基于Hilbert变换的相位测量法与数字相关测相法的比较

介绍了希尔伯特（Hilbert）变换测量相位差和数字相关法测量相位差的原理，进行了比较研究和试验分析，讨论了各自使用效果、优缺点及其适用的场合。结果表明，在动态检测方面，利用Hilbert变换法更能对两路同频信号的相位差进行有效的检测，是今后的研究方向。     

电力机车接插件性能微机检测仪及其参数的确定

在电力机车接插件电气性能要求的基础上,用检测电路将接插件的电阻值转变成电压值,再采集到计算机中进行处理,从而设计出一套接插件性能微机检测系统.通过分段线性化的方法解决了该检测系统参数的非线性问题,并用MATLAB软件进行仿真和计算机辅助优化设计,最终实现了检测仪参数的确定.现场使用表明该检测系统方便、快捷、准确.     

一种钢丝绳断丝无损定量检测方法木

钢丝绳已广泛应用于电梯、起重机械、客运索道等相关行业,由其断丝、磨损等缺陷所引起的安全问题备受人们关注.采用低频透射式电涡流检测方法,设计一个探头沿径向对称布置的可调整式环形涡流探伤装置,克服了提离效应、边缘效应以及集肤效应对检测系统的影响.选取感应信号相对于激励信号的峰-峰值差和相位差作为特征量,采用数字式峰-峰值算法和占空比原理计算信号特征量.针对钢丝绳电涡流无损定量检测系统,采用断丝数量和断丝位置表征断丝缺陷,建立断丝缺陷与特征量、传感器参数、钢丝绳特性以及后两者间相对关系的广义甬数模型,通过最小二乘拟合法确定系统函数模型,结合空间等间隔采样技术定量分析断丝缺陷,并探讨了此检测系统相关参数的确定.设计了一套以计算机为核心的无损检测系统,针对自制钢丝绳进行实验研究.实验结果表明特征量确定合理、提取方法合适、广义函数模型有效、系统总体方案可行,为钢丝绳电涡流无损定量检测系统的实现和推广奠定了基础.     

电力机车接插件检测系统的研制

本文论述了电力机车接插件检测系统的基本检测原理、设备的选择、安装、调试以及程序设计,通过利用标准对电阻的测量结果表明,该检测系统完全能够满足电力机车接插件检测的需要。     

时滞倒立摆系统的最优控制

基于牛顿第二定律建立了时滞单级倒立摆系统的动力学模型,运用线性二次型最优控制策略设计了倒立摆控制器,将时滞环节采用Padé一阶级数对称逼近,通过Routh-Hurwitz稳定判据,得到闭环系统临界稳定的时滞量.通过实例仿真进行验证,并与PID控制策略相比较,结果表明本文方法是有效的,所设计的最优控制器性能优于PID控制器,在临界时滞量范围内有较好的控制效果,但与无时滞时相比,系统的动态性能有所降低.     

神经网络技术在涡流无损检测中的应用

人工神经网络技术在涡流检测中的应用越来越广泛。文中将多层神经网络BP算法应用到主极裂纹涡流无损检测的信号处理中，并对具体的神经网络的结构进行了设计，主要包括输入和输出层的设计，网络数据的准备，网络初始权值的选择，隐含层数及隐含层节点数的设计，网络的训练、检测及性能评价等。结果表明所设计的网络能够对主极裂纹信号进行有效的自动识别，而且识别的准确度很高。     

拓展银电联网 促进电费回收

探讨了电费收缴现状和银电联网的优势,简介了银电联网系统实施方案及其实现的功能,分析了对电费回收工作的有利促进。     

基于PSO自整定PID控制器的柔性臂振动控制

针对压电柔性机械臂运行过程中的弹性振动问题,提出了基于粒子群优化算法（particle swarm optimization,简称PSO）自整定比例积分微分（proportional integral differential,简称PID）控制器参数的柔性臂振动抑制方法。采用标准粒子群优化算法,以时间乘绝对误差积（integrated time and absolute error,简称ITAE）准则为适应度函数,整定PID控制器的3个控制参数K-p,K-i和K-d,并采用Matlab Simulink平台建立双连压电柔性机械臂振动控制仿真模型,研制基于虚拟仪器技术的柔性臂振动控制试验系统。仿真与试验结果表明,采用常规PID控制算法和基于PSO自整定的PID控制算法均能有效地抑制柔性机械臂的弹性振动,但后者的振动抑制效果、鲁棒性与稳定性优于前者。     

自感知电涡流阻尼器建模与特性研究

随着国民经济的快速发展,发生在高速旋转机械中的振动有可能会影响或限制系统的正常工作,给生产、生活造成不可估量的损失,机械振动控制已成为近年来的研究热点之一,在工程实践中,通常又采用外加阻尼的方法抑制机械振动。本文研究一种可用于旋转元件振动抑制的自感知电涡流阻尼器,借助双线圈透射式电涡流检测方法设计自感知阻尼器结构,依据电涡流效应及电磁力产生原理分析其工作原理,应用阻抗分析理论及电磁理论分别建立了阻尼器的感知模型及作动模型,实例仿真分析阻尼器的参数特性,探讨振动位移与阻尼器输入和输出间的变化关系。最后,实验验证了理论建模的正确性及阻尼器的自感知功能。     

基于BP神经网络的钢丝绳电涡流无损定量检测技术

钢丝绳在建筑、旅游、运输等行业中已得到了广泛应用,由其断丝、磨损等缺陷所引起的安全隐患备受人们关注。采用双探头低频透射式钢丝绳电涡流无损检测方案,选取感应信号相对于激励信号的峰-峰值差和相位差作为特征量,采用数字式峰-峰值算法和占空比原理计算信号特征量。应用BP神经网络对钢丝绳缺陷进行自动识别,以钢丝绳型号及其缺陷特征量为网络输入,以是否存在断丝及断丝数量为网络输出,通过离线训练方法获取神经网络辨识模型。对实验数据进行识别,结果表明BP神经网络能对断丝缺陷及其数量进行有效的定性及定量识别。