为避免对汽车发动机做不必要的拆装,采用多传感器获取发动机进气系统中空燃比、节流流量和汽缸流量的数据,利用BP算法进行数据的融合,对设备转速状态进行预测,以此判断故障原因。试验获取了精度较高的数据,经过MATLAB仿真计算,该系统能够达到的故障检测准确率大于93%,高于采用单一传感器所能达到的故障检测准确率。

为了提高对液压泵复杂条件下的故障诊断能力,综合运用传感器数据融合与级联森林模型来实现液压泵的健康评价。运用特征级与决策级融合技术来实现对柱塞泵各传感器信息的快速融合,以随机森林模型对初步特征重要性实施评价并从中选择具备高重要度的初始特征参数,通过级联森林模型对液压泵健康检测结果实施分类。结果表明:以多传感器信息融合方法构建的级联森林模型进行预测时可以实现对液压泵健康状态的准确诊断,只设置5%训练集时,液压泵健康诊断结果达到99.5%精确率;当采用单一温度特征无法同时满足精确率与召回率条件时,组合模式的各类预测精确率与召回率相对其他模式达到了更高的预测精度与召回率,其中,温度融合流量组合形式具备更大优势。

为了解决单传感器振动信息不能全面表达柱塞泵故障特征信息的问题,提出了一种基于多传感器数据融合深度残差收缩网络学习的轴向柱塞泵故障诊断方法。首先,采用多传感器对振动信号进行采集,完善振动信号的故障特征信息。其次,针对振动信号的非平稳、非线性等特征,提出基于多元多尺度散布熵的多通道融合方法,获取一维故障特征向量,从而达到增强故障冲击特征的目的。然后,将故障特征向量输入到深度残差收缩网络模型,通过注意力机制,利用软阈值函数降低样本噪声及无关特征干扰,实现轴向柱塞泵故障特征识别。最后,通过轴向柱塞泵故障诊断试验验证所提方法的有效性。试验结果表明,该方法可有效提取振动信号的故障特征,识别正确率明显高于典型的深度学习方法。

为了对充满不确定性与模糊性的空中目标识别数据进行处理，提高空中目标多传感器融合的准确性和可靠性，提出以模糊贝叶斯网络为基本结构的多传感器数据融合模型。该模型能够对清晰连续变量通过模糊化和去模糊化操作变换成离散变量，而且基于模糊贝叶斯网络的建模方法能够组合多种证据进行不确定性表达和推理。通过详细分析空中目标识别的推理规则，建立了空中目标识别的贝叶斯网络拓扑结构，提出了贝叶斯推理算法对多种证据进行融合计算的模型。识别实例表明该模型能够融合不同信息源的数据，有效地提高空中目标识别的效率。

针对太阳方位存在时变性、太阳能能量分散的问题,提出一种基于液压传动的二维双轴太阳能聚光照明跟踪系统。设计一种新型粗、精调相结合的二级定位跟踪传感器,完成粗调大范围追踪阳光信号及细调精准采集阳光方位;主控核心STM32单片机控制液压传动系统自动高精度寻找阳光,保证太阳光垂直照射机械平台的采光板;通过直径为100 mm的菲涅尔透镜将阳光汇聚成2 mm高亮光斑,利用光纤将光斑导入特定区域照明,实现自然光照明目标;使用多传感器数据有效融合来增加系统在外界恶劣天气下的工作稳定性与自保护性。结果表明:该系统的跟踪误差小于0.1°,且光纤终端光斑始终高亮,符合新能源精准利用的发展要求。

疫情形势下,为解决狭窄空间、复杂曲面、无接触、安全自动消杀作业需求,设计一种多传感器融合测量的基于双车拼接的可移动自动消杀机械控制系统。设计可快速拆分组装的双车拼接全向可移动平台车,解决狭窄空间的转运难题,同时采用激光导航传感器构建场景坐标系,精确定位设备位置,使设备运行过程中定位精度达到±5 mm以内。设计激光测距传感器、避障传感器、消杀装置多传感器融合测量的扫描消杀装置,并基于KUKA机器人传感器接口RSI设计修正算法,实现复杂曲面消杀过程中末端姿态在线调整及安全防护。最后,针对消杀过程中现场无人工干预需求,采用远程控制方式,建立远程终端-可移动平台控制系统-机器人控制系统的控制网络,操作者在远程终端下达杀菌指令,可移动自动消杀机械控制系统根据杀菌范围构建杀菌路径并智能化自主完成杀菌任务。...

疫情形势下,为解决狭窄空间、复杂曲面、无接触、安全自动消杀作业需求,设计一种多传感器融合测量的基于双车拼接的可移动自动消杀机械控制系统。设计可快速拆分组装的双车拼接全向可移动平台车,解决狭窄空间的转运难题,同时采用激光导航传感器构建场景坐标系,精确定位设备位置,使设备运行过程中定位精度达到±5 mm以内。设计激光测距传感器、避障传感器、消杀装置多传感器融合测量的扫描消杀装置,并基于KUKA机器人传感器接口RSI设计修正算法

为实现二层台自动井架工的精确定位,设计了一套基于编码器、位移传感器的多传感器融合定位系统。该系统以编码器、位移传感器等传感器及PLC控制器为硬件基础,结合了最优路径算法实现了多传感器的数据融合。建立了自动井架工运动的数学模型,取得了良好的实际控制效果。该系统定位可靠,精度较高,达到了预期研究目标。

设计了采煤机泵、马达综合试验台，试验台由液压系统、计算机管理系统、变频调速系统、多传感器融合与控制系统等多个子系统组成，详细介绍了各子系统的设计内容。该试验台具有结构简单、功能完备、测试与控制系统先进的特点。试验台成功地完成了泵、马达的多项试验，应用该试验台设计是成功的。