基于ARM9的电子鼻系统设计与应

提出了一种基于嵌入式电子鼻的设计方案，主要包括传感器阵列、模数转换和微处理器3大模块。采用Figaro公司TGS813、TGS825、TGS880 3个气敏传感器组成的传感器阵列采集样品信号；利用MAXIM公司的MAX1270芯片进行模数转换；CPU采用SAMSUNG公司的S3C2410微处理器，并在其上移植了WINCE操作系统。软件设计对采集信号进行对数拟合，采用引进BP神经网络对拟合后的曲线参数进行训练，建立模型并对样本进行识别利用该系统对4种不同生产日期的意大利巴马臣干酪和3家公司的纯牛奶进行了测试，识别准确率均达到100%。结果表明该系统具有体积小、重量轻、使用方便灵活且识别准确率高等优点。     

仿生鼻系统的试验研究

采用8个TGS系列的气敏传感器阵列和神经网络学习算法,开发了一种基于生物嗅觉的仿生鼻系统,并应用于3种不同品牌的白酒和1种假酒的识别试验。试验表明,开发的仿生鼻系统可以快速、准确地实现白酒种类和真假的识别,为白酒生产和酒类市场管理提供了一种操作简单、使用方便的识别仪器。     

基于传感器融合阵列的果树冠层信息采集方法

针对果园上、中、下冠层不同稀疏度,提出一种多传感器阵列的果树冠层信息融合方法（简称传感器融合阵列）,并进行了相关试验及验证。首先设计了果园冠层宽度信息的无线采集系统,并对比分析了6种非接触式测距传感器的动态识别能力;其次采用筛选出的激光传感器及超声波传感器阵列,收集3种果园上、中、下果树冠层信息;最后选出适合3种果园的传感器融合阵列,依据Box-Benhnken 中心组合试验法设计试验,对采用同种传感器阵列与传感器融合阵列测距方案进行响应面试验,并对得出的试验结果进行统计分析。试验结果表明：影响果树整体测量精度显著性水平从大到小依次为测距方案、车体速度、果园类型。车速为0.3~0.5m/s时,与人工测量相比,采用超声波传感器阵列收集果园冠层信息,相对误差为14.70%~20.04%;采用激光传感器阵列时,相对误差为9.13%~16.02%,采用传感器融合阵列时,相对误差为4.2%~10.24%。采用传感器融合阵列比单种传感器阵列精度高,更适合果园变量喷雾作业。     

固态发酵过程电子鼻系统传感器阵列优化研究

采用电子鼻系统对秸秆饲料固态发酵过程阶段进行监测研究具有明显的应用意义。但是电子鼻系统传感器阵列中同一气敏传感器会对多种被测气体响应,导致采集数据含有冗余信息,因此有必要对电子鼻传感器阵列进行优化。本文基于因子分析法对电子鼻系统采集数据结合阶段状态信息进行分析,提出传感器阵列优化方法。并采用神经网络、支持向量机和高斯过程等模式识别方法对电子鼻系统传感器阵列优化组合采集数据进行过程状态识别模型建模。研究表明,传感器阵列优化有利于减少模型输入,降低模型复杂性,提高模型对过程状态的识别率。     

柔性压力传感器阵列及其信号采集系统研究

为提高机器人人机交互的安全性,选用新型智能材料——电活性聚合物材料(Electroactive polymer,EAP)作为传感器阵列单元的敏感材料,设计一种4×4柔性压力传感器阵列及其信号采集系统。建立压力传感器输入输出数学模型,给出采用双三次插值法提高力觉信息量的方法,并制作了传感器试验样机,最后利用标定试验和应用试验验证了该传感器阵列的可行性、准确性和实用性。试验结果表明,设计的传感器电容理论值与测量值相差约0.01 pF,测量结果与理论结果吻合。在量程0～6 N内,最大灵敏度为0.134 3 pF/N,重复性指标为28.73%。     

联合收获机谷物损失测量PVDF阵列传感器设计与试验

实时监测谷物收获时的损失率具有重要意义.采用聚偏二氯乙烯(PVDF)压电薄膜作为传感器敏感材料,设计了阵列式PVDF传感器及相应的信号调理电路,同时利用该传感器得到了籽粒损失的空间分布.分别选择3种不同含水率的水稻籽粒进行试验并给出了试验测试结果,结果表明不同含水率的水稻样品,传感器的测量误差均在5%左右.     

嗅觉可视化技术鉴别不同原料和不同批次的食醋

利用自主研制的嗅觉可视检测仪对镇江产的3种原料的食醋进行鉴别,并对3种不同批次的米醋进行区分。利用不同色敏材料对不同食醋挥发气体的响应信号进行判别分析,得出了9种卟啉和6种酸碱指示剂组成的传感器阵列的LDA训练集和预测集的识别率均为100％,说明嗅觉可视化可很好地用于食醋种类的鉴别;单纯通过5种酸碱指示剂鉴别的LDA训练集和预测集的识别率分别为100％,98．33％,说明酸碱指示剂对不同种类食醋的鉴别起了主要作用;单纯利用5种卟啉对3种食醋的训练集和预测集的识别率分别为96．67％,80％,说明传感器阵列可抑制醋中高浓度乙酸,响应醋中的微量成分。用15种色敏材料制得的传感器阵列对3个批次的米醋的响应信号进行判别分析,其训练集和预测集的识别率均为77．78％。结果表明,嗅觉可视检测仪对不同原料和批次的食醋均有很好的识别能力。     

气吸式免耕播种机种箱振动特性的研究——基于MatLab

利用振动信号采集系统PULSE软件,将加速度传感器安装于种箱附近,将振动信号通过六通道采集卡采集,通过无线网桥发射-接收信号,将信号传送到计算机;利用Mat Lab分析软件,将采集到的信号进行分析处理,得到每个通道的采集振幅图,选取振幅图中若干个频率-振幅坐标值进行Mat Lab数据拟合。结果表明:气吸式免耕播种机主要为低频振动,随着作业速度不同,频谱图的峰值就不同,速度越大,峰值越高且出现峰值的点越多;通过数据拟合可知,拟合直线越顺滑,表明此处振动对种箱排种效果越好。     

联合收获机谷物损失测量PVDF阵列传感器设计与试验

实时监测谷物收获时的损失率具有重要意义。采用聚偏二氯乙烯(PVDF)压电薄膜作为传感器敏感材料,设计了阵列式PVDF传感器及相应的信号调理电路,同时利用该传感器得到了籽粒损失的空间分布。分别选择3种不同含水率的水稻籽粒进行试验并给出了试验测试结果,结果表明不同含水率的水稻样品,传感器的测量误差均在     

嗅觉可视化技术在白酒识别中的应用

研制了由30个可视化传感器组成的可视化传感器阵列,对4种白酒进行了测试.通过主成分分析、聚类分析和BP神经网络对实验数据进行了分析和识别.主成分分析表明可视化传感器阵列不仅能够很好地区分不同酒精度的白酒,而且也能区分酒精度相似、香型不同的白酒.聚类分析进一步验证了主成分分析的结果,但部分样本不能够用聚类分析区分.利用BP神经网络对测试样本识别,可以完全区分4种测试白酒.     

电子鼻技术及其在小麦活性检测中的应用

研制了一套能快速对小麦活性进行识别的电子鼻检测系统。系统通过分析小麦的气味,对所测小麦的活性程度进行5个等级评判。该电子鼻检测系统由5只TGS2600系列的气敏传感器组成,从每个传感器的响应曲线中提取2个特征值,采用PNN神经网络来进行模式识别处理。系统能快速、准确评判小麦的霉变情况,网络正确识别率为91%。实验表明,该系统对小麦活性程度的检测是可行的、有效的。     

电动拨片离合在FSC赛车上的应用

在传统的FSC赛车制作过程中,一般采用手动拉杆离合,而在传统机械机械装置基础上,采用电子控制进行离合控制,会提高车手的操作速度,在FSC赛事中体现出离合的智能性,故研究电动离合有着必然的趋势和必然性。文章将电子控制引入FSC赛车中,本项目系统采用摩托罗拉公司生产的飞思卡尔xs128处理器作为核心,前端使用拨片控制电位器作为输入传感器,将采集到的信号输入到微处理器中,使用PWM（脉宽调制）算法,对采集到的信号进行运算处理,输出运算结果（角度）控制舵机带动转盘机构等机械装置完成离合动作,实现FSC赛车的电动智能离合。     

基于相位检测原理的土壤水分时域反射测量技术

针对土壤水分测量的特点,提出了用高频正弦波代替脉冲信号作为测试信号,利用相位检测原理测量信号传播时间,从而测量土壤含水量的方法.设计了由高频信号发生器、相位检测器、微处理器和土壤水分探头等组成的P-TDR原理样机.试验表明,该样机测量信号传播时间的精度可达到10 ps,在砂土、壤土和粘壤土中的土壤含水量测量结果与称重法对比差值不超过0.03.     

电压控制式电动助力转向系统的研究与设计

研究与设计了一种电压控制式电动助力转向系统,采用MCS-51系列中的8052单片机结合A/D和D/A转换器、信号和功率放大器及频率/电压变换器等组成控制器,通过程序实现助力电动机的电压控制,进而控制助力转矩,满足电动助力转向要求。     

基于无线传感器网络的温室环境信息监测系统

为了解决当前温室监测系统存在的布线复杂、节点功耗大、部署不灵活、管理不便等问题,设计了一种基于无线传感器网络的温室环境信息监测系统。以CC2430为核心开发无线传感器节点,完成温室环境因子实时监测;采用ZigBee技术实现无线传感器网络自组网和监测数据自动汇聚;基于ARM9微处理器S3C2410A和WinCE5.0构建网关节点,采用嵌入式数据库管理模式实现了传感器节点管理、环境数据管理和预警等功能。初步试验表明系统具有功耗低、组网灵活、可扩展性强、人机界面友好等优点,能较好地满足温室环境监测的应用需求。     

基于DSP的钢材实时自动计数系统设计与实现

在研究图像处理算法的基础上，通过使用自适应二值化方法和欧氏距离变换解决钢材图像中的粘连和孔洞问题，以TI公司的DSP芯片（TMS320DM642）为硬件开发平台，以Code Composer Studio为软件开发环境，通过硬件设计和软件编程实现了钢材的实时自动记数，系统采用了DSP作为处理器，使该系统成为便携的嵌入式实时系统。     

基于物联网和PLC的农田智能节水施灌系统设计

针对当前灌溉技术采用定时人工整体灌溉,不能根据土壤含水情况进行节水控制,存在浪费水资源的问题,基于物联网和PLC设计了一种新的农田智能节水施灌系统,从硬件和软件两部分进行优化研究。系统硬件主要由中央处理器、PLC模块、射频信号传感器、土壤传感器、温度传感器组成,系统硬件内部PLC模块主要负责控制节水灌溉架构,在农田监测终端上所收集到的信号在微处理器中实现转化,转变为计算机系统可以辨识的脉冲信号。通过计算机进行计算,确定最适宜的浇水量和灌水时机,采用CC2591型射频信号传感器提高传感速度,选择HL-TTN1土壤传感器检测土壤的含水量,PT100型传感器进行温度检测。通过物联网针对需要灌溉的土地进行网格化处理,采集传感器测试土壤含水量、空气温度等环境参数,引用Zigbee协同开关设置节水灌溉程序。实验结果表明,基于物联网和PLC的农田智能节水施灌系统土壤含水量计算误差在2%以内,能够达到目标值,远程网格节水控制准确度高达98%以上,使农田生长达到高产、高效、优质用水的效果。     

双闭环控制采摘机器人机械手设计——基于PLC和CAN总线

采用双闭环控制系统,基于PLC运动控制器和CAN总线,提出了一种新的采摘机器人机械手关节分布式控制方案,并采用模块化思想设计了机器人关节电机控制系统、CAN模块及PLC控制器。采摘机器人机械手的关节采用谐波减速器进行调节,利用霍尔传感器和红外线传感器及光电编码器进行图像、转速和障碍物触碰的信号采集,采集信号利用A/D转换器将数据传输给PLC控制器。机械手的执行末端采用CAN总线控制,并利用变频器传递的通信信号,实现了末端执行器的并行控制,使多机械手处于最佳动作状态。最后,在双闭环控制方案的基础上加入了前馈控制环境,利用前馈控制环节可以实现对系统的实时控制,改善了系统的静态性能,实现了机械手对实际采摘位置的有效追踪。实验和仿真模拟表明:位移时间曲线平滑无突变,表明机器人在运行过程中平稳、无振动,机器人工作的可靠性较高,对路径的追踪精度较高。     

节水灌溉监控系统设计——基于WSN和模糊控制策略

针对农田灌区范围广、数据量大和实时传输难的特点,设计了一种基于无线传感器网络的农田自动节水灌溉系统;综合运用无线传感器智能信息处理技术和无线数据通信技术,全面提升系统的自动化与监测水平。该系统采用星型拓扑结构组网,通过在监测区域部署ZigBee网络节点,将监测数据汇集到嵌入式测控系统,实现统一的数据管理和网络路由监测功能;以微处理器芯片为核心控制器件,由无线传感器网络节点实时采集和处理土壤温湿度数据,并将其发送到接收端,在接收端对数据进行存储和显示,实时监测土壤温湿变化,实现节水灌溉的自动化控制及水资源的高效利用。试验证明,该系统稳定性好,数据传输可靠性高,通过增加数据采集频率,减少了数据丢包率,使用灵活,适用于不便直接连线的一般监测场合应用。