自动变速箱电磁阀检测系统研究
这是一篇关于电磁阀检测系统,卡尔曼滤波算法,压力控制,遗传PID算法,上位机软件的论文, 主要内容为电磁阀在自动变速箱里有着重要的作用,其性能的优劣关乎到整个变速箱能否正常的工作。鉴于以往的电磁阀检测设备操作繁琐复杂,并且技术落后,本文在与某企业合作的项目为背景,采用理论分析与实验相结合的方法,将微处理器作为控制核心,结合数据通信与传感器技术,开发了一套自动变速箱电磁阀检测系统,重点对电磁阀检测系统的控制策略进行了研究。本文首先设计了一个电磁阀液压数据采集系统,通过设计实验,分析影响因素对液压系统中油液压力的影响。采用压力传感器对系统中的压力进行采集,经过数据采集卡传输到电脑上进行数据的存储,并结合卡尔曼滤波算法对数据进行处理,最后对系统的稳定性进行分析。根据实验结果可知,设计的电磁阀液压数据采集系统能够稳定的模拟电磁阀在实际工作时所需要的压力和温度等环境,同时也为后续控制算法的设计提供了稳定的液压系统环境。采用STM32单片机作为控制核心,设计了自动变速箱电磁阀检测系统的压力控制策略。针对系统中存在着许多影响因素,使得液压系统中压力波动较大,不符合电磁阀在被检测时所需要的压力环境的问题,对压力控制系统进行了理论分析,并对控制电路中的器件进行了选择。根据PID算法的控制优点和遗传算法的特性,将两者进行结合,设计遗传PID算法。将PID算法用于系统压力控制,并采用遗传算法对其进行优化。通过实验验证与结果分析,得出基于遗传算法的PID控制策略能够很好的对系统压力进行控制,并且检测系统能够较稳定的得出待测电磁阀输出端压力关于电流的PI特性曲线。为了实现自动变速箱电磁阀检测系统中数据的图形化处理,方便操作人员对电磁阀的质量进行判断,本文基于Windows平台采用Visual Basic开发了一款上位机软件,使其与检测设备之间进行通信。该软件具有用户界面、设备控制、实时数据采集、数据库存储数据等功能,能够实时的绘制待测电磁阀输出端压力关于电流的PI特性曲线,同时也能够在软件上根据电磁阀的类型设置不同的标准参考线,用来与绘制的电磁阀PI特性曲线进行对比,以此对电磁阀质量的优劣进行分析。
自动变速箱电磁阀检测系统研究
这是一篇关于电磁阀检测系统,卡尔曼滤波算法,压力控制,遗传PID算法,上位机软件的论文, 主要内容为电磁阀在自动变速箱里有着重要的作用,其性能的优劣关乎到整个变速箱能否正常的工作。鉴于以往的电磁阀检测设备操作繁琐复杂,并且技术落后,本文在与某企业合作的项目为背景,采用理论分析与实验相结合的方法,将微处理器作为控制核心,结合数据通信与传感器技术,开发了一套自动变速箱电磁阀检测系统,重点对电磁阀检测系统的控制策略进行了研究。本文首先设计了一个电磁阀液压数据采集系统,通过设计实验,分析影响因素对液压系统中油液压力的影响。采用压力传感器对系统中的压力进行采集,经过数据采集卡传输到电脑上进行数据的存储,并结合卡尔曼滤波算法对数据进行处理,最后对系统的稳定性进行分析。根据实验结果可知,设计的电磁阀液压数据采集系统能够稳定的模拟电磁阀在实际工作时所需要的压力和温度等环境,同时也为后续控制算法的设计提供了稳定的液压系统环境。采用STM32单片机作为控制核心,设计了自动变速箱电磁阀检测系统的压力控制策略。针对系统中存在着许多影响因素,使得液压系统中压力波动较大,不符合电磁阀在被检测时所需要的压力环境的问题,对压力控制系统进行了理论分析,并对控制电路中的器件进行了选择。根据PID算法的控制优点和遗传算法的特性,将两者进行结合,设计遗传PID算法。将PID算法用于系统压力控制,并采用遗传算法对其进行优化。通过实验验证与结果分析,得出基于遗传算法的PID控制策略能够很好的对系统压力进行控制,并且检测系统能够较稳定的得出待测电磁阀输出端压力关于电流的PI特性曲线。为了实现自动变速箱电磁阀检测系统中数据的图形化处理,方便操作人员对电磁阀的质量进行判断,本文基于Windows平台采用Visual Basic开发了一款上位机软件,使其与检测设备之间进行通信。该软件具有用户界面、设备控制、实时数据采集、数据库存储数据等功能,能够实时的绘制待测电磁阀输出端压力关于电流的PI特性曲线,同时也能够在软件上根据电磁阀的类型设置不同的标准参考线,用来与绘制的电磁阀PI特性曲线进行对比,以此对电磁阀质量的优劣进行分析。
基于LoRa组网的水质监测系统的研究与设计
这是一篇关于无线通信,在线水质监测,卡尔曼滤波算法,数据融合算法的论文, 主要内容为随着我国经济的快速发展,工业、人类生活、农业等都对水体造成污染,而水污染的防治离不开水质监测技术的发展。本文基于物联网技术、云技术、传感器技术以及网页开发技术,研究并设计了一种水质监测系统。本论文的主要工作如下:(1)设计了三种不同的系统方案,通过论证比较,选择适合本课题的设计方案。设计了终端节点电路和接收节点电路,并选择了高性能的LoRa网关设备。终端节点电路由各个传感器模块、微控制器模块以及LoRa、GSM通讯模块构成,而接收节点电路由微控制器模块和LoRa通讯模块两部分组成。(2)由于LoRa组网的过程中存在数据传输效率低、传输不稳定的问题,因此提出了一种改进的智能水滴算法来优化组网,通过改进泥土含量的更新方法、节点的选择方式、水滴的转移概率三种方式来改进该算法,并给出了改进的智能水滴算法的步骤,对算法做了仿真,重点验证该算法的网络的吞吐量和传输时延。(3)设计了终端、数据通信、电脑端三部分的程序。终端程序主要实现水质数据的采集以及下位机的显示功能,所有终端节点所收集到的水质数据信息都将通过LoRa传输到网关设备,而网关接收数据后通过4G频率网将数据上发给云服务器。电脑端由上位机、应用服务器、服务器数据库以及水质监测网站四部分组成。接收节点通过串口方式连到电脑,实现上位机的水质数据可视化展示、水质参数阈值设置、阈值报警、数据保存和历史数据查询等功能。基于阿里云设计了应用服务器,并基于该服务器搭建了基于MVC模式B/S结构的水质监测网站,完成了网站的功能和程序设计,该网站展示了南京玄武湖、秦淮河、莫愁湖的实时水质数据和历史数据;用户可通过电脑或手机访问该网站,随时查看三条河流的水质情况,体现了本课题的实际应用性。并在服务器中创建了MySQL数据库,用于存放所有终端节点采集到的水质数据信息,以及网站的用户名和密码、设备信息、河流湖泊信息、参数阈值信息以及对于污染问题的反馈与处理信息。(4)由于水质数据采集过程中存在操作失误或者电磁波、电磁场等干扰会影响本系统数据的准确性,因此提出了一种数据融合算法,首先数据预处理,通过格罗贝斯来剔除异常的水质数据值,实现对数据的最优处理,接着基于分批估计理论,进行数据融合,以提高水质数据的有效性和准确性。(5)由于水质监测环境存在噪声等干扰,因此运用卡尔曼滤波算法对本系统湖水的温度和PH值等数据去噪和优化,对初始状态值、协方差初始值、系统工作过程中的噪声协方差,以及观察和测量的噪声协方差进行相关的设置,使滤波算法的效果更好、收敛速度更快。(6)通过星型结构组网的方式放置终端节点和网关,测试LoRa的通讯距离,六个不同距离的终端节点同时向网关发送数据包共计1500个,测试结果表明,本系统能实现至少2000m内0%的丢包率,3000m内仅2.67%的丢包率,并在实验室里搭建系统环境,测试系统的硬件、软件以及整体功能,测试结果达到本设计的要求,系统具有应用价值。
基于人体振动特征的身份认证系统设计与实现
这是一篇关于移动设备,人体振动特征,身份认证,卡尔曼滤波算法,MFCC,神经网络的论文, 主要内容为近年来,移动设备得到了大面积普及,并在人们生活中扮演着越来越关键的角色。于此同时,由于用户对移动设备的依赖日渐严重,移动设备中存储的大量用户个人信息一旦泄露,将会带来难以弥补的损失。因此,身份认证系统是保护用户个人隐私的第一关,传统的身份认证系统有指纹识别、面部识别、声音识别等,但这些成熟的技术在近几年受到了严重的威胁。如何既保证用户身份特征不易被窃取,又同时不增加传感器成本成为了急需解决的问题。本文设计了一种基于人体振动特征的身份认证系统,该系统提出了两个算法,即基于低采样率的静态身份认证算法和基于卡尔曼滤波的动态身份认证算法。前者针对低采样率的静态系统提供简单而有效的身份认证方案,后者针对动态身份认证的场景提供了较高的准确率和鲁棒性。其中,在基于低采样率的静态身份认证算法中,本文采用了超采样算法来解决传感器采样率过低的问题,通过正则化、分帧、滤波等数据预处理方法将其分割成每一个样本片段。通过MFCC算法、PCA和FA算法对振动信号分别进行特征提取,最后将所得到的特征矩阵输入到GBDT的分类器中训练。与传统的基于振动的身份认证算法相比,本文提出将MFCC特征和统计特征相结合的方法,有效得使其错误拒绝率和错误接收率分别达到13.3%和8.5%。并在这部分的实验中讨论了分类器类型、样本长度和握持方式对身份认证效果的影响。此外,针对用户认证过程中可能存在手臂运动的情况,本文提出了基于卡尔曼滤波的动态身份认证算法。通过卡尔曼滤波算法去除手臂运动对加速度计的影响,并对数据进行正则化、分帧和滤波。将分帧后的数据分别通过梅尔滤波器组和LSTM网络对其进行MFCC特征提取和时域特征提取,并将生成的特征矩阵输入到CNN中进行训练。与传统的基于振动的身份认证算法相比,通过引入卡尔曼滤波算法、LSTM网络以及CNN,使其尽可能消除手臂运动对身份认证的干扰,其错误拒绝率和错误接收率仅为11%和4.5%。在后续的实验中,面对“汗手干扰”该算法依然能保持87.4%以上的准确率;无论是安卓系统手机还是i OS系统手机,该系统皆具有较好的迁移特性。
电动汽车电池管理系统及其控制策略研究
这是一篇关于电池管理系统,荷电状态估算,卡尔曼滤波算法,主动均衡的论文, 主要内容为传统燃油汽车带来的尾气排放、资源消耗等问题突出,对环境造成了较大的影响。电动汽车和燃油汽车比起来,没有尾气污染,更环保。各国对电动汽车的发展也越来越重视。电动汽车的动力来源主要是蓄电池组,因此,电池管理系统(BMS)的好坏尤为关键。BMS一般具有电池信号采集,均衡控制,电池SOC(State of Charge)估算等功能。好的BMS能够有效对电池组进行管理,防止电池过充过放,保护电池,保证电池安全稳定运行。本文主要在电池SOC估算、均衡控制两个方面进行研究设计。在SOC估算方面,通过不同的电池SOC估算方法的比较,采用扩展卡尔曼滤波法估算电池电量。扩展卡尔曼滤波法具有精度高、收敛效果好等优点。针对锂离子电池在使用过程中呈现的高度非线性特点,本文考虑了电池极化现象等因素,采用扩展卡尔曼滤波法,让电池的SOC保持在较高的精度。通过仿真实验对算法进行验证,扩展卡尔曼滤波法能够让电池的SOC保持在较高的精度。接下来,本文对电池组的均衡进行了研究,并提出采用主动均衡的策略。由于厂家在生产电池时,电池差异性难以避免。电池组在使用过程中,环境和工况的不同可能导致电池不一致性的进一步扩大,这样不仅会对电动汽车运行造成影响,还会损坏电池,对电池的利用率大大减小。为使电池组能够安全高效运行,本文采用恒流源充电的主动均衡方式,以期减小各单体电池之间的不一致性,然后通过仿真实验,证明该均衡方法的可行性,最后搭建实验平台,通过实验证明了该均衡策略能够达到较好的均衡效果,有一定的实用价值。最后,围绕锂离子电池SOC估算以及主动均衡功能的实现搭建BMS平台,对BMS的硬件部分和软件部分分别进行设计,然后通过实验,对系统设计进行验证。检测电路及采集单元检测电路,确保电路的正确性和完整性。搭建好实验平台后,进行上车实验,较好的证明了采用恒流源主动均衡后的BMS能够比较高效地运行。
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