高炉炉衬检测方法的研究

针对高炉炉衬在生产过程中所起的重要作用,必须加强对炉衬的日常监视,发现问题及时处理,以免造成重大事故.本文重点介绍了几种常用的高炉炉衬的检测方法,包括热电偶法、电阻法、电容法、激光测距法以及多传感器融合检测法等,分析了这几种方法存在的不足之处,并给出了一种准确、可靠的高炉炉衬的检测方法.     

基于单片机的转速测量方法

介绍了转速测量的基本原理,并对两种测速方法进行了分析,说明了两种方法各自的优缺点。在此基础上,综合两种测速方法的优点,利用单片机技术,提出一种可以实现快速、有效、高精度的测速方法。该方法在实际应用中,根据不同的转速范围,选用不同的测量参数,使得测量结果完全满足精度要求。该方法具有方法简单、反应时间快、精度高、抗干扰能力强等优点。     

人工智能的分振幅光偏振仪预测误差校正研究

为降低分振幅光偏振仪偏振测量误差，研究了一种基于人工智能的分振幅光偏振仪预测误差校正方法。该方法依据分振幅光偏振仪原理，采用斯托克斯矢量描述分振幅光偏振仪的电信号，将该信号输入RFB神经网络模型中，通过训练该模型输出分振幅光偏振仪的斯托克斯矢量参数结果，利用斯托克斯矢量参数校正分振幅光偏振仪预测误差；为提升RFB神经网络模型的误差校正精度，改进网络权值后，获取最优权值并完成RFB神经网络模型训练，优化其误差校正结果。实验结果表明：该方法可有效校正分振幅光偏振仪预测误差，使其输出偏振数值趋向标定数值且校正结果较为精准，最大偏差数值仅为0.003°。