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摘要
环境振动状况监测对设备的安全运营至关重要。通过压电振动能量采集器可实现对环境振动信息的感知，再经过智能信息处理方法无线监测设施的安全运营状态。将无线传感与深度学习相结合，在充分研究压电振动能量采集器输出信号特征的基础上，提出了优化的卷积神经网络模型，用于识别环境异常振动模式，并设计实现了智能感知无线监测传感节点。系统工作时，节点可监测环境振动、温度信息并报警异常事件。测试结果表明，该传感节点在无线传输距离超过100 m的情况下，实现了环境振动事件的实时监测，报警时间小于5 s,环境振动模式识别准确率可达95.7%,监测环境温度状况并准确报警异常燃烧事件的时间小于3.7 s。该节点在野外目标监测等场合有广泛的应用前景。
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