针对现有带式输送机托辊故障检测方法采用接触式测量、不便于安装操作、不适合于井下大范围故障检测等问题，提出了一种基于小波去噪和BP-RBF神经网络的托辊故障检测方法。采集托辊运行时的音频信号，采用结合了软阈值法和硬阈值法的折中法对音频信号进行小波去噪处理；将每一层小波分解信号的能量和作为该层的特征值，通过处理系数对低频部分的特征值进行转换，以减小其在总能量中的占比，使故障特征更加明显；将提取的特征向量输入BP-RBF神经网络模型中进行故障检测。测试结果表明，对于正常托辊信号、托辊表面存在裂痕、托辊表面磨损3种情况，该方法的故障识别率达到96.7%。与传统的频谱分析诊断技术相比，该方法所需的工作量更少、准确率更高；相较于基于温度检测等的故障检测技术，该方法采用非接触安装方式，安装更方便，检测范围更大，具有良好的应用前景。

针对胶结充填材料等采用传统粘贴应变片测量泊松比方法出现的无法测量或测量精度不高的问题,提出了基于数字图像相关技术的非接触式泊松比测试方法,并阐述了该测试方法的原理与测试过程。运用Vic-2D软件对CCD相机所拍摄的胶结充填试块在加载系统作用下变形破坏过程的数字图像进行计算分析,得到了全场位移变化云图。选取试块弹性范围内图片,利用测线取点功能对试块两侧和上部取点分析,计算水平位移与垂直位移。对胶结充填材料泊松比测试结果表明,养护龄期相同的同组试块泊松比相近;养护龄期不同的各组试块,随养护龄期的增加,泊松比从0.378减小到0.103。该实验的成功应用证明了非接触式泊松比测试方法的可操作性、准确性与可靠性。

随着超声技术的不断发展，超声测距技术不断成熟。本文针对目前超声测距的应用情况，采用ATmega16单片机作为主控芯片，设计了一种的超声测距系统。该系统以空气中超声波的传播速度为确定条件，利用发出超声波和返回波之间的时间差来测量待测距离。系统的硬件电路主要由发射电路、接收电路、检测电路、显示电路、温度电路等组成，最后对超声测距软件的实现进行了编程。该系统采用非接触式测量方法，具有很好的抗干扰能力，并且具有使用方便、价格便宜等优点。