基于加速度传感器的跳伞安全装置设计研究
基于加速度传感器的计步器设计
微机电系统设计与制造到宿到山顶舍：四点底但是的是是的上单上单是的目录0 引言 (1)1 人体运动模型 (2)2 算法设计 (3)3 硬件实现 (5)4 结论 (6)参考文献 (7)基于加速度传感器LIS3DH 的计步器设计摘要：设计了一种基于微机电系统( MEMS) 加速度传感器LIS3DH 的计步器，包括运动检测、数据处理和显示终端。
数字输出加速度传感器LIS3DH 作为运动检测模块，检测人体运动时加速度变化; 数据处理模块对加速度信息进行处理，使用FFT 滤波和自适应频率范围去除噪声对加速度信号的影响，利用加速度变化的上升、下降区间实现计步功能。
实验结果表明: 该计步系统具有体积小、结构简单、功耗低、工作稳定的特点，能够提供较高精度的计步功能。
关键词：微机电系统; 计步器; 加速度传感器; 高精度0 引言计步器是一种日常锻炼进度监控器，可以计算人们行走的步数，估计行走距离、消耗的卡路里，方便人们随时监控自己的健身强度、运动水平和新陈代谢。
早期的机械式计步器利用人走动时产生的振动触发机械开关检测步伐，虽然成本低，但是准确度和灵敏度都很低，体积较大，且不利于系统集成。
随着MEMS 技术的发展，基于MEMS 技术的惯性传感器得到迅速发展，其具有价格低、体积小、功耗低、精度高的特点，利用MEMS 加速度传感器设计的电子计步器，通过测量人体行走时的加速度信息，经过软件算法计算步伐，可以克服机械式计步器准确度和灵敏度低的缺点，可准确地检测步伐，同时还可以输出运动状态的实时数据，对运动数据进行采集和分析。
本文基于LIS3DH［1］加速度传感器设计了一种电子式计步器，该传感器是意法半导体( ST) 公司的三轴重力加速度传感器，可以精确测得人行走时的步态加速度信号，具有功耗低、精确度和灵敏度高的特点。
1 人体运动模型通过步态加速度信号提取人步行的特征参数是一种简便、可行的步态分析方法。
行走运动包括3 个分量，分别是前向、侧向以及垂直向，如图1 所示。
基于MEMS的惯性测量组合设计与实现
基于MEMS的惯性测量组合设计与实现
李旬;李宏;高志勇;余胜义
【期刊名称】《自动化与仪表》
【年(卷),期】2024(39)2
【摘要】随着MEMS技术的不断发展与成熟,低成本、安装体积小、中精度的惯性测量组合在实际应用中具有重要价值。
该文设计了一种基于MEMS的惯性测量组合,该组合由微机械陀螺、加速度计、电源模块和电路板等组成,利用数字信号处理(digital signal processing,DSP)芯片对微机械陀螺和加速度计的信号进行采集,通过建立误差模型进行误差标定补偿,标定后的组合能够实时对外输出三轴角速度和加速度等传感器信息。
经试验验证,该标定方法能够修正惯性测量组合的安装误差,精度指标可以满足实际使用需要。
【总页数】5页(P126-129)
【作者】李旬;李宏;高志勇;余胜义
【作者单位】北京航天发射技术研究所;中国人民解放军93160部队
【正文语种】中文
【中图分类】TP212
【相关文献】
1.旋转弹用MEMS惯性测量组合数据硬回收系统设计
2.基于MEMS传感器惯性测量单元设计与实现
3.基于GPS/MEMS惯性传感器的车载组合惯导系统的设计
实现4.基于MEMS传感器的弹载数字惯性测量组合设计5.基于MEMS技术的微型惯性测量组合
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三轴加速度传感器在跌倒检测中的应用
三轴加速度传感器在跌倒检测中的应用前言人们在跌倒后会面临双重危险。
显而易见的是跌倒本身可能对人体产生伤害；另外，如果跌倒后不能得到及时的救助，可能会使结果更加恶化。
例如，许多老年人由于其身体比较虚弱，自理能力和自我保护能力下降，常常会发生意外跌倒，如果得不到及时的救助，这种跌倒可能会导致非常严重的后果。
有资料显示，很多严重的后果并不是由于跌倒直接造成的，而是由于跌倒后，未得到及时的处理和救护。
当出现跌倒情况时，如果能够及时地通知到救助人员，将会大大地减轻由于跌倒而造成的危害。
不仅是对老人，在很多其他情况下，跌倒的报警也是非常有帮助的，尤其是从比较高的地方跌倒下来的时候。
比如人们在登山，建筑，擦窗户，刷油漆和修理屋顶的时候。
这促使人们越来越热衷于对跌倒检测以及跌倒预报仪器的研制。
近年来，随着iMEMS®加速度传感器技术的发展，使得设计基于三轴加速度传感器的跌倒检测器成为可能。
这种跌倒检测器的基本原理是通过测量佩戴该仪器的个体在运动过程中的三个正交方向的加速度变化来感知其身体姿态的变化，并通过算法分析判断该个体是否发生跌倒情况。
当个体发生跌倒时，仪器能够配合GPS模块以及无线发送模块对这一情况进行定位及报警，以便获得相应的救助。
而跌倒检测器的核心部分就是判断跌倒情况是否发生的检测原理及算法。
ADXL3451是ADI公司的一款3轴、数字输出的加速度传感器。
本文将在研究跌倒检测原理的基础上，提出一种基于ADXL345的新型跌倒检测解决方案。
iMEMS加速度传感器ADXL345iMEMS 半导体技术把微型机械结构与电子电路集成在同一颗芯片上。
iMEMS加速度传感器就是利用这种技术，实现对单轴、双轴甚至三轴加速度进行测量并产生模拟或数字输出的传感器。
根据不同的应用，加速度传感器的测量范围从几g到几十g不等。
数字输出的加速度传感器还会集成多种中断模式。
这些特性可以为用户提供更加方便灵活的解决方案。
ADXL345是ADI公司最近推出的基于iMEMS技术的3轴、数字输出加速度传感器。
基于加速度传感器的动作识别技术研究
基于加速度传感器的动作识别技术研究随着科技的不断推进，加速度传感器被日益广泛地应用于各个领域中。
其中，基于加速度传感器的动作识别技术已经成为了人们关注的焦点。
这项技术能够通过检测运动员身上的加速度传感器，来准确地识别出他们正在进行的动作，并从中提取出有用的信息。
在本文中，我们将详细探讨基于加速度传感器的动作识别技术的研究进展以及未来的发展方向。
一、技术背景加速度传感器是一种能够检测物体加速度的装置，它是一种微机电系统（MEMS）。
合成对数周期（SLP）算法、人工神经网络（ANN）算法和决策树算法是常用的动作识别技术。
加速度传感器技术在运动测量领域的应用非常广泛，例如，用于测量地震，检测楼房的结构是否牢固，还用于医学领域，例如，检测人类的步态是否正常。
二、基于加速度传感器的动作识别技术的研究进展基于加速度传感器的动作识别技术最初是用于运动医学和康复医学领域，虽然它在这些领域中的应用非常成功。
但是，现在这项技术已经扩展到了更广泛的领域，例如，人机交互界面、智能手环等。
而且，这项技术还可以用于控制机械臂、福利设施等。
这是因为加速度传感器技术可以帮助工程师们探索不同领域的新思路和方法。
对于动作识别技术的研究，有很多的应用场景和创新的可能性，同时也有很多挑战。
最近几年，人们一直在尝试发现一些新的方法和算法，以更准确地检测出不同的动作。
一项研究发现，加速度传感器可能会因载体的不稳定而出现误差。
因此，需要开展一些相关的研究工作，提高保真度，并且完善研究的标准化。
三、未来的发展方向除了应用场景和算法方面的研究，未来还需要在硬件设计方面进行更深入的探索。
例如，我们必须解决能源问题，保证加速度传感器可以长时间工作。
同时，还需要研究新型加速度传感器的性能和特性，这些传感器可以被用于新的领域，例如，运动物品追踪。
此外，基于加速度传感器的动作识别技术还发挥着越来越重要的作用，例如，通过识别运动员进行的动作，可以准确评估他们的运动能力，从而制定更好的训练计划。
《2024年采用MEMS加速度传感器的边坡稳定安全监测系统设计》范文
《采用MEMS加速度传感器的边坡稳定安全监测系统设计》篇一一、引言边坡稳定是工程建设和自然环境中的重要问题，其稳定性直接影响着人民生命财产的安全。
随着科技的发展，边坡稳定安全监测系统逐渐成为保障边坡稳定的重要手段。
本文将介绍一种采用MEMS（微机电系统）加速度传感器的边坡稳定安全监测系统设计，以提高边坡稳定的监测精度和效率。
二、系统设计概述本系统采用MEMS加速度传感器，通过实时监测边坡的微小振动和变形，实现对边坡稳定的实时监测和预警。
系统主要由MEMS加速度传感器、数据采集模块、数据处理与分析模块、预警模块以及用户界面等部分组成。
三、系统硬件设计1. MEMS加速度传感器：采用高精度、低噪声的MEMS加速度传感器，具有体积小、重量轻、功耗低等优点，可实时监测边坡的微小振动和变形。
2. 数据采集模块：负责采集MEMS加速度传感器的数据，并将其转换为数字信号，以便后续处理。
3. 数据处理与分析模块：对采集到的数据进行处理和分析，包括信号滤波、数据转换、特征提取等，以获取边坡的稳定状态。
4. 预警模块：根据数据处理与分析模块的结果，判断边坡是否处于危险状态，并及时发出预警信息。
5. 用户界面：提供友好的人机交互界面，方便用户查看监测数据和预警信息。
四、系统软件设计系统软件设计主要包括数据采集与处理程序、数据处理与分析算法以及用户界面软件等部分。
数据采集与处理程序负责控制数据采集模块，并将采集到的数据传输到数据处理与分析模块。
数据处理与分析算法采用先进的信号处理和特征提取技术，对边坡的振动和变形进行实时监测和预警。
用户界面软件提供友好的人机交互界面，方便用户查看监测数据和预警信息。
五、系统应用与优势本系统可广泛应用于各类边坡稳定的监测和预警，如山区公路、铁路、水库大坝等工程的边坡稳定监测。
其优势在于：1. 采用高精度、低噪声的MEMS加速度传感器，提高了监测精度和效率。
2. 实时监测边坡的微小振动和变形，及时发现潜在的危险。
数学建模-安全跳伞的研究
承诺书我们仔细阅读了中国大学生数学建模竞赛的竞赛规则.我们完全明白，在竞赛开始后参赛队员不能以任何方式（包括电话、电子邮件、网上咨询等）与队外的任何人（包括指导教师）研究、讨论与赛题有关的问题。
我们知道，抄袭别人的成果是违反竞赛规则的, 如果引用别人的成果或其他公开的资料（包括网上查到的资料），必须按照规定的参考文献的表述方式在正文引用处和参考文献中明确列出。
我们郑重承诺，严格遵守竞赛规则，以保证竞赛的公正、公平性。
如有违反竞赛规则的行为，我们将受到严肃处理。
我们参赛选择的题号是（从A/B/C/D中选择一项填写）： D我们的参赛报名号为（如果赛区设置报名号的话）：所属学校（请填写完整的全名）：参赛队员(打印并签名) ：1.2.3.指导教师或指导教师组负责人(打印并签名)：日期：2010年6月28日赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：编号专用页赛区评阅编号（由赛区组委会评阅前进行编号）：全国统一编号（由赛区组委会送交全国前编号）：全国评阅编号（由全国组委会评阅前进行编号）：安全跳伞的研究摘要本文从建立跳伞安全的数学模型开始，从跳伞运动员在下落过程中各个时刻的速度和达到第一收尾速度的时刻出发，分别通过对这两个方面的深入研究从而制定出跳伞运动员打开降落伞的最佳时机，最后再综合考虑这两个主要因素，进一步深入并细化，从而求得最优解。
模块Ⅰ中，我们将焦点锁定运动的独立性上。
我们通过建立数学模型，并利用MATLAB 软件编程求得的v —t 图中可比较直观地了解到速度的变化特点。
我们可以发现发现跳伞运动员在空气中下落时，由于受到的摩擦力正比于速度v 的一次方或二次方，故当经过一段时间后，竖直方向所受的力会达到平衡，之后跳伞运动员的速度将通过一个极小值min v ，随后开始增加，逐渐趋于速度t v ，我们称之为第一收尾速度。
跳伞运动员必须等待这个速度极小值以减小开伞时的震动。
开伞后，经过一段时候后，竖直方向所受的力会达到第二次平衡，之后跳伞运动员的速度将通过另一个极小值，随后也会逐渐增加，直到趋于第二收尾速度。
《采用MEMS加速度传感器的边坡稳定安全监测系统设计》范文
《采用MEMS加速度传感器的边坡稳定安全监测系统设计》篇一一、引言边坡稳定安全监测系统在地质工程、环境科学、土木工程等领域中扮演着至关重要的角色。
对于防止地质灾害，如山体滑坡、泥石流等，实时、准确的边坡稳定安全监测系统是必不可少的。
随着微电子机械系统（MEMS）技术的快速发展，采用MEMS加速度传感器进行边坡稳定安全监测已成为当前研究的热点。
本文将详细介绍采用MEMS加速度传感器的边坡稳定安全监测系统的设计思路、方法及其实用性。
二、系统设计概述本系统以MEMS加速度传感器为核心，结合数据采集、传输、处理及报警等模块，实现对边坡稳定的实时监测。
系统设计的主要目标是提高边坡稳定监测的准确性和实时性，从而有效预防地质灾害的发生。
三、系统硬件设计1. MEMS加速度传感器：作为系统的核心部件，MEMS加速度传感器具有体积小、重量轻、灵敏度高、响应速度快等优点。
通过测量边坡的微小振动，可以判断边坡的稳定性。
2. 数据采集模块：负责采集MEMS加速度传感器的数据，并进行初步的处理和滤波，以保证数据的准确性。
3. 数据传输模块：将处理后的数据通过无线或有线方式传输至数据中心。
4. 数据处理模块：对接收到的数据进行进一步的处理和分析，如信号处理、数据存储等。
5. 报警模块：当边坡出现异常振动时，报警模块会发出警报，提醒相关人员采取措施。
四、系统软件设计1. 数据处理算法：采用数字信号处理技术，对采集的加速度数据进行滤波、去噪、积分等处理，以获取边坡的位移、速度等信息。
2. 数据分析与预警模型：通过建立边坡稳定性的分析模型，对处理后的数据进行分析，判断边坡的稳定性。
当边坡出现不稳定趋势时，及时发出预警。
3. 用户界面：设计友好的用户界面，方便用户查看实时监测数据、历史数据、报警信息等。
4. 数据存储与备份：将处理后的数据存储在本地或云端数据库中，以备后续分析使用。
同时，定期对数据进行备份，以防数据丢失。
五、系统实用性与优势采用MEMS加速度传感器的边坡稳定安全监测系统具有以下优势：1. 高精度：MEMS加速度传感器具有高灵敏度和高分辨率，可以准确测量边坡的微小振动。
《2024年采用MEMS加速度传感器的边坡稳定安全监测系统设计》范文
《采用MEMS加速度传感器的边坡稳定安全监测系统设计》篇一一、引言随着社会的快速发展和工程建设的大规模进行，边坡稳定安全问题逐渐成为工程建设和环境保护的重大问题。
因此，边坡稳定安全监测系统的设计与应用成为了国内外众多科研机构和工程领域的重要研究课题。
近年来，随着微电子机械系统（MEMS）技术的快速发展，MEMS加速度传感器因其高灵敏度、低功耗、小型化等优点，在边坡稳定安全监测系统中得到了广泛应用。
本文将详细介绍采用MEMS加速度传感器的边坡稳定安全监测系统的设计。
二、系统设计概述本系统采用MEMS加速度传感器作为核心部件，通过实时监测边坡的微小振动和变形，对边坡的稳定性进行评估和预警。
系统主要由MEMS加速度传感器、数据采集模块、数据处理与分析模块、预警与报警模块等组成。
三、MEMS加速度传感器选型与布置1. MEMS加速度传感器选型：本系统选用高灵敏度、低噪声、抗干扰能力强的MEMS加速度传感器，以满足边坡微小振动和变形的监测需求。
2. 传感器布置：根据边坡的实际情况，合理布置MEMS加速度传感器的位置和数量，确保能够全面、准确地监测边坡的振动和变形情况。
四、数据采集模块设计数据采集模块负责采集MEMS加速度传感器的数据，并将其转换为数字信号以便后续处理。
该模块采用高精度ADC（模数转换器）进行数据采集，并设置适当的采样频率和滤波参数，以保证数据的准确性和实时性。
五、数据处理与分析模块设计数据处理与分析模块负责对采集到的数据进行处理和分析，以评估边坡的稳定性。
该模块采用先进的信号处理算法和模式识别技术，对数据进行实时分析和处理，提取出边坡的振动和变形特征，为边坡稳定性的评估提供依据。
六、预警与报警模块设计预警与报警模块是边坡稳定安全监测系统的关键部分。
该模块根据数据处理与分析模块的结果，对边坡的稳定性进行评估，当达到预设的阈值时，及时发出预警或报警信息。
同时，该模块还具备自动记录和存储数据的功能，以便后续分析和处理。
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（ 同济大学 机械 工程学院 机械 电子研 究所 。 上海 ２ ０ １ ８ ０ ４ ）
摘
要： 介 绍一 种基 于加 速度传感器 的跳伞安全 开启装置 。该装置利用加速度传感器测量跳伞者加速度
的变化 ， 当跳伞者在飞机上开始跳伞时 ， 跳出机舱 瞬间人体竖直加速度发生变化 ， 此时该装置开始计 时 ， 并 利用下落的时间计算 出下落高度 ； 当降落到设定高度时 ， 启 动降落伞 弹出装 置 ， 自 动打开降落伞 ， 使跳伞者
弹出系统是一种轻便 简单 的机械装 置 ， 如 图 １所示 ， 包
伞运动员 当时 的身体状况 ， 心理 素质ｕ 以及 跳伞经验 等非 自 然 因素 ， 就可能 导致 降落 伞无 法顺 利打 开 ， 引起 跳伞 事 故 。故而 ， 如何保证降落伞及 时打开就 成 了安 全跳伞 的关
键所在 。
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄ ｓ ：ａ ｃ ｃ ｅ ｌ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ；ｐ ｒａ ａ ｃ ｈ ｕ ｔ ｅ；ｓ ｆｅ ａ ｔ ｙ
０ 引 言
构成高度检测的核心控制 系统 。机 械系统是 自行设计 的弹
簧插销弹出系统。
安全性一直是跳伞运 动 中最令 人关注 的 问题 ， 由于跳 伞过程 中会受到风速气 流等各 种天气 因素影 响， 再加 上跳
ｐ ｒａ ａ ｃ ｈ ｕ ｔ ｅ ａ ｎ ｄ ｏ ｐ ｅ ｎ ｉ ｔ ， ｔ ｈ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒａ ａ ｃ ｈ ｕ ｔ ｅ ｒ ｂ ｅ ｉ ｇ ｎ ｓ ｔ ｏ ｓ ｌ ｏ ｗ ｄ ｏ ｗ ｎ ｎｄ ａ ｌ ｎｄ ａ ｓ ｓ ａ ｆ ｅ ｌ ｙ ．
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减速下落 ， 保证跳伞安全 。 关键词 ：加速度 ； 跳伞 ； 安全 中图分 类号 ：Ｔ Ｈ８ ２ ２ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ０ ０ ０ － ９ ７ ８ ７ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ － ０ ０ ６ ０ － ０ ４
１ Ｋ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ’ ｈ Ｏｎ ｄｅ ・ ｓ － ｉ ｇｎ ｏ ｒ ＾ Ｄａｒ ａｃ ・ ｈｕＵｎｇ ■ ｓ ａ ｔ ＾ ｅｔ ・ ｙ ｄｅ － ｖ ｉ ● ｃ ｅ ’ Ｄａ Ｓ ｅ ｎ １ ０ ｎ
括直流电机 、 弹簧插销 和滑轮 。其 中， 质量块 和弹簧固连在
一
Байду номын сангаас
起； 插销通过 软绳 连接 在 电机主 轴上 ， 软 绳 １经 过定 滑
轮； 直流 电机 固连在外壳上 ； 钩环固连在压紧弹簧的质量块 上， 钩环 栓结 软绳 ２ ， 软绳 ２另 一端 和阻力 伞相 栓 连 ， 阻力
考虑 到跳伞过程 中随着 降落高度 的变化所 引起 的人体
ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｔ ｏ ｍ ｅ ａ ｓ ｕ ｒ ｅ ｔ ｈ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｅ ｓ ｏ ｆ ｐ ａ ｒ ａ ｃ ｈ ｕ ｔ ｅ ’ Ｓ ａ ｃ ｃ ｅ ｌ ｅ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ， ｗ ｈ ｉ ｌ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ａ ｒ ａ ｃ ｈ ｕ ｔ ｅ ｒ ｉ ｓ ｊ ｕ ｍ ｐ ｉ ｎ ｇ ｏ ｕ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ｌ ｎｅ ａ ， ｈ ｉ ｓ
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传感器与微系统 （ Ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｄ ｕ ｃ ｅ ｒ ｎｄ ａ Ｍｉ ｃ ｒ ｏ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｉ ｅ ｓ ）
２ ０ １ ３年 第 ３ ２卷 第 ５期
基 于加 速 度 传 感器 的跳 伞 安全 装 置 设 计 研 究
赵 炯， 屈剑平 ， 朱海涛 ， 张根 雷
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