基于物联网的水膜仪系统的设计与实现
这是一篇关于水膜厚度检测,误差补偿,4G通信,物联网,FPGA的论文, 主要内容为随着我国公路里程不断攀升,路面传感器在交通安全领域的重要性也在不断加强。水膜厚度检测仪作为路面传感器系统中重要的组成部分,负责监测积水厚度,可全天候、便捷、快速的将特定地点积水信息反馈给气象站。为了提高路面水膜厚度检测精度与积水厚度信息实时性,本文设计了一种以FPGA为核心,4G无线技术为通信方式的高精度、实时性强的水膜厚度检测仪。本文主要对以下几个方面进行了具体的研究:(1)水膜超声测厚技术研究。为了确定水膜仪测厚技术应用可靠性,对目前主流水膜厚度测量原理进行查阅与分析,确定以超声波技术中的渡越时间检测法为水膜测厚理论基础,配合算法优化、温度补偿和误差补偿提出一种分辨率0.01mm的水膜厚度检测仪的可行方案。(2)系统硬件设计研究。首先使用LDO进行降压稳压并为系统供电。设计并制作一种收发一体式超声波传感器的驱动电路与回波信号接收电路。以FPGA为主控核心,加入温度反馈实时对声波传播速度进行校正以提高测量精度与减小误差,最后通过4G模块完成数据上报。(3)系统软件设计与数据上报。设计了生成超声波传感器1MHz的驱动信号模块、回波信号捕获模块、门控信号模块、误差补偿优化模块、温度测量模块以及4G通信上传数据模块。系统附带数码管显示测量数据以便开发过程中更直接的进行数据观测。4G通信模块通过标准AT指令接入阿里云物联网平台并当检测到水膜开始上报。4G模块休眠状态电流平均1.8m A,发送数据低功耗模式平均电流3.1m A。实验结果表明该系统测量范围为0mm-46mm,精度为0.3mm,数据上报云平台显示分辨率为0.01mm。系统实时上传数据时平均电流为190m A,功率约1.14W,并且整个系统具有较高的稳定性,可用于各种情况水膜厚度监测。
MEMS阵列式位移计的研发及工程应用
这是一篇关于边坡变形监测,阵列式位移计,三轴MEMS加速度计,误差补偿的论文, 主要内容为深部位移监测技术是滑坡安全监测中重要的组成部分,能够提供滑坡体内部最直观的位移信息,也能准确的找出位移的具体深度和位移方向,是滑坡发生前期重要的监测手段。长期以来,可以对岩土体内部变形进行实时测量的深部位移测量装置被国外垄断,而近年来国内许多学者和公司研发的深部位移计监测装置又往往停留在试验阶段或者精度相对较低。目前成熟应用于各类工程和边坡等场景中的测斜装置仍以传统测斜仪器为主,需要人员定期监测,仪器受损老化严重,无法实现自动化,智能化和高精度的远程监测。因此,高精度的自动化远程边坡监测仪器的研发与应用是急待解决的问题。本文将借鉴国内外的设计经验,在课题组导师的带领下开展基于MEMS惯性传感技术的MEMS阵列式位移计监测系统的自主研发与应用工作。主要内容有:(1)对MEMS阵列式位移计的硬件系统进行集成,包括:设计阵列式位移计监测系统结构、主体机械结构的选型、位移计核心主板的选型、设计采集系统和供电系统、进行上位机接收端的开发和远程传输云平台的选取。为后期实验以及监测系统工程应用提供硬件基础。(2)对三轴MEMS加速度计进行误差源的分析。针对零偏误差、标度因数误差和安装误差,提出了一种改进PSO算法的三轴MEMS加速度计标定方法,结果显示改进算法的标定结果优于未改进的PSO算法标定结果,加速度计输出更加稳定。针对温度误差,进行了基于RBF神经网络模型的加速度计温度补偿。补偿结果显示加速度计的输出稳定性提升了2.79倍,取得了良好的补偿效果。(3)进行监测系统后期数据处理软件的开发,从需求分析,结构设计,程序编写到软件测试进行设计研究。实现了对阵列式位移计的数据对比,图形生成,数据分析等功能,提高了整个监测系统的工作效率以及后期数据处理的效率。(4)将阵列式位移计监测系统应用在金沙江六一五村边坡变形监测中,进行现场安装以及校准工作,有效的减少了安装误差。将阵列式位移计监测数据与三峡库区白水河滑坡监测数据进行对比,证明了阵列式位移计监测系统的可靠性,满足滑坡变形监测要求。
MEMS阵列式位移计的研发及工程应用
这是一篇关于边坡变形监测,阵列式位移计,三轴MEMS加速度计,误差补偿的论文, 主要内容为深部位移监测技术是滑坡安全监测中重要的组成部分,能够提供滑坡体内部最直观的位移信息,也能准确的找出位移的具体深度和位移方向,是滑坡发生前期重要的监测手段。长期以来,可以对岩土体内部变形进行实时测量的深部位移测量装置被国外垄断,而近年来国内许多学者和公司研发的深部位移计监测装置又往往停留在试验阶段或者精度相对较低。目前成熟应用于各类工程和边坡等场景中的测斜装置仍以传统测斜仪器为主,需要人员定期监测,仪器受损老化严重,无法实现自动化,智能化和高精度的远程监测。因此,高精度的自动化远程边坡监测仪器的研发与应用是急待解决的问题。本文将借鉴国内外的设计经验,在课题组导师的带领下开展基于MEMS惯性传感技术的MEMS阵列式位移计监测系统的自主研发与应用工作。主要内容有:(1)对MEMS阵列式位移计的硬件系统进行集成,包括:设计阵列式位移计监测系统结构、主体机械结构的选型、位移计核心主板的选型、设计采集系统和供电系统、进行上位机接收端的开发和远程传输云平台的选取。为后期实验以及监测系统工程应用提供硬件基础。(2)对三轴MEMS加速度计进行误差源的分析。针对零偏误差、标度因数误差和安装误差,提出了一种改进PSO算法的三轴MEMS加速度计标定方法,结果显示改进算法的标定结果优于未改进的PSO算法标定结果,加速度计输出更加稳定。针对温度误差,进行了基于RBF神经网络模型的加速度计温度补偿。补偿结果显示加速度计的输出稳定性提升了2.79倍,取得了良好的补偿效果。(3)进行监测系统后期数据处理软件的开发,从需求分析,结构设计,程序编写到软件测试进行设计研究。实现了对阵列式位移计的数据对比,图形生成,数据分析等功能,提高了整个监测系统的工作效率以及后期数据处理的效率。(4)将阵列式位移计监测系统应用在金沙江六一五村边坡变形监测中,进行现场安装以及校准工作,有效的减少了安装误差。将阵列式位移计监测数据与三峡库区白水河滑坡监测数据进行对比,证明了阵列式位移计监测系统的可靠性,满足滑坡变形监测要求。
基于C#.NET开放式数控系统的研究与开发
这是一篇关于开放式数控系统,设备驱动,点位控制系统,轮廓控制系统,气动控制,误差补偿,齿形码识别,C#.NET的论文, 主要内容为开放式数控系统是新一代数控系统发展的主流方向,数控系统的技术水平反映了一个国家制造业水平的高低。随着制造业的信息化和全球化的发展,深入地进行开放式数控系统的研究,具有非常重要的现实意义和理论价值。同时,对于开发具有自主知识产权的数控系统,以及打破国外对我国在数控系统上的技术封锁具有重要的战略意义。 本文根据C#.NET全新设计理念进行了开放式数控系统的开发,探讨了基于C#.NET开放式数控系统的体系结构。并且针对C#.NET环境下的设备驱动问题,提出了三种相应的解决方案。 本文对基于C#.NET开放式数控系统进行了应用研究,并在此基础上开发出一个点位控制系统——锁芯自动组装系统和一个轮廓控制系统——定子曲线精密磨削数控系统。 在锁芯自动组装系统中,针对锁芯自动组装的功能要求进行了数控系统的硬件设计和软件开发。研究了气缸和伺服电机的协调运动,同时,还研制了一个钥匙码自动识别系统,并研究了其误差组成和误差补偿技术。最后,通过生产实践的检验,锁芯自动组装系统在给定的工作环境下能正确识别钥匙齿形码并进行高效组装。 在定子曲线精密磨削数控系统中,本文对影响磨削质量的因素采取了相应的控制策略:为了提高工作台的运动精度,采用光栅尺对工作台的综合误差进行在线检测,并进行实时补偿;为了保证磨削点线速度恒定,采用变频器实时调整砂轮转速;同时对砂轮半径进行补偿,以保证工件的轮廓精度。通过实际加工的检验,获得了满意的磨削质量。
MEMS阵列式位移计的研发及工程应用
这是一篇关于边坡变形监测,阵列式位移计,三轴MEMS加速度计,误差补偿的论文, 主要内容为深部位移监测技术是滑坡安全监测中重要的组成部分,能够提供滑坡体内部最直观的位移信息,也能准确的找出位移的具体深度和位移方向,是滑坡发生前期重要的监测手段。长期以来,可以对岩土体内部变形进行实时测量的深部位移测量装置被国外垄断,而近年来国内许多学者和公司研发的深部位移计监测装置又往往停留在试验阶段或者精度相对较低。目前成熟应用于各类工程和边坡等场景中的测斜装置仍以传统测斜仪器为主,需要人员定期监测,仪器受损老化严重,无法实现自动化,智能化和高精度的远程监测。因此,高精度的自动化远程边坡监测仪器的研发与应用是急待解决的问题。本文将借鉴国内外的设计经验,在课题组导师的带领下开展基于MEMS惯性传感技术的MEMS阵列式位移计监测系统的自主研发与应用工作。主要内容有:(1)对MEMS阵列式位移计的硬件系统进行集成,包括:设计阵列式位移计监测系统结构、主体机械结构的选型、位移计核心主板的选型、设计采集系统和供电系统、进行上位机接收端的开发和远程传输云平台的选取。为后期实验以及监测系统工程应用提供硬件基础。(2)对三轴MEMS加速度计进行误差源的分析。针对零偏误差、标度因数误差和安装误差,提出了一种改进PSO算法的三轴MEMS加速度计标定方法,结果显示改进算法的标定结果优于未改进的PSO算法标定结果,加速度计输出更加稳定。针对温度误差,进行了基于RBF神经网络模型的加速度计温度补偿。补偿结果显示加速度计的输出稳定性提升了2.79倍,取得了良好的补偿效果。(3)进行监测系统后期数据处理软件的开发,从需求分析,结构设计,程序编写到软件测试进行设计研究。实现了对阵列式位移计的数据对比,图形生成,数据分析等功能,提高了整个监测系统的工作效率以及后期数据处理的效率。(4)将阵列式位移计监测系统应用在金沙江六一五村边坡变形监测中,进行现场安装以及校准工作,有效的减少了安装误差。将阵列式位移计监测数据与三峡库区白水河滑坡监测数据进行对比,证明了阵列式位移计监测系统的可靠性,满足滑坡变形监测要求。
MEMS阵列式位移计的研发及工程应用
这是一篇关于边坡变形监测,阵列式位移计,三轴MEMS加速度计,误差补偿的论文, 主要内容为深部位移监测技术是滑坡安全监测中重要的组成部分,能够提供滑坡体内部最直观的位移信息,也能准确的找出位移的具体深度和位移方向,是滑坡发生前期重要的监测手段。长期以来,可以对岩土体内部变形进行实时测量的深部位移测量装置被国外垄断,而近年来国内许多学者和公司研发的深部位移计监测装置又往往停留在试验阶段或者精度相对较低。目前成熟应用于各类工程和边坡等场景中的测斜装置仍以传统测斜仪器为主,需要人员定期监测,仪器受损老化严重,无法实现自动化,智能化和高精度的远程监测。因此,高精度的自动化远程边坡监测仪器的研发与应用是急待解决的问题。本文将借鉴国内外的设计经验,在课题组导师的带领下开展基于MEMS惯性传感技术的MEMS阵列式位移计监测系统的自主研发与应用工作。主要内容有:(1)对MEMS阵列式位移计的硬件系统进行集成,包括:设计阵列式位移计监测系统结构、主体机械结构的选型、位移计核心主板的选型、设计采集系统和供电系统、进行上位机接收端的开发和远程传输云平台的选取。为后期实验以及监测系统工程应用提供硬件基础。(2)对三轴MEMS加速度计进行误差源的分析。针对零偏误差、标度因数误差和安装误差,提出了一种改进PSO算法的三轴MEMS加速度计标定方法,结果显示改进算法的标定结果优于未改进的PSO算法标定结果,加速度计输出更加稳定。针对温度误差,进行了基于RBF神经网络模型的加速度计温度补偿。补偿结果显示加速度计的输出稳定性提升了2.79倍,取得了良好的补偿效果。(3)进行监测系统后期数据处理软件的开发,从需求分析,结构设计,程序编写到软件测试进行设计研究。实现了对阵列式位移计的数据对比,图形生成,数据分析等功能,提高了整个监测系统的工作效率以及后期数据处理的效率。(4)将阵列式位移计监测系统应用在金沙江六一五村边坡变形监测中,进行现场安装以及校准工作,有效的减少了安装误差。将阵列式位移计监测数据与三峡库区白水河滑坡监测数据进行对比,证明了阵列式位移计监测系统的可靠性,满足滑坡变形监测要求。
数控铣削刀具磨损监测与加工误差补偿
这是一篇关于铣刀磨损,机器视觉,图像配准,注意力机制,误差补偿的论文, 主要内容为随着现代制造业的发展,对数控机床的加工精度要求越来越高。尤其在难加工材料的铣削过程中,铣刀磨损非常严重,是加工误差的主要来源。因此,监测铣刀磨损状态,并针对不同磨损状态进行补偿,对于提高加工精度和效率具有重要的意义。本文以自动化、智能化的检测-加工-补偿一体化集成为目标,研究了在铣削加工过程中的刀具磨损检测以及磨损造成的误差补偿技术。首先,本文搭建了基于机器视觉的铣刀磨损检测系统并开发了相应软件。根据在加工间隙监测铣刀磨损情况的需求,使用远心镜头及环形光源捕捉铣刀表面图像,使用变焦镜头及背光源采集铣刀轮廓图像。然后基于Spring Boot及React JS框架,将相应功能集成于“南高云”数控机床智能化云平台,实现整个分析流程的云端监控及管理。其次,本文提出了一种基于特征点输入的图像快速配准合成算法。先进行SURF特征点检测,并找到待配准图像的局部中心对称点作为铣刀刀尖的参考点,将多张待配准图像的刀尖点作为已知量输入。再从刀尖点附近开始搜索特征点匹配对,经过反复迭代,得到匹配效果最好的配准特征点对。该创新方法将刀尖点作为已知点输入,因此无需在多张待配准图像中随机搜索,提高了配准效率和精度,同时降低了误匹配点数量。然后,针对铣刀刀刃磨损情况,本文提出了一种基于边缘检测和轮廓建模的磨损图像在线处理工作流,对铣刀旋转包络面形状进行建模以分析磨损形态。通过多次获取刀具整体轮廓图像,经过畸变矫正、滤波和图像增强后,采用Canny算子及改进Zernike矩方法获得铣刀边缘的精确定位。然后重建铣刀高速旋转时形成的与工件直接接触的包络面轮廓模型,以此作为磨损造成误差的补偿依据。该创新工作流解决了磨损造成的铣刀形态变化难以在线建模的问题,使得在线采集的铣刀轮廓图像不仅可以作为铣刀磨损状态监测的依据,也能作为对铣削过程中磨损造成误差进行补偿的模型基础。再次,针对铣刀磨损状态分类任务,本文提出了改进的注意力分支网络(ABN)。通过优化ABN的网络结构,并改进训练损失函数的计算方式,使其更适用于铣刀磨损状态分类这一细腻度图像分类任务。通过引入注意力机制,将注意力图作为训练过程中的反馈,提升了模型的可解释性。同时,针对注意力区域的训练,将寻找最佳注意区域作为模型训练的目标之一,将注意力权重在原图中标注形成的注意力图作为增强特征,使模型的关注区域从整张图片缩小到铣刀表面图像的磨损区域,因此可以将磨损特征与其他特征解耦,提升了铣刀图像磨损状态分类任务的准确性和模型的泛化能力。最后,针对铣削加工代码自动生成技术及铣刀磨损造成误差的补偿策略进行研究。为保证处理流程的自动化,本文开发了铣削加工代码自动生成模块,以作为补偿的参考。首先针对原料和工件的三维模型图STL文件进行对比分析,获得去除部分材料的形状和尺寸,然后拾取轮廓的关键点坐标,根据输入的工艺参数,采用分层铣削的思想,生成铣削轨迹及加工代码。然后对刀轴轨迹面和铣刀旋转包络面的几何关系进行建模分析,采取不同的策略完成侧铣加工和点铣加工刀路的修正及加工参数的优化。
数控铣削刀具磨损监测与加工误差补偿
这是一篇关于铣刀磨损,机器视觉,图像配准,注意力机制,误差补偿的论文, 主要内容为随着现代制造业的发展,对数控机床的加工精度要求越来越高。尤其在难加工材料的铣削过程中,铣刀磨损非常严重,是加工误差的主要来源。因此,监测铣刀磨损状态,并针对不同磨损状态进行补偿,对于提高加工精度和效率具有重要的意义。本文以自动化、智能化的检测-加工-补偿一体化集成为目标,研究了在铣削加工过程中的刀具磨损检测以及磨损造成的误差补偿技术。首先,本文搭建了基于机器视觉的铣刀磨损检测系统并开发了相应软件。根据在加工间隙监测铣刀磨损情况的需求,使用远心镜头及环形光源捕捉铣刀表面图像,使用变焦镜头及背光源采集铣刀轮廓图像。然后基于Spring Boot及React JS框架,将相应功能集成于“南高云”数控机床智能化云平台,实现整个分析流程的云端监控及管理。其次,本文提出了一种基于特征点输入的图像快速配准合成算法。先进行SURF特征点检测,并找到待配准图像的局部中心对称点作为铣刀刀尖的参考点,将多张待配准图像的刀尖点作为已知量输入。再从刀尖点附近开始搜索特征点匹配对,经过反复迭代,得到匹配效果最好的配准特征点对。该创新方法将刀尖点作为已知点输入,因此无需在多张待配准图像中随机搜索,提高了配准效率和精度,同时降低了误匹配点数量。然后,针对铣刀刀刃磨损情况,本文提出了一种基于边缘检测和轮廓建模的磨损图像在线处理工作流,对铣刀旋转包络面形状进行建模以分析磨损形态。通过多次获取刀具整体轮廓图像,经过畸变矫正、滤波和图像增强后,采用Canny算子及改进Zernike矩方法获得铣刀边缘的精确定位。然后重建铣刀高速旋转时形成的与工件直接接触的包络面轮廓模型,以此作为磨损造成误差的补偿依据。该创新工作流解决了磨损造成的铣刀形态变化难以在线建模的问题,使得在线采集的铣刀轮廓图像不仅可以作为铣刀磨损状态监测的依据,也能作为对铣削过程中磨损造成误差进行补偿的模型基础。再次,针对铣刀磨损状态分类任务,本文提出了改进的注意力分支网络(ABN)。通过优化ABN的网络结构,并改进训练损失函数的计算方式,使其更适用于铣刀磨损状态分类这一细腻度图像分类任务。通过引入注意力机制,将注意力图作为训练过程中的反馈,提升了模型的可解释性。同时,针对注意力区域的训练,将寻找最佳注意区域作为模型训练的目标之一,将注意力权重在原图中标注形成的注意力图作为增强特征,使模型的关注区域从整张图片缩小到铣刀表面图像的磨损区域,因此可以将磨损特征与其他特征解耦,提升了铣刀图像磨损状态分类任务的准确性和模型的泛化能力。最后,针对铣削加工代码自动生成技术及铣刀磨损造成误差的补偿策略进行研究。为保证处理流程的自动化,本文开发了铣削加工代码自动生成模块,以作为补偿的参考。首先针对原料和工件的三维模型图STL文件进行对比分析,获得去除部分材料的形状和尺寸,然后拾取轮廓的关键点坐标,根据输入的工艺参数,采用分层铣削的思想,生成铣削轨迹及加工代码。然后对刀轴轨迹面和铣刀旋转包络面的几何关系进行建模分析,采取不同的策略完成侧铣加工和点铣加工刀路的修正及加工参数的优化。
基于物联网的水膜仪系统的设计与实现
这是一篇关于水膜厚度检测,误差补偿,4G通信,物联网,FPGA的论文, 主要内容为随着我国公路里程不断攀升,路面传感器在交通安全领域的重要性也在不断加强。水膜厚度检测仪作为路面传感器系统中重要的组成部分,负责监测积水厚度,可全天候、便捷、快速的将特定地点积水信息反馈给气象站。为了提高路面水膜厚度检测精度与积水厚度信息实时性,本文设计了一种以FPGA为核心,4G无线技术为通信方式的高精度、实时性强的水膜厚度检测仪。本文主要对以下几个方面进行了具体的研究:(1)水膜超声测厚技术研究。为了确定水膜仪测厚技术应用可靠性,对目前主流水膜厚度测量原理进行查阅与分析,确定以超声波技术中的渡越时间检测法为水膜测厚理论基础,配合算法优化、温度补偿和误差补偿提出一种分辨率0.01mm的水膜厚度检测仪的可行方案。(2)系统硬件设计研究。首先使用LDO进行降压稳压并为系统供电。设计并制作一种收发一体式超声波传感器的驱动电路与回波信号接收电路。以FPGA为主控核心,加入温度反馈实时对声波传播速度进行校正以提高测量精度与减小误差,最后通过4G模块完成数据上报。(3)系统软件设计与数据上报。设计了生成超声波传感器1MHz的驱动信号模块、回波信号捕获模块、门控信号模块、误差补偿优化模块、温度测量模块以及4G通信上传数据模块。系统附带数码管显示测量数据以便开发过程中更直接的进行数据观测。4G通信模块通过标准AT指令接入阿里云物联网平台并当检测到水膜开始上报。4G模块休眠状态电流平均1.8m A,发送数据低功耗模式平均电流3.1m A。实验结果表明该系统测量范围为0mm-46mm,精度为0.3mm,数据上报云平台显示分辨率为0.01mm。系统实时上传数据时平均电流为190m A,功率约1.14W,并且整个系统具有较高的稳定性,可用于各种情况水膜厚度监测。
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