检测系统论文十篇

检测系统论文篇1

针对垛储机采棉温湿度采集点多，数据传输距离远的特点，提出了以电子技术和微控制技术为核心技术的机采棉温湿度自动检测系统方案。该系统由温度传感器、湿度传感器、变送器、主从单片机、RS485总线、显示及键盘等部分组成。图1为垛储机采棉温湿度检测系统框图。工作时，安装在探头上传感器采集该处机采棉的温湿度值，通过变送器和转换器将该处的各点温湿度数据信号送至该处的从机;从机将采集来的信号进行归一化处理，取加权平均值，再将加权平均值通过RS485总线送至主机，通过键盘输入机采棉霉变预警的温湿度阈值;主机将传输来的数据和预警阈值相比较，判断是否达到预警条件，如果达到预警条件，发出命令，控制预警装置发出警报，并且显示出霉变或有霉变趋势的机采棉位置。

2系统设计

2．1硬件部分

本设计的主机所要实现汇总从机发来的信息和预先设定的霉变阈值相比较，判断每个从机位置的机采棉情况。如果出现异常，主机控制警报系统工作，显示屏可以利用键盘控制其翻页功能，实时显示出每个从机位置的机采棉情况。从机主要负责将采集来的温湿度信息，经处理后，送入主机。鉴于以上因素，主、从机都选用单片机STC89C516RD+。该款单片机具有加密性强、低功耗、速度快和精度高等特点，其核内有64kB的flash，1280B的RAM，16kB的ROM，可以满足控制的需要。每个从机位置的温湿度信息检测，采用探头检测，在每个探头的不同位置，均匀分布4个温度传感器和4个湿度传感器，分别构成该从机的温度传感器组和湿度传感器组。湿度传感器选用HM1500，模拟量输出，在5V供电条件下，输出0～4V范围的电压对应相对湿度值0～100%;因为是线性输出，所以可以直接和单片机相连，为了检测信号的稳定性，可以将湿度传感器的输出量经过同相跟随器将信号稳定后送入单片机。温度传感器选用AD590为模拟信号输出需要驱动电路驱动后才能使温度信号经A/D转换送入单片机;可测量范围－55～150℃，供电范围宽，4～30V;图2为温度传感器AD590的驱动电路图。显示模块要求实时显示各个从机控制的检测探头位置的温湿度以及每个探头所在位置的坐标值，通过键盘的上下键控制显示屏的翻页和刷新。所以，采用液晶显示器LCD1602两行显示，就可以达到系统设计要求。键盘模块是向主机输入预设的参考值以及控制显示屏的翻页与刷新，基于以上功能采用4×4的行列式键盘。

2．2软件部分

首先，根据设计目标，细化软件每一部分的功能，统筹设计各部分功能之间的逻辑关系。垛储机采棉温湿度检测系统的软件设计采用keiluvision2编程环境，编程实现主从机的功能。keilC51是一个比较主流的单片机研发设计的开发工具，主从机的程序编写采用模块化编程。其调试程序、完成各部分编程后，将程序的．hex工程文件烧录至Proteus软件下的仿真电路图，仿真效果达到最佳时，记录电路设计的优化参数;根据此优化参数，设计垛储机采棉温湿度自动检测系统的实物硬件。垛储机采棉温湿度自动检测系统的主机程序流程图，如图3所示。

3试验结果分析

系统的软硬件调试完成后，在南口农场进行测试试验。系统测试了垛储机采棉的温湿度值。表1为垛储机采棉温湿度检测系统测试的温湿度数据。从表1中可以看出，本文设计的检测系统检测出的机采棉温湿度值和人工测量的实际值近似相符。试验结果表明:该系统能够精确、实时地检测垛储机采棉的温湿度，达到了垛储机采棉储存情况的安全控制。

4结论

检测系统论文篇2

①谐波会使公用电网中的电力设备产生附加的损耗，降低了发电、输电及用电设备的效率。大量三次谐波流过中线会使线路过热，严重的甚至可能引发火灾。

②谐波会影响电气设备的正常工作，使电机产生机械振动和噪声等故障，变压器局部严重过热，电容器、电缆等设备过热，绝缘部分老化、变质，设备寿命缩减，直至最终损坏。

③谐波会引起电网谐振，可能将谐波电流放大几倍甚至数十倍，会对系统构成重大威胁，特别是对电容器和与之串联的电抗器，电网谐振常会使之烧毁。

④谐波会导致继电保护和自动装置误动作，造成不必要的供电中断和损失。

⑤谐波会使电气测量仪表计量不准确，产生计量误差，给供电部门或电力用户带来直接的经济损失。

⑥谐波会对设备附近的通信系统产生干扰，轻则产生噪声，降低通信质量;重则导致信息丢失，使通信系统无法正常工作。

⑦谐波会干扰计算机系统等电子设备的正常工作，造成数据丢失或死机。

⑧谐波会影响无线电发射系统、雷达系统、核磁共振等设备的工作性能，造成噪声干扰和图像紊乱。

二、谐波检测方法

1.模拟电路

消除谐波的方法很多，即有主动型，又有被动型；既有无源的，也有有源的，还有混合型的，目前较为先进的是采用有源电力滤波器。但由于其检测环节多采用模拟电路，因而造价较高，且由于模拟带通滤波器对频率和温度的变化非常敏感，故使其基波幅值误差很难控制在10%以内，严重影响了有源滤波器的控制性能。近年来，人工神经网络的研究取得了较大进展，由于神经元有自适应和自学习能力，且结构简单，输入输出关系明了，因此可用神经元替代自适应滤波器，再用一对与基波频率相同，相位相差90度的正弦向量作为神经元的输入。由神经元先得到基波电流，然后检测出应补偿的电流，从而完成谐波电流的检测。但人工神经网络的硬件目前还是一个比较薄弱的环节，限制了其应用范围。

2.傅立叶变换

利用傅立叶变换可在数字域进行谐波检测，电力系统的谐波分析，目前大都是通过该方法实现的，离散傅立叶变换所需要处理的是经过采样和A/D转换得到的数字信号，设待测信号为x(t)，采样间隔为t秒，采样频率=1/t满足采样定理，即大于信号最高频率分量的2倍，则采样信号为x(nt)，并且采样信号总是有限长度的，即n=0，1……N-1。这相当于对无限长的信号做了截断，因而造成了傅立叶变换的泄露现象，产生误差。此外，对于离散傅立叶变换来说，如果不是整数周期采样，那么即使信号只含有单一频率，离散傅立叶变换也不可能求出信号的准确参数，因而出现栅栏效应。通过加窗可以减小泄露现象的影响。

3.小波变换

小波变换已广泛应用于信号分析、语音识别与合成、自动控制、图象处理与分析等领域。电力谐波是由各种频率成分合成的、随机的、出现和消失都非常突然的信号，在应用离散傅立叶变换进行处理受到局限的情况下，可充分发挥小波变换的优势。即对谐波采样离散后，利用小波变换对数字信号进行处理，从而实现对谐波的精确测定。小波可以看作是一个双窗函数，对一信号进行小波变换相当于从这一时频窗内的信息提取信号。对于检测高频信息，时窗变窄，可对信号的高频分量做细致的观测；对于分析低频信息，这时时窗自动变宽，可对信号的低频分量做概貌分析。所以小波变换具有自动“调焦”性。其次，小波变换是按频带而不是按频点的方式处理频域信息，因此信号频率的微小波动不会对处理产生很大的影响，并不要求对信号进行整周期采样。另外，由小波变换的时间局部可知，在信号的局部发生波动时，不会象傅立叶变换那样把影响扩散到整个频谱，而只改变当时一小段时间的频谱分布，因此，采用小波变换可以跟踪时变和暂态信号。三、电力系统谐波治理

限于篇幅问题，本文在此只介绍基于改造谐波源本身的谐波抑制方法，基于改造谐波源本身的谐波抑制方法一般有以下几种。

(1)增加整流变压器二次侧整流的相数

对于带有整流元件的设备，尽量增加整流的相数或脉动数，可以较好地消除低次特征谐波，该措施可减少谐波源产生的谐波含量，一般在工程设计中予以考虑。因为整流器是供电系统中的主要谐波源之一，其在交流侧所产生的高次谐波为tK1次谐波，即整流装置从6脉动谐波次数为n=6K1，如果增加到12脉动时，其谐波次数为n=12K1(其中K为正整数)，这样就可以消除5、7等次谐波，因此增加整流的相数或脉动数，可有效地抑制低次谐波。不过，这种方法虽然在理论上可以实现，但是在实际应用中的投资过大，在技术上对消除谐波并不十分有效，该方法多用于大容量的整流装置负载。

(2)整流变压器采用Y/或/Y接线

该方法可抑制3的倍数次的高次谐波，以整流变压器采用/Y接线形式为例说明其原理，当高次谐波电流从晶闸管反串到变压器副边绕组内时，其中3的倍数次高次谐波电流无路可通，所以自然就被抑制而不存在。但将导致铁心内出现3的倍数次高次谐波磁通(三相相位一致)，而该磁通将在变压器原边绕组内产生3的倍数次高次谐波电动势，从而产生3的倍数次的高次谐波电流。因为它们相位一致，只能在形绕组内产生环流，将能量消耗在绕组的电阻中，故原边绕组端子上不会出现3的倍数次的高次谐波电动势。从以上分析可以看出，三相晶闸管整流装置的整流变压器采用这种接线形式时，谐波源产生的3n(n是正整数)次谐波激磁电流在接线绕组内形成环流，不致使谐波注入公共电网。这种接线形式的优点是可以自然消除3的整数倍次的谐波，是抑制高次谐波的最基本方法，该方法也多用于大容量的整流装置负载。

(3)尽量选用高功率因数的整流器

采用整流器的多重化来减少谐波是一种传统方法，用该方法构成的整流器还不足以称之为高功率因数整流器。高功率因数整流器是一种通过对整流器本身进行改造，使其尽量不产生谐波，其电流和电压同相位的组合装置，这种整流器可以被称为单位功率因数变流器(UPFC)。该方法只能在设备设计过程中加以注意，从而得到实践中的谐波抑制效果。

(4)整流电路的多重化

整流电路的多重化，即将多个方波叠加，以消除次数较低的谐波，从而得到接近正弦波的阶梯波。重数越多，波形越接近正弦波，但其电路也越复杂，因此该方法一般只用于大容量场合。另外，该方法不仅可以减少交流输入电流的谐波，同时也可以减少直流输出电压中的谐波幅值，并提高纹波频率。如果把上述方法与PWM技术配合使用，则会产生很好的谐波抑制效果。该方法用于桥式整流电路中，以减少输入电流的谐波。

当然，除了基于改造谐波源本身的谐波抑制方法，还有基于谐波补偿装置功能的谐波抑制方法，它包括加装无源滤波器、加装有源滤波器、装设静止无功补偿装置(SVC)等等，在此就不再详细论述。

随着现代信息技术，计算机技术和电子技术的发展，电能质量问题已越来越引起用户和供电部门的重视。应用先进的电能质量测试仪器不仅能大大提高电能质量的监测与治理水平，同时还可建立先进可靠的电能质量监测网络，及时分析和反映电网的电能质量水平，找出电网中造成电能质量谐波及故障的原因，采取相应的措施，为保证电网的安全、稳定、经济运行提供重要的保障。

参考文献：

[1]电能质量－公用电网谐波GB／T14549-1993[J]

检测系统论文篇3

（1）地球站的安全问题地球站作为卫星通信网络地面应用系统的重要组成部分，是负责发送和接收通信信息的地面终端，地球站的数据和发送的信令是用户行为的直接体现。作为卫星通信网络中的节点，地球站的正常运行直接关系到整个卫星通信网络通信的质量高低和安全性。地球站异常包括很多方面，除了地球站本身的故障之外，还包括地球站被仿冒、丢失，被非法用户使用或者被敌方缴获等。在非安全的环境下，敌方可以通过监听网络、控制信道，分析网络管理信息的模式、格式和内容，获得通信网的大量信息，这些信息包括网内地球站成员及其入退网事件，通信流量和多个地球站之间的通信频率。同时，也可以直接伪造、篡改网控中心信息、对地球站设置非法参数、干扰地球站的通信流程、使地球站之间的通信失败、使合法用户异常退网。敌方还可以侵入地球站，干扰网管主机、窃取网络配置信息、篡改网络运行参数等。造成地球站异常的这些原因中，由于用户的非法操作和非法用户的入侵行为引起的异常，对卫星网的安全威胁更大，造成的损失更严重。因此，通过卫星网络检测到地球站的行为异常，对整个卫星通信网的安全运行具有重要的意义。（2）地球站的工作网管中心相当于管理器，主要完成网络管理与控制功能，是全网的核心控制单元（ControlUnit，CU），其信令在卫星网中担负网络管理协议的作用。网络管理与控制功能可以是集中式或分散式，对于星上透明转发卫星通信系统，卫星不具有星上处理能力，只完成放大、转发的功能，由地面的主站集中进行网络管理与控制。卫星网管作为一个资源管理控制系统，它对全网的信道资源、地球站配置资源、用户号码资源进行控制；同时它作为操作员对全网的通信进行控制、检测和干预，向用户提供配置资源管理查看的接口以及资源状态显示和统计接口，并将当前通信系统中的异常情况向用户进行报告；它还具备用户设备操作权限管理、网控中心其它设备管理等功能。

2卫星通信网入侵检测系统的实现

2．1入侵检测系统的体系结构

入侵检测是检测计算机网络和系统以发现违反安全策略事件的过程。如图2所示，作为入侵检测系统至少应该包括三个功能模块：提供事件记录的信息源、发现入侵迹象的分析引擎和基于分析引擎的响应部件。CIDF阐述了一个入侵检测系统的通用模型，即入侵检测系统可以分为4个组件：事件产生器、事件分析器、响应单元、事件数据库。

2．2入侵检测系统的功能

卫星通信网络采用的是分布式的入侵检测系统，其主要功能模块包括：（1）数据采集模块。收集卫星发送来的各种数据信息以及地面站提供的一些数据，分为日志采集模块、数据报采集模块和其他信息源采集模块。（2）数据分析模块。对应于数据采集模块，也有三种类型的数据分析模块：日志分析模块、数据报分析模块和其他信息源分析模块。（3）告警统计及管理模块。该模块负责对数据分析模块产生的告警进行汇总，这样能更好地检测分布式入侵。（4）决策模块。决策模块对告警统计上报的告警做出决策，根据入侵的不同情况选择不同的响应策略，并判断是否需要向上级节点发出警告。（5）响应模块。响应模块根据决策模块送出的策略，采取相应的响应措施。其主要措施有：忽略、向管理员报警、终止连接等响应。（6）数据存储模块。数据存储模块用于存储入侵特征、入侵事件等数据，留待进一步分析。（7）管理平台。管理平台是管理员与入侵检测系统交互的管理界面。管理员通过这个平台可以手动处理响应，做出最终的决策，完成对系统的配置、权限管理，对入侵特征库的手动维护工作。

2．3数据挖掘技术

入侵检测系统中需要用到数据挖掘技术。数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。将数据挖掘技术应用于入侵检测系统的主要优点：（1）自适应能力强。专家根据现有的攻击从而分析、建立出它们的特征模型作为传统入侵检测系统规则库。但是如果一种攻击跨越较长一段时间，那么原有的入侵检测系统规则库很难得到及时更新，并且为了一种新的攻击去更换整个系统的成本将大大提升。因为应用数据挖掘技术的异常检测与信号匹配模式是不一样的，它不是对每一个信号一一检测，所以新的攻击可以得到有效的检测，表现出较强实时性。（2）误警率低。因为现有系统的检测原理主要是依靠单纯的信号匹配，这种生硬的方式，使得它的报警率与实际情况不一致。数据挖掘技术与入侵检测技术相结合的系统是从等报发生的序列中发现隐含在其中的规律，可以过滤出正常行为的信号，从而降低了系统的误警率。（3）智能性强。应用了数据挖掘的入侵检测系统可以在人很少参与的情况下自动地从大量的网络数据中提取人们不易发现的行为模式，也提高了系统检测的准确性。

3结束语

检测系统论文篇4

关键词：校园网络；黑客攻击；入侵技术

1 校园网络安全现状

随着网络应用的普及，电子商务！电子银行和电子政务等网络服务的大力发展，网络在人们日常生活中的应用越来越多重要性越来越大，网络攻击也越来越严重。有一些人专门利用他们掌握的信息技术知识从事破坏活动，入侵他人计算机系统窃取！修改和破坏重要信息，给社会造成了巨大的损。随着攻击手段的变化，传统的以身份验证、加密、防火墙为主的静态安全防护体系已经越来越难以适应日益变化的网络环境，尤其是授权用户的滥用权利行为，几乎只有审计才能发现园网是国内最大的网络实体，如何保证校园网络系统的安全，是摆在我们面前的最重要问题。

因此，校园网对入侵检测系统也有着特别的需求校园网的特点是在线用户比率高、上网时间长、用户流量大、对服务器访问量大，这种情况下，校园网络面临着许多安全方面的威胁：

（1）黑客攻击，特别是假冒源地址的拒绝服务攻击屡有发生攻击者通过一些简单的攻击工具，就可以制造危害严重的网络洪流，耗尽网络资源或使主机系统资源遭到攻击同时，攻击者常常借助伪造源地址的方法，使网络管理员对这种攻击无可奈何。

（2）病毒和蠕虫，在高速大容量的局域网络中，各种病毒和蠕虫，不论新旧都很容易通过有漏洞的系统迅速传播扩散"其中，特别是新出现的网络蠕虫，常常可以在爆发初期的几个小时内就闪电般席卷全校，造成网络阻塞甚至瘫痪。

（3）滥用网络资源，在校园网中总会出现滥用带宽等资源以致影响其他用户甚至整个网络正常使用的行为如各种扫描、广播、访问量过大的视频下载服务等等。入侵检测系统（IntrusionDeteetionSystem，IDS）的出现使得我们可以主动实时地全面防范网络攻击N工DS指从网络系统的若干节点中搜集信息并进行分析，从而发现网络系统中是否有违反安全策略的行为，并做出适当的响应"它既能检测出非授权使用计算机的用户，也能检测出授权用户的滥用行为。

IDS按照功能大致可划分为主机入侵检测（HostIDS，HIDS）网络入侵检测（NetworkIDS，NIDS）分布式入侵检测（DistributedIDS，DIDS）其中，网络入侵检测的特点是成本低，实时地检测和分析，而且可以检测到未成功的攻击企图"从分析方法的角度可分为异常检测（Anomaly DeteCtion）和误用检测（MISuseDeteCtion）其中误用检测是指定义一系列规则，符合规则的被认为是入侵其优点是误报率低、开销小、效率高Snort作为IDS的经典代表，是基于网络和误用检测的入侵检测系统入侵检测技术自20世纪80年代早起提出以来，在早期的入侵检测系统中，大多数是基于主机的，但是在过去的10年间基于网络的入侵检测系统占有主要地位，现在和未来的发展主流将是混合型和分布式形式的入侵检测系统。

2 入侵检测研究现状

国外机构早在20世纪80年代就开展了相关基础理论研究工作。经过20多年的不断发展，从最初的一种有价值的研究想法和单纯的理论模型，迅速发展出种类繁多的各种实际原型系统，并且在近10年内涌现出许多商用入侵检测系统，成为计算机安全防护领域内不可缺少的一种安全防护技术。Anderson在1980年的报告“Computer Seeurity Threat Monitoring and Surveillance”中，提出必须改变现有的系统审计机制，以便为专职系统安全人员提供安全信息，此文被认为是有关入侵检测的最早论述；1984一1986年，Dorothy E.Denning和Peter G.Neumann联合开发了一个实时IDES（Intrusion DeteCtion Expert System），IDES采用统计分析，异常检测和专家系统的混合结构，Delming1986年的论文“An Intrusion Deteetion Modelo”，被公认为是入侵检测领域的另一开山之作"。1987年，Dorothy Denning发表的经典论文AnIntursion Deteetion Modelo中提出了入侵检测的基本模型，并提出了几种可用于入侵检测的统计分析模型。Dnening的论文正式启动了入侵检测领域的研究工作，在发展的早期阶段，入侵检测还仅仅是个有趣的研究领域，还没有获得计算机用户的足够注意，因为，当时的流行做法是将计算机安全的大部分预算投入到预防性的措施上，如：加密、身份验证和访问控制等方面，而将检测和响应等排斥在外。到了1996年后，才逐步出现了大量的商用入侵检测系统。从20世纪90年代到现在，入侵检测系统的研发呈现出百家争鸣的繁荣局面，并在智能化和分布式两个方向取得了长足的进展。其中一种主要的异常检测技术是神经网络技术，此外，如基于贝叶斯网络的异常检测方法，基于模式预测的异常检测方法，基于数据挖掘的异常检测方法以及基于计算机免疫学的检测方法也相继出现，对于误用入侵检测也有多种检测方法，如专家系统（expert system），特征分析（Signature analysis），状态转移分析（State transition analysis）等.

入侵检测系统的典型代表是ISSInc（国际互联网安全系统公司）Rea1Secure产品。较为著名的商用入侵检测产品还有：NAJ公司的CyberCoPMoitor、Axent公司的Netprowler、CISCO公司的Netranger、CA公司的SeSSionwall-3等。目前，普渡大学、加州大学戴维斯分校、洛斯阿拉莫斯国家实验室、哥伦比亚大学、新墨西哥大学等机构在这些方面的研究代表了当前的最高水平。随着计算机系统软、硬件的飞速发展，以及网络技术、分布式计算！系统工程！人工智能等计算机新兴技术与理论的不断发展与完善，入侵检测理论本身也处于发展变化中，但还未形成一个比较完整的理论体系。

在国内，随着上网的关键部门、关键业务越来越多，更需要具有自主版权的入侵检测产品。我国在这方面的研究相对晚，国内的该类产品较少，但发展较快，己有总参北方所、中科网威、启明星辰，H3C等公司推出产品。至今日入侵检测技术仍然改变了以往被动防御的特点，使网络管理员能够主动地实时跟踪各种危害系统安全的入侵行为并做出及时的响应，尤其在抵御网络内部人员的破坏时更有独到的特点，因而成为了防火墙之后的又一道安全防线。

随着互联网的进一步普及和深入，入侵检测技术有着更广泛的发展前途和实际价值。尽管问题尚存，但希望更大，相信目前正在研究的大规模分布式入侵检测系统、基于多传感器的数据融合、基于计算机免疫技术、基于神经网络及基于遗传算法等的新一代入侵检测系统一定能够解决目前面临到种种问题，更好地完成抵御入侵的任务。

3 未来和展望

随着网络规模和复杂程度的不断增长，如何在校园网多校区乃至异构网络环境下收集和处理分布在网络各处的不同格式信息！如何进行管理域间的合作以及保证在局部入侵检测失效的情况下维持系统整体安全等"同时，伴随着大量诸如高速/超高速接入手段的出现，如何实现高速/超高速网络下的实时入侵检测。降低丢包率也成为一个现实的问题，面对G级的网络数据流量，传统的软件结构和算法都需要重新设计；开发和设计适当的专用硬件也成为研究方向之一"时至今日，入侵检测系统的评估测试方面仍然不成熟，如何对入侵检测系统进行评估是一个重要而敏感的话题。

参考文献

[1]董明明，巩青歌.Snort规则集的优化方法.计算机安全.2009.8：35-37

检测系统论文篇5

关键词： 混沌理论；车载超声测距系统；应用

超声波法是非接触测距中比较常用的一种，虽然具有很多独特的优点，但它在传播过程中衰减比较大。随着信号处理技术和计算机技术的发展，许多新的理论方法应用于超声波信号的去噪处理，很大程度上使得超声波测距的测量精度和灵敏度有所提高。混沌理论是非线性科学最重要的成就之一，近年来发展迅速，是信息检测技术的一个主要发展方向。

用混沌振子检测理论检测车载噪声环境下的超声回波信号，是混沌理论在微弱信号检测方面的一个应用实例，其研究目的就是论证混沌振子检测理论在实际的超声波测距中的可行性与实用性，并为混沌检测理论用于实际产品开发提供理论指导和实现依据。

1 超声波测距系统硬件设计

超声波测距系统硬件实现总体框图如图1所示。

图1 超声波测距系统硬件实现总体框图

本系统中，控制芯片MCU是实时控制和数据采集的核心器件。本论文中控制芯片需要承担以下任务：设定工作方式，产生40KHz的方波脉冲信号，经功率放大后驱动超声波换能器产生超声波；控制超声波接收的运放增益变化；超声波数据的A/D转换，采集补偿温度与车速，并将转换后的超声波数据和校正数据传送给计算机。本系统综合考虑混沌振子非线性检测对数据采样精度和采样时间的要求、USB数据传输的实现等方面，最终选用Atmel公司的AT32UC3B0128。该型号的MCU是一款高性能、低功耗微控制器，32位RISC处理内核（指令集包含DSP指令序列）、频率高达60MHz、内部128KB flash。在数据转换方面，集成了8通道、最高10位的A/D转换器和7通道16位的PWM；在数据传输方面，集成3个USART接口、400kbit/s I2C总线、SPI总线等。最重要的是它包含OTG协议的全速USB 2.0接口，使得由该芯片构成的数据采集系统可以自由地作为通信的主机或与PC机通信的从机。该款芯片性价比较高，在满足电路需要的前提下，具有实现方便、稳定、耗电量小、体积小等优点。

1.1 数据的A/D转换

A/D转换器就是将模拟信号值编制转换成适合于数字处理的二进制码的编码器。使用时需要参考下述性能指标：A/D转换器的位数、转换速率、A/D转换器量程、偏置极性、满刻度误差等。从采样要求来看，在使用10位转换精度的A/D转换器时，MCU时钟频率为8MHz，最大转换时间为2us，能满足系统设计要求。在实际应用时，还要注意A/D转换器对电源电路的要求。这是因为电源电路除了给MCU供电外，还要给A/D转换器供电，并在使用外部电压做基准时为A/D转换器提供基准电压。根据以上分析，本论文选用了Maxim公司的低压差线性稳压器MAX8875进行稳压，及电压基准芯片MAX6190来提供稳定的2.048V外部参考电压。

1.2 USB数据通信

USB即通用串行总线（Univesral Serial Bus），具有传输速度快、支持热插拔、支持双向和同步、性价比高、对外可提供500mA、主流操作系统普遍支持、协议纠错能力强等优势。本文使用AT32UC3B0128芯片集成的OTG标准的全速USB 2.0 （480Mbps）接口。

1.3 补偿温度获取

温度是影响超声波测距精确的主要因素，所以本文主要考虑超声波测距的温度补偿。本文采用DS18B20来获得补偿温度。该芯片可以实现9～12位的温度读数，相应的测量精度最高可达0.0625℃（12位），12位分辨率时的温度转换时间不超过750ms，测量范围为-55～+125℃，在-10～+85℃范围内误差为0.5℃，且芯片最大的特点是采用单总线方式通信，且每个DSl8B20 具有固定的唯一序号，可以实现将多个DSl8B20存放在同一条单线总线上，满足在不同地方放置温度敏感器件的需要。

1.4 校正车速获取

一般的测速装置主要有脉冲计数装置、编码技术等。本文选用数字编码器来进行校正车速的测量。其测速原理是：数字编码器输出代表速度快慢的脉冲，单位时间内脉冲数越多说明车速越快，将输出的脉冲输入到MCU的一个I/O口，通过MCU的捕捉功能就可以获取校正车速。

2 Duffing振子在超声波测距中的应用实验研究

根据系统设计总统框图，将被检测的信号作为系统内部周期激励的摄动引入Duffing振子系统。假设待测信号的形式为

，其中 为待测信号幅值， 为噪声。则混沌系统方程为：

信号检测时，首先设置系统参数：步长 ，阻尼 ，内驱动力幅值 。为观察混沌振子对微弱信号的检测能力，本文对频率为 的超声波信号进行实验分析，采用减少发射电压和增大探头间距增大的方法来获得较微弱的超声波信号。假定原始信号中，噪声强大看不出明显的超声波信号特征。为了利用间歇混沌来确定待测信号的频率，我们取参考信号频率 略小于超声波信号的频率。系统本质上是一个离散动力系统，选取的步长 不同，因此导出的离散系统也不同。特别是在系统从混沌状态到有序状态转变时，不同的步长值将导致分叉值明显不同。将被测信号输入Duffing振

。若采样频率为 ，那么一周期内的采样点数

，因为在 和 之间必须满足关系（3）：

当 时，相变域值 约在0.7附近，这里取参考信号幅值 ，目的在于保证检测过程的可靠性。

图2 振子响应

图2为最后的实验结果。从图中可以看到明显的间歇混沌。根据横轴可知，间歇混沌的周期约为20000步，由于所取步长为0.0248，所以周期为20000*0.0248=560s，即：

可得到：

最终检测到的外界信号频率为：

由于实际信号的频率为40.01KHz，所以相对误差为：

由此可见误差很小，本系统可以准确地检测出强噪声背景中的微弱信号。

接下来我们计算一下本系统所能检测到的最小信噪比。系统 ，能检测到 、噪声均方根值

的微弱信号。当 增加到2.31时，相点基本上仍作周期运动，也会偶尔回到混沌区，但系统本质上是稳定的。当 增加到2.5时，系统的周期运动已经被破坏，由于噪声过大，系统已经不能检测到信号了。因此，得到可检测的最小信噪比为：

3 系统性能参数

经过实验，最终得到利用混沌振子检测超声波的测距系统的性能参数如下：

最大测量距离：30m；

盲区：

测量精度：±0.2%；

分辨率：2mm。

4 小结

目前，超声波测距系统的最大测量距离可以达到20m，测距精度为±1%，最高的也不超过±0.5%。应用混沌振子算法后，这些性能指标都改善很多，而且最小信噪比达到了-64.27dB，可见，混沌振子检测理论可以大大提高超声波测距系统的性能。

参考文献：

[1]尹成群、赵华、尚秋峰等，基于混沌检测理论的车载微波测速测距安全预警系统的研究，Modern Scientific Instruments，2006，2：3-33.

[2]基于Duffing振子的微弱信号检测，长春：吉林大学信号与信息处理专业，2005.

检测系统论文篇6

关键词：暖通空调；系统故障；自动故障检测；诊断技术

近年来随着建筑不断增多，对暖通空调系统应用提出了更高要求。保障暖通空调系统运行安全、稳定，实现优质、节能运行是目前该系统的主要问题。在暖通空调系统日常应用中，常出现不同类型故障影响系统运行，当诊断调试后仍可能出现故障，直接造成资源浪费，降低室内空气质量。因此，针对暖通空调系统加强故障检测与诊断至关重要。

本文将结合暖通空调系统自动故障检测与诊断的常用方法，并对该系统故障检测与诊断技术发展目标及方向进行总结，为进一步加强暖通空调系统故障检测与诊断技术应用提供理论参考。

1 暖通空调系统故障检测与诊断常用方法

（一）直接方法

直接方法主要是指在暖通空调系统运行中，以不同的输入、输出参数为依据作为故障检测基本症状，直接将这些症状输入分类器中。利用预期设置完成的分类策略对分类器中症状进行具体分类，即对系统故障进行分类，再以此为依据作出准确故障诊断结果。该故障检测与诊断方法常用于分类器设计中，较常见的分类方法如专家规则、贝叶斯分类法等等。利用这些具体方法可有效实现对设备自动故障检测与诊断，效果良好，操作便利，诊断数据较准确。

（二）间接方法

间接方法主要是指通过系统模型预测，该方法的应用前提条件是要先设立正常系统运行条件，并对已经确定的故障进行系统建模。在此基础上构建标准化模型系统，进而展开进一步针对性预测，再将预测结果所得参数与实测参数对比，将对比后偏差作为输入参数，再输入至分类器，确定故障类型。其分类方法包括贝叶斯分类法、故障树与神经网络法等等。其主要建模方法则为回归法等。

2 暖通空调系统故障检测与诊断技术研究与发展

传统暖通空调系统故障检测与诊断技术进依靠手提式诊断器检测，通过技术人员利用工具进行维修检验，以一台仪器对多个系统进行检测，并利用高精度配置传感器进行辅助检测，提高暖通空调系统故障检测效率。但该检测与诊断方法的不足在于无法实现在线检测，不能对系统动态运行情况进行反映，因此在故障处理后不能立即发挥效用。随着技术不断提升，以及应用需求不断提高，暖通空调系统故障检测与诊断技术中融入了保护系统，利用对设备启停操作确定故障检测，例如，暖通空调的制冷系统达到其压力上限时，应对该制冷系统进行中止操作，检测设备保护系统的应用则能够对制冷设备进行故障检测，并明确诊断其影响原因。

这种故障检测与诊断技术的应用对保障系统稳定，延长系统使用寿命有着重要作用，同时对保护系统安全也起到积极作用。但在故障检测与诊断系统中应用这汇总安全系统仅局限与出现较严重故障的设备检测与诊断，对系统继续恶化起不到有效监测与动态控制作用，因此会造成设备因严重故障无法有效修复，延长维修周期，造成资源浪费。

为进一步提高暖通空调系统故障检测与诊断技术，应充分结合技术理论及经济性理论，在提高系统整体可靠性的同时，提高暖通空调系统节能性，有效降低暖通空调出现故障的几率，提升暖通空调应用质量及寿命。在今后的暖通空调系统故障检测与诊断技术发展过程中，从几个方面进行强化研究：

（1）经济性角度。故障检测与诊断技术在今后的强化研究中应更加注重经济效益，进一步为人们带来应用保障。加强自动故障检测与诊断技术和暖通空调系统的结合，最大限度利用系统元器件，减少对故障检测与诊断系统的改动。

（2）可靠性角度。故障检测与诊断技术在暖通空调的应用中会受到多种因素影响，造成其他不可预见为题，所以要加强对故障诊断与检测技术的可靠性，最大限度避免降低设备错误警报，避免出现造成干扰，提高暖通空调运行保障。

（3）理论角度。暖通空调属于较复杂的服务性制冷设备，运行过程中受多种因素干扰，因此故障检测与诊断技术的应用应趋向简单、实用性高等方面，以保证其运行稳定。因此，通过加强理论验证与研究正式满足这一要求的必要性十分重要，以切实有效为暖通空调系统运行提供理论保障。

3 结语

综上所述，针对暖通空调系统加强故障检测与诊断对保证系统正常运行，提高室内空气质量有着重要作用。为进一步提高暖通空调系统故障检测与诊断技术，应充分结合技术理论及经济性理论，在提高系统整体可靠性的同时，提高暖通空调系统节能性，有效降低暖通空调出现故障的几率，提升暖通空调应用质量及寿命。同时加强故障检测与诊断技术研究，对进一步推进我国暖通空调系统创新发展也有着重要意义。

参考文献：

[1]陈友明.自动故障检测与诊断在暖通空调中的研究与应用[J].暖通空调，2014，03：29-33.

检测系统论文篇7

关键词： 三维坐标； 多目视觉； 双目交汇； 硅棒； 特征点

中图分类号： TP 274.2文献标识码： Adoi： 10.3969/j.issn.10055630.2013.02.001

引言硅棒的实际尺寸参数与硅棒本身的特征点提取密切相关，获取硅棒特征点的三维坐标信息可有效反映硅棒尺寸参数和产品质量，为产品的质量监控提供依据[1]。然而针对硅棒，无论是整体尺寸还是局部特征的检测，国内目前尚无相关仪器，在我国这些参数的检测还主要是依靠人工完成[2]。人工检测是一种非在线、接触式的传统检测方式，采用直角尺、游标卡尺、钢板尺等工具进行检验，检测精确度和重复性受到检测人员工作状态干扰，很难保证统一标准，总体上来说检测速度和检测精度不高；同时接触式检测过程中需反复搬动样品不可避免地造成对样品的二次伤害，效率低，仪器损耗大[2]。结合视觉成像技术和图像处理技术出现的机器视觉检测技术，不仅摒弃了传统检测方法的不足，满足了实时检测要求，同时还具有非接触、精度高等优点，是现场实时三维坐标测量的首选方法之一[35]。国内外关于三维坐标的相关测量方法主要有：电子经纬仪法和三坐标测量机法[3]。坐标测量机的测量精度可达微米级，但是庞大的机身、厚重的底座、复杂的操作以及昂贵的成本限制了其现场的应用[4]；经纬仪、激光跟踪仪便携性好，但采用多点对准，效率低，不适合于现场在线检测[5]。机器视觉检测系统组建非常灵活，既可由单目视觉测量系统构成，亦可选择双目甚至多目视觉测量系统搭建而成。因为单目视觉测量三维空间坐标测量不确定度偏差较大[4]，所以选择由四CCD构成的多目视觉系统，该多目视觉检测系统中，相邻的两CCD构成正交双目交汇视觉测量子模块系统，基于双目视觉原理的子模块克服了单目视觉检测的缺陷，精度更高。该多目机器视觉系统在保证较高精度的前提下，作为机器视觉前端采集系统，实现了硅棒全范围大尺寸轮廓检测，检测效率和速度较高。1硅棒坐标检测机器视觉系统组成典型的基于机器视觉的硅棒坐标检测系统组成如图1所示：

图1机器视觉的坐标检测系统组成

Fig.1The design of machine vision for coordinate detection system

硅棒坐标测量系统主要包括上位机界面、数据采集模块、图像处理模块、输入输出接口以及机械搭建平台组成。上位机作为人机交互平台负责数据显示和存储，总体管理数据采集模块和图像处理模块。数据采集系统作为机器视觉检测的核心之一完成硅棒轮廓信息图像采集，涉及光源、镜头、CCD相机以及图像采集卡，采集系统工作流程为：光源照射待测硅棒，CCD相机采集图像信息经过图像采集卡将图像信息转换为数字信息送入上位机并实时保存起来。数据采集完成之后，图像处理模块读取图像通过相应算法提取特征点最终计算特征点空间三维坐标。图1还可以看出整个数据采集模块搭建在机械平台上由执行机构驱动，不仅可以实现待测目标的小范围检测，同时还可以配合机械平台运动，驱动数据采集系统实现待测物体的大范围全尺寸检测。2硅棒特征点三维坐标检测原理

2.1四目视觉全范围检测系统组成硅棒特征点坐标视觉检测技术基于四目视觉原理，整个四目视觉系统作为机器视觉检测系统的数据采集模块负责为后续图像处理模块提供硅棒图像信息，采集的图像质量直接影响到后续图像处理的难易程度和结果的计算精度。四目视觉原理如图2所示：数据采集模块由四台CCD相机组成，分别在待测硅棒每个侧面安装一台CCD面阵相机，保持相机与硅棒待测面垂直放置，在自然光源照射下硅棒表面成像于与之垂直的CCD相机上，则相机分别获得每个硅棒表面特征的图像。该图像可以通过一个四路camelink接口图像采集卡或者2个双路camelink接口图像采集卡送入上位机进行后续图像处理。整个数据采集系统要实现的功能就是确保不降低系统检测精度的前提下，维持尽量大的有效视场范围，实时采集获取清晰的硅棒图像。

2.2四目视觉系统视场约束为了实现最优检测目的，必须保证待测硅棒在检测过程中始终处于四目视觉系统的有效视场范围内，若硅棒对应于相机上像点的坐标为（xi，yi），通过针孔模型透视变换公式就能得出某个特征点在有效视场内的世界坐标为OXWiYWiZWi。图3为四目视觉系统有效视场示意图，以四台CCD交汇中心建立世界坐标系。

图2四目视觉系统组成

Fig.2The composition of the 4 CCDs

vision system图3四目全范围检测原理及有效视场分析

Fig.3The principle and the analysis of effective

vision field for 4CCDs′ full range detection

如图所示：四台面阵相机型号相同，焦距f均为镜头中心到CCD靶面中心的距离，相邻相机之间的基线长度均为B（B=O1O2=O2O3=O3O4=O4O1），O1Xc1Yc1Zc1、O2Xc2Yc2Zc2、O3Xc3Yc3Zc3、O4Xc4Yc4Zc4是分别以CCD相机各自的镜头中心建立相机坐标系，以CCD1和CCD2光轴的交点为原点建立世界坐标系OXWYWZW，O1Xc1Yc1Zc1、O2Xc2Yc2Zc2、O3Xc3Yc3Zc3、O4Xc4Yc4Zc4均位于OXWYWZW内，最终计算时必须将O1Xc1Yc1Zc1、O2Xc2Yc2Zc2、O3Xc3Yc3Zc3、O4Xc4Yc4Zc4这四个相机坐标系转换到同一个参考坐标系OXWYWZW。假设CCD相机像平面平均尺寸为2Tx×2Ty，相邻相机光轴夹角为2α，则四目视觉系统的有效视场为ABCDEFGH围成的八边形。为了准确描述有效视场，在八边形ABCDEFGH内做内切圆，内切圆面积就反映有效视场的大小，采用内切圆的半径R对有效视场进行描述。考虑Tx远远小于焦距f，则有效视场R可以采用如下近似公式描述：R=Bcosβ/2sinα=Bcos（arctan（Tx/f））/2sin45°≈22BTx/f（1）由式（1）可知：CCD相机间基线长度B、视场角β以及相机夹角α这三个参数不仅直接限制有效视场的大小，还会严重影响四目视觉系统的测量精度。引起测量精度的误差包括相机本身参数（Tx、Ty）以及相机分布结构参数、参数本身的测量误差（B、f）[6]，它们共同决定了机器视觉采集系统的精度。

2.3双目交会原理如图2可知：四目视觉系统中的任意相邻的两个CCD构成双目交汇视觉测量系统，所以整个四目视觉系统可以看作四个双目交汇视觉子系统组成，其中CCD1和CCD2构成子系统1，CCD2和CCD3构成子系统2，CCD3和CCD4构成子系统3，CCD4和CCD1构成子系统4。因为每个子系统光轴互相垂直，所以子系统基于正交双目交汇视觉原理。正交双目交汇测量比单目测量准确度高，它的相机夹角2α=90°有效降低安装误差[7]，保证基线长度，形成相对较大的有效视场利于实现大尺寸检测，同时α=45°满足α∈（40°-70°）放置时测量误差最小要求[4]。以双目交汇视觉子系统1为例：CCD1和CCD2分别满足针孔成像模型：zc1 u

（3）其中矩阵M是由相机内部参数（r1～r9）和相机外部参数（T1～T3）构成的一个3×4的综合矩阵。联立式（2）和式（3）求解则可得到CCD1和CCD2的采集图像上的公共特征点的三维坐标，即硅棒第1对棱边上的特征点坐标，同理对于双目交汇视觉子系统2、双目交汇视觉子系统3、双目交汇视觉子系统4可依次求得第2对、第3对、第4对棱边上的特征点坐标，从而在保证精度前提下实现硅棒全范围检测目的。3硅棒特征点三维坐标检测方法的实现为了验证硅棒特征点三维坐标视觉检测系统的可行性，在实验室搭建了机器视觉检测试验样机进行试验，完成四目视觉采集系统的相机标定实验，同时以CCD1和CCD2构成的正交双目子系统为例进行一对硅棒表面图像的数据采集实验，基于Visual Studio 2008平台编写核心图像处理算法。

3.1标定实验相机标定是视觉测量过程中不可缺少的关键技术，标定通过针孔成像原理求取相机内部属性参数和外部位置参数从而确定空间坐标系中物点和像点的对应关系[8]。针对本文的多目视觉系统首先对每个相机进行单目标定。单目标定选择一种介于传统标定技术和自标定技术之间的方法：张氏平面标定法。标定流程为：首先将自制一个大小为11×11标准棋盘格模板，每个棋盘格大小为10 mm×10 mm。该模板置于视觉系统有效视场内，改变模板位置多角度（不小于3个）分别拍摄，拍摄完成后进行角点检测，单应性矩阵求解和参数优化，每个CCD获得一个相应的相机标定文件calib_CCD_1.mat、calib_CCD_2.mat、calib_CCD_3.mat、calib_CCD_4.mat。这种标定方法比传统标定简单，算法计算量减少且精度高于自标定方法。通过单目标定得到X方向和Y方向有效焦距（ax，ay）、CCD靶面中心坐标（u0，v0）以及径向或者切向畸变等相机内部参数，由于切向畸变较小，此处忽略不计，主要考虑径向畸变参数（k1，k2），单目标定结果见表1。单目标定完成之后进行立体标定，分别获得相机坐标系O1Xc1Yc1Zc1、O2Xc2Yc2Zc2、O3Xc3Yc3Zc3、O4Xc4Yc4Zc4相对于世界坐标系的旋转矩阵R和平移矩阵T。立体标定结果见表2。表1单目相机标定结果

Tab.1The result of monocular camera calibration

CCD1CCD2CCD3CCD4（ax，ay）（1 537.644 971 864.834 93）（1 533.415 091 857.500 18）（1 535.344 071 860.932 01）（1 539.700 31 865.793 31）（u0，v0）（350.602 11272.778 93）（360.149 42285.268 16）（357.021 19279.775 49）（351.339 08288.441 09）（k1，k2）（-0.382 631.710 26）（-0.372 052.034 223）（-0.367 811.901 27）（-0.380 091.947 37）像素误差（0.321 280.370 39）（0.275 690.223 16）（-0.332 810.201 27）（-0.339 610.291 27）

表2多目相机标定结果

Tab.2The result of multicamera calibration

O1Xc1Yc1Zc1O2Xc2Yc2Zc2O3Xc3Yc3Zc3O4Xc4Yc4Zc4R10010.003 70.04310.002 90.004 310.003 70.040 3010-0.003 61-0.006 50.043 61-0.046 5-0.007 11-0.047 3001-0.004 50.066 81-0.003 90.061 71-0.006 50.057 91T0.242 81 000.229 00999.233 70.100 20.297 50.441 70.020 9-998.001 90.199 51 002.336 70.019 7

图4硅棒图像

Fig.4Images of silicon rods3.2图像采集实验实验采用四个IMPERX面阵CCD相机、相机配接15 mm的标准镜头，两个X64CL Prio图像采集卡，两个镜头基线距离为1 408.6 mm搭建实验样机，有效线视场为236.544 mm，将待测硅棒置于CCD交汇的有效视场范围内，配置图像采集卡输出格式为Cameralink Base Mono #1，导入IPX_VGA210相机.cfg配置文件，通过X64CL Prio图像采集卡将一对像素为640×480黑白硅棒图像实时送入上位机。其中正交双目视觉子模块1采集到的一对图像如图4所示。

3.3图像处理特征点坐标检测视觉系统第二个核心组成是图像处理模块，该模块通过完成对采集数据的后续图像处理获得目标特征点的三维空间坐标，技术难点在于机器视觉数据采集模块中CCD相机得到的是二维图像信息，而系统最终要求是得到目标特征点的空间三维坐标。针对问题论文提出一种二维图像上恢复特征兴趣点三维坐标的解决方法：首先提取待处理图像上的特征兴趣点，建立特征兴趣点对应关系即同名点识别，接着通过同名点立体匹配获取对应点视差从而得到特征兴趣点3D坐标。

3.3.1Harris角点检测论文以硅棒角点作为研究的特征兴趣点，采用一种基于灰度值相关的角点检测算子：Harris算子进行硅棒角点检测。Harris角点检测的目的是提取待测目标的特征点，依靠特征点来传递图像所表征的参数信息，算法不受相机姿态及光照影响，检测精度达到像素级别[9]。Harris算子数学表达形式为：M=G（S）gxgxgy

gxgygy（4）

I=Det（M）-k×Trace2（5）M为自相关联系矩阵、Det（M）为自相关矩阵行列式的值，Trace为矩阵的迹，k为默认常数，取0.04。式（5）称为Harris算法响应函数，该函数给出局部范围内的兴趣值大小。Harris算法采用局部范围内的极大兴趣值对应的像素点作为特征点，因此通过对算法中的门限阈值、局部邻域大小、高斯窗口大小和高斯方差多次调整，保证在局部邻域内只留下最大极值点作为兴趣点，实现特征最优角点的提取。

3.3.2特征点立体匹配特征点立体匹配就是在待匹配图像上寻找标准图像上每个特征点的同名点，从而将不同图像中原本独立的特征兴趣点联系起来[1011]，特征点匹配不是盲目进行，它遵循一定约束条件，本文同名点匹配基于极线约束。极线约束规定了一幅图像上任意一点在另一幅图像上的对应点只可能位于一条特定的极线上，通过该约束特征点匹配搜索空间从二维降为一维，减少计算量[10]。匹配流程为：首先在现有图像中设定一个标准图像，对于标准图像中的特征点Pl，找出待匹配图像中与其有最近欧氏距离的前两个特征点Pr1和Pr2，计算两个特征点中最近的距离Dmin与次近的距离Pcmin的比值，如果该比值小于匹配阈值，则表示待匹配图像上欧氏距离最近的点是标准图像中Pl特征最优匹配点。其次以待匹配图像中Pr1为特征点，重复步骤1的过程，求取标准图像中Pr1的候选匹配点P′l。最后如果Pl 和P′l是相同点，则Pl 和Pr1匹配成功，否则弃之。重复这个流程，直到匹配完成。同名点匹配完成之后，由双目视觉视差公式即可得出特征点3D坐标。最后对采集系统拍摄的两幅硅棒图像进行角点检测及匹配算法验证，获得了图像中的4对公共角点3D点坐标值，结果见表3。

表3特征点3D坐标计算结果

Tab.3The calculation result of characteristic points′ 3D coordinatemm

特征角点X实测值X理论值Y实测值Y理论值Z实测值Z理论值153.59154-79.833-80.5-63.422-63263.32263-80.032-80.5-53.709-54353.6195480.20080.5-63.192-63463.2096379.90280.5-53.991-54

通过表3可以看出：理论计算结果和实际测量结果基本吻合，且实际测量精度明显高于理论计算精度。4结论论文提出一种基于机器视觉的非接触、实时硅棒特征点检测技术，搭建了多目视觉硅棒采集系统进行图像采集实验，重点研究了多目视觉有效视场确定和正交双目交汇视觉测量原理，基于Visual Studio 2008平成了硅棒角点特征提取以及同名角点立体匹配等后续图像处理算法，整个检测过程时间不超过0.5 min。实验结果表明，该技术可准确快速获取待检测硅棒的特征点三维坐标，检测精度可以达到像素级别，适合于硅棒参数的非接触式高精度检测。为下一步开展硅棒面形检测研究奠定了基础。参考文献：

[1]郭海霞，解凯.焦点检测技术研究[J].哈尔滨师范大学自然科学学报，2007，23（2）：73-75.

[2]徐岳生，刘彩池，王海云，等.直拉硅的现状与发展[C]∥中国有色金属学会第六届学术年会论文集.长沙：中南大学出版社，2005：62-69.

[3]彭凯，刘丽冰.双摄像机光学三坐标测量系统的研究[J].工艺与检测，2008，10（9）：115-117.

[4]彭凯，刘丽冰，刘书桂.基于双相机的计算机视觉坐标测量系统[J].光电工程，2008，35（7）：95-98.

[5]管业鹏，童林夙.双目立体视觉测量方法研究[J].仪器仪表学报，2003，24（6）：581-588.

[6]刘佳音，王忠立，贾云得.一种双目立体视觉系统的误差分析方法[J].光学技术，2003，29（3）：354-360.

[7]郭玉波，姚郁.双目视觉测量系统结构参数优化问题研究[J].红外与激光工程，2006，35（增刊）：506-509.

[8]罗世民，李茂西.双目视觉测量中三维坐标的求取方法研究[J].计算机工程与设计，2006，27（19）：3622-3624.

[9]张春生.基于点特征匹配的SUSANHarris算子比较[J].西安科技大学学报，2007，27（4）：608-616.

检测系统论文篇8

1 道路桥梁在使用中存在的问题

a.缺乏科学合理的设计，工程规划不明确。b.桥梁的施工质量较差且没有达到工程设计的要求。c.道路桥梁在实际运营了一段时间后，出现较严重的病害，很大程度上限制了桥梁的承载能。d.工程在建设时期，桥梁的施工质量以及实际运营情况都比较好，但经过一段时间后，仍不能满足承载需求。e.许多特大桥梁的检测工作仍不到位，而这种桥梁还需要较高的检测技术。

2 道路桥梁检测的准备工作

检测即是要根据桥梁的实际情况对其进行评估，因此，在检测前需要全面细致的了解被检测桥梁的各种情况，根据工作要求事先准备好各类试验和检测器具，并做好相关的安排计划。此外，更重要的内容就是收集资料，收集的资料不仅包括设计资料，还包括施工资料以及相关的养护、维修、加固资料。

3 关于道路桥梁检测的几种方法

3.1 外观检查

对道路桥梁进行外观检查可以分析桥梁病害发生的原因，首先要根据桥型确定检查的要点。桥梁的检查要点主要有：跨中的裂缝和挠度、端部的斜裂缝、构建的质量外观以及主梁连接部位的状况等等。拱桥的检查要点有：墩的位移以及拱圈拱顶裂缝等等。桥梁从总体上可分为上部结构、下部结构、附属结构。在梁式桥中，上部结构主要是指主梁；下部结构包括桩、基础与承台、桥台、桥墩等；附属结构包括栏杆、伸缩缝、桥面铺装等。它们每个部位都有自己的受力特征，病害也存在着一些共性，如发现不是常规病害，还应当对其仔细的研究以找出病因。

3.2 内部缺陷检查

混凝土构件中常见的缺陷有裂缝、蜂窝、空洞、剥落、钢筋侵蚀和环境侵蚀等。有些缺陷仅靠外观检查难以发现，还需要借助其他的方法进行检测。目前，常用的无损检测法主要有雷达检测技术和声波检测法。超声波脉冲速度法可检测焊缝、钢材以及混凝土中存在的空洞、裂缝、夹渣、火灾损伤等。

3.3 材料特性检查

现今新工艺的不断发展和桥梁的多样化，致使越来越多的材料运用到桥梁结构中，然而最基本、最广泛使用的是钢筋与混凝土。导致钢筋锈蚀有诸多因素，如混凝土的渗水性、含水量、密实度、碳化深度、保护不足以及缺损等等；反过来，钢筋锈蚀又可促使混凝土进一步破损。这些可通过简单的外观检查或敲击检查即可检测出钢筋锈蚀程度。本文由(建筑论文)整理提供，转载请注明出处！随着时间的推移，混凝土的强度会随之产生一些变化，一些大的桥梁通常以同期的试块来确定强度。而其他一些没有试块的桥梁多采用回弹法、贯入法、超声波法、取芯试验法、断裂法等去检测。其中，回弹法和超声波法以及综合法为非破损检测法，应用非常广泛。

3.4 结构性能状况检测与评价

当桥梁无法获得详细资料时，需要借助动力或静力试验进行检测，从而正确的反应出桥梁结构受力性能状况。常用的结构性能检测方法主要有静力试验和动力试验。传统的无损检测技术，如自然电位测、超声检测、声发射、红外检测、磁试验及振动试验分析等得到了较大的发展，可对桥梁的外观以及部分结构性能进行检测，虽然可以做出较为合理的分析判断，但还是无法全面的反映出桥梁的整体健康状况，对桥梁结构的安全度，剩余寿命等方面也无法做出系统的评估。这时，需要采用比较现实的损伤检测法——局部细化检测和综合整体损伤定位。

4 国内外路桥检测技术的发展

许多国内外学者在路桥试验检测方面取得了一些进展，如强迫振动试验，它可以分析路桥结构模态参数对结构局部变化的影响；用环境振动法对路桥进行自动检测的可能性研究；在车重、车速、路面及支承对路桥模态参数的影响方面也有了研究成果。此外，还开发了各种基于频率、振动曲率、振型、应变振型等改变量的定位技术和损伤检测方法。

目前，国外已积累了比较先进的道路桥梁检测技术，主要有：a.桥面板测系统。这个检测系统包括地面渗透雷达系统和双带远结外热成像系统。b.桥梁测试与健康检测系统。这个系统包括全桥检测的无线电发送，运用分式全球定位系统对桥梁变形进行测量，运用传感器对桥梁的超载系数进行检测等。c.疲劳裂纹检测系统。该系统包括测量桥梁裂纹磁分析仪系统、热成像仪系统、便携式声发射系统以及电磁声发射传感器等。d.锈蚀探测与评估技术。包括埋入式锈蚀微传感器、磁漏探测技术以及以磁为基础的测量系统等。

5 道路桥梁检测技术的发展趋势与展望

道路桥梁检测技术发展至今已经历了三个阶段。第一阶段是以领域专家的感官及专业经验为基础的经验式检测技术，这种方法只能对检测信息作简单的数据处理。第二阶段是以建模处理和信号处理为基础的，运用动态检测技术和传感器技术的现代检测技术，此种方法在工程中得到了广泛的运用。而第三发展阶段则是智能检测技术手段，它是以知识处理为核心，信号处理、数据处理和知识处理相融合的方法，智能化已成为路桥试验检测的主流。根据目前取得的成果，未来大型路桥的检测技术的发展方向主要体现在以下几个方面：a.现代网络技术与实时的检测系统相结合，实现信息网络共享。b.为了更方便、快捷、准确地采集数据，开发以无线通信技术为手段的数据采集系统以及能适用于风荷载、交通荷载、定点测试荷载的传感器最优布设技术。c.建立自动损伤识别系统，将数据处理、测量系统、识别系统一起组装到路桥检测系统中，能够自动识别检测与反馈，达到控制的目的。d.从设计、施工到运营阶段建立完整可靠的数据库，积累大量的知识和经验，并最终建立专家系统。

6 结语

道路桥梁的检测是一项十分复杂且重要的工作，它要求相关工作人员具备非常丰富的实际现场经验，更需要科学的检测技术和系统的理论基础，同时吸收国外先进的路桥检测技术，才能做好道路桥梁的检测工作，从而保证工程的质量。

参考文献

[1]谢中尧.论公路桥梁的检测及技术应用[J].建材与装饰，2008（4）.

[2]杨文俊.公路桥梁检测技术的研究[J].山西建筑，2008（12）.

检测系统论文篇9

关键词：模糊控制系统；梯度下降；TSK；网络异常检测

中图分类号：TP311文献标识码：A文章编号：1009-3044(2008)24-1275-03

Network Anomaly Detection with TSK Fuzzy Inference System

ZHAO Wei

(Wuxi Institute of Commerce,Wuxi 214153,China)

Abstract:In order to improve the detection rate for anomaly state and reduce the false positive rate for normal state in the network anomaly detection, a novel method of network anomaly detection based on TSK Fuzzy inference system(TSK-FIS) was proposed. The TSK-FIS was trained by the algorithm which is based on gradient descent(GD). The model makes full use of local accurate searching of GD. The well-known KDD Cup 1999 Intrusion Detection Data Set was used as the experimental data. Experimental result on KDD 99 intrusion detection datasets shows that this learning algorithm has better global convergence ability and the accuracy of anomaly detection is enhanced.

Key words: fuzzy inference system(FIS);gradient descent (GD);takagi-sugeno-kang(TSK);network anomaly detection

1 引言

近几年来，随着Internet的不断发展，带来了许多复杂难以解决的问题，网络安全信息全成为人们日益关注的问题。为了给用户提供安全可靠的网络服务，入侵检测 系统被广泛应用。目前入侵检测的方法主要有两种，即误用检测和异常检测。异常检测是假设入侵者的行为在某种程度上与正常行为有所不同，用网络及系统的某些特性参数和阈值来定义正常行为和系统的正常轮廓。然后用暂态轮廓与正常轮廓进行比较，若超出某种程度的差异，即确定为异常。因此，检测异常和入侵实质上就是检测这些特性参数与正常状态值的背离程度。

由于所得的数学模型常常存在比较严重的非线性、时变性和不确定性，给辨识和检测带来了较大的困难。针对这个问题，需要利用软测量、故障诊断、专家系统等智能监控来完成网络异常的检测和网络状态的监测。本文提出一种利用TSK模糊系统建立网络流量监测模型，利用检测到的大量数据对其进行异常检测。建立了基于TSK模糊控制系统对网络异常检测模型，并把这一方法用于网络异常检测的系统中。实验结果表明该系统能提高负荷预测的精度。

2 模糊逻辑系统简述

2.1 模糊逻辑系统

一般而言，模糊逻辑系统是指那些与模糊概念和模糊逻辑有直接关系的系统。他又模糊产生器、模糊规则库、模糊推理机和反模糊化四部分组成。其中产生器将论语U上的点一一映射为U上的模糊集合；反模糊化器论域V上的模糊集合一一映射为V上的确定点；模糊推理机根据模糊规则库中的模糊推理知识以及由模糊产生器产生的模糊集合，推理出模糊结论，亦及论域V上的模糊集，并将其输入到反模糊化器中。

模糊逻辑系统具有许多及其重要的优点：1)由于输入、输出均为实性变量，故特别适用于工程应用系统；2)它提供了一种描述专家组织的模糊“if-then”规则的一般形式。3)模糊产生器和反模糊器的选择有很大的自由度，可通过学习的方法，建立合理的模糊逻辑系统，以解决工程的实际问题。

2.2 TSK模糊控制逻辑系统

TSK(Takagi-Sugeno-Kang)[Takagi and Sugeno1985, Sugeno and Kang 1988]模糊系统 是著名的模糊逻辑系统之一，具有很好的非线性逼近能力，特别适合于用来建模。

在TSK模糊系统中，用以下的“If-then”规则来定义模糊系统的规则：

Ri : Ifx1 is A1i, x2 is A2i, … , xd is Adi,thenyi=p0i + p1ix1+ … +pdixd

式中Aji为模糊集，Pji为真值参数，yi为系统根据规则所得的输出，i=1,2,…,m , m为规则数。也就是说，TSK模糊系统中If部分是模糊的，但其then部分是确定的，即输出为各输入变量的线形组合。对于一个真值输入向量x =(x1,…,xd)来讲，TSK模糊系统的输出y(x)等于yi的加权平均：

式中加权系数wi包括了规则Ri作用于输入所取得的所有真值，wi的计算公式如下：

3 TSK模糊控制系统建模算法

下面具体地介绍TSK模糊系统的构造算法：

1) 用聚类算法对输入样本数据集进行聚类，确定聚类中心ci=(c1i,c2i,…,cdi， i=1,2,…,m 。m是类的个数。

2) 据聚类结果构造初始化TSK模糊系统：

Ri : Ifx1 is A1i, x2 is A2i, … , xd is Adi,

then

yi =p0i + p1ix1+ … +pdixd

这里x=( x1 ，x2 ，…，xn )是输入变量，Aji ( i = 1,2,…,m)是x 在前提部分的模糊集，yi是结论部分的输出实数值。yi是输入变量的线形组合，前提部分的模糊集Aji由以下的函数定义：

δij是隶属函数的宽度,它能通过设置最远点xj*的隶属度α来估计。

由Aji(xj*)=α可得

3) 利用梯度学习算法对初始化模糊规则进行训练，调整模糊系统前提和结论部分的参数值。

定义误差函数

ytd为期望输出，yt为模糊系统输出，则根据梯度法有：

4) 梯度算法学习直到E

检测系统论文篇10

关键词：桥梁；健康监测系统；损伤检测；工作流程；信号分析与处理

中图分类号：K928.78 文献标识码：A

一、结构检测与健康监测概况

结构检测与健康监测概况工程结构一般会受到两种损伤一突发性损伤和累积性损伤。突发性损伤由突发事件引起，使损伤在短期内达到或超过一定限值；累积损伤则有缓慢积累的性质，达一定程度会引起破坏影响安全和使用。健康检测能够在突发性损伤发生时及时做出判断和警报，以便采取处理措施，防止发生进一步的破坏和引发其它事故。对于累积损伤，能够定期对损伤的状态做出描述，以便根据情况采取相应措施。

二、桥梁健康监测意义（一）监控与评估。桥梁健康检测的基本内涵是通过对桥梁结构状态的监控与评估，为工程在特殊气候、交通条件下或运营状况严重异常时发出预警信号，为桥梁维护、维修与管理决策提供依据和指导。为此，监测系统通常对以下几个方面进行监控：①桥梁结构在正常环境与交通条件下运营的物理与力学状态；②桥梁重要非结构构件和附属设施的工作状态；③结构构件耐久性；④工程所处环境条件等等。（二）设计验证。由于大型桥梁的力学和结构特点以及所处的特定环境，在大桥设计阶段安全掌握和预测其力学特性和行为特性是非常困难的。因此，通过桥梁健康检测所获得的实际结构的动静力行为来检验大桥的理论模型和计算假定具有重要意义。不仅对设计理论和设计模型有验证作用，而且有益于新的设计理论的形成。（三）研究与发展。桥梁健康监测带来的将不仅是监测系统和某种特定桥梁设计的反思，它还可能并成为桥梁研究的现场实验室。由于运营中的桥梁结构及其环境所获得信息不仅是理论研究和实验室调查的补充，而且可以提供有关结构行为与环境规律的最真实的信息。

三、健康监测系统

（一）大型桥梁健康监测系统。

大型桥梁健康监测系统一般应包括以下几部分内容：

1、传感系统。由传感器、二次仪表及高可靠性的工控机等部分组成。

2、信号采集与处理系统。实现多种信息源、不同物理信号的采集与预处理，并根据系统功能要求对数据进行分解、变换以获取所需要的参数，以一定的形式存储起来。

3、通信系统。将处理过的数据传输到监控中心。

4、监控中心。利用可实现诊断功能的各种软硬件对接收到的数据进行诊断，包括结构是否受到损伤以及损伤位置、损伤程度等。传感器监测到的实时信号，经过采集与处理曲通信系统传送到监控中心进行分析和判断，从而对结构的健康状况作出评估。若结构出现异常行为，则由监控中心发出预警信号，并对检测出来的损伤进行定性、定位和定量分析同时提供维修建议。

（二）信号的分析与处理。桥梁结构的健康状况是由测试的信号来监测和评估的，即从传感器采集的信号中提取各种特征，对结构进行参数检测、状态监控和损伤诊断等。

（三）损伤检测。损伤检测一般可分为两大类，即整体法和局部法。整体法试图评价整体结构的状态．确定损伤存在的可疑区域，而局部法则依靠成熟的无损检测技术对某个特定的部位进行精确检测。整体法和局部法在大型桥梁的损伤检测中结合使用效果较好。

四、现有监测系统存在的问题

在目前已有的桥梁结构健康与安全监测系统中，明显存在监测项目种类不足，而个别监测项 目规模又过于庞大，尤其在对监测数据的管理方面，还没有形成一个较为完善的数据存储与管理查询系统，大量的监测数据得不到妥善的处理和利用。总结现有桥梁健康与安全监测系统的不足之处，在监测系统的总体规划上主要有以下一些较为突出的问题：缺乏有效实用的优化算法造成测点数量巨大，系统规模过大导致数据量大、信息大量冗余；监控系统与管理系统未能实现无缝连接；结构安全评价系统研究多基于理论范畴，缺少工程实用性的研究；桥梁监测系统缺乏规范性指导原则。就现在桥梁结构健康监测及诊断的研究水平来看，在技术层面上也有许多问题主要表现为：传感器的优化布设是桥梁结构健康监测和诊断中的一个重要问题应该做到使用尽量少的传感器获取尽可能多的结构的健康信息。开发适合桥梁结构检测的专用传感器是桥梁检测问题中的关键。测量仪器的精度不够以及效率低是困扰桥梁检测的一大难题

五、结语

桥梁健康监测研究涉及振动理论、传感技术、测试技术、系统辨识理论、信号分析处理、数据通信、计算机、随机过程和可靠度等多门学科，是―个系统工程。经过多年来的积极探索．人们已经取得了许多成果。但是由于桥梁结构受到许多不确定因素和复杂工作环境的影响，以 及对桥梁在使用年限内的工作特性的变化缺乏全面深入的了解，因此目前所取得的成就和研究还处于基础性探索阶段，要实现应用于实际的目标尚需要多学科的进一步交叉与发展!对于实现大桥和特大桥健康状态的在线监控、无需振动设备、不妨碍交通、适于远程遥控检测的环境振动法为其展现了美好的前景!要从真正意义上实现对桥梁结构的健康诊断、推动其在实践中的应用、基本实现大型桥梁健康监测、长期、定时、在线、经济的要求，还必需广大桥梁工作者和研究人员的不断努力和探索!

参考文献：

李颖.张廉.唐颖栋 桥梁结构无损检测与评估研究进展[期刊论文]-中外公路 2009(1).