基于ZigBee的煤矿井下预警防爆监测系统设计

针对矿山井下的特殊环境,提出了一种基于ZigBee技术的煤矿井下预警防爆监测系统,实现煤矿井下环境信息和人员位置的实时监测,以减少事故发生率;井下系统采用CC2530+CC2401芯片作为ZigBee节点的核心,井下主控制器通过CAN总线实现与井上上位机的通信;上位机使用Labview软件实现程序编程,实时显示煤矿井下采集到的CH₄、CO、O₂浓度、温湿度和人员坐标等参数并进行Web发布;该系统结合了基于模糊逻辑算法的预警技术、基于物理隔离的防爆技术,同时提出了一种融合LQI的RSSI加权质心算法;实验证明该系统运行稳定可靠,提高了人员定位的精度,具有良好的应用前景。     

Numeral eddy current sensor modelling based on genetic neural network

This paper presents a method used to the numeral eddy current sensor modelling based on the genetic neural network to settle its nonlinear problem. The principle and algorithms of genetic neural network are introduced. In this method, the nonlinear model parameters of the numeral eddy current sensor are optimized by genetic neural network （GNN） according to measurement data. So the method remains both the global searching ability of genetic algorithm and the good local searching ability of neural network. The nonlinear model has the advantages of strong robustness, on-line modelling and high precision. The maximum nonlinearity error can be reduced to 0.037% by using GNN. However, the maximum nonlinearity error is 0.075% using the least square method.     

基于遗传小波神经网络的机器人腕力传感器动态建模研究

提出一种基于改进遗传算法进化小波神经网络用于机器人腕力传感器动态建模的新方法,介绍了该算法原理.该方法利用腕力传感器的动态标定数据,用改进的遗传算法来优化小波神经网络结构和参数,建立腕力传感器的动态模型.结果表明,采用遗传小波神经网络进行腕力传感器动态建模,能克服误差反向传播算法存在易陷入局部极小点的缺点,网络的复杂度、收敛性和泛化能力得到了好的综合,建模的速度和精度得到提高. 关键词： 腕力传感器 动态建模 小波神经网络 遗传算法     

基于小波神经网络的振动速度传感器幅频特性补偿研究

为了实现超低频振动速度测量, 提出补偿其幅频特性的小波神经网络方法.该方法以振动速度传感器动态实验数据为基础, 通过小波神经网络训练来确定传感器幅频特性补偿网络.介绍振动速度传感器幅频特性补偿原理, 分析网络的拓扑结构, 给出网络参数训练和初始化方法.采用引入动量项的最速下降法训练网络权值、尺度因子和平移因子, 将小波网络参数的初始化与小波类型、小波时频参数和学习样本等联系起来.结果表明, 采用小波神经网络进行振动速度传感器幅频特性补偿具有良好的鲁棒性,并能实现在线补偿,网络训练的速度和精度优于同等规模的BP网络,在测试领域有重要的实用价值. 关键词： 振动速度传感器 小波神经网络 幅频特性 补偿