基于双悬臂梁结构的光纤加速度传感器

为消除悬臂梁结构加速度传感器由于光纤表面粘贴产生的啁啾现象,增强横向抗干扰能力,提高共振频率,提出了一种基于双悬臂梁结构的光纤加速度传感器。给出了理论分析结果,建立了有限元模型,得到了加速度灵敏度表达式,并且探讨了在共振频率不变的情况下提高加速度灵敏度的方法。实验结果表明,该传感器在6～50 Hz内频响平坦,加速度灵敏度为14pm/g,抗横向干扰能力达20dB,与理论计算较好地吻合。     

基于无线网桥传输气吸式免耕播种机振动测试系统设计

针对气吸式免耕播种机在空旷的田间试验不便应用有线传输的特点,采用加速度传感器测量振动的方法,设计了一种综合无线传输技术和振动信号采集与分析的振动测量系统。系统选用Ti3058k-16M的无线网桥、加速度传感器和数据采集卡实现了振动测量信号的采集和无线传送,Mat Lab分析处理采集到的数据。试验表明:系统在田间试验稳定性好、抗干扰能力强、网桥传输数据范围广、便捷实用,可为气吸式免耕播种机的田间测振试验提供方便。     

基于三轴加速度传感器的放牧羊只牧食行为研究

内蒙古自治区草地资源丰富,养羊业为自治区的主要畜牧业,通过对放牧羊只牧食行为的识别并结合GPS监测其牧食路径,可为估测放牧区域采食量分布、放牧规划和草畜平衡的研究提供理论依据。本文采用三轴加速度传感器,设计了放牧羊只牧食行为数据无线采集系统,自动采集羊只牧食的三轴加速度数据,并建立羊只牧食行为识别的BP神经网络模型、全连接深度神经网络模型和卷积神经网络模型,实现对羊只采食、咀嚼、反刍3种牧食行为的分类识别。在内蒙古自治区四子王旗白音朝克图镇半荒漠化草场的试验结果表明,BP神经网络模型、全连接深度神经网络模型和卷积神经网络模型对羊只牧食行为的平均识别率分别为83.1%、89.4%和93.8%,其中卷积神经网络模型的识别精度最高,能够满足羊只牧食行为分类识别的要求。     

基于LabVIEW的轮式车辆侧翻预警系统研究

针对农用车辆自动导航作业中常见的侧翻事故,基于轮式车辆侧翻力学模型,设计了一种实时性强且可有效降低车辆侧翻事故发生率的车辆侧翻预警系统。系统基于LabVIEW2015平台进行开发,通过获取车速、前轮转角和侧倾角数据,实时判断车辆的侧翻危险程度,并根据不同的侧向加速度阈值进行三级侧翻预警。实车试验结果表明:系统运行稳定且预警效果良好,平均预警误差率为7.14%,可以满足预警系统精度要求。     

便携式风力灭火机振动及其沿人体手臂传递特性研究

便携式风力灭火机工作时产生的振动会对操作者的健康造成很大影响,为了对其进行优化设计并给出合理使用建议,对国产林海6MF-30和日本小松HB2302风力灭火机的振动频谱和人体手臂振动传递率进行了对比分析。结果表明:6MF-30与HB2302风力灭火机的振动基频分别为58.5和121.5 Hz,试验测试频谱范围内分别存在5个和2个支配性频率,且基频越大,对操作者影响越小,故应优化6MF-30的结构设计以提高其振动的基频;根据ISO5349—2001标准,在最大功率转速下,操作者使用6MF-30和HB2302风力灭火机的允许受振时间分别为2.29和3.27 a;风力灭火机振动对操作者手臂和肩颈的影响很小,绝大部分能量由手掌和手指吸收,需重点研究针对手部的减振策略。      

基于三轴加速度传感器的山羊行为特征分类与识别

为分类并识别山羊的典型日常行为特征,以半封闭圈养的波尔山羊为研究对象,利用三轴加速度传感器对山羊的三轴加速度数据进行采集,利用K-means聚类算法对采集的数据集进行反复叠加训练得到较为稳定的聚类中心,同时利用全程的视频监控结合动作发生的时间识别并验证山羊的4种典型日常行为。结果表明,将三轴加速度传感器部署在山羊羊角处基本无明显应激反应,并且此传感器可以连续不间断地记录山羊的行为特征参数,对山羊的躺卧、站立或慢走、采食、跨跳等典型日常行为识别的准确率达87.76%,为山羊福利及山羊疾病预测模型的建立奠定了基础。     

伺服压力机柔性加减速控制算法

提出了1种伺服电动机柔性加减速控制算法,采用2个不同周期的三角函数叠加作为伺服电动机加减速构造函数,加减速所需的转矩与伺服电动机特性更好地匹配,能够降低系统对伺服电动机功率的要求.推导了伺服电动机位移、速度、加速度和加加速度数学表达式,并与三角函数加减速控制算法进行了比较.实验结果表明,该算法能够应用于伺服压力机加工工艺曲线规划设计.     

介绍一种推导圆周运动加速度的新方法

本文从加速度坐标分量的定义出发，结合直角坐标系与自然坐标系之间的联系直接求解，给出了一种计算圆周运动加速度的新方法。     

A new device for monitoring the activity of freely swimming flatfish, Japanese flounder Paralichthys olivaceus

ABSTRACT:   The tail beat and activity behavior of four captive Japanese flounder Paralichthys olivaceus , were monitored with acceleration data-loggers while the fish swam in an aquarium. Depth, swimming speeds and two-axis acceleration data were collected continuously for approximately 20 h per fish. Simultaneously, the swimming behaviors of the fish were filmed at different angles. Using the specific characteristic of the acceleration profiles, in tandem with other types of data (e.g. speed and depth), four behavioral patterns could be distinguished: (i) 'active' swimming; (ii) burying patterns; (iii) 'inactive' gliding; and (iv) lying on the bottom. Tail beat frequency ranged from 1.65 ± 0.47 to 2.04 ± 0.25 Hz (mean ± SD; n  = 4). Using the relationship between tail beat frequency and swimming speed, the 'preferred' swimming speed of the fish was estimated to be between 0.6 and 1.2 body lengths (BL)/s. Additionally, fish rarely swam faster than 1.2 BL/s. This study shows that the acceleration data-loggers represent a useful and reliable system for accurately recording the tail beat of free-ranging fish and estimating flatfish behavior.