monash.edu › files PDF 作者:M Umair · 2021 · 被引用次数:109 — 作者:M Umair · 2021 被引用次数:109 airborne transmission of the coronavirus in indoor environments have been ... ensuring the accuracy and reliability of the information demanded [209,213].
摘要:信息技术的快速发展对许多行业产生了重要影响。出现了“工业 4.0”概念,象征着第四次工业革命。该概念与物联网、区块链、雾计算、大数据等有前景的技术密切相关。本研究考察了采矿业领域。我们讨论了以基于现代数字技术的公共信息空间开发为代价来提高采矿企业效率的可能性。我们分析了采矿企业生产过程参与者之间数据流层面的安全问题。我们定义了在控制中心和独立技术单元之间可能失去连接的情况下,为采矿企业生产过程提供数据可靠性的问题。我们基于区块链和数字水印技术,为解决给定问题提供了一种新方法。进行了计算实验,提出了在常见微控制器型号上实现所提供方法的可能性。
摘要:结构健康监测 (SHM) 是通过集成传感器系统在运行期间对结构状况进行的连续机载监测。人们认为 SHM 有潜力提高结构的安全性,同时减少其自重和停机时间。目前有许多 SHM 方法可以观察和评估不同类型结构的不同损伤。最近,不同级别的数据融合已受到关注,以便通过不同的 SHM 方法进行联合损伤评估,从而提高评估的准确性和可靠性。然而,很少有人关注哪些 SHM 方法有望结合起来。本文通过比较许多著名 SHM 方法的基本物理模型与损伤对金属和复合结构的实际影响,展示了它们的理论能力,从而解决了这个问题。此外,本文概述了不同级别 SHM 的最新损伤评估概念。因此,使用超声波和振动的动态 SHM 方法似乎非常强大,但它们对环境影响很敏感。将此类动态方法与静态应变或电导率方法以及环境实体的附加传感器相结合,可能会产生一种强大的多传感器 SHM 方法。为了演示,定义了一个强大的传感器系统,并提出了一种可能的多传感器联合数据评估方案
侧通风压力响应场麦克风型号 377A14 是一种侧通风压力场设计,当用于齐平安装的腔体、管道、墙壁或面板时,可实现大气压均衡,因为这些腔体、管道、墙壁或面板内部的静态工作压力与结构外部相比变化很大。377A14 用于高水平或高频测量,并与风洞壁齐平安装。为获得最佳效果,请与 PCB ® 型号 426A05 无通风前置放大器一起使用,或订购型号 378A14、麦克风和前置放大器配对。极化电压型号 377A14 是一种预极化设计。与前置放大器结合使用时,它设计为在 ICP ® 传感器电源或任何 2-20 mA 恒定电流源下工作。这种现代设计是便携式测量或高湿度应用中操作的首选。设计优势包括使用普通同轴电缆和与其他 ICP ® 传感器(加速度计、压力传感器、力传感器等)的互换性,从而节省设置时间并降低通道成本。
摘要:小型飞机类别(例如小型空中运输(SAT)、城市空中交通(UAM)、无人机系统(UAS))、现代航空电子解决方案(例如电传操纵(FBW))和减小的飞机(A/C)尺寸的异质性需要更紧凑、集成、数字化和模块化的空中数据系统(ADS),该系统能够测量来自外部环境的数据。在 Clean Sky 2 计划的框架内资助的 MIDAS 项目旨在通过经过商业应用认证的 ADS 满足这些最新要求。主要支柱在于 COTS 解决方案和分析传感器(专利技术)之间的智能融合,以识别气动角度。识别涉及飞行动态关系和基于神经技术的数据驱动状态观察器,一旦训练完成,它们就是确定性的。由于该项目将首次将分析传感器作为冗余系统的一部分安装在民用飞机上,因此本工作中记录的设计活动特别关注适航认证方面。在此成熟度级别,使用模拟数据,下一阶段将使用真实飞行测试数据。描述了训练和测试方面的数据收集。训练操作旨在激发所有动态模式,而测试操作旨在独立于训练集和所有自动驾驶仪配置验证结果。结果表明,替代解决方案是可能的,可以大大节省计算工作量和代码行数,但同时也表明,更好的训练策略可能有利于应对新的神经网络架构。
摘要:网络化多传感器用于解决机动目标跟踪问题。为避免非线性动态函数的线性化,获得更准确的机动目标估计,提出了一种用于机动目标跟踪的自适应信息加权协同滤波器。利用无迹变换计算伪测量矩阵,以利用测量的信息形式,这是协同迭代所必需的。为提高机动目标跟踪精度并在整个网络的每个传感器节点中获得统一的估计,利用自适应当前统计模型来更新估计,并在各个动态模型的相邻节点之间应用信息加权协同协议。基于多个模型的后验概率,通过对模型条件估计的加权组合来获得每个传感器的最终估计。实验结果表明,所提算法在跟踪精度和全网估计一致性方面具有优异的性能。
摘要:小型飞机类别(例如小型空中运输(SAT)、城市空中交通(UAM)、无人机系统(UAS))、现代航空电子解决方案(例如电传操纵(FBW))和减小的飞机(A/C)尺寸的异质性需要更紧凑、集成、数字化和模块化的空中数据系统(ADS),该系统能够测量来自外部环境的数据。在 Clean Sky 2 计划的框架内资助的 MIDAS 项目旨在通过经过商业应用认证的 ADS 满足这些最新要求。主要支柱在于 COTS 解决方案和分析传感器(专利技术)之间的智能融合,以识别气动角度。识别涉及飞行动态关系和基于神经技术的数据驱动状态观察器,一旦训练完成,它们就是确定性的。由于该项目将首次将分析传感器作为冗余系统的一部分安装在民用飞机上,因此本工作中记录的设计活动特别关注适航认证方面。在此成熟度级别,使用模拟数据,下一阶段将使用真实飞行测试数据。描述了训练和测试方面的数据收集。训练操作旨在激发所有动态模式,而测试操作旨在独立于训练集和所有自动驾驶仪配置验证结果。结果表明,替代解决方案是可能的,可以大大节省计算工作量和代码行数,但同时也表明,更好的训练策略可能有利于应对新的神经网络架构。
摘要:网络化多传感器用于解决机动目标跟踪问题。为避免非线性动态函数的线性化,获得更准确的机动目标估计,提出了一种用于机动目标跟踪的自适应信息加权协同滤波器。利用无迹变换计算伪测量矩阵,以利用测量的信息形式,这是协同迭代所必需的。为提高机动目标跟踪精度并在整个网络的每个传感器节点中获得统一的估计,利用自适应当前统计模型来更新估计,并在各个动态模型的相邻节点之间应用信息加权协同协议。基于多个模型的后验概率,通过对模型条件估计的加权组合来获得每个传感器的最终估计。实验结果表明,所提算法在跟踪精度和全网估计一致性方面具有优异的性能。
3.6.1技术描述2 - 声传感器网络(3.7 on 5)3-5 3.6.2技术描述7 - 用于成像的便携式低成本雷达和3-6通信(2 on 5)3.6.3技术描述8 - 高光谱vnir/lwir:scopes/scopes/binocular/binocular,3-6 subeverance,3-6 Surveillance,sniper sectection,3。3. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6. 6 on。 Doppler Radar for 3-7 Through-the-Wall-Sensing (3.3 on 5) 3.6.5 Technology Description 11 – Long Wavelength Infrared (LWIR) (4.4 on 5) 3-8 3.6.6 Technology Description 12 – Coherent Radar Through Wall System (3.7 on 5) 3-8 3.6.7 Technology Description 14 – Sensor System for Vehicle Situation Awareness 3-9 (4.4 on 5) 3.6.8 Technology Description 15 – Tunable THz Imager (4.1 on 5)3-9 3.6.9技术描述17 - 卡拉迪姆:无人看管的地面警报传感器(2 on 5)3-10 3.6.10技术描述18 - DAOTE:DAOTE:检测隐藏的3-10狙击手(3.7 on 5)3.6.6.11技术描述19 - PILAR:PILAR:PILAR:PILAR:OACOSTIC,SNIPERTIC 3.11 3-11 3-11 ON:传感器(1.9 on 5)3-11 3.6.13技术描述21 - 眼镜蛇:反电池雷达(4.1 on 5)3-12 3.6.14技术描述22 - 叶子渗透:叶子穿透(1 on 5)3-12 3.6.15技术说明37 - 短期生物百叶窗 - 短距离生物百叶窗(5)3.6.6.6.6.6.16技术范围38 – Spy and and and op and wowl(4. 38 – Spy and towr(4)。 3-13 3.6.17技术描述42 - 主动防御传感器系统(2.1 on 5)3-14