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一种面向研究生的复合型实验平台设计与实现

日期:2023-01-06 阅读量:0 所属栏目:研究生论文


  研究生实验平台是研究生教学实践的主要途径,对于培养研究生的科研创造能力的具有重要意义。针对专业型、学术型硕士和博士研究生实验课程侧重点和实际需求的差异,提出了一种复合式的实验平台设计方案并拟定了实验内容大纲,对教育资源有限条件下的研究生实验平台建设进行了实践和摸索。


  各高校研究生实验平台建设已逐步迈向成熟,参与其中的教育工作者在已有管理架构、运行机制和课程内容之上,从全面、规范和系统的角度总结了既得经验。但也应当注意到,随着研究生教育改革的发展,现有实验平台难免遇到新问题和新挑战。就笔者所在学校而言,由于近年来专业型和学术型硕士研究生的出现,使得工科类专业型、学术型硕士和博士研究生对于实验平台和实验课程的需求产生了较大分化,而学校限于师资、经费、场地等因素,无法为每一类研究生建设专门的实验平台。因此,建立一套面向理论课程、工程实践和科学研究的复合型实验平台显得尤为重要。

 

  本文立足信号处理方向,兼顾专业型、学术型硕士和博士研究生的实际需求,设计并实现了一套基于“云终端-云监控中心-移动客户端”的复合型实验平台,该平台具有信息感知、传输、处理和推送能力。学生通过该平台能够进行课后实验、工程项目实训,理论研究探索等。本文将从系统架构和实验大纲及内容安排等方面对该实验平台进行介绍。

一种面向研究生的复合型实验平台设计与实现

  一、实验平台系统结构

 

  实验平台系统架构分为“信息感知云终端”、“云监控中心”和“移动用户端”三部分。其中,“信息感知云终端”可进行大范围布点,其主要功能是由传感器阵列感知和采集环境质量数据,经过模数转换后通过无线收发模块将数据传输至“云监控中心”服务器;“云监控中心”将接收的环境质量数据进行存储和分析,通过计算得到“信息感知云终端”所分布区域的环境质量信息并推送至“移动用户端”;“移动用户端”通常形式为智能手机,用户通过安装在智能手机中的特定APP查询“信息感知云终端”地点的环境质量评测结果。

 

  (一)信息感知终端

 

  信息感知终端硬件结构主要包括有电源模块、气体传感器阵列、温湿度模块、A/D转换模块、单片机、无线通信模块等部分,系统结构框图如图2所示。图中电源模块可将外部直流电压或电池电压转换为DC3.3V、DC4V、DC5V和DC7V电压。其中DC3.3V为单片机、A/D转换模块、无线通信模块、温湿度模块和GPS模块供电。DC4V、DC5V和DC7V为传感器阵列供电。传感器阵列部分由3个金属氧化物型气敏传感器和一个PM2.5传感器组成,用于感知当前空气质量。无线通信模块通过串口与单片机连接,并读取传感器数据,采用GPRS进行环境数据传输。如图3所示为信息感知终端实物图。

 

  信息感知终端软件开发工具为MPLAB IDE V8.53,开发语言为C语言,辅助调试工具为网络调试助手、串口调试助手等。该终端程序主要包括数据采集子程序、A/D转换子程序、GPS定位子程序、 GPRS数据传输子程序等。在该部分程序中,传感器数据采样频率、GPS定位精度、数据传输周期等参数均可自由设定,以满足不同环境的监测需求。

 

  (二)云监控中心

 

  云监控中心demo采用Microsoft Visual Studio 2010开发,开发语言为C/C++语言,后台服务器租用的商用云服务器。云监控中心各单元子程序功能框图如图4所示,主要实现云监控中心与信息感知云终端的数据交互、云监控中心与移动用户端的数据交互、传感器数据的存储及算法处理、地图查询及显示等功能。

 

  云监控中心的数据库采用oracle数据库,使用PLSQL developer软件对数据库进行操作,采用ADO连接数据库的方法实现Microsoft Visual Studio 2010和数据库之间的通信。

 

  云监控中心的系统界面如图5所示,在图中,1处为地图信息显示;2处为信息感知云终端通信状态显示;3处为接收到的数据显示;4处为用户查询信息显示;5处为历史数据查询按键。

 

  上图中1框显示地图信息,图中每个绿点代表一个信息感知云终端,单击每个绿点将显示当前监测点的监测结果,显示包括空气质量信息和采集时间。点击按钮5将弹出历史数据查询界面。

 

  (三)移动用户端

 

  移动用户端主要涉及APP应用程序的开发,开发工具为Eclipse2014,开发语言为Java语言,其功能应包括:提供与云监控中心的接口,接收云监控中心的推送信息,同时具备可视化界面,能够提供窗口显示服务器端的数据及对应的气体种类和浓度,用户可随时随地查询各监测点的污染情况等。

 

  图6(a)-(d)为基于安卓系统开发APP操作界面:图6(a)显示的是放置在不同室内外地点的各个信息感知终端,空气质量未超标时显示绿色图标,通过点击终端编号,可以查询该点检测结果,同时自动重新定位,如图6(b)所示;如若有监测点空气质量超标,点击该点图标即可变为红色,如图 6(c)所示;之后将会在查询结果界面提示超标污染物及其浓度,如图6(d)所示。

 

  二、实验大纲及内容

 

  本实验平台以“服务研究生课程,积累工程实践经验,培养科学创新能力”的目的,将相关实验内容分为三个递进的层次:基本实验项目、工程实训项目和研究支撑计划。“基本实验项目”是指立足研究生专业课程而开展的课程实验;“工程实训项目”是为专业型研究生提供的综合性实践项目;“研究支撑计划” 是为学术性硕士和博士研究生进行理论研究提供平台支撑,研究者可根据自己的研究方向、课题和实验平台提供的软硬件接口,在实验平台上进行二次开发,为其研究提供便捷的通道。

 

  (一)基本实验项目

 

  基本实验项目分为6个,其主要内容如下:

 

  1.“环境信息感知”:使用实验平台完成环境温度和湿度信息的采集和转换,使用人机界面进行相关信息的显示和查询;使用实验平台完成对空气中污染物信息的采集和转换并根据该信息对空气质量进行自动评估;使用实验平台完成PM2.5信息的采集和转换,使用人机界面进行相关信息的显示和查询。

 

  2.“云网络数据传输”:使用“终端”设备,实现环境感知数据的网络传送;使用“云端”设备,实现数据的接收、存储和查询,完成“云端”数据库的建立、修改与查询。

 

  3.“GPS定位”:使用实验平台完成各终端设备GPS信息的接收、提取、转换和上传;使用实验平台完成对空气中污染物信息的采集和转换并根据该信息对空气质量进行自动评估。

 

  4.“阵列数据采集与存储”:使用实验平台实现ADC多路采样,控制采样频率大小,比较不同采样频率对数字信号的影响;选择合适的数据结构进行阵列信号存储并根据数据结构特点进行数据读取和修改。

 

  5.“阵列数据预处理与特征提取”:原始数据的噪声处理,对实验数据的分析,设计合理有效的滤波器(IIR/FIR滤波器)对实验的噪声进行滤除并对比效果;传感器阵列数据标准化处理方法仿真与比较;典型阵列时频域特征a提取方法仿真与比较。

 

  6.“模式识别与人工智能算法”:常用聚类方法(PCA、k-NN、SOM、ART等)仿真与比较;人工嗅觉系统常用识别方法(ANN、SVM等)仿真与比较。

 

  (二)工程实训项目

 

  本项目旨在训练工程设计与实现方面的能力。培训研究生完成从事一项工程项目的方案设计、硬件组态、软件设计、系统调试与测试等全过程的工程实践能力。

 

  设计要求:①通过若干信息感知终端(不超过10个)采集当地空气质量数据并传送至云端。②云端无差错接收各信息终端采集的空气质量数据并分类汇总。③在云端进行污染源的溯源及污染扩散预测。④能够通过手机APP完成空气质量数据和气味溯源监测结果的实时查询。

 

  任务目标:①掌握嵌入式系统(信息感知终端)的软件开发流程与代码实现。②掌握基于云端OS的数据收集软件设计和代码实现。③掌握基于安卓或IOS的APP开发流程及代码实现。④掌握基于大数据分析的污染溯源和预测方法。

 

  测试与分析内容:①完成信息感知终端AD多路采样。②云终端无差错接收气味终端上传数据。气味溯源和预测方法结果与实际情况相符。③基于 APP的手机人机界面设计:能够对查询的终端进行选择并实时显示该终端的气味检测结果。能够查询气味溯源和预测结果并以适当的形式显示。

 

  学生考核及学分认定:完成实训实验项目,给予学生一定的学分,该学分可以计入研究生的教学实践、工程实践以及下厂实习的学分。总学分按实验和项目包含的具体单项分配。完成实验和训练项目相关内容,经实验室指导老师评估考核,合格者给予相应内容的学分。

 

  (三)研究支撑计划

 

  本实验平台“信息感知终端”所获数据可作为研究人工嗅觉系统的原始数据,可开展系统背景干扰、漂移抑制、精度提高等方面的理论研究。“云监控中心”所获得数据可进一步用于环境大数据分析和污染溯源等研究。详细研究步骤、内容和方案等由学生自主拟定,经导师和实验指导教师审核批准后方可进入实验平台。

 

  三、总结与展望

 

  随着研究生招生种类多样化的推进,已有实验平台和实验内容难以应付多元化的教学和科研需求。本文提出的复合式实验平台建设是一种可以借鉴的解决思路,其主要优势表现在:实验平台硬件具有成本低、应用范围广、可扩展性强等特点;实验内容和大纲编排体现了“层次化”理念,将实验教学、工程实训、科研辅助结合为一个有机的整体。另一方面,实验平台硬件功能的扩展和大纲内容的进一步充实将是下一步需要完成的工作。

 

  作者:刘涛 田逢春 谢鑫 谭晓衡 刘然 来源:教育教学论坛 2016年33期

本文链接:http://www.qk112.com/lwfw/jiaoyulunwen/yjslw/93857.html

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