基于DBN深度学习算法的民航发动机状态监测

民航飞机发动机设备构造精密、复杂,其监测系统收集的数据中蕴含了丰富的故障信息。传统发动机状态诊断依靠数据统计分析和机器学习模型,但其在深入理解与归类信号特性方面的表现难以尽如人意。此外近年兴起了多层神经网络降维算法——深度学习理论,其通过模拟人脑分析过程建立由浅入深的算法模型,数据处理效果较好。本文将民航发动机自身特点与深度学习理论有机结合,研究发动机状态监测方法。其优势在于克服了传统方法人工提取数据特征的不确定性与状态分类陷入局部最优的缺陷,可对发动机参数进行自主学习与特征提取。实验结果表明该算法具有出色的特征提取能力与分类准确率,能够准确识别发动机的不同状态。     

基于SOPC技术的发射装置联调检测设备设计

为解决发射装置脱机状态下的综合检测问题,构建了基于片上可编程系统(SOPC)的发射装置联调检测设备。方案采用NiosⅡ软核处理器嵌入技术,并将处理器和外设接口控制逻辑集成在一块FPGA芯片中。FPGA内部程序模块设计使用VHDL语言描述,可重构性强,升级容易,移植性好。设备功能和性能达到设计要求,已在工厂装备修理中得到应用检验。     

基于Android平台的微型光谱仪数据传输与显示研究

光谱仪的体积庞大和笨重给户外数据采集带来了一定的困难,为了实现系统的微型化和可移动化,提出了一种基于安卓系统的便捷式光谱采集系统。该系统将光谱探测采集系统与数据显示系统相分离,将他们各自微型化并通过无线网络的方式相互通信,并以直观的图形界面将数据显示,方便用户对光谱仪进行控制和数据分析。数据的显示系统是在ARM嵌入式硬件平台上通过无线网络接收模块和JAVA软件算法编程与光谱探测信号采集系统进行通信,将数据实时的传输到光谱数据显示系统上,通过对系统软硬件的开发和试验表明该系统能够很好的完成数据的采集、传输和显示,实现了设备的移动化、智能化和微型化。     

基于ZigBee的特种装备贮运状态监测系统设计

设计了一种基于ZigBee技术的实时贮运状态监测系统。系统通过MEMS传感器实现特种装备贮运状态的采集,采用CC2530模块实现数据的无线传输,以ARM微处理器STM32F407为核心实现数据的实时存储、分析与显示,并应用数字滤波算法对数据进行滤波处理,提高了检测数据的精确度。系统测试结果表明该系统对于节点信息的采集和无线传输具有较高的可靠性和稳定性,具有推广应用价值。     

基于FPGA算法智慧医疗社区信息采集系统设计

对智慧医疗社区信息采集进行系统设计,可以缩短患者就诊时间,减少医务人员因医疗信息不足而导致的误诊现象。当前方法根据CPRS实现智慧医疗社区信息采集系统的设计。将GSM系统当作基础,完成无线分组交换,提供IP网络的连接,并利用其终端设备GPRS DTU完成最终设计。该方法不能进行稳定可靠地医疗社区信息采集传输,无线分组交换目标不明确,导致当前医疗社区信息采集系统无法实现高效率、高精度地信息实时采集。为此,提出一种基于FPGA算法智慧医疗社区信息采集系统设计方法。该方法的整体框架包括信息数据转换模块、信息数据采集模块、电源电路、信息数据传输模块。利用ADS8361构建智慧医疗社区信息转换工作电路,实现信息的数模转换。根据Altera推出的Nios系列处理器对智慧医疗社区信息进行采集,选取XR公司生产的XR2206和XR2211将采集到的信息传输至存储部分,整个系统的电源电路采用LT1764-3.3和AMS1117电源电压芯片实现。系统软件部分利用最小均方自适应滤波算法,对信息采集过程中的噪声进行去除。实验证明,所提方法可快速对智慧医疗社区信息采集系统进行设计,提高会诊质量及医疗资源合理配置的效率,为我国社区医疗服务发展提供依据。     

超流氦获取实验液位数据采集与测试系统研究

针对超流氦获取与传输实验设计的数据采集系统由控制柜、工控机、显示器三部分组成。使用板卡PCI-1620对工控机的串口进行扩展,使系统能够同时采集8个RS232信号。其中液位信息是非常重要的物性参数,针对获取与传输实验液氦杜瓦设计定制的超导液位计,能够与整个测控系统一起完成液位信息的采集、转换和记录。     

基于3G-ASCX的小型飞行器异常导航信号检测系统设计

传统方法在异常导航信号信噪比较低时对小型飞行器异常导航信号的检测效果不理想。设计并实现了一种基于3G-ASCX的小型飞行器异常导航信号检测系统,硬件设计时着重于ASCX传感器模块、异常导航信号检测模块、主控基站模块、3G/GPRS传输模块的研究,3G/GPRS传输模块的硬件设计中,通过功耗低体积小的CC1100完成异常导航信号的收发,传输过程中通过芯片STC12C5410AD完成电容的平衡转换,选取了MC3486进行电压的转换,最终实现异常信号数据的安全快速传输;软件设计中,系统软件流程设计及异常导航信号检测模块软件设计,最后进行仿真实验,实验结果证明,相比传统系统,所设计系统检测到的小型飞行器异常导航信号同实际测量的异常导航信号具有较高的匹配度,与实际值相比,误差小于1dB,适合推广使用。     

基于COMS-CPLD的人员行为监控系统设计

针对传统的人员监控系统存在监控距离段短、信号衰减严重导致的人员行为特征识别准确率较低的弊端,设计并实现了一种新的人员行为监控系统。重点阐述了中心控制模块、图像采集模块、GPRS模块和射频模块的硬件设计方法,利用ATM32F103C8T6作为中心控制器处理数据,利用COMS图像传感器进行人员行为图像采集,利用可编程逻辑控制器CPLD对图像传感器进行同步控制,利用GPRS技术进行信息传输、利用射频标签进行监控信息的写入与读取。软件部分给出了整体的设计方案,重点阐述了射频标签的生成和读取部分。实物测试结果表明,该系统能够有效提高人员行为监控时的准确率,取得了令人满意的效果。     

基于SOPC的光信号数据采集解调系统设计

设计并实现了一种基于可编程单片式系统(SOPC)开发平台的光信号数据采集解调系统。通过现场可编程门阵列(FPGA)设计完成了光信号数据的采集、解调以及FLASH数据的实时存储和TCP/IP数据的实时传输。通过系统测试,验证了该系统具有工作性能稳定、功能完备、实时性高、适用范围广、可裁剪、可扩展等优点,在激光测试、光电信号处理等领域具有广泛的应用价值。     

基于NiosⅡ的非制冷红外图像处理系统研究

设计一个非制冷红外图像处理系统，该系统放弃了目前普遍应用的数字信号处理器（DSP）＋现场可编程门阵列（FPGA）的系统构架，采用基于FPGA的NiosⅡ嵌入式处理器的系统构架，实现了系统的小型化。提出一种基于流水线结构的信号处理方法，并利用NiosⅡ嵌入式处理器软硬件开发工具，实现了在该系统上对非制冷红外焦平面阵列非均匀性进行校正和盲元补偿的实时处理，降低了系统的工作频率。实验结果表明：该系统能够对非制冷红外图像进行实时处理，工作性能稳定，处理效果良好。     

基于心音窗函数的心音图形化处理方法的研究

心音分析与识别目前主要局限在一维信号处理方面, 为了获得心音信号更直观特征表现形式, 提高分类识别效果, 拓展心音识别研究领域, 提出了一种将心音与图像处理技术相结合、基于心音窗函数的心音纹理图特征提取与识别算法. 本文首先给出心音的模型, 定义心音时频图和心音纹理图, 然后讨论如何利用心音窗函数和短时傅里叶变换获取二维心音时频图, 并且针对心音的特点, 重点研究了心音窗函数的构造原则和实现方法, 最后通过改进的脉冲耦合神经网络模型实现了对心音纹理图的特征提取与身份识别. 仿真实验表明, 心音窗函数与传统窗函数相比较, 所获得的心音时频图具有第一、第二心音纹理更加清晰, 噪声纹理得到较好抑制的优点, 并且改进的脉冲耦合神经网络模型具有更低的计算成本, 与3种典型识别方法相比较, 呈现更高的识别率, 因而基于图像处理技术对心音进行特征提取与身份识别是一种行之有效的方法.     

一种双正交心音小波的构造方法

为了提高小波分析在心音信号处理中的性能, 在分析小波构造理论的基础上, 构造了一种专门用于心音信号处理的小波基. 首先提出一种构造滤波器长度为偶数的紧支撑双正交小波的一般方法; 然后根据心音信号的特点, 讨论心音小波的构造原则和一种基于心音 小波族的心音信号合成模型, 并且在此基础上构造出心音小 波. 为了突出使用心音小波处理心音信号的先进性和实用性, 对心音小波进行了比较全面的理论和数值仿真分析. 实验结果表明, 相比常用的db, bior系列小波, 运用心音小波对心音信号进行处理, 能够获得更好的去噪效果、 更精确的心音分类信息以及更小的重构误差率, 为心音特征提取和身份识别的深入研究提供了一种新方法, 在表征心音个体特征的细节方面具有积极的意义. 本文根据应用对象设计专用小波的方法也为工程应用中小波基的选择提供了一种新途径. 关键词： 双正交小波 心音小波 构造方法 心音合成模型     

嵌入式远程实时监控图像传输控制系统设计

针对当前图像传输过程易出现信息丢失、耗时过长等问题,提出提出一种嵌入式远程实时监控图像传输控制系统设计方法。该设计方法基于STM32模式,通过STM43模式连接电源电路、接口电路、监控数据传输电路模块,到监控图像传输控制系统整体结构,将监控图像数据经IP网络与客户端相连实现监控图像传输,最后分别对监控信号处理模块和图像检测模块的算法进行优化。实验证明,所设计系统有效避免了图像传输中图像信息丢失现象,具有实践价值。     

基于单片机的直流电动机的信号采集系统设计

装甲车辆起动过程中,直流电动机部分容易发生故障,传统的电机诊断方法都是定期制定维修计划,这种检修方式容易造成维修不足、维修过量以及盲目维修的问题,为了深入分析电动机故障发生时的参数信息的变化,构建一套能够采集电机运行参数的系统,对采集电枢电流和振动信号进行时频域分析,能够反映故障发生的特点;该系统以STM32103C8T6为主控芯片,设计了电流、振动信号采集电路,信号调理电路,对A/D转换模块、数据存储模块进行了编程实现,能够对直流电动机的电枢电流和振动信号进行实时采集,并将数据保存到上位机中进行后续的调用处理;通过测量对比直流电动机起动过程轴承部位发生不同故障时的电流和振动信号,利用MATLAB仿真实现时域内的信号显示,并在MATLAB平台中,编程实现了振动信号的时频域分析;仿真结果表明,该采集系统能够准确测量信号,具有成本低,体积小,精度高等优点,能够为故障特征提取提供较好的数据基础。     

基于SOPC设计的红外图像直方图均衡器

基于Altera公司的SOPC-NIOSⅡ嵌入式软核处理器技术,提出了一种实现实时红外图像直方图均衡的设计方法.并在FPGA上实现了这一系统,使用Quartus Ⅱ软件中集成的SOPC Builder工具完成了整个系统的设计.该系统主要包括NIOS Ⅱ主控模块、存储器模块、自定制的直方图统计模块以及用户控制模块.实验结果表明,该系统具有体积小,功耗低,数据处理速度快,可靠性高等特点.     

基于NiosⅡ的OLED显示驱动技术研究

为了利用有机发光二极管(OLED)显示屏显示字符及图形,对基于Nios技术的OLED显示驱动进行了研究。利用FPGA开发环境编写SVGA时序的Verilog HDL程序,设计了适合EMA-100080型SVGA+主动矩阵OLED微型OLED显示屏的SVGA接口;利用Nios集成开发环境编写C语言程序/控制字符、图形的生成及传输,协调NiosⅡ和FPGA之间数据传输。经调试及验证,表明OLED屏能够显示特定的字符及图形。     

基于灰色预测的直升机齿轮箱状态预测方法

作为直升机上重要的关键部件,直升机齿轮箱能够将动力转换为动力输出形式,从而满足不同形式下动力的需要。针对直升机齿轮箱状态无法准确预测的技术难题,本文将灰色系统理论中的灰色预测方法运用到直升机齿轮箱中,有效解决了齿轮箱使用状态难以准确预测的技术难题。首先对采集到的直升机齿轮箱的不同的振动信号进行特征提取,然后采用信息融合技术,将不同振动信号的特征值进行融合,最后运用灰色预测方法对直升机齿轮箱的使用状态进行预测。文中对所提出的方法进行了试验验证,结果表明,所提出的基于灰色预测的直升机齿轮箱状态预测方法能够实现对直升机齿轮箱的状态准确预测的效能,并对其他航空设备以及机械设备的状态预测具有一定的借鉴意义。     

合肥光源横向反馈系统的改进与试验结果

介绍了在合肥光源横向模拟反馈样机系统进行的改造和升级。主要包括前端束流位置信号处理模块的重建和与直流成分剔除单元模块。同时还进行了信号矢量合成模块的优化与改造、增加独立可调增益模块以及优化信号传输线路在内的重要改进。对改进后的反馈系统进行了抑制耦合束团不稳定性试验,相关试验数据分析结果表明,反馈系统提供的注入阻尼率提高了一个数量级。     

基于相关性原理起重机负载电机监测系统设计

对起重机负载电机进行了研究,采用西门子公司的S7-200 SMART PLC采集负载电机的机械振动信号,通过工业Wi-Fi无线模块以无线数据包的形式将采集的数据汇总到上位机LabVIEW监测平台。上位机的LabVIEW监测平台对电动机振动信号进行相关性和频谱分析,将实时振动数据频谱信号和已知常见负载电机的轴承外圈故障、轴承内环故障和滚子故障三种典型的故障状态频谱信号进行相关性运算,得到实时信号与已知状态的相关系数;提出了以相关系数作为故障诊断判定阈值的方法进行故障诊断,实现了对起重机状态进行监测以及监控信息发布。     

基于FPGA的高速数据传输系统设计与实现

为了满足国家重点专项“量子科学实验卫星”中“量子存储板”高速串行数据传输的测试要求,提出了一种以Nios II嵌入式处理器为控制核心,TLK2711、RS422、USB2.0和千兆以太网为传输接口的高速数据传输解决方案;系统采用TLK2711完成高速数据的串并转换,采用RS422完成命令和控制信号的传输,实现与“量子存储板”的高速数据传输;利用Xilinx公司Zynq-7000芯片独有的ARM+FPGA架构实现千兆以太网完成数据的高速传输,利用EXAR公司XR21V1414 USB转串口芯片实现命令、遥测等数据的传输;采用Labview编写上位机控制整个系统的运行,实现命令发送、指令解析、运行状态显示、数据帧产生、高速数据传输、解析和存储等功能;实测结果表明,此系统数据传输速率高达600 Mbps,满足高速串行数据传输的要求,且具有稳定性高、可靠性好等优点。