基于数据融合的风机风量值无线监测技术研究

为了解决主要通风机在测风量过程中在线实时监测等问题,建立了以无线传输技术为基础的三层传输系统框架,并将改进的数据融合算法引入到风量值数据处理当中,通过选取阙值区间利用二次曲线函数来消除阙值点处相互支持的模糊性,取得最优融合传感器组,并对实测数据进行抗干扰实验分析。实验结果表明,无线传输方式有利于风量数据的在线实时监测;改进的数据融合算法能及时有效地消除传感器的测量偏差、提高风量数据的测量精确度。研究结果对煤矿主要通风机风量在线远程监测具一定的理论价值和实用意义。     

基于UKF的深井监测移动节点定位算法

针对线性系统理论的监测定位技术误差较大且又无法实时监测深井人员及移动设备的位置问题,提出一种基于非线性函数不敏卡尔曼滤波（UKF）移动节点定位算法（U-MPA）。在建立U-MPA监测系统及巷道模型的基础上,采用UKF方法对RSSI滤波测距,通过局部坐标系,实现对移动节点实时定位监测;同时,通过改变锚节点间距密度,实现不同定位精度要求。仿真实验表明:U-MPA算法相比RSSI算法定位误差有明显减小,U-MPA算法的平均定位偏差为RSSI算法的44%。     

叉车用安全装置的开发

以机械设备为起因的工伤事故中,叉车事故比较常见。首先介绍了日本国内叉车事故的分类统计数据,从硬件设备方面,概述了叉车减灾的主要措施,针对驾驶员在行驶中将肢体伸出驾驶仓外时易发生冲撞或挤压事故的情况,提出了基于光幕及激光扫描器的驾驶员肢体伸出仓外的监控方法。然后根据叉车的不同刹车性能指标,探讨了如何设定检测领域大小的问题。对蓄电池式1.5t叉车进行的实验表明,在检测系统能直接控制刹车的情况下,我们提出的方法是行之有效的。     

上海市降尘自动监测系统研发与应用

大气降尘量是重要的环境指标之一,可以较客观地反映和评价城市局部地区扬尘污染水平,对评价城市区域环境空气质量、分析大气污染来源和变化具有重要意义。国内外大气降尘监测普遍采用传统的手工监测方法,手工法因时效性差、效率低、能耗大、质控难、误差大等原因已不适应现代环境管理的需求。随着科技与网络的发展,自动监测方法成为发展趋势。文章主要阐述了上海市降尘自动监测技术的研发过程及实际应用,介绍了自主研发的降尘自动监测仪的原理、关键技术和系统组成。通过粉尘舱内实验、降尘自动监测方法与手工重量法比对测试及为期一年的试点应用,分析了降尘自动监测方法的精密度、准确度、相对误差及适用性,并探讨了降尘自动监测的应用前景。     

分流式内加湿型环境箱设计

本文针对现行混凝土温度-应力试验机存在的不足,结合国家"211工程"项目要求,设计了一种新型环境箱,可用于研究温度,湿度和风速变化对混凝土的影响.创新性的采用了管道分流和内置加湿结构,可实现高精度的温度、湿度和风速调节.     

基于压电传感板的建筑疏散照明技术

在当今世界,电力、能源和安全是人们日常生活的基本要求。为了应对日益增长的能源需求,最终的解决办法是实施可再生能源,然后将其用于人类的安全。可再生能源需要以它们各自正确的方式实施。研究基于压电传感器片的迈步发电装置,并演示了如何利用这些能量实现建筑物疏散照明。我们在传感器的下方和顶部分别固定了木板和可移动网螺栓,利用压电传感器系统,行人可以通过迈步向发电装置施加电能,另外,将硅凝胶粘贴在位于下部木板空洞中的所有传感器顶部。当有人踩到板上时,就会自动施加压力。在木板的顶部和底部设置了一个孔,以便随时调整在底部和顶板之间安装的可移动网螺栓。烟雾传感器用于启动灯光。使用这种设备,我们实现了建筑物疏散路径上的LED灯正常运行。结果表明,这种安全发电的设计和方法具有一定的实用价值,同时也满足了全球对能源的需求。     

遗传禁忌搜索的能量均衡深井安全监测WSN分簇路由算法

针对深井巷道无线传感器网络（Wireless Sensor Networks,WSN）安全监测中节点能量消耗不均匀导致网络生命周期较短的问题,在分析低功耗自适应集簇分层型算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH）、遗传算法（Genetic Algorithm,GA）和禁忌搜索算法（Tabu Search Algorithm,TS）的基础上,提出遗传禁忌搜索的能量均衡深井安全监测WSN分簇路由算法（GTSR-EB）,以分簇方式来减少数据发送量与寻优开销,利用优化GA算法和TS算法进行多路径搜索以选出一条能耗均衡、路径传输距离最短的最优路径。仿真实验表明:GTSR-EB算法网络存活周期为LEACH算法的2.17倍、GA算法的1.18倍,GTSR-EB网络能量利用率更高、生存周期更长。     

Highly sensitive and selective determination of malathion in vegetable extracts by an electrochemical sensor based on Cu-metal organic framework

Abstract

This article demonstrates the first application of a copper-based porous coordination polymer (BTCA-P-Cu-CP) as a carbon paste electrode (CPE) modifier for the detection of malathion. The electrochemical behavior of BTCA-P-Cu-CP/CPE was explored using cyclic voltammetry (CV) while chrono-amperometry methods were applied for the analytical evaluation of the sensor performance. Under optimized conditions, the developed sensor exhibited high reproducibility, stability, and wide dynamic range (0.6–24?nM) with the limits of detection and sensitivity equal to 0.17?nM and 5.7 µAnMcm^?1, respectively, based on inhibition signal measurement. Furthermore, the presence of common coexisting interfering species showed a minor change in signals (<4.4%). The developed sensor has been applied in the determination of malathion in spiked vegetable extracts. It exhibited promising results in term of fast and sensitive determination of malathion in real samples at trace level with recoveries of 91.0 to 104.4%. (RSDs < 5%, n?=?3). A comparison of the two studied techniques showed that the HPLC technique is unable to detect malathion when the concentration is lower than 1.8?µM while 0.006 µM is detected with appropriate RSDs 0.2–5.2% (n?=?3) by amperometric method. Due to the high sensitivity and selectivity, this new electrochemical sensor will be useful for monitoring trace malathion in real samples.     

Application of integrated micro sensor in internal measurement of high temperature fuel cell

This study developed an integrated (flow, voltage, and temperature) micro sensor using the micro-electro-mechanical systems (MEMS) technology. It was inserted into the high temperature proton exchange membrane fuel cell (HT-PEMFC) for local real-time measurement. The integrated micro sensor is made of 40 µm thick stainless steel base material, and its protective layer is formed by polyimide (PI) that has better temperature resistance. The integrated micro sensor has three functions, and is favorably characterized by small size, good acid resistance and temperature resistance, quick response, real-time measurement, and being able to be put in any place for measurement. After calibration, and its reliability confirmed, the integrated micro sensor is inserted into the HT-PEMFC for local microcosmic measurement.     

基于大数据分析的大气网格化监测质控技术研究

基于对现阶段中国环境空气的污染特征及监测手段进行分析,研究了如何采用传感器技术进行大气污染防治网格化监测。对标物校准、训化校准、自适应校准、传递校准等校准质控技术进行了充分研究并基于此建立了自主学习神经网络算法的校准体系。为解决传感器应用过程中零点漂移、温度和湿度漂移、时间漂移等问题,利用大数据、基因算法成功开发出了智能数据修正模型,实现了低成本、高稳定、具有相当精度且可自动化运行的网格化监测体系。