,提出使用PSO算法对BP神经网络的连接权重和阈值进行优化,增强网络的全局寻优能力。经过仿真分析,PSO-BP算法训练速度快、收敛误差远小于BP网络,大大降低了温度对瓦斯传感器输出的影响。最后,采用最小二乘法对传感器灵敏度和零点随时间漂移进行回归估计,并结合温度补偿结果对瓦斯测试浓度进行校正,不仅提高了瓦斯浓度的检测精度,也延长了传感器的使用寿命。经过甲烷气体试验,在室温下,采用高低温检测法的瓦斯传感器灵敏度高达24.3mV/1%CH4,平均功耗仅为112mW,传感器响应时间为7.5s,线性度为1.56%,检出限为1450ppm。传感器的检测误差满足催化式瓦斯传感器行业标准,其输出灵敏度漂移和零点漂移也远小于传统检测方法,大大延长了瓦斯传感器的使用寿命,对于煤矿井下应用具有很好的前景。

关键词： 水下无线传感器网络   异常数据检测   神经网络  

摘要： 随着人们对海洋资源和海域的愈发重视,海洋的战略地位已经成为各国的重要战略内容。水下无线传感器网络由于其在海洋环境监控、海域安全、海洋资源开发等重要领域有重大意义,各国越来越重视水下传感器网络的研究。水下无线传感器主要部署水下环境中,容易受外部环境的影响、人为恶意破坏和一些不可控因素的影响产生异常数据。传感器的不稳定性,也会产生异常数据。另外,传感器采用水声通信的形式进行传输与通信,水声通信具有传播延迟、信道开放和多路径干扰等特点,容易受到攻击和干扰,产生异常数据。为确保数据的真实性准确性和完整性,保障网络安全,有必要对数据进行异常检测。现有的水下传感器异常数据检测大多关注于数据的时间相关性(以时间序列形式呈现),却很少考虑到数据的空间相关性(水下相邻传感器采集的数据总是相关的)。除此之外,水下传感器采集的数据样本分布不均衡,也增加了异常数据的处理难度。因此,本文针对水下传感器数据的时空相关性和数据样本分布不均衡问题对异常数据检测结果的影响进行了研究分析,具体内容如下所示:(1)针对水下传感器数据的时空相关性特征,提出了一个基于时空相关性的水下传感器异常数据检测方法。首先,使用门控循环单元网络学习传感器数据的时间序列特征。其次,流数据的概念漂移特点,相比于静态数据处理,传感器采集数据的动态性增加了数据处理的难度,针对流数据的概念漂移,利用滑动窗口对差值分布建模,初步判断异常数据。此外,针对数据的空间相关性,结合其邻近节点数据,利用欧氏距离进一步判定异常数据,提高异常数据的检测率。使用澳大利亚北昆士兰的水质监测真实数据进行实验,结果分析表明,该异常数据检测算法具有较好的异常检测效果。(2)针对水下传感器数据样本的分布不均衡,异常数据样本特征提取困难,无法实现重点挖掘异常样本特征的问题,提出了一个基于样本不均衡的水下传感器异常数据检测方法。首先,使用混合网络模型更好提取时间序列数据局部特征,其中混合网络模型有卷积神经网络和长短时神经网络组成。其次,针对数据样本类别分布比例失衡而导致的分类精度低的问题,使用焦点损失函数重点挖掘困难样本。然后,当数据为异常值时,使用欧式距离计算数据的空间相似度时,其表现极不稳定,所以使用皮尔逊相关性计算加权均值再次对异常数据检测。结果分析表明,该异常数据检测算法具有较好的异常检测效果。本文研究的水下传感器异常数据检测技术,可有效检测虚假异常数据,保障网络安全,确保数据信息的真实性、可靠性、准确度和可信力,为整个水下传感器网络提供有效的数据服务,对水下传感器网络的发展具有十分重要的理论意义和现实意义。

关键词： 气固两相流   环形静电传感器   静电信号检测   静电信号处理   数学模型  

摘要： 在火力发电的工业生产中,将粉末燃烧材料以一定速度吹入管道内,形成一种气体与粉末固体颗粒的混合流体,该流体在管道内的随机定向移动称为气固两相流。流体质量流量的大小直接影响着火力发电效率、环境污染程度以及设备的运行状态。然而,风速是影响质量流量的关键因素。因此,如何利用流体参数对管道内风速进行识别与检测成为关键问题。本文基于中北大学与提塞德大学合建的“颗粒与两相流中英联合实验室”平台,针对以上关键问题,采用静电法对风速与静电信号做了相关性研究,其主要研究内容及结果如下:1)静电传感器的理论研究与仿真分析。基于“环形静电传感器”宏观结构特性,利用Maxwell软件对其做了三维重建;利用“静电法”对电极感应电荷的微观动态物理过程做了有限元分析,模拟了电极感应电荷的全部过程,得出了环形电极表面电荷密度分布、场强矢量分布以及电位移矢量分布;多方面分析了电极感应电荷灵敏度的影响因子,得出了电极宽度与粒子空间位置对其感应灵敏度的相关性结果,为环形电极的优化提供了重要依据。2)静电信号检测技术研究。针对环形静电传感器输出的微弱电荷信号,设计了由前置电荷放大电路、二阶低通滤波电路以及信号放大电路构成的静电信号调理电路,完成了电荷信号到电压信号的转换及有效放大;基于FPGA处理器针对性的完成了数字信号处理模块的硬件与软件设计,其中硬件部分包括电源供电电路、AD采集电路以及SDRAM存储电路;软件部分包括AD采集的功能实现、ROM存储的功能实现以及FIFO存储的功能实现;仿真结果表明:AD采集模块能够通过自行调节采样率对不同频段的信号完成采集工作,其采样率最高可达250ksps;ROM存储模块完成了数据存储工作;FIFO存储模块完成了实验数据的16bit转8bit的核心工作。3)风速与静电信号的相关性研究。针对采集到的原始静电信号,通过MATLAB软件进行波形显示,做了静电信号的时域与频域的初始特征分析;利用变分模态分解算法（Variational Mode Decomposition）和粒子群优化算法（PSO:Particle swarm optimization）优化的VMD算法对静电信号进行滤波优化处理,得到了滤波后的有效静电信号;通过对静电信号的特征值提取,利用灰狼算法（Grey Wolf Optimizer）优化了支持向量机（Support Vector Machine）参数,完成了基于静电信号特征对风速的分类识别预测工作,并通过数值分析建立了风速与静电信号方差之间的数学模型。实验结果表明:经PSO算法优化处理后的VMD滤波效果更优,同时也得到了6组有效静电信号均集中分布在1～20Hz的极小范围内;经GWO算法优化前后的SVM预测模型准确率分别为72.2%和96.7%,验证了GWO算法的有效性和模型对风速识别预测的准确性;通过数学模型的验证得出了风速与静电信号方差之间存在一种正相关性,且最大误差仅有4.5%,验证了该数学模型的准确性。

关键词： 可调谐二极管激光吸收光谱学   图像处理   变分模态分解   小波变换   二次谐波   信噪比  

摘要： 空气中有害微量气体会导致环境恶化还会影响人体健康,因此对空气中微量气体的检测具有十分重要的研究意义。可调谐半导体激光器吸收光谱(Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy,TDLAS)技术是微量气体检测的一种高效方法。但是在TDLAS检测系统当中会存在噪声的干扰,使最后的检测结果存在一定误差。基于TDLAS传感器的噪声抑制问题,本文提出了一种变分模态分解和小波变换相结合的降噪方法。在仿真方面,本文首先对TDLAS系统进行数学建模,模拟了从衰减的光信号中提取出二次谐波信号的过程。之后提出一种基于变分模态分解与小波阈值函数降噪(Variational Mode Decomposition and Wavelet Threshold Function for Denoising,VMD-WTFD)新型算法。在变分模态分解部分,讨论了平衡参数与含噪信号的噪声水平之间的关系,提出了最佳平衡参数的选取方式。在小波阈值函数降噪部分,本文构建了带有调节因子的新型阈值函数,其调节因子能够让阈值函数在硬阈值函数和软阈值函数之间任意切换。另外,将小波分解后各层的噪声能量作为权重,在阈值估计公式中添加噪声权重因子去提高小波变换的降噪性能。之后进行了已有降噪算法以及VMD-WTFD对不同调制度下不同噪声水平的二次谐波信号降噪能力的仿真,并将相应降噪信号与原始标准二次谐波信号的峰值、峰位、峰谷值的误差以及信噪比等对比分析。结果表明本文VMD-WTFD算法在信噪比和恢复原始二次谐波的峰值、峰位等方面都优于现有其他几种算法。在实验方面,搭建了短光程的实验平台测量高浓度的CO的直接吸收信号和二次谐波信号,对直接吸收信号采用VMD-WTFD算法降噪再减去基线,得到直接吸收线型,再对其进行Lorentz函数非线性拟合,拟合度为0.99865,表明通过本文方法降噪的直接吸收线型在反演浓度方面具有可靠性。之后利用反射镜搭建了长光程的实验平台测量空气中CO的二次谐波,再采用STM32的数模转换模块将光电采集信号转化为能够算法处理的数字信号。最后,利用VMD-WTFD算法对多个浓度的CO的二次谐波信号进行噪声消除,对二次谐波幅值与浓度之间的线性关系进行拟合,其拟合度达到0.99902。