影响电涡流传感器特性的因素分析

本文结合电涡流传感器的特点,阐述了不同材料的被测体和不同参数的探头对传感器特性的影响,讨论了借助微型机分析传感器特性的方法,其结果对电涡流传感器系列化生产和设计及传感器的标定具有实际意义。     

利用8098单片机的热电偶参比端温度的全补偿方法

本文介绍在采用微机来进行热电偶测温处理时,通过查表的方法实现参比端温度的完全补偿,并完成热电势到温度的处理。     

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。     

非线性动态系统最优控制的一种算法

模型与实际之间存在差异 ,就此提出一种基于时变二次型问题的动态系统最优和参数估计集成的算法 ,该算法能逼近实际问题的最优解。文后的仿真实例说明该算法的有效性和实用性。     

基于虚拟仪器的相位测量

介绍 1种利用虚拟仪器进行相位数字化测量的方法 ,采用这种方法可以利用微机的软件功能对过零检测产生的测量误差、零点漂移引起的误差等因素予以克服 ,从而提高测量精度。     

应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法

图像边缘细节富含高频成分,鉴于小波包分析具有对高频分辨率高的特点,提出一种应用小波包变换的图像加权广义模糊增强算法。对图像进行小波包分解,分别对各分解子图像进行基于线性广义模糊算子（LGFO）的模糊增强处理,重构前对各增强子图像赋予不同的权值,通过小波包图像重构实现对原始图像的加权模糊增强处理,获得细节丰富、对比度强的高质量增强图像。在基于边缘测度与噪声标准差的增强图像质量评估标准下,算法实现了模糊参数的自适应寻优。实验表明,增强图像轮廓准确、细节丰富。     

火灾探测的模糊神经网络数据融合算法研究

针对火灾探测信号的特点,提出了一种基于模糊神经网络的多传感器火灾探测系统的数据融合算法.网络结构为9层,输入信号为CO气体浓度、烟雾浓度和温度,输出为火灾发生概率.通过网络训练和自学习不断调整权值,使网络输出与导师信号误差最小,完成了隶属度函数的自动生成和模糊规则的自动提取,大大提高了系统的精度和智能化.仿真结果验证了方法的可行性.     

组合电力系统自适应稳定器PSS的设计

介绍了一种用于经输电线与无限大母线连接的同步发电机的组合电力系统自适应稳定器的设计方案。与传统的电力系统稳定器不同，它包括几个自适应稳定器，且这些稳定器同时又并联工作。稳定控制信号由各个单一的电力系统自适应稳定器的加权获得。同时也研究了加权系数的选择方法。最后给出系统的仿真研究，结果表明该稳定器与以往电力系统稳定器相比具有较强的鲁棒性。     

加强科技普及教育 促进教育均衡发展——进城务工人员子女开展科技教育的实践与探索

青少年是国家的未来和民族的希望。对青少年开展科技教育,是培养二十一世纪创新型人才的需要;是全面贯彻国家教育方针的需要;也是实施"科教兴国"战略的需要。改革开放以来,国家对青少年科技教育日益重视,广大青少年的科技水平和创新能力有了很大的提高。与此同时,随着进城务工人员涌入城市,进城务工人员子女的教育问题,尤其是科技教育问题却显得尤为突出。一些外来员工子女就读的民办学校由于办学条件和师资薄弱,加上这类学校的管理者对科技教育的不重视,呈现"三无"状况     

多模光纤位移传感器

介绍了强度调制光纤传感器的结构和工作原理 ,即利用暗背景下的微小弯曲检测出微小位移。复杂实验表明 ,多模光纤不仅能够检测出小于 0 .1 nm的位移 ,而且具有较宽的动态范围和良好的线性度。