一.项目概述
参与国家重点研发计划《功重比10以上航空发动机高温部件健康状态检测传感系统及应用》（公开）中，子课题《信号处理及无线组网技术研究》的研究工作，负责其中信号处理技术的研究，并发表论文一篇。完成了数据采集、分析、预处理、故障自检测自校正算法设计、算法嵌入式部署的全流程。
二.涉及技术
Python、C、决策树、集成学习、ARMA、Multisim、CCS、CC1350微处理器
三.主要工作
- 使用Unico-GUI软件平台及LIS2DTW12加速度计采集构建了不同场景下的多维加速度数据集。
- 构建了多个决策树模型实现传感器运动状态鉴别，并将多棵决策树进行集成提高模型的分类准确率。
- 使用拉伊达准则与ARMA时间序列分别设计了静止与运动状态下的传感器故障检测校正算法，用于对传感器的异常数据进行检测及校正，以提高系统对于传感器故障的鲁棒性。
- 完成了传感器故障自检测自校正算法在CC1350嵌入式处理平台的部署及验证。
- 使用Mulisim仿真软件设计了信号调理电路，以便与项目其他课题设计的传感器进行接口适配。
- 总结相关研究，发表论文一篇。
- 完成项目相关报告的撰写。
四.发表论文
图1 薛健,张博亚,尹可,等.基于数据驱动的MEMS加速度计自检测自校正技术研究[J].计算机测量与控制,2024,32(10):53-61
五.项目展示
图2 课题主要研究内容
图3 数据采集平台
图4 自检测自校正算法流程
图5 算法设计验证
图6 部署后功耗测试
图7 信号调理电路