超声导波主动结构健康监测系统的设计与实现
这是一篇关于结构健康监测,损伤识别,超声导波,检测系统的论文, 主要内容为工程结构是承载装备重量、实现载荷传递的关键部位,在工程实际应用阶段结构的安全性、可靠性是一项十分重要的指标。然而,在服役过程中受到交变载荷和环境侵蚀等因素的影响,结构中不可避免地产生损伤,导致结构强度及性能退化,严重时可能造成经济损失甚至人员伤亡,因此开展结构健康监测损伤识别系统的研究具有重要意义。相比其他检测技术,超声导波检测技术因其传播距离长、检测速度快、灵敏度高等优势广泛应用于结构健康监测领域。本文针对工程结构中损伤识别的需求,设计一款多通道、宽频带、高精度、高可靠性的超声导波主动结构健康监测系统,主要研究内容包括:(1)超声导波监测系统的原理和方案设计。首先,针对超声导波传播特性进行理论分析,对Lamb波的多模态特性和频散特性进行分析推导,分析了压电效应的能量转换方式,采用压电陶瓷换能器作为超声导波激励和接收的传感器。从总体设计角度,针对超声导波监测系统在工程应用中存在的问题,总结归纳了超声导波监测系统的功能设计需求,拟定性能指标参数,在此基础上制定了系统硬件和软件的总体设计方案。(2)超声导波监测系统硬件设计。针对单片式传感器性能差异大、引线困难等问题,为适用待测结构的复杂性,设计一种多传感器集成的传感智能层作为传感网络。基于超声导波监测系统的总体设计方案和性能指标的要求,研制了由信号发生模块、功率放大模块、通道切换模块、信号调理模块、数据采集模块、协同控制模块和电源模块组成的系统主机。针对系统要求完成各部分电路的选型设计,采用DDS技术实现激励信号的快速合成,采用功率放大电路与变压器升压电路实现高功率驱动,采用电子开关芯片实现激励接收通道切换和串扰抑制,采用高精度可调增益运放实现弱信号放大,采用双通道高速采集电路实现数据采集,采用多控制器协同工作方式实现底层逻辑控制。(3)超声导波监测系统软件设计。编写多控制器协同控制管理的下位机软件程序,主要负责驱动系统硬件,协调不同操作间的控制逻辑,进行系统的数据传输与时序控制,实现数据传输、信号发生、数据采集、通道切换、信号调理等功能。上位机软件集成损伤成像算法,主要包含硬件管理、传感器网络配置、信号预处理、损伤定位分析和数据管理等模块,具有传感网络自动搭建、采样信号数字处理、响应波形实时显示、损伤自动定位成像等功能。(4)超声导波监测系统测试与分析。针对本文设计的超声导波监测系统搭建测试平台,对系统的硬件性能、定位精度及复杂环境的可靠性进行测试。首先,对系统性能进行验证,验证系统在带宽范围内具有良好的激励信号输出和响应信号采集功能以及高速开关具有截断串扰的能力。在此基础上,通过复合材料板对系统开展定位实验,结果表明所设计的系统能够识别出损伤并准确定位,定位误差小于6.7mm。最后,对系统主机的可靠性进行测试,测试结果表明系统在复杂环境下能够稳定的工作。本文针对实际工程需求,研制了集传感智能层、系统主机、上位机软件于一体的超声导波监测系统,并开展实验对系统的性能指标、损伤定位效果及可靠性进行测试。所研制的超声导波监测系统具有较好的稳定性和环境适应性,在定位精度和复杂环境下工作方面具有明显优势,为工程结构在复杂工况下进行损伤检测提供一种解决方案。
高精度多轴传动误差检测系统研究
这是一篇关于传动误差,多条传动链,同时检测,检测系统,卡尔曼滤波的论文, 主要内容为在机床加工设备运转过程中,输出的实际位置与输入的理论位置会存在一个差值,如果这个差值较大则会引起振动和噪声进而影响被加工件质量,严重的会导致设备损坏。为此我们将这个差值也就是传动误差作为一个重要的技术指标,通过降低传动误差保证设备正常运转的前提下提升工件的质量,其对机械领域的各个应用场景都具有重要意义。本课题为实现对同一系统中需要多条传动链同时进行检测的问题,将Qt(由Qt Company公司开发的跨平台C++图形用户界面应用程序开发框架)、数据库技术、数据采集设备和传动误差检测原理相结合,设计并开发了一套的能够在线同步检测多条传动链的传动误差检测系统。在数据采集方面,该系统能够实现4路角度位置同步采集;在数据处理方面,在获得以时间为基准的角度位置为基础上,结合时空转换理论和传动误差理论,获得基于空间位置关系的传动误差原始曲线、累积误差曲线、周期误差曲线和频谱图;在数据存储方面,建立在采集、时空转换和传动误差3处位置数据库以实现数据的全过程监控。本项目的主要内容为以下几部分:1.首先阐述研究的背景及本课题的意义,并对传动误差检测的发展历程与其检测系统现阶段取得的成绩做介绍。2.对MTX数控滚齿机的功能与特点进行研究,根据机床的工作特点选择数据采集硬件设备,结合传动误差原理设计本课题系统的整体方案。3.设计并开发方案的软件部分,选用Qt 5.9为开发框架Qt Creator 4.11.0开发环境,利用SQLite数据库,按照方案提出的功能需求以C++语言编写功能块。同时设计信号发生器生成仿真数据以验证检测系统的数据处理和交互功能。4.根据方案中数据所需要完成的时空转换、传动误差滤波分离和傅里叶频谱分析,首先设计等时间采集数据转化为等空间数据插值算法;再利用卡尔曼滤波算法并以其为基础改进为卡尔曼自动迭代滤波算法以实现传动误差曲线为累积误差和周期误差;最后根据回转机床工作特点结合傅里叶变换,使用傅里叶变换将传动误差曲线由空间域转化为频域,由频谱谐波频次和幅值分析现实中系统传动链的工作状态。5.设计实验方案并对系统进行验证。首先利用数据发生器生成仿真数据,检测系统以离线的形式对数据进行处理,验证检测系统数据处理和交互功能;再在MTX数控滚齿机上搭建实验平台,解决加装光栅传感器和数据连接的问题后进行机床的多轴传动误差实验,得到传动误差、累积误差、周期误差和传动误差频谱数据,与相同工况下FMT系统计算的数据做对比分析,结果表明本课题系统在实现同一系统中多条传动链同步检测的同时,其各项数据的精度与FMT相差均在1″内,达到本课题系统的设计预期。
智能门锁网络安全功能检测系统设计与实现
这是一篇关于智能门锁,检测系统,SSM框架,RFC算法的论文, 主要内容为随着物联网技术的不断发展革新,各种智能化的家居产品也逐渐从概念走向现实。智能门锁作为其中的一员,是家庭安全财产的第一道也是最重要的防线,其安全性至关重要。然而当前的锁具标准大都是针对传统机械锁的,智能门锁厂商还不能参照一个统一、全面的标准来制造产品,导致目前的智能门锁技术规格不一,安全状况堪忧。此外目前仍未有专门针对智能门锁的安全检测软件。在这一背景下,本文设计并实现了一款智能门锁网络安全功能检测系统。主要工作如下:(1)通过研究整理已有资料和国内外研究现状,结合对市场上智能门锁的技术参数调查,确定了研究方向为智能门锁的网络安全功能检测。从先进性、稳定性等方面对开发技术进行甄选,确定使用B/S架构设计系统,使用SSM框架开发系统,有效降低了各功能模块间的耦合度。(2)对系统进行了全面的需求分析,设计了数据包处理、端口扫描、重放攻击测试、流量监控、数据分析等功能模块,完整覆盖了智能门锁网络安全功能的检测要求。根据需求分析结果,对系统的功能进一步细化,每个模块都进行了单独设计,给出了详细的实现流程。为了保证系统的认证安全,项目引入了Spring Security框架。对于端口扫描慢速问题,使用了多线程技术。此外,本文通过Java编程语言实现了RFC(Recursive Flow Classification)算法,可以在任何网络环境下有效地筛选出智能门锁通信数据包。(3)根据设计方案,完成了具体的系统实现。通过对各功能模块进行测试,表明该系统能满足用户的使用。在系统正常工作状态下,可实现数据包处理、端口扫描、流量监控等一系列功能,为智能门锁的网络安全功能检测提供了支持。
基于VB.NET的超声C扫特征成像系统研发
这是一篇关于VB.NET,超声C扫,特征成像,检测系统的论文, 主要内容为随工业水平发展,材料及构件承载水平的提高,对材料及构件中的缺陷控制和检测灵敏度的要求提高,例如要对钛-钢爆炸焊的界面结合质量和粘接结构的粘接质量进行评价,并对镁合金夹杂物微小缺陷进行超声检测等。由于运用常规A扫检测的方式,难以满足材料内部微小缺陷的检测要求,因此需要研制一套超声C扫特征成像检测系统用于工件和材料超声C扫特征成像检测。在综合分析现有的超声C扫描检测功能和技术指标基础上,本文研发了一种基于VB.NET的超声C扫特征成像检测设备,系统采用模块化设计,硬件部分包括上位机、机械扫查平台、运动控制单元、超声信号检测单元等组成,软件部分由运动控制模块、超声数据采集卡驱动模块、超声A扫信号采集与显示模块、超声C扫特征成像检测模块、超声C扫特征成像与图像处理模块组成。研发的系统的最小扫查为步距0.2mm,最大为扫查速度6000mm/min;超声信号检测单元可以匹配0.120MHz的超声探头,最高采样频率1Gs/s;设备具有超声A扫信号采集与显示功能、超声C扫特征成像检测功能和超声C扫特征成像和图像处理功能,并通过位置映射、颜色映射、超声回波信号幅值和Hilbert信号处理后提取包络线幅值等特征值对超声检测数据进行图像绘制,实现超声C扫特征成像。在完成了系统的硬件和软件设计的基础上,为了验证系统的检测效果和性能指标,开展了相关测试。其中,钛-钢爆炸焊试验对结合面波纹的呈现效果明显,测量结果误差为9.93%,系统检测精度满足对钛-钢爆炸焊结合层波纹及细小缺陷的检测要求。铝板胶结层检测试验中对超声检测信号进行Hilbert信号处理后取包络线幅值进行成像,其成像结果表明系统具有较高的缺陷检出率,测量结果误差为1.84%,对缺陷具有较好的检测精度,达到了项目检测要求。镁合金夹杂物缺陷检测的结果表明系统能够检出的最小100μm左右缺陷尺寸,满足项目检测要求。通过试验表明,本文研发的超声C扫特征成像检测系统满足项目检测要求,系统具有较好的检测效果和稳定性,并可以应用于其他工件检测要求,达到了实用化水平。
工业产品表面质量检测智能算法研究与系统实现
这是一篇关于表面质量检测,小样本,半监督,GAN,不平衡,检测系统的论文, 主要内容为在工业场景下的深度学习应用中,数据集普遍存在小样本和不平衡的问题。基于神经网络模型的深度学习应用通常需要基于大规模的标签样本进行训练,而小样本问题使模型在训练集上过拟合、泛化性能差,不能很好地应用于目标任务。样本的不平衡使训练集与样本的实际分布存在差异,使其不能很好地应用于目标任务。上述问题导致深度学习模型的训练结果与实际场景存在较大的出入。虽然基于计算机视觉的人工智能算法已经越来越多地应用于工业领域,但是大部分的智能算法都部署在云端服务器,无法及时对采集到的工业数据进行处理。同时,智能算法工作运行的过程中具备收集工业数据的能力,现有的系统没能很好地利用上述数据的价值。因此,目前业界依然缺少一个基于云边协同的高实时性和高可用性的、基于工业数据在线扩充的高通用性和高拓展性的工业产品实时在线表面质量检测系统。论文选题于企事业单位科研合作项目“基于移动边缘智能的智慧工厂产品质量缺陷在线检测技术研究”,从实际应用角度解决技术难题。本文从算法优化的角度出发,引入基于生成数据的重平衡方法,解决工业场景下的样本不平衡问题;从系统优化的角度出发,针对该问题设计实现了工业产品实时在线质量检测系统。论文的主要工作如下:1)综述了目前工业场景下基于计算机视觉的表面质量检测算法与系统的相关研究。首先对基于计算机视觉的工业产品表面质量检测算法研究现状进行了调研,重点介绍了工业数据集中普遍存在的小样本问题和不平衡问题的研究现状。然后介绍了基于计算机视觉的工业产品表面质量检测系统的发展现状,以及涉及到的相关系统开发技术的基本情况。综述研究为论文后续算法优化和系统设计奠定了基础。2)针对工业数据集中常见的小样本和不平衡问题,提出了一种基于重平衡的半监督产品表面质量检测算法,提升工业产品表面图像分类的准确率。首先设计了生成对抗网络框架将重平衡方法融入半监督方法中,然后在判决器中引入三分支结构实现多任务的解耦,并且引入平均教师一致性学习改善训练过程的稳定性。最后在多个公开数据集,以及自建的工厂铜箔表面缺陷数据集上验证了该算法的有效性。3)针对现有系统可用性和实时性差,缺乏通用性和可拓展性的问题,设计并开发了一种工业产品实时在线表面质量检测系统。本系统基于模块化设计思想,设计实现了数据采集模块、数据处理模块、数据持久化模块、通信协同模块、系统管理模块和数据可视化模块六个系统模块。上述模块相互协作实现了以下系统功能:算法自主增量更新,边云协同通信和工业产品实时在线检测。该系统实现了工业金属表面数据的采集、处理和分析,以及告警信息的输出、呈现和管理。同时,系统基于边云协同架构增强检测的可用性和实时性,基于数据扩充和算法自主增量更新增强系统的通用性和可拓展性。
基于数据流的Android应用信息泄露检测平台的设计与实现
这是一篇关于数据流分析,调用图,检测系统的论文, 主要内容为随着移动互联网的发展,越来越多的人受益于移动应用带来的便利。其中Android系统拥有着最大的市场占有率,但是也因其开源的特性和开发者的能力问题存在着许多质量良莠不齐的应用。不单单恶意应用会窃取人们的隐私数据,良性应用也会出现信息泄露的问题。现有的静态检测工具FlowDroid因其分析精确为广大科研工作者所使用,但是它在数据流分析时存在着内存占用过高的问题。针对上述问题,本文提出了基于第三方库识别的数据流分析方案,设计并实现了基于数据流的Android应用信息泄露检测平台,主要研究成果如下:1.针对FlowDroid在对Android应用进行数据流分析时存在内存占用过高的问题,从代码分析和应用示例角度提出了基于第三方库识别的数据流分析方案。该方案对FlowDroid代码中调用图的构成算法进行改进,并以此改进算法生成删去无用边的调用图来进行数据流分析。在对500个应用进行实验验证后,结果证明,该方法可以在CG创建时间和内存占用两个指标上都为改进前的80%,在数据流分析中可以在95%以上的正确率下仅为未优化前内存占用的80%,优于 FlowDroid。2.从检测应用信息泄露的需求出发,设计了一套Android应用信息泄露检测平台。系统分为客户端与服务端。客户端为Android应用,包括应用发现模块、数据处理模块和用户模块,为人们提供上传应用和信息展示的平台;服务端采用了微服务的架构,包括基础支持与业务模块,基础支持是协调业务服务的存储、顺序执行和启动停止,业务模块则是提供核心功能的模块,包括静态检测、动态检测、资源文件分析、脱壳。3.以设计方案为准,实现了 Android应用信息泄露检测平台。平台最终展示给人的是APK应用,人们可以通过提交APK来检测应用是否存在信息泄露。主要使用到的技术有脱壳分析、静态检测和动态检测,还有一些起辅助作用的中间件,比如Redis、ZooKeeper和Genymotion模拟器。最后,同时向服务端提交100个模拟请求,请求可以有序执行,在取消某些节点时,系统也可以正常执行,说明系统存在高可用性和高并发性的优点。
基于VB.NET的超声C扫特征成像系统研发
这是一篇关于VB.NET,超声C扫,特征成像,检测系统的论文, 主要内容为随工业水平发展,材料及构件承载水平的提高,对材料及构件中的缺陷控制和检测灵敏度的要求提高,例如要对钛-钢爆炸焊的界面结合质量和粘接结构的粘接质量进行评价,并对镁合金夹杂物微小缺陷进行超声检测等。由于运用常规A扫检测的方式,难以满足材料内部微小缺陷的检测要求,因此需要研制一套超声C扫特征成像检测系统用于工件和材料超声C扫特征成像检测。在综合分析现有的超声C扫描检测功能和技术指标基础上,本文研发了一种基于VB.NET的超声C扫特征成像检测设备,系统采用模块化设计,硬件部分包括上位机、机械扫查平台、运动控制单元、超声信号检测单元等组成,软件部分由运动控制模块、超声数据采集卡驱动模块、超声A扫信号采集与显示模块、超声C扫特征成像检测模块、超声C扫特征成像与图像处理模块组成。研发的系统的最小扫查为步距0.2mm,最大为扫查速度6000mm/min;超声信号检测单元可以匹配0.120MHz的超声探头,最高采样频率1Gs/s;设备具有超声A扫信号采集与显示功能、超声C扫特征成像检测功能和超声C扫特征成像和图像处理功能,并通过位置映射、颜色映射、超声回波信号幅值和Hilbert信号处理后提取包络线幅值等特征值对超声检测数据进行图像绘制,实现超声C扫特征成像。在完成了系统的硬件和软件设计的基础上,为了验证系统的检测效果和性能指标,开展了相关测试。其中,钛-钢爆炸焊试验对结合面波纹的呈现效果明显,测量结果误差为9.93%,系统检测精度满足对钛-钢爆炸焊结合层波纹及细小缺陷的检测要求。铝板胶结层检测试验中对超声检测信号进行Hilbert信号处理后取包络线幅值进行成像,其成像结果表明系统具有较高的缺陷检出率,测量结果误差为1.84%,对缺陷具有较好的检测精度,达到了项目检测要求。镁合金夹杂物缺陷检测的结果表明系统能够检出的最小100μm左右缺陷尺寸,满足项目检测要求。通过试验表明,本文研发的超声C扫特征成像检测系统满足项目检测要求,系统具有较好的检测效果和稳定性,并可以应用于其他工件检测要求,达到了实用化水平。
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