探测系统（精选十篇）
探测系统 篇1
关键词：可见光探测,空间目标,探测距离,信噪比,仿真
空间目标是指高度约100 km以上的各种人造飞行物和宇宙飞行物,包括在轨运行的卫星、进入空间轨道的助推火箭、空间飞行器以及各种空间碎片等[1]。对空间目标的识别、跟踪、定位等关键技术越来越受到各国研究人员的重视。星载空间目标探测系统由于其不受地球大气、气象、光照等条件的限制,更容易实现对空间目标的监视,因此,国外科学家很早就对这方面进行研究,这其中包括美国、英国、加拿大、日本等国家[2]。
星载空间目标可见光探测系统,主要是利用空间目标反射太阳光等自然光源进行探测。对可见光相机设计的前提是对可见光相机探测能力的分析和预估。系统的探测能力主要以相机信噪比来衡量。通常已有的对空间目标可见光探测系统探测能力的研究大多没有考虑空间目标在太空中所受的地球以及大气的反射辐射,仅仅考虑了太阳光的直射辐射,因此这样的结果是不准确的。例如,雷鹏,等人[3]、张科科等人[4]建立的数学模型。现以深空为背景,并假设目标表面为朗伯面,在分析了目标背景特性、目标的辐射特性、CMOS探测器的噪声特性等因素基础上对星载空间目标可见光探测系统的探测能力进行理论计算公式的推导。
1 空间目标特性
探测系统假设以人造卫星为空间探测目标。人造卫星在轨运行过程中本身并不发光[2]。其背景辐射主要来源于太阳的直射和地球以及大气的反射辐射。如图1所示。
由于人造卫星反射特性比较复杂,与卫星的形状、表面材料、姿态等因素都有关系,为了简化运算,在实际分析中将卫星的反射近似为漫反射,卫星表面为朗伯面,并假设其各波长的漫反射系数与反射光的波长无关,一般卫星的表面漫反射率为0.2~0.4,假设卫星目标尺寸6 m×2 m。
2 可见光探测器波段选择
空间目标对太阳光谱的反射特性与目标表面材料特性有关。不同的波段被光学系统接收到的辐照度不同,所以在设计探测的光学系统时,必须要考虑光学系统的探测波段,从而保证光学系统接收到的目标辐照度尽可能强,同时为了增加系统的信噪比,在选择的波段内要保证背景辐照度尽量小。
人造卫星等空间目标表面隔热组件常采用黄色或者银色热控材料,对于太阳能帆板,在可见光波段主要有两个峰值,一个峰值<400 nm,另一个峰值在500~600 nm之间。对于远离地球大气层外的太阳,一般认为其辐射与5 900 K的黑体相当,太阳光谱辐照度曲线如图2所示,从图中可以看出太阳辐射的峰值波长在500 nm左右。所以在设计光学系统时,探测波段选择400~700 nm是比较合适的。为了避免目标在探测器上成像饱和以及减小星空背景噪声的影响,探测器的光学系统探测带宽可设计为几个nm。一般10 nm左右[5,6]。
3 空间目标可见光辐射特性
3.1 太阳直射
对于远离地球大气层的太阳,可将其看作温度为5 900 K的辐射黑体[5]。由普朗克黑体辐射定律可得出以波长为表示形式的太阳光的光谱辐射出射度为
式(1)中,MSun(λ)为太阳光光谱辐射出射度,单位为W·cm-2·μm-1,λ为波长,单位为μm,h为普朗克常量,h=6.625 6×10-34W·S2,T为太阳温度,单位为K,c为光在真空中的速度,c=3×108m/s,k为玻尔兹曼常量,k=1.38×10-23W·s·K-1。则在距离太阳为L1的地球轨道上的空间目标处的太阳光谱辐照度为
式(2)中,Rs为太阳半径,取6.962 7×108m;Rse为平均日地距离取1.496×1011m。假设空间在轨运行卫星目标有效反射面积为S,θ1s为目标表面法线与太阳光入射方向的夹角。θ2s为探测器与目标连线与空间目标法线方向的夹角即观测角。Ltarget为探测系统离目标距离。那么可以得到空间卫星目标反射太阳光直射在探测器入口处的辐照度为
式(3)中,frs(θi,φi,θr,φr)为目标面元对太阳光的双向反射分布函数[2],单位为sr-1。上文中假设目标表面为朗伯面,其在半球范围内任意方向的辐亮度是恒定的,对于朗伯面,其双向反射分布函数与光线的入射和出射方向没有关系,是一个只与漫反射率有关的函数,此时
将式(4)带入式(3)可得
3.2 地球漫反射
对于空间目标,太阳直接辐射和地球反射辐射是空间目标主要的辐射源。地球反射太阳光的光谱辐射出射度表示为
式(6)中,ρe为地球及大气对太阳光的平均反射率,取ρe=0.35[5]。
同样,按照节3.1的分析思路,可以得到空间卫星目标由于地球反射太阳光的漫反射在探测器入口处的辐照度为
式(7)中,θ1e为目标表面法线与地球反射到目标表面的太阳光方向的夹角,θ2e为探测器与目标连线与空间目标法线方向的夹角即观测角,θ2e=θ2s。
3.3 总辐照度
由节3.1和节3.2分析可以得到空间卫星目标反射的太阳直射光和地球反射光在探测器入口处的总辐照度
则经过可见光探测器入瞳处的总辐照度为
式(9)中,,D是相机的有效口径,τ0是光学系统的光谱透过率。将式(5)和式(7)代入式(9)可以得到
4 可见光成像系统噪声分析
CMOS图像传感器以其低成本、低功耗、高集成度、抗辐射能力强等优点已经逐渐被应用到空间目标可见光探测系统中[7]。
CMOS图像传感器的光电转化通过各个像元完成,CMOS图像传感器阵列可以作为高分辨率图像缓冲区,从而避免了电荷传输的问题。因此,在系统的曝光积分时间tint内,CMOS图像传感器产生的目标光信号电荷数为
式(11)中,QE是CMOS传感器的量子效率;FF是像元填充因子;Npix是目标光斑在传感器阵面上所占的像元数;hc/λ是单个光子的能量。
星载空间卫星目标可见光探测系统是以深空为背景,为计算探测背景在探测器处产生的电子数,引入天文学中星等的概念[8]。根据星等计算公式可以建立空间目标辐照度与视星等之间的关系式
式(12)中,M0为空间目标的视星等,EAll为空间目标总辐照度。则任意星等空间目标的辐照度表示为
式(13)中,E0=2.9×10-8W/S2为大气层外0星等的目标辐照度。因此进入探测器入瞳处产生的辐射通量为
可以得到CMO图像传感器产生的背景光信号电荷数为
CMOS探测器的噪声比较复杂,主要来源包括光子噪声nlight、读出噪声nread、暗电流噪声nread、量化噪声nAD、KTC噪声nKTC、固定噪声nFPN、非均匀噪声nPRUN等。各种噪声具体定义很多文献都有阐述[7],这里不再说明。因此,可见光成像系统CMOS探测器的总噪声电荷数可表示为
5 空间目标可见光探测系统信噪比(SNR)计算
星载可见光探测系统探测能力的一项重要指标就是信噪比[9,10]。根据信噪比的基本理论公式可以得到可见光探测系统信噪比为
可见光探测系统对空间目标进行探测时,为了能够有效探测到目标,通常要求探测概率>98%,虚警概率<1%[2]。可以确定出满足这个条件的门限信噪比SNR0约为5。通常情况下,为了能够有效地提高从噪声环境下提取目标信号的检测概率,降低虚警概率,系统信噪比必须大于等于门限信噪比[10],即有
6 空间目标可见光探测器探测距离计算
信噪比(SNR)是空间目标和可见光探测器之间的距离Ltarget以及成像像元个数Npix的隐函数,可以根据公式(18)可以得到信噪比、成像像元个数、探测距离之间的关系。
由式(10),式(19)得到
当SNR取门限信噪比SNR0时
在上文中讲到为了避免目标在探测器上成像饱和以及减小星空背景噪声的影响,探测器的光学系统探测带宽2Δλ可设计为几个nm。一般10 nm左右。这样得到
7 仿真分析
假设空间目标可见光探测系统系统参数如下:S'为系统入瞳面积S'=π(2D),D=200 mm;τ0为系统接收效率0.5;QE为CMOS图像传感器量子效率,取0.6;FF是像元填充因子,取0.4;tint为积分时间;h为普朗克常量,取6.625 6×10-34W S2;c为光在真空中的速度,取3×108m/s;Rs为太阳半径,取6.962 710×108m;ρd为目标表面漫反射率0.3;θ1s为目标表面法线与太阳光入射方向的夹角,取30°;ρe为地球平均反射率0.35;θ1e为目标表面法线与地球反射到目标表面的太阳光方向的夹角,取60°;θ2s为目标表面法线与探测方向的夹角;S为卫星反射面等效面积,取6×2 m2;MSun(λ)为太阳光谱辐射出射度;λ为系统接收中心波长550 nm;2Δλ为系统接收带宽10 nm;Rse为目标到太阳的距离,取平均日地距离1.496×1011m;nnoise为探测器的总噪声电子数,取100。SNR0为门限信噪比5。
根据Johnson准则,当目标在传感器阵面上成像大于l5个像元时[2],系统能够辨别确认目标。这里Npix取15。此时式(20)化简为
化简后的式(23)可以看出系统探测距离与积分时间、探测器观测角度、系统信噪比有关系。当观测角θ2s分别取0°、30°、60°、80°以及积分时间tint分别取0.001 s、0.01 s、0.1 s时的极限探测距离如表1所示
利用MATLAB对数学模型进行仿真,图3是探测方向角θ2s、信噪比SNR、探测距离Ltarget之间的关系。信噪比是衡量探测系统探测性能的一个重要指标,为了直观表示探测距离和信噪比之间的关系,假设探测角和积分时间不变对数学模型进行仿真。图4是探测角θ2s、积分时间tint一定时探测距离L2target与信噪比SNR之间的关系。
8 结论
通过对空间在轨卫星目标可见光探测系统探测能力理论计算方法进行研究,在一定条件下得出了系统探测能力的计算公式。通过MATLAB仿真分析得到探测距离、信噪比、积分时间、以及探测器观测角之间的关系。从仿真结果可以得出:在其他条件一定情况下,增加积分时间可以提高系统的探测能力;当系统信噪比越大的情况下,极限探测距离越小。利用文中的公式模型和仿真结果可以对空间目标可见光探测系统设计以及提高系统探测能力有一定作用。
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绕月探测工程的测控系统 篇2
人类至今已先后将各种卫星、飞船、航天飞机和空间站等5000多个航天器送入太空.然而,太空并未因此变得杂乱无序,一种神奇的力量引导着这些航天器始终按照自己的.轨道飞行,偶尔偏离轨道,也能很快“迷途知返”;一旦发生了故障,还能得到及时抢救.这个神奇的力量,来自于庞大的航天测控网.
作 者： 作者单位： 刊 名：中国航天 PKU英文刊名：AEROSPACE CHINA 年，卷(期)： “”(11) 分类号： 关键词：
智能火灾探测系统设计与实现 篇3
关键词: 火灾探测;神经网络;模糊规则
DOI:10.3969/j.issn.1672-8289.2010.10.057
引言
火灾自动报警系统领域中网络化、自动化技术虽已日臻完善,但火灾探测器还存在着误报和漏报等问题。火灾探测器探测火灾的准确性将直接影响整个自动报警系统的性能。因此,火灾探测器技术已成为该领域的主要发展方向。
针对烟火探测非线性复杂系统,本课题利用模糊神经网络的自适应性对不同环境进行学习,自动生成适应与现场的隶属度函数和模糊规则,从而提高探测器灵敏度、减少误报率。
1.智能火灾探测系统结构
火灾探测系统硬件主要由单片机,A/D转换,烟雾传感器,CO气体传感器,温度传感器,输出显示电路,报警电路以及稳压电路组成。
图1 火灾探测系统结构
探测系统是一种复合式火灾探测系统。烟雾传感器和CO气体传感器输出模拟信号经过放大器放大信号再由A/D转换器为单片机提供数字信号。DS18B20数字温度传感器在与单片机连接时仅需要一条口线即可实现微处理器与DS18B20的双向通讯,测量结果以9~12位数字量方式串行传送,自带高速暂存器RAM和可电擦除RAM。采用液晶显示屏显示当前环境的烟雾,CO气体和温度值,并且在传感器发生故障,单片机检测不到输入信号时会及时显示故障和报警。探测系统检测或预测到火灾发生立即驱动蜂鸣器报警和输出信号驱动灭火装置并显示当前情况。
1.1 温度传感器模块
采用DALLAS公司生产的单线数字温度传感器DSI8B20为感温模块,它具有经济性好、抗干扰能力强和使用方便,测温范围宽,精度高等优点,而且它是数字式温度值,可以直接读取数值不需要再进行AD转换,这样就大大简化了外接电路。
1.2 烟雾传感器模块
采用国产型号HQ22 型气敏元件,其结构如图3 所示。HQ22 气敏管A～B 之间的电阻,在无烟环境下为几十千欧,在有烟环境
图2 烟雾探测电路图
中阻值可下降到几千欧,一旦气敏管检测到周围环境中有烟雾存在,A～B 间电阻迅速减小。
1.3CO 探测电路
采用TGS813 型旁热式SnO2 气敏元件,它对co 有很高的灵敏度,有较好的选择性、且稳定性好。
图3 CO探测电路图
由于SnO2 气敏元件易受环境湿度的影响,因此在使用时,为了提高仪器和设备的可靠性,在电路中要加湿度补偿,并选用温湿度性能好的元件,温湿度补偿电路由RT 和R2～R6 组成,热敏电阻RT 与气敏元件共接于运算放大器UI 的反相端,与Vr 、R7 、R8 构成差动放大电路,经二阶带通滤波后输入到AD7705 ,图中要求热敏电阻RT 的电阻温度系数与气敏元件温度系数相同或相近,当周围环境温度升高时,绝对温度升高,气敏器件阻值降低,其分压降低;此时热敏电阻阻值降低,则R3 分压增大,从而实现补偿,这样可以减少温度对CO 传感器输出的影响,提高了电路的检测精度。
2. 模糊神经网络算法
网络结构如图4所示
图4 模糊神经网络结构图
首先对信号进行归一到[ 0 ,1 ]之间任一值,利用神经网络学习和联想能力对输入的信号数据记忆、存储、比较、分析、统计处理,并输出相应的无火、阴燃火、明火的隶属度函数;然后利用模糊推理系统对神经网络的输出进一步推理判断、最后经过非模糊化得到火灾或非火灾的最终判别输出
2.1.2 BP神经网络算法
网络隐含层与输出层的神经元均采用正切函数作为传递函数,即
则隐层的输出为:
网络输出为:
以上各式中 为输入; 为输入节点与隐含层节点间的网络权值, 为隐含层节点与输出层节点间的网络权值; , 分别为隐含层和输出层节点阈值; 为网络的输出。
误差计算公式为
其中, t为网络期望输出值, 为网络实际输出值, 为平 方和误差。采用标准的BP学习算法,通过学习训练修改权值 和阀值 最终使误差达到最小,训练方法采用梯度下降法。
输出层权值修正公式为
式中 为迭代次数, 为输出层权值修正值的函数误差的梯度下降系数, 为输入节点误差, 为隐层节点输出。
输出层阈值修正公式为
隐层节点各权值修正为:
式中 为隐含层权值修正值的函数误差的梯度下降系数,
为输出节点误差。
隐层节点阀值修正公式为
本系统采用三个输入信号:CO浓度、烟雾浓度、温度作为神经网络输入层的神经元;输出为三个概率:明火的概率、火灾危险性、阴燃火的概率,隐层神经元个数根据经验与反复试验确定为15个。因此,神经网络结构为 3-15-3。
2.1.3.模糊推理
神经网络的输出时火灾和阴燃火发生的概率,它们只能表示火灾的可能性有多大。很容易看出,当明火概率大于0.8时,可以肯定发生了火灾,而当明火概率大于0.8时,可以肯定发生了火灾,而当明火概率大于0.2,且阴燃火概率也很小时,可以认为没有火出现。难于判决的是明火概率在0.5附近,特别是采用门限方法来判决时,若门限限定为0.5,而网络输出为0.49和0.51时则很难做出判断。为了更接近实际和模拟人得判断,这里采用模糊推理方法对神经网络输出作进一步处理。
首先对神经网络输出信号通过隶属函数进行模糊化,在模糊系统中,隶属度函数的确定是比较困难的,这里采用最常用的指派法。考虑到火灾概率最难判断的区间在0.5附近,隶属度函数应对输入值在0.5附近适当展宽,因此可以采用一种正态分布作为模糊化隶属度函数
式中 为明火或阴燃火概率;A(x)为其相应的隶属度的模糊量; 和 是用来调整隶属函数的形状( =0.2, =0.4)。
考虑到对火灾信号神经网络输出的火灾概率通常都会长时间出现较大值,而干扰信号即使会引起较大输出,一般也只是短时间的。为了增加系统的抗干扰能力,本文引入了火灾概率持续时间函数d(n)的概念
式中 为单位阶跃函数; 为判断门限,这里取为0.5。
当火灾概率 超过 ,则被累加,否则 =0, 为离散时间变量。模糊推理系统根据火灾模糊量和火灾概率持续时间进行推理,若用A(xf)表示明火模糊量,表示阴燃模糊量,设明火或阴燃火模糊量大于0.5为“大”小于0.5时为“小”,持续时间大于8s为“大”,小于8s为“小”,则推理规则可以确定如下;
if[A(xf)为“大”]“与”[ 为“小”]“与”[为“小”]then[输出为非火灾]。
“或”if[A(xf)为“小”]“与”[ 为“大”]“与”[ 为“小”]then[输出为非火灾]。
“或”if[A(xf)为“大”]“与”[ 为“大”]then[输出为火灾]
“或”if[A(xf)为“大”]“与”[ 为“大”]then[输出为火灾]
2.1.4软件设计
将烟雾、CO、温度各传感器在现场所采集的数据送入单片机内,通过神经网络计算出阴燃火和明火的概率,若能明显判断出发生火灾则立即驱动蜂鸣器报警,若不能够明显判断是否发生火灾,则通过模糊规则推理判断出是否报警。软件流程图如图所示:
图5 火灾探测软件程序流程图 图6 Matlab训练过程图
3.实验仿真
将样本值输入神经网络,采用软件Matlab对神经网络进行训练,训练过程如图6所示:
表1.训练结果输出与样本值对比
由结果可见,训练后所得到的实际值与期望值相当接近,因此训练效果良好,证明本系统可以采用神经网络予以应用。
4.结 语
本文设计的智能型火灾探测器,是现代智能控制理论在消防自动化系统中的应用,也是对目前消防自动化系统的一种智能化改进和完善。根据MATLAB软件仿真及实测数据,表明系统提出的模糊神经网络的算法基本达到了预期目标。归纳起来,该系统从理论和技术上具有以下优点:1、多传感器的信息融合
2、具有智能化判断能力
3、具有高的可靠性、安全性、可维护性
4、将持续时间、明火概率、阴燃火概率作为决策因子
5、具有良好的人机界面和网络通信功能
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资助项目:成都大学首届创新性实验项目
作者简介: 于楗辉,男,本科生,专业方向:工业自动化;
探测系统 篇4
WeaponWatch狙击手探测系统的红外传感器和超高速数据分析能力使作战人员能够瞬时探测、定位和分类各种武器威胁.该系统的主要功能包括昼夜实时探测武器射击, 其视场范围为120 °, 传感器可以静止固定也可以安装在移动平台上, 可同时对几十种武器射击进行识别.通过将方位、俯仰和距离信息转换成地理坐标信息来定位发动攻击的武器, 该系统与平台武器制导系统综合可以调整速度和方位.利用各种武器数据库发射特征信息对探测到的各种武器诸如小型轻武器、狙击手来复枪、机枪、火箭弹、单兵便携式防空系统、坦克、迫击炮、火炮等进行分类.该系统可以在超出这些武器系统的有效距离外探测到其发射.系统在可瞬时对探测到的武器类型和地理定位做出响应, 向综合传感器、武器系统和其他系统发出提示, 同时向指挥员和控制系统传输探测和响应数据.该系统的用户接口通过人在回路交战控制方式提供详细的视频信息.
探测系统 篇5
3.4.1点型感烟、感温火灾探测器的安装，应符合下列要求：
1探测器至墙壁、梁边的水平距离，不应小于0.5m;
2探测器周围水平距离0.5m内，不应有遮挡物;
3探测器至空调送风口最近边的水平距离，不应小于1.5m;至多孔送风顶棚孔口的水平距离，不应小于0.5m;
4在宽度小于3m的内走道顶棚上安装探测器时，宜居中安装，点型感温火灾探测器的安装间距，不应超过10m;点型感烟火灾探测器的安装间距，不应超过15m。探测器至端墙的距离，不应大于安装间距的一半;
5探测器宜水平安装，当确需倾斜安装时，倾斜角不应大于450。
检查数量：全数检查。
检验方法：尺量、观察检查。
3.4.2线型红外光束感烟火灾探测器的安装，应符合下列要求：
1当探测区域的高度不大于20m时，光束轴线至顶棚的垂直距离宜为0.3～1.0m;当探测区域的高度大于20m时，光束轴线距探测区域的地(楼)面高度不宜超过20m;
2发射器和接收器之间的探测区域长度不宜超过100m;
3相邻两组探测器的水平距离不应大于14m。探测器至侧墙水平距离不应大于7m，且不应小于0.5m;
4发射器和接收器之间的光路上应无遮挡物或干扰源;
5发射器和接收器应安装牢固，并不应产生位移。
检查数量：全数检查。
检验方法：尺量、观察检查。
3.4.3缆式线型感温火灾探测器在电缆桥架、变压器等设备上安装时，宜采用接触式布置;在各种皮带输送装置上敷设时，宜敷设在装置的过热点附近。
检查数量：全数检查。
检验方法：观察检查。
3.4.4敷设在顶棚下方的线型差温火灾探测器，至顶棚距离宜为0.1m，相邻探测器之间水平距离不宜大于5m;探测器至墙壁距离宜为1～1.5m。
检查数量：全数检查。
检验方法：尺量、观察检查。
3.4.5可燃气体探测器的安装应符合下列要求：
1安装位置应根据探测气体密度确定。若其密度小于空气密度，探测器应位于可能出现泄漏点的上方或探测气体的最高可能聚集点上方;若其密度大于或等于空气密度，探测器应位于可能出现泄漏点的下方;
2在探测器周围应适当留出更换和标定的空间;
3在有防爆要求的场所，应按防爆要求施工;
4线型可燃气体探测器在安装时，应使发射器和接收器的窗口避免日光直射，且在发射器与接收器之间不应有遮挡物，两组探测器之间的距离不应大于14m，
检查数量：全数检查。
检验方法：尺量、观察检查。
3.4.6通过管路采样的吸气式感烟火灾探测器的安装应符合下列要求：
1采样管应固定牢固。
2采样管(含支管)的长度和采样孔应符合产品说明书的要求。
3非高灵敏度的吸气式感烟火灾探测器不宜安装在天棚高度大于16m的场所。
4高灵敏度吸气式感烟火灾探测器在设为高灵敏度时可安装在天棚高度大于16m的场所,并保证至少有2个采样孔低于16m。
5安装在大空间时，每个采样孔的保护面积应符合点型感烟火灾探测器的保护面积要求。
检查数量：全数检查。
检验方法：尺量、观察检查。
3.4.7点型火焰探测器和图象型火灾探测器的安装应符合下列要求：
1安装位置应保证其视场角覆盖探测区域;
2与保护目标之间不应有遮挡物;
3安装在室外时应有防尘、防雨措施。
检查数量：全数检查。
检验方法：观察检查。
3.4.8探测器的底座应安装牢固，与导线连接必须可靠压接或焊接。当采用焊接时，不应使用带腐蚀性的助焊剂。
检查数量：全数检查。
检验方法：观察检查。
3.4.9探测器底座的连接导线，应留有不小于150mm的余量，且在其端部应有明显标志。
检查数量：全数检查。
检验方法：尺量、观察检查。
3.4.10探测器底座的穿线孔宜封堵，安装完毕的探测器底座应采取保护措施。
检查数量：全数检查。
检验方法：观察检查。
3.4.11探测器报警确认灯应朝向便于人员观察的主要入口方向。
检查数量：全数检查。
检验方法：观察检查。
3.4.12探测器在即将调试时方可安装，在调试前应妥善保管并应采取防尘、防潮、防腐蚀措施。
检查数量：全数检查。
双色激光共轴近场探测系统设计 篇6
摘要：双色技术是激光目标探测系统常用的提高目标探测和抗干扰能力的手段之一。针对空空导弹激光引信的使用要求和面临的主要问题，提出了双色激光共轴近场探测系统的设计方法，解决了共轴光学系统和双色发射、接收电路等关键技术，加工装配完成了探测系统样机，并进行了探测性能试验和抗干扰试验。试验表明，双色激光能有效识别云雾、烟雾等气溶胶类干扰。
关键词：近炸引信；双色激光；探测系统；抗干扰
中图分类号：TJ43+9.2 文献标识码：A 文章编号：1673-5048（2014）02-0032-03
0、引言
激光引信是导弹武器系统常用的末端探测方式之一。相比其他探测机制，激光引信具有精度高、体积小、成本低等优势，但在战场环境中易受到空中云雾和近地战场烟雾的影响，情况严重时会导致虚警，使装备激光引信的导弹武器系统丧失作战能力。
双色技术是激光目标探测系统常用的提高目标探测和抗干扰能力的手段之一。理论研究和原理l生试验结果表明：利用不同波长激光对干扰物后向散射能力的差异进行抗干扰是可行的。
为解决激光引信抗云雾、烟雾干扰能力不足的缺陷，本文从空空导弹实际应用的角度，研究了一种具有很强抗干扰能力的双色激光共轴近场探测系统的设计方法，对样机研制过程中遇到的一些关键技术问题进行了详细分析，并给出了解决方案，最终利用装调完成的样机进行了试验验证。
1、总体设计
根据理论计算结果，考虑国内已有的科研成果，选用能同时发射紫外和红外激光的双色半导体激光器作为探测系统光源。
1.1 共轴探测视场
双色激光共轴探测视场如图1所示。图中6为发射光学系统与接收光学系统间距，即基线距离；Rs为作用近距；RL为作用远距；θT为光学发射倾角；θR为光学接收视场角。
双色激光经共轴发射光学系统整形后，由发射端准直发出。发射光束适当向下倾斜，与接收视场的上、下边缘分别形成探测系统的作用近距与作用远距。作用近距与远距之间的区域即为探测系统的有效探测区域。
1.2 回波功率计算
为确定系统灵敏度，保证激光探测系统有足够探测能力，首先应根据发射、接收视场形式和要求探测距离进行典型目标激光反射回波功率估算。近距激光探测系统回波功率计算公式如下：式中：r为典型目标反射系数；P0为激光发射功率；P1为发射光学系统效率；P2为接收光学系统效率；L为目标线度；Ad为有效通光口径；尺为探测距离。
从公式（1）可以看出，目标反射回波功率与探测距离的三次方成反比，反射回波为弱光信号。要进行回波信号的收集和处理，必须保证探测器具有足够高的灵敏度，接收电路有足够大的放大增益，并且系统应具有足够高的信噪比。
1.3 工作原理
双色激光探测系统主要由双色激光发射系统、回波接收及预处理系统和电源电路组成，其工作原理和组成如图2所示。
外部供给激光驱动电路满足一定时序关系的时钟信号，双色激光器根据时钟信号分时发光。双色回波信号依据发射的先后顺序回到接收系统，先发射的先被接收。
2、共轴光学系统设计
要保证双色激光的共视场探测，发射和接收共轴光学系统的设计是关键。设计时既要充分考虑到引信应用的实际条件，即要求体积小，便于装调，又要考虑到光学系统对双色激光存在的色差。此外，激光器的发光结有一定的宽度，非点光源发射，这在设计时也需要考虑在内。
2.1 发射光学系统
发射光学系统设计时首先应考虑光源的特性。双波长激光器管壳内有2个紫外激光管芯，1个红外激光管芯，且相对位置排布为紫外一红外一紫外。双色激光器实物照片如图3所示。
发射光学系统要求紫外和红外两种波长光斑在子午方向准直，在视野方向两种波长光斑空间分布均匀。由于任何一种光学材料对于紫外和红外激光的折射率都存在差异，因此采用双胶合透镜组对双色激光发射光束进行准直和消色差设计。双胶合透镜组对视场方向的准直效果如图4所示。可以看到，在作用距离以内，发射光束在视场方向的发散角极小，准直效果很好。
双波长激光发射光束在视场和视野方向的整形效果如图5所示。从图中可以看出，三个管芯并排分布，两侧为紫光、中间为红外，因此在设计光学系统时，既要考虑两种波长激光的色差，又要考虑管芯空间分布所引入的轴外像差。
2.2 接收光学系统
根据总体设计要求，探测系统接收视场为一圆锥形视场。设计时考虑到探测器光敏面和透镜之间距离较小，因此只要求最大视场角入射条件下，全部激光回波都能被透镜汇聚到探测器光敏面上即可。选用的双波长探测器光敏面为φ3 mm的圆形，经仿真，单个非球面透镜能够实现接收光学系统要求。非球面接收光学系统对最大视场角光线的汇聚效果如图6所示。紫外和红外激光都以最大视场角入射，经非球面透镜汇聚后，紫外和红外激光先后聚焦在焦点上。探测器光敏面位置设置在两个焦点之间，同时要保证两种波长光斑都要落在探测器的有效探测面积之内。加工完成的小型化接收光机系统能够同时将探测器和接收透镜固定，并能实现微调，便于样机的装配和试验。
3、电气系统
电气系统包括双色激光分时发射驱动电路和接收放大预处理电路。
3.1 分时发射驱动电路
为了满足激光引信使用要求，减小发射电路体积，在电路原理设计和器件选型上实现发射电路的小型化，其工作原理图如图7所示。
经过初步验证，该发射驱动电路能够满足系统使用要求。但是需要注意的是，在电路中要防止窄脉冲的传输干扰，应采用屏蔽线和阻抗匹配的方法改善信号质量，并且由于驱动脉冲瞬间电流很大，需注意大电流回路产生的串扰。
3.2 接收电路
由于采用同一套接收系统接收双色激光回波，因此要选用对两种波长激光都有较好响应的双波长探测器。本文选用紫外增强型硅光电探测器，它具有噪声低、稳定性好等优点。
接收电路的主要功能是为探测器提供偏压，对探测器接收的双波长激光回波信号进行多级放大，然后转为差分信号传输到信号处理板上，尽可能提高系统信噪比。具工作原理框图如图8所示。
接收电路对回波信号进行两级放大后，再将单端信号转换为差分信号进行输出。采用差分信号进行传输的优点是可以有效抑制外部电磁干扰，并且有利于识别微小信号，减小信号的摆动范围。差分信号还能有效避免地的干扰，增加双极型信号的保真度和稳定性。
经接收电路放大和转换后的差分、差模信号如图9所示。输出信号没有出现严重失真，可以真实反映出回波信号的能量和脉冲宽度。
4、试验验证
为验证双色激光探测系统的主要性能，加工和装调了探测系统样机，并进行了系统探测性能试验和抗云雾、烟雾干扰试验。
4.1 探测性能试验
选择标准伞靶进行了双色激光探测系统探测性能试验。试验结果表明，通过调整发射驱动与接收电路增益，紫外与红外激光的探测能力基本一致，并与传统单色激光引信相当，满足空空导弹典型脱靶量对引信探测距离的要求。
4.2 抗干扰试验
在保证无云烟条件下紫外和红外激光探测通道有相同探测能力的前提下，在试验室开展了双色激光探测系统对云雾、烟雾的后向散射回波对比试验。试验过程为：试验室开始释放烟雾，能见度仪时刻监控试验室内的能见度：紫外和红外激光散射回波幅值随能见度的变化也在不停变化，试验人员记录每个能见度下，紫外和红外激光的回波电压，然后计算双色激光散射比值（紫外/红外）。待烟雾试验结束烟雾散尽后，开始进行云雾试验。试验结果如图10所示。
从试验结果可以看出，无论对于固态颗粒的烟雾，还是对于液态颗粒的云雾，紫外激光的后向散射光能量明显高于红外激光，且散射比值基本维持在2.3～3.5之间。试验结果在能见度从低到高的变化过程中保持了较好的一致性。
云烟雾散射试验结果表明：双色激光对气溶胶类干扰物的后向散射能力差异明显，可以以此作为激光引信单象限识别目标和抗干扰的依据。
5、结论
提高光电系统白天探测能力方法 篇7
随着航天技术的发展,在环绕地球的空间中出现了越来越多的各种用途的人造空间目标,运动在各种各样的轨道上,对其中某些空间目标的观测、跟踪、识别是一项必不可少的、非常有意义的工作.一般来讲,空间目标本身并不发光,而是依靠反射太阳光而发光的,最主要的观测方法是采用光学观测方法.由于空间目标在光学波段光谱特性与太阳光谱相同,但能量较天空背景弱的多,因此白天探测空间目标的最大困难是强背景辐射,目标微弱信号完全淹没在天空背景信号中,如何有效提高目标信号与背景信号的信噪比(SNR),从而提高系统的探测能力,是强背景下探测弱目标的关键技术.
多数文献在光电系统对空间目标白天探测能力进行研究时,从SNR出发,分析了其影响因素,得出了口径、焦距、大气透过率等影响因素与探测能力的关系,但是对于光谱滤波、相机BIN、相机增益3种技术的影响没有具体分析[1,2,3,4].在工程应用中,由于其他需求,光电系统的口径、焦距、大气透过率等参数往往已经基本确定,不能更改.为此,针对在受限情况下的光电系统白天探测能力提高技术进行了研究,提出采取光谱滤波、相机BIN、相机增益3种方法可以提高系统的探测能力,并建立了3种模式下的极限探测能力模型,结合工程设计应用进行了相关的仿真分析.
1 理论分析
1.1 探测能力提高方法
光电系统的探测能力一般用输出信号的信噪比来评定,信噪比定义为输出信号大小比上系统探测噪声的均方根值.考虑目标成像在CCD像面npix个像素上,则系统的信噪比可以表达为[5]
其中,S为目标单位时间内产生的光电数;B为背景单位时间内产生的光电数;t为积分时间;Id为暗电流噪声单位时间内产生的光电数;Ir为读出噪声单位时间内产生的光电数;npix为目标成像光斑覆盖像元数.
考虑系统白天探测,则为背景噪声受限探测,其SNR表达式可近似表达如下
目标单位时间内光电数S表达式为
S=ϕsaqsτfsGτs=S0fsGτs (3)
其中,ϕs为信号光子通量(光子数/m2·s);a为系统通光口径面积(m2);fs为对目标信号光谱透过率系数;qs为对目标光谱平均量子效率;τ为光学系统对目标信号的透过率,G为相机增益;τs为衰减片透过率;S0为无光谱滤波下的目标信号光电数.
背景单位时间内光电数B表达式为
B=ϕbaqbnpixτα2fbGτs=B0fbGτs (4)
其中,ϕb为背景光子通量(光子数/m2·s·弧秒2);a为系统通光口径面积(m2);fb为对背景光谱透过率系数;qs为对目标光谱平均量子效率;τ为光学系统对目标信号的透过率; α为CCD一个像元对应的空间立体角元(弧秒),G为相机增益;B0为无光谱滤波下的背景信号光电数.
将式(3)、式(4)代入式(2)可得
在不考虑系统口径、焦距、量子效率、系统透过率等影响因素,系统的探测能力主要由探测信噪比决定,信噪比越大,系统的探测能力越强.从式(5)可以看出:
(1)信噪比与目标信号光谱滤波透过率系数成正比,与背景光谱滤波透过率系数均方根值成反比;
(2)信噪比与积分时间的均方根值成正比;
(3)信噪比与衰减片透过率的均方根值成正比;
(4)信噪比与相机增益的均方根值成正比;
(5)信噪比与相机BIN模式成正比,如采取2×2,SNR提高2倍.
因此,在积分时间和透过率不变的情况下,通过光谱滤波、BIN模式和相机增益可以提高系统的探测信噪比,从而提高系统的探测能力.
1.2 极限探测能力
在光电系统的工程设计研制过程中,通常需要先根据系统的相关参数对该系统的极限探测能力进行分析.为此,针对光谱滤波、BIN模式和相机增益3种模式下的极限探测能力进行了分析.
设最小可探测信噪比阈值为Tsn,根据式(5)可得
其中,
在工程应用上,针对已知口径(D)、目标星等(m)、背景亮度(Bb)等参数可以简便计算S0和B0[6]
其中,
其中,D为系统通光口径;f为光学系统焦距;ε为光学系统的遮拦比.
由于大气湍流的影响,通常目标成像都不在单个像素之内,对目标成像光斑覆盖像元数进行计算,长期曝光点光源图像的角半径为
式中,σ2tilt为湍流引起的倾斜方差;D为系统的口径;r0为大气相干长度.则可求得目标成像光斑覆盖像元数npix为
最终得到基于光谱滤波、BIN模式和相机增益3种模式下的系统极限探测星等为
2 仿真分析
根据式(5)和式(12),利用MATLAB软件进行了3种模式下的极限探测能力模型的编程实现,以光电望远镜为例,选取了适当的典型参数,对系统在光谱滤波、相机BIN和相机增益3种模式下的极限探测能力进行了仿真分析.
2.1 参数设置
(1)光电系统参数
设光电望远镜系统通光口径为0.5 m,光学透过率大于0.8,CCD平均量子效率大于80%,通光光谱为380～900 nm,具有600～900 nm(0.6 um截止)、700～900 nm(0.7 um截止)、800～900 nm(0.8 um截止)滤波波段.
(2)光谱滤波参数
太阳的色温近似为5 900 K,非自发光空间目标光来自太阳,其光谱特性与太阳辐射的光谱特性近似,目标和背景光谱的光照特性见图1,不同滤光片的光谱透过率见表1[7].
(3)相机增益
相机增益G的取值与相机的满井电荷数有关,采取增益使增益后的光子数不能大于满井电荷数,设满井电荷数为N0,则最大G的表达式可近似为
从表达式可以看出,当背景和信号光子数达到相机的满井电荷数时,相机的增益将无效,也就是说存在一个临界背景阈值.
(4)BIN
电视相机采用2×2 BIN模式,改变了目标像所占像元数(BIN模式表示像元合并,该模式下单个像元为原始状态下的4个,即npix减小4倍.)根据式(2)可以知道SNR变为原来的2倍.
2.2 仿真分析
系统的探测概率Pd可用下式表示[8]
其中,TNR为阈值信噪比;SNR为探测信噪比.虚警概率和阈值信噪比TNR之间的关系式为
系统的探测概率、信噪比和虚警率之间的关系曲线如图2所示.
从图2可以看出,当SNR取6时,系统的探测概率高,且虚警率低,为此工程应用上通常考虑SNR取6.结合相关参数,根据式(12)对系统探测能力进行了仿真,不同积分时间、不同天空背景下分析结果见图3;针对工程设计中特定天空背景的比对分析结果见表2.
从图3分析结果可以看出,系统的探测能力随着积分时间的增加而增强,随着天空背景亮度的增强而减弱.从表2的结果可以看出,在天空背景为10 W·m-2Sr-1条件下,采用光谱滤波技术(0.6 um以下截止),光电系统的探测能力得到约0.5等星提高;采用相机BIN模式,探测能力得到1.1等星的提高;采用相机增益模式,探测能力再次得到0.9等星的提高;即综合采用光谱滤波、相机BIN和相机增益3种技术,光电系统的探测能力得到2.5等星的提高.
3 结 论
文中针对光电系统白天探测技术进行了研究,从探测基本原理出发,给出了光电系统探测模型;从探测模型分析得出;白天对空间目标进行观测时,采用光谱滤波、相机BIN、相机增益3种技术可以提高光电系统的探测能力,提出了基于该3种模式下的极限探测能力模型.同时,利用该模型进行了仿真分析.仿真结果表明,综合采用3种技术,相比与原始状态,光电系统的白天探测能力得到了很大的提高.在实际工程应用中,为提高系统的探测能力,建议光电系统采用600～900 nm、700～900 nm、800～900 nm滤波波段,在图像处理软件中增加相机增益功能和BIN模式功能.该模型可应用于光电系统的设计以及应用分析.
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基于地磁成像的管线探测系统 篇8
地球表面附近存在着由地球自身产生的磁场, 称为原生磁场[1]。在原生磁场中存在着随机脉冲信号。而随机脉冲信号的产生与地球周围的放电活动有关, 如赤道附近的滚雷闪电、人为的电扰动等[2]。这些随机脉冲信号处于音频频带范围内, 存在于原生磁场的垂直分量中[3,4]。此外, 地球自身的放电活动会在地表下埋藏的导电性较高的地质体内形成涡流, 进而产生二次感生磁场, 称为次生磁场[5,6]。当原生磁场中的随机脉冲信号与次生磁场相互作用时, 随机磁场脉冲信号的能量就会传递给次生磁场, 从而产生次生磁场脉冲信号。如果原生磁场和次生磁场所产生的脉冲信号相互叠加, 那么存在于地表的磁场垂直分量的能量就会增大。
对地表天然磁场的研究始于20世纪60年代, 自美国加利福尼亚大学伯克利分校的LABSON V F等教授在国际上公开发表关于音频范围内天然地磁场理论研究的文献之后, 在上世纪七、八十年代, 美国的JACKSON J R、DAVID H等一批学者也开始了这方面的研究, 并不断有相关文献和应用专利推出。在国内, 对于天然地磁场的研究起步较晚, 武汉大学、中国地质大学、中国石油大学等在近几年陆续展开了相关领域的研究。
若以介质各项同性的均匀地层中地表磁场脉冲信号强度为基数, 当地层中存在金属管线时, 该区域地层电导率增加, 使得地表次生磁场脉冲信号强度增大, 相对于均匀地层处, 单位时间内沿地表垂直方向产生的磁场脉冲数量更多;当地层中存在非金属管线时, 由于非金属管线及管线中的空气等低电导率介质会影响地层电导率的分布, 使得该区域地层总电导率下降, 进而使地表次生磁场脉冲信号强度减小, 相对于均匀地层处, 在单位时间内沿地表垂直方向产生的磁场脉冲数量就会减少[7,8]。因此, 存在于地表垂直方向上的磁场脉冲信号强度与地层内介质的电导率分布情况有关。本文依据麦克斯韦电磁场原理提出了一种基于地磁成像的管线探测系统, 通过测量地表垂直方向上磁场脉冲信号强度, 对地下埋藏的金属和非金属管线进行定性探测。
1建模原理及方案
1.1 建模原理
依据金属介质可使地表磁场脉冲信号强度增强、非金属介质可使地表磁场脉冲信号强度减弱的原理[9], 通过测量地表磁场脉冲信号中的磁分量, 可以得到地表上方垂直方向的磁场脉冲信号强度, 将其与参考值 (介质各项同性的均匀地层地表上方磁场脉冲信号强度) 对比, 从而判断地下介质的性质。
1.2 建模步骤
依据麦克斯韦电磁场理论中的电磁感应原理建立模型, 建模过程如图1所示。首先, 利用天线采集地表磁场中脉冲信号的垂直分量;其次, 对比所测量的地表磁场脉冲信号垂直分量的脉冲强度与介质各向同性的均匀地层地表上方磁场脉冲信号垂直分量的脉冲强度;最后, 对地下介质的性质作出判断。
从图1可看出, 管线探测系统主要由天线、缓冲放大器、带通滤波器、电平检测电路、计算机5个部分组成。各部分的功能如下:
(1) 天线:包含磁阻传感器和放大电路, 主要用来探测地表磁场垂直方向上的脉冲信号;
(2) 缓冲放大器:对天线所探测到的地表磁场垂直方向上的脉冲信号进行放大;
(3) 带通滤波器:由1个高通滤波器、1个低通滤波器和放大器组成, 在音频频带内对放大后的地表磁场垂直方向上的脉冲信号进行滤波;
(4) 电平检测电路:对比输入信号电压与参考信号电压的大小, 当输入电压大于参考电压时输出一个脉冲信号;
(5) 计算机:利用计算机软件对输入的脉冲信号进行处理并成像。
首先, 通过在探测区域的地面上方水平移动天线, 从而探测出该区域地表上方由地表磁场产生的脉冲信号的垂直分量并输出电压信号, 经缓冲放大器放大后, 由带通滤波器进行滤波处理。带通滤波器的带宽范围在音频频率范围内 (65～12 000 Hz) 。然后, 脉冲信号经滤波后再通过电平检测电路与参考电压进行对比。当输入的脉冲信号电压大于参考电压时, 该电路输出一个正脉冲;当输入的脉冲信号电压小于参考电压时, 电路输出一个负脉冲。通过对介质各项同性的均匀地层处进行测量, 可以得到均匀地层情况下地磁脉冲信号强度, 将该强度作为电平检测电路的基准值。最后, 将电平检测电路产生的脉冲信号输入计算机进行处理并得到三维成像, 从而以曲面图的形式直观地反映出被测区域地下介质的信息。
2系统软硬件设计
2.1 天线
图2为系统天线部分的电路。其中磁阻传感器用来检测地表上方脉冲信号的垂直分量并输出测量信号, 通过外设电容器滤除测量信号中的直流成分。最后, 将信号中的交流成分通过放大电路放大。
2.2 主机
通过天线探测到的磁场脉冲信号经缓冲放大器放大之后, 输入到带通滤波器。带通滤波器中的高通滤波器由2个有源滤波器芯片组成, 而低通滤波器则是由1个有源滤波器芯片构成。磁场脉冲信号经带通滤波器滤波后通过音频放大器再次放大, 并输入电平检测电路。电平检测电路通过电压比较器实现, 它用来将音频放大器放大后的磁场脉冲信号输出电压与参考电压进行比较。最后将电平检测电路处理后的脉冲信号输入计算机进行处理。由于篇幅所限, 具体主机电路图不再给出。
2.3 软件
利用计算机软件对脉冲信号进行处理, 可以得到反映被测区域上方脉冲信号密度分布的三维图象。根据对地下均匀土壤介质区域探测时所得到脉冲强度预设一个均值, 在三维图象中显示为较平坦的区域。在探测过程中, 如果地下介质的电导率发生了改变, 那么探测系统所测的磁场脉冲信号强度就会发生变化, 在三维图象中显示为曲面的突起或凹陷。通过对脉冲信号强度分布的三维图象定性分析, 可以判断该区域地下有无被测物体目标。
3应用实例与分析
3.1 地表管线探测
利用大庆油田某油井现场进行实验, 以此来验证模型的精确性。图3为对一根裸露在地表的已知金属管线的探测成像。从图3可看出, 由于管线为金属介质, 因而产生的磁场脉冲信号强度明显高于周围介质, 图中显示为曲面的异常突起。
3.2 地下管线探测
3.2.1 地下已知管线探测
对于地下已知管线的探测, 本文选取一根埋藏于地下约2 m深的金属管线进行实验, 其探测成像如图4所示。从图4可看出, 突起处为该金属管线,
其磁异常信号强度明显高于周围介质。
3.2.2 地下未知管线探测
对于地下未知管线的探测, 本文选取大庆油田某井场附近疑似存在地下管线、但对管线具体走向及埋藏深度都未知的区域进行探测实验。图5为对地下未知管线的探测成像。从图5可看出, 存在2处磁场脉冲信号强度异常区域, 即曲面突起处和凹陷处, 由于这两处的磁场脉冲信号强度与周围土壤介质所产生的磁场脉冲信号强度明显不同, 因此可以确定这2处区域各存在一根管线。因为受到非金属介质影响, 使得磁场脉冲信号强度明显低于周围介质所产生的磁场脉冲信号的强度, 根据图5 (a) 可以确定曲面左上角凹陷处存在一根非金属管线;由于受到金属介质的影响, 使得磁场脉冲信号明显高于周围介质, 根据图5 (a) 可确定曲面右下角突起处存在一条金属管线。其它区域曲面较为平坦, 幅度变化不大, 无明显异常, 可判断为均匀土壤介质。
3.3 误差分析
选定科学的误差指标, 对评定探测效果有着十分重要的意义。本文选用式 (1) 中的平均绝对百分误差, 即MAPE作为性能指标:
undefined
式中:M为管线各项参数探测次数;ri 为管线各项参数实际值;fi 为管线各项参数探测值。
在实际探测过程中, 由于受到外界因素的影响, 管线探测系统必然存在一定的误差。利用管线探测系统对地下已知管线探测的MAPE为2.66%;对地下未知管线探测的MAPE为3.33%。产生误差的原因主要包括: (1) 地磁信号较弱, 在测量过程中人体及周围环境 (如高压线、手机等) 对地磁信号有一定的干扰; (2) 在探测过程中管线探测系统的天线是人为操作的, 易受人为因素影响, 在扫描速度上很难保证绝对匀速; (3) 在地下管线较多的情况下探测时, 由于磁场来源较多, 可能产生相互干扰。
针对以上影响因素, 在探测系统使用过程中应尽量避免周围环境对系统的影响。同时, 在探测区地表磁场脉冲信号采集过程中应保证测量人员的专业化, 避免人为因素造成的测量误差。另外, 在地下管线较多的情况下要采取反复测量、比较的方法, 并结合当地地质情况的相关数据材料一同分析, 从而提高探测的精确度。
4结语
基于地磁成像的管线探测系统可以实现对地下各种管线、矿藏、堆积砂矿、地下异常等的探测, 对隧道、洞穴、污水池和下水管道的探测深度可以达到60 m。该系统不仅可以防止普通探地雷达因大功率发射信号对人体的影响, 也不易受外部环境的干扰, 与普通探地雷达相比具有适用范围广、抗干扰能力强、图象容易分析共享等特点。
摘要：为了精确探测埋藏在地下的各种管线, 提出了基于地磁成像的管线探测系统。该系统将采集到的地表磁场垂直分量的脉冲信号强度与介质各向同性的均匀地层中地表上方磁场垂直分量的脉冲信号强度进行对比, 利用对比后的数据形成反映被测区域上方脉冲信号强弱分布的三维图象, 从而对地下介质的性质作出判断。测试结果表明, 该系统对地下已知管线探测的MAPE为2.66%, 对地下未知管线探测的MAPE为3.33%, 提高了同类探测的精度, 对地下各种管线的探测行之有效。
关键词：地下管线探测,电磁场,地磁成像,磁场脉冲信号
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飞机火警探测模拟演示系统设计 篇9
关键词：A320飞机,火警探测系统,模拟演示
1 引言
民航客机在的正常飞行中因人为操作, 或者电气着火、机件严重磨损、燃油泄漏等因素可能出现火警警告, 若不加以措施, 不但会严重损坏飞机自身运行的组件, 还直接影响飞机在空中的飞行安全。民航客机火警探测系统的研究和仿真, 对提高民航飞行的安全水平具有重要意义。
A320飞机火警探测的目的是监控发动机、APU、电子舱、货舱以及厕所区域的温度和烟雾, 发出相应警告通知机组, 由机组判断后做出决定。火警探测分为火警探测和烟雾探测, 其中火警探测又根据区域分为发动机和APU;烟雾探测根据区域分为电子舱、货舱、厕所。
2 A320飞机火警模拟系统硬件设计
2.1 演示系统硬件总体方案设计
模拟演示系统有双模式, 模式1由传感器探测模块, 火警报警模块组成, 传感器探测模块通过对现场的温度、烟雾进行实时监测, 将探测到的温度、烟雾信号转化为模拟数字信号传给单片机控制器, 单片机控制器接收到传感器探测的火警信号后与阈值进行比较, 经逻辑判断后发出模拟信号触发开关报警来提示飞机机组人员, 火警信息在屏幕上显示。模式2由开关代替传感器, 用硬件搭建电路, 当按下开关时, 单片机接收到低电平, 直接发送信号给报警电路, 触发报警。整体系统工作的框图如图1所示。
AT89C51单片机是整个模拟演示系统的中央处理器, 本演示系统的工作原理是:先通过温度、烟雾传感器将飞机中发动机、APU、电子舱、厕所、货舱等温度、烟雾信号转化为单片机接受的数字模拟信号, 然后传送给单片机, 单片机进行一系列逻辑运算判断飞机上传送数据的地方是否发生火警。如果单片机判断该地方发生火警, 则单片机发出信号驱动报警电路, 并在显示屏上显示当时的温度等信息。模拟演示系统原理图如图2所示。
本文设计的用于模拟演示A320飞机火警的系统具有以下特点
(1) 可以对飞机上的八个部分进行烟雾和温度突变监测报警。
(2) 系统性价比很高, 比较容易实现。
(3) 火警报警功能, 如果出现火警时, 能立刻发出警报提示飞机机组人员。
(4) 根据该系统的现场模拟实验表明, 本系统安全可靠, 误报率低。并且该系统体积小、效率高、操作方便、成本低廉等, 所以该系统具有广阔的应用前景。
2.2 模拟演示系统电路设计、制板与调试
基于上述系统原理进行单片机最小系统电路、液晶显示电路、供电及过压保护电路、信号数据采集电路及火警报警电路的设计工作, 选择DS18B20温度探测器、MQ-2气体探测器作为火警烟雾敏感传感器, 在此基础上完成PCB板的制作和调试。模拟演示模块的实物图如图3所示。
本文设计的模拟演示系统分为两个模式。模式一由真实的烟雾传感器和温度传感器作为输入进行火警的探测;考虑到模拟演示的便捷性以及后续故障排除等功能的合入, 模式二采用开关信号作为输入, 以开关按钮输出的高低电平模拟火警的触发条件。模式之间的切换可由拨码开关及相应按键进行控制, 选择界面如图3所示。模式一调试时使用火机等外部器件以提高环境温度值, 使温度达到设定的阈值;同时使用一定浓度的烟雾触发发生火警警报, 对应的指示灯亮起, 蜂鸣器长鸣, 液晶显示每个模块的实时温度。模式二使用按钮模拟传感器的输入, 效果和模式一一致。
3 A320飞机火警模拟演示系统软件方案
本文设计的软件主程序是一个循环体, 在初始化后在一直收集数据, 判断, 直到出现火警后, 触发报警, 报警灯和显示屏显示火警警告信息, 当人工灭火重置后, 继续循环工作。主程序流程图如图4所示。
本文核心程序为火警判断程序, 其程序流程图如图5所示, 开机时, 程序进入初始化状, 由按键选择模式, 进入相应的模式, 模式1是由传感器探测数据传送给单片机, 主程序是一个循环体, 在不断的接收传感器探测来的数据和预设好的阈值进行比较, 判断是否发生火警, 然后传送给报警电路, 模式2是一个接收等待模式, 由开关代替传感器的数据, 当按下开关时表示有火警, 主程序接收到信号, 直接发送信号给报警电路, 直接触发报警电路。
4 结论
本文主要研究了基于A320飞机的火警探测系统的设计和实现, 利用单片机AT89C51、温度传感器DS18B20、烟雾传感器MQ-2、显示屏LCD12864等硬件设备, 使用多传感器信息融合技术, 实现了声光和显示的可靠单片机飞机火警探测系统。
经过系统实践表明, 单片机技术在火警探测系统和一些自动控制领域中有着广泛的应用前景, 对于飞机飞行安全具有重要意义。
参考文献
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探测机器人电气系统设计 篇10
探测机器人是用于在危险区域与复杂地形执行目标物及环境探测任务的地面移动平台[1],是现代传感技术、检测技术、人工智能、自动控制、机构学、信息技术及计算机技术等多学科、高新技术的结晶,不仅在空间、军事、消防、采矿、林业、勘探等领域发挥着重要作用,而且与相关学科的发展也有很大关系,具有重要研究意义。
探测机器人主要依赖自身电气硬件系统,配合相应软件实现避障、越障、定位、通信、传感器测量等功能。笔者设计了一种探测机器人电气系统,并完成了样机制作。
1 探测机器人机械系统
探测机器人的机械构造决定了其运动性能的好坏,本文基于结构力学和动力学的相关理论,针对复杂未知的地形,设计了一种六轮摇臂悬架行走机构;经运动学分析,推导出了探测机器人在任意运动位置时质心域的计算公式;利用Matlab软件进行了实体分析与优化,用Adams进行了动力学建模与仿真分析,验证了优化结果。
探测机器人基本结构由中心车体和两侧的摇臂悬架2个部分组成[2],如图1所示。机器人两侧的摇臂悬架能够紧贴路面行走,运行平稳。机器人采用六轮独立闭环驱动,驱动能力强,轮胎采用特殊材料避免迅速老化,通过六轮差速控制算法实现机构转向。在机器人的正前方搭载了6自由度机械臂,以实现样本采集工作,其结构如图2所示。其中OR,D2,P2为机器人坐标系;l1—l5为各杆长;b为半个车体的宽度;β2为右摇臂绕车体转动的角度;r为车轮半径;α1,α2为D2的Z轴与前臂形成的2个夹角。
2 探测机器人电气系统
探测机器人电气系统功能要求:为了安全和便于控制,要求机器人能够精确闭环控制行进距离、行进速度,能准确自我定位和远程实时通信;为了提高探测深度,要求机器人具备视觉采集、反馈控制与存储,周围环境信息采集存储、样本采集存储等功能;为了有效行进与越障,要求机器人能提供较大的驱动电流;为了躲避无法逾越的障碍,要求机器人能够具备CMOS图像模式识别与红外测距功能,以进行有效避障。
探测机器人电气系统包括供电、核心控制、通信、驱动、测量传感等子系统,结构如图3所示。
2.1 核心控制系统
核心控制系统运行主算法程序,负责多传感器信息融合[5]、远程通信、图像采集与处理、机械臂及行走机构控制等。
CPU采用基于ARM7架构的32位处理芯片LPC2138,其带有512kB的高速Flash存储器、47个GPIO、2个10位8路ADC、10位DAC、PWM通道和多个32位定时器,以及9个边沿或电平触发的外部中断。该芯片还具有实时仿真和嵌入式跟踪功能,宽范围的串行通信接口和片内32 kB的SRAM,非常适用于通信网关、协议转换等。
2.2 驱动系统
探测机器人采用六轮独立闭环方式驱动,使用Faulhaber带编码器的空心杯减速直流电动机2342L012(额定电压为12V,输出功率为17 W,输出扭矩大,减速比为64∶1),并设计了双直流电动机闭环驱动集成电路板,其核心处理器及外围电路可以采集光电编码器反馈信息,并进行PID运算、PID参数优化,可更准确地调整电动机转动角度和转速。
2.3 测量传感系统
探测机器人配有8个GP2D12红外测距传感器,同水平面均匀分布。该传感器具有红外信号发射端和接收端,发射端发射出红外光线,光束传播过程中遇到物体后被反射,回到传感器接收端,利用发射与接收的时间差计算得到与物体的距离。其功耗小,体积小,抗干扰能力强,测量射程范围为10~80cm,可用于实现近距离物体的测距避障功能。
探测机器人配备了2个CMOS视觉模块,搭配机械云台进行全方位图像采集与模式识别。双目视觉技术模仿人双目立体感知的方法[6],用2部视觉传感器同时采集同一场景的图像,利用计算机进行图像阈值化、图像增强处理,以及连通域提取等流程,实现彩色图像中的多个障碍物识别[1],然后根据场景在不同摄像机成像中存在的视差,得到空间物体的深度信息,从而重建出场景的三维信息。
探测机器人还装配了全球定位系统,用于采集纬度和经度,同时也能室外定位。陀螺仪用于室内位姿调整,BH1750FVI芯片的光照度传感器、单总线DS18B20数字温度传感器、DHT11湿度传感器等用于机器人周围环境数据实时监测及存储,最后,通过无线通信系统将传感器信息上传到上位机。
2.4 通信系统
探测机器人一方面可以根据自身硬件进行自主决策,实现一定程度的自主导航、定位与控制;另一方面,还可以接收上位机的远程操作控制指令[7]。
通信系统是实现机器人信息流传递的关键,机器人采用无线通信技术与上位机进行实时双向通信,上位机发送控制信息,同时接收机器人各模块数据与图像信息。通信系统具体实现:在2.4GHz无线路由器中写入OpenWrt系统,并在该系统上运行Serial2net程序,进行核心处理器串口与网口的信息交换。
3 探测机器人光伏发电系统
3.1 光伏发电系统组成
光伏发电是利用由半导体材料制成的PN结电池结构所产生的光生伏特效应[3]。太阳能电池是为了满足各种供电系统所需,直接把光能转换成电能,并通过串联和封装保护后形成的大面积太阳能电池板。
探测机器人配有3块可折叠式薄膜太阳能电池板,其光电转换效率高,聚光条件下也适用。配合使用具有功率控制功能的MPPT(Maximum Power Point Tracking,最大功率点跟踪)控制器和储能锂电池组,便组成了整个光伏发电系统,如图4所示,该系统不受地域制约,安全、环保,且性能可靠。
根据光伏发电系统实际工作状态,设计了3种工作模式:光照充足时,完全由光伏电池给负载供电,锂电池只有储能作用,锂电池充满时,应断开充电线路,防止锂电池过充;光照不足时,由光伏电池和锂电池同时给负载提供电能;无光条件下,由锂电池单独供电,此时太阳能电池续航能力较弱。
3.2 最大功率点跟踪算法
光伏方阵的最优工作点称为最大功率点,其值主要取决于电池板的工作温度和当时的光照水平[4]。最大功率点跟踪算法是指太阳能电池的最大功率点追踪方法,在快速变化的天气条件下,控制电池板尽量在最大功率点工作。MPPT控制器能够实现电路中电压、电流的监测,以及锂电池的充、放电控制,不仅可防止锂电池过充,延长锂电池的寿命,还可根据负载需求,实现太阳能电池组件的主动控制及锂电池的电能输出。锂电池充电时,太阳能电池的输出电压应大于锂电池当前电压,否则无法充电。
MPPT算法依据改进的爬山法,为了实现最大功率点追踪,通过比较相邻2次的光伏方阵输出功率来决定是增大还是减小工作时的电压。改进爬山法跟踪原理如图5所示。在光照条件为S1不变的情况下,Δp为当前时刻输出功率ω2与上一时刻输出功率ω1的差值,Δp=ω2-ω1。在光照条件改变的情况下,S1,S2分别为上一时刻和当前时刻的光照条件;ω1为上一时刻工作电压为V1时的输出功率值;ω′2为当前时刻工作电压为V2时的输出功率值;ω3为下一时刻工作电压为V3时的输出功率值,V3=V1;Δp′为当前时刻输出功率与上一时刻输出功率的差值,Δp′=ω′2-ω1。图中,如果Δp>0,电池板在功率上升段工作,这时有必要持续加强工作时的电压,使实际工作功率从左侧逐渐接近最大功率点位置;如果Δp<0,电池板在功率下降段工作,此时有必要降低工作时的电压,使功率从右侧逐渐接近最大功率点位置;如果Δp=0,则电池板在最大功率点旁边工作,需使工作电压在光照强度改变之前保持稳定。
为了避免误动作,加入对ω3的判断作为辅助决策条件。当Δp′>0时,假设ω2<ω3,则证明功率变化是由光强影响的,应该继续维持一开始工作状态时的电压值不变,否则,证明电池板在最大功率点的左侧工作,需增加工作时的电压;同理,当Δp′<0时,假设ω2>ω3,则应继续保持原来的工作电压不变,否则,有必要降低工作时的电压。改进爬山法有效减少了爬山法跟踪的误动作,并能更好地跟踪光照强度的快速变化,提高最大功率跟踪效率,使跟踪匹配因数更接近于1。跟踪匹配因数越接近1,说明MPPT控制算法效果越好[4]。改进爬山法流程如图6所示。
4 结语
探测机器人电气系统以ARM7架构处理器为核心,并运用GPS、红外传感器、陀螺仪、视觉传感器、环境探测传感器等进行多传感器信息融合,进而控制行走机构与机械臂等执行机构;选用改进的爬山法进行最大功率点追踪,有效降低了爬山法跟踪的误动作,能更好地跟踪光强的迅速变化,提升最大功率跟踪的效率,解决了探测机器人的能耗问题。
参考文献
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