基于梯形函数逼近的光栅数字细分算法

基于光栅信号和梯形函数各自的特点,提出了一种新的光栅信号数字细分算法.该算法采用A/D转换器分别对两路光栅信号进行两次采样,并根据采样值所在的区间,选择合适的梯形函数公式得到两个采样点之间的拟合曲线,从而计算出这两个采样点间的相位差,最终达到对光栅信号细分的目的.实际应用表明,该算法计算过程简单,并达到了较好的细分效果.     

一种基于FPGA的光栅信号细分方法

在高精度测量中,为了提高光栅细分精度,采用了一种基于FPGA的光栅信号细分及辨向方法。首先用Matlab分析读数头输出的两路原始信号和经过滤波且滤除直流分量的信号特点,并根据处理后的波形构造细分算法,既验证细分算法实现1024细分的可行性,也验证硬件电路实现细分算法的可行性。然后在Matlab对光栅信号的算法分析基础上,设计了一种基于幅值采样细分方法的电路,实现对光栅信号进行细分和辨向。细分硬件电路主要包括8细分电路和精细分电路,8细分电路主要对每个信号的一个周期进行8细分,精细分电路主要是对每1/8周期的信号进行细分。测试结果表明,该细分电路实现了光栅的1024细分,达到了高倍细分目的。     

提高光栅数字地震检波器精度的方法研究

在地震勘探系统中,随着数据记录系统动态范围的突破,地震检波器的动态范围已不能满足系统的要求,提高检波器的精度和动态范围变成地震勘探技术研究的关键.光栅数字地震检波器的研制成功,提高了检波器的精度和动态范围.通过对光栅传感器机理的深入分析,采用5细分专用芯片为核心的细分电路,成功实现了光栅脉冲信号的20倍细分技术.在采用100线计量光栅的情况下,使检波器分辨率达到0.000 5 mm,动态范围达到75dB.并采用PIC单片机系统完成了振动信号的再现.该方法将有助于光栅数字地震检波器的性能完善,为实现高精度地震勘探技术奠定基础.     

基于预测理论的光栅信号精密细分方法研究

针对光栅传感器在高档数控机床及精密加工领域应用中的高精度细分和快速跟踪的问题,提出一种基于预测理论的光栅位移信号精密细分的新方法。运用时间信息分析和预测空间位置的时空转换思想,根据光栅刻线在空间的均匀性与时间序列的对应关系构建预测细分模型,完成了光栅信号在时间和空间上的预测细分。动态实验表明,采用该模型进行预测细分,最大细分倍数为400倍,预测误差为±3.5″,实现了对光栅信号的高精度细分。     

基于组合预测算法的光栅信号新细分方法研究

针对现有光栅信号细分技术对光栅输出原始信号波形质量要求较高的问题,本文利用运动过程中时间与空间的映射关系,建立一种利用时间基准测量空间的新方法.通过光栅栅距触发采样时间建立样本序列,在通过分析不同运动状态特性的基础上,研究采用组合预测算法,提出一种光栅信号自适应细分新方法,实验结果表明此算法能实现圆光栅栅距内100倍细分,细分误差为±0.56″,满足实验所需的实时性和细分精度的要求,实现光栅信号细分.此细分方法充分利用光栅本身的制造精度,与光栅输出信号正弦性无关,在精密测量领域具有重要应用价值.     

光栅传感智能位移测量系统

光栅传感智能位移测量系统是集光、机、电、算为一体的新型智能仪器。其原理是利用光栅传感器将欲检测的位移信息量转变为电信号 ,并经前置放大和电路处理后 ,送入 80 31单片机的T0 、T1计数端 ,经运算处理后 ,将被测位移量输出并通过LED显示。详细地介绍了整体电路的设计 ,包括位移信号的检取 ,细分判向及 80 31单片机系统的软、硬件设计     

CORDIC算法在光栅莫尔条纹细分中的应用

目前光栅莫尔条纹细分技术在数控机床、超精加工、精密仪器等领域得到了广泛的应用.考虑到光栅细分系统的精度、速度和抗干扰能力等多方面指标,提出了一种新的莫尔条纹细分技术,并通过CORDIC算法对不足一个周期的正弦信号进行细分,直接提取相位信息.光栅细分系统将CORDIC算法应用于FPGA中,能够对莫尔信号进行很好的细分处理,满足高精度的要求,实验结果验证了其正确性及可行性.     

基于DSP的光栅分度盘及其光栅信号精细分

对提高光栅的细分准确度进行了研究,提出了一种正切与余切相结合的方法.针对实际光栅信号的不稳定性,利用光栅发讯头输出正切、余切信号峰峰值与直流电平的漂移,自动修正反正切与反余切的查找表格.该方法应用于精密倾光学分读盘测量系统,使细分误差仅与光栅信号第一个采样值和最后一个采样值的精度有关,与测量过程中的光栅信号采样值的误差无关,同时采用DSP处理采样数据,速度更快,并成功应用于光栅分读盘系统,精度为2″.     

ADC参数对光栅莫尔信号细分影响研究

莫尔信号细分是光栅传感器应用的必要环节,幅值分割法是实现莫尔信号细分的重要手段.为减小信号质量对细分结果造成的影响,误差补偿成为细分实现过程中必不可少的单元.本文针对数字式幅值细分方法开展研究,针对ADC参数对光栅莫尔信号误差补偿和细分效果的影响进行分析,建立ADC参数与莫尔信号直流补偿、幅值补偿和细分倍数之间的量化模型,设计并开展了直流和幅值补偿效果实验.研究结果表明:不同位宽的ADC对莫尔信号误差补偿和细分效果的影响不同,在本文模型的基础上,ADC位宽应提高1 bit～2 bit.研究成果对于莫尔信号数字式幅值分割细分系统的工程实现具有一定的指导意义和参考价值.     

基于FPGA的精密离心机光栅信号细分系统

介绍一种基于FPGA的精密离心机光栅信号细分系统。说明了光栅信号的产生过程和基本处理方法,提出了一种综合EDA技术与光栅莫尔条纹电子学细分技术的设计方案。通过VerilogHDL实现该系统的主要设计,并利用ISE软件进行了仿真试验。试验表明,该系统具有捕捉速度快、跟踪精度高、相位误差小、成本低廉等特点。     

大型发动机功角的微机测量系统

功角δ在电力系统稳定问题的研究中占用特别重要的地位。本文所介绍的发电机功角微机测量系统利用80C196KB单片机进行测量和计算,能过系统机与单片机的串行通信,进行实时功角动态曲线及发电机运动参数的显示。文中还介绍了单片机与系统机的通信及用VB5.0绘制功角曲线的方法。     

光纤光栅传感阵列的数据融合分析

针对一种结合神经网络技术对光纤光栅传感阵列信号进行分析的方案.以光纤光栅为传感元件,混凝土简支梁模板为研究对象,BP神经网络为信号处理方法,研究了光纤光栅传感阵列和BP神经网络技术在载荷应变损伤监测中的应用.通过有限元法对模板试件的应变分布进行分析,确定光纤光栅应变传感阵列的合理位置,用液压机进行加载实验.通过BP神经网络对这些离散的应变信号进行数据融合,反向分析模板试件的载荷.实验表明,在加载范围0～110 kN内,识别样本相对误差均在3%以下,均方误差小于1 kN.     

一种新型精密光栅分度头数据采集系统的设计

阐述了精密光栅分度头测微的基本原理,并根据精密光栅度盘输出讯号的特点,提出采用微控制器联合CPLD的方案来进行精密光栅分度头的数据采集、处理与显示;重点介绍了系统关键部分的软、硬件设计方法。最后给出了该系统的主要性能指标以及实际应用情况：结果表明,该系统技术先进,性能优异,完全可以取代目前传统的精密光栅分度头数据采集装置。     

基于CPLD的光栅信号解码与仿真分析

运用可编程逻辑器件,设计了光栅信号的解码方案,针对信号转向计数缺失的问题,提出了一种二次计数的修正方法,并进行了仿真验证与分析.首先简述了光栅信号的运动特征;其次根据光栅信号的变化特点,采用硬件描述语言编程(Verilog)的方法,设计了信号逻辑处理电路,包括细分辨向电路、转向识别电路与双向计数电路;最后通过仿真验证了该方案的可行性,并具体分析了解码速率.仿真结果表明,该方案实现了光栅信号的细分辨向与转向修正,最终计数值准确可靠,解码速度快,达到了设计目的.     

最大投影栅缝法检测文档图像倾斜角

针对由照相机扫描仪等文档获取设备拍摄的文档图像可能存在倾斜,进而导致光学字符识别（OCR）软件不能正确识别的情况,采用了一种以文档图像投影栅缝宽为目标函数的优化方法,栅缝宽最大值对应的投影角度的相反数即为文档图像的倾斜角。利用栅线宽函数扩大了检测范围,并提高了检测速度;利用反投影法和均布列预投影等方法,减少了计算量;利用二分法提高了算法的检测精度。通过一些包含少量插图的文档图像的倾斜角检测实验,验证了该方法的有效性。     

分段FFT算法在FBG传感器信号解调中的应用

针对光纤B ragg光栅(FBG)传感器信号解调实时性较差,且当2个信号波形发生部分重叠时波长不能被检测的问题,提出了利用F-P可调谐滤波器,采用分段FFT的快速相关算法。此算法具有运算量小、效率高的优点,达到信号实时处理的目的。通过MATLAB大量仿真实验,证明可以有效解决波形部分重叠问题。     

减小光栅测量系统随机误差的研究

在光栅测量系统中,为了提高光栅传感器的测量精度需要对传感器输出的莫尔条纹信号进行细分,但高斯白噪声和脉冲型噪声的存在会影响细分精度。减小噪声干扰的方法一般采用中值和平均滤波,而该方法只适用在静态测量中,对于时变的莫尔条纹信号实现困难。由多项式预测滤波器根据多个已测量的值,预测出当前的测量信号,预测的信号和实际测量信号经过中值滤波后输出,减小光栅测量系统的噪声。最后,通过应用实验验证了该方法的有效性。     

航空发动机性能识别SOFM收缩聚类方法

自组织神经网络SOFM可以将多维数据快速地映射到二维平面上,但需要进行人工聚类划分。由于多尺度栅格技术可以对数据实现密度检测,相应的收缩聚类方法采用大小可变的栅格对相连单元进行标识,将点沿着数据的密度梯度进行移动,自动计算最好的簇作为聚类结果。以多维发动机飞行参数为应用对象,数据预处理提取特征后,按隶属度获得特征向量后输入SOFM网络,用收缩聚类算法(SCM)实现对输出的自动聚类检测,完成对发动机状态有效分析。实验结果和专家判读完全一致。