基于改进灰色模型的MEMS陀螺仪零偏温度补偿

微机电系统(micro-electro mechanical system,MEMS)陀螺仪的零点漂移是影响陀螺仪测量精度的主要因素.针对MEMS陀螺仪零点漂移随温度变化的非线性问题,以MEMS惯性传感器为试验对象,采用小波变换对MEMS陀螺静态实验零偏数据进行滤波,结合改进灰色预测模型估计零偏随温度变化趋势,获得基于小波变换和改进灰色预测的温度补偿模型.与常规补偿模型算法比较表明,基于小波变换和改进灰色预测的温度补偿模型均方根误差和平均绝对误差更小,MEMS陀螺仪零点漂移的均方根误差和平均绝对误差分别减少到0.025 0和0.018 0,验证了该补偿模型的可行性,对提高陀螺测量精度具有较好的理论意义和工程应用价值.     

基于小波理论的变压器保护算法

正确区分电力变压器励磁涌流和内部故障电流是变压器保护中一个尚未得到完善解决的问题．本文利用仿真软件Saber,综合考虑电路、磁路2个方面,建立了考虑磁滞效应和饱和效应的变压器仿真模型,可以实现对励磁涌流和包括匝间短路的多种故障情况进行全面系统的仿真计算．提出一种基于小波变换来正确区分励磁涌流和内部故障,以及区分内外部故障的算法,在大量的仿真基础上,提出了该算法的整定值,并对该算法的灵敏度以及其所需的采样频率进行验证．从理论角度得出CT饱和不影响该算法的结论．     

生物发酵空气压力-流量控制系统故障诊断

针对生物发酵反应过程空气压力 流量控制系统进行了故障诊断研究·建立了系统线性模型,模型中存在着不确定因素,包括线性化误差及不确定干扰·对于系统中发生传感器故障情形,提出了直接利用残差信息对系统不确定部分及故障进行混合估计,然后提取故障的方法·与以往方法相比,该方法不仅保证了诊断算法的鲁棒性,同时也提高了故障估计灵敏度·最后进行了仿真研究,结果验证了该方法的有效性·     

基于反馈调节器的应变式位移传感器非线性校正

因受自身材质、工艺等条件的限制以及温度等外界环境影响,应变式位移传感器的输入-输出特性存在非线性误差.采用最小二乘法建立传感器正模型、逆模型及传统方法补偿后的传感器输出误差模型.在此基础上根据反馈控制理论引入反馈调节器,利用传感器正模型与输出误差模型对系统非线性特性做进一步补偿,实现对传统非线性校正方法的改进.同时,通过调节反馈系数改变反馈调节器的作用强度,可抑制系统零点漂移.研究结果表明,经含有反馈调节器的非线性校正环节作用后,系统的非线性特性及零点漂移得以改善     

基于FPGA的动态轨道衡数据采集系统

提出了基于现场可编程门阵列(FPGA)动态轨道衡数据采集系统.该系统以AD7703作为模数转换器件,并采用FPGA作为采样控制器,对8路传感器信号采样,采样值以异步串行方式通过RS232接口输出到上位机.整个系统逻辑的设计在QuartusⅡ9.0开发环境下完成.硬件测试结果表明,通过采用AD7703的自标定方式,有效解决了数据采集过程中出现的零点漂移、增益误差等问题.利用FPGA的并行处理能力,可以对8路信号并行采样,提高数据采集的速率,满足了轨道衡高精度、高速度的设计要求.     

积分滤波非线性拟合科氏流量计驱动系统改进

稳定振动的流量管保证着科氏流量计流量测量的准确性,而维持流量管振动的关键是流量计驱动系统。针对科氏流量计模拟驱动电路起振速度慢、受随机干扰影响振动不稳定问题,研发基于积分滤波非线性拟合法改进驱动系统。改进驱动系统采用积分滤波方法削弱传感器信号中随机干扰,应用非线性拟合法对积分信号进行频率估计,然后合成驱动信号驱动流量管振动。改进驱动系统中积分滤波可以有效抑制随机干扰,非线性拟合法考虑信号整体不受个别采样信号影响,提高频率测量精度与增强振动稳定性。仿真实验表明,基于积分滤波的非线性拟合法具有较高的频率测量精度,适用于流量计起振频率估计与振动频率监测。实际改进驱动系统测试表明,改进驱动系统提高了流量计起振速度,增强振动稳定性。     

基于高性能FPGA的智能加湿器设计

针对当前加湿器调节便捷性和准确性不够的问题,设计了一种基于FPGA芯片的智能加湿器。通过将环境湿度采样周期、工作条件等代入预测系统,建立预测控制模型,再通过超声波加湿部件、温湿检测部件和FPGA控制部件,形成闭环反馈回路系统,FPGA控制部件根据湿度传感器数据,调节输出方波信号占空比,达到智能调节湿度的效果。系统仿真和实测结果表明,该系统湿度测量准确、稳定可靠、可扩展性强。     

基于等效磁路的并列结构混合励磁发电机磁场仿真分析

分析了切向永磁和爪极电励磁在转子中并列组合的混合励磁发电机的结构特点和工作原理,建立了等效磁路模型．由等效磁路模型推导了气隙磁密与励磁电流、磁钢厚度和极对数等参数的关系式,给出了参数计算的方法,并计算了等效磁路模型不同励磁电流下的气隙磁密大小．采用有限元分析软件对发电机建模,仿真分析了发电机的磁场分布,得到气隙磁密与各参数之间的变化关系曲线．仿真结果与等效磁路模型相符,验证了等效磁路模型的正确性和参数计算的有效性,为并列结构混合励磁发电机的设计和参数分析提供了参考．     

综合卡尔曼滤波的多传感器协同室外定位研究

为了拓展移动机器人应用场景、满足室外定位的高精度需求,提出一种基于综合卡尔曼滤波的协同室外定位算法,可解决室外复杂环境下独立传感器失灵、机器人实时定位漂移的问题.首先构建GPS和超宽频非线性定位系统模型,测试不同滤波算法对该模型的预测效果,分析对比解算速度和均方根误差,从而确定适合定位系统的最优算法;然后针对GPS信号受环境遮挡导致丢失或失准的情况,构建超宽频和惯性测量单元非线性定位补偿系统,利用基于误差的卡尔曼滤波算法预测机器人位置姿态;通过融合两种非线性系统下估计得到的不同状态向量,确定机器人室外真实位置姿态,进一步提高机器人室外定位精度,保证定位系统的稳定性.试验验证表明,本文算法室外定位误差小于10 cm,在GPS信号微弱的环境下能实时估计目标位置姿态,大幅度降低障碍物干扰的影响,准确预测机器人位置.     

基于多传感器信息融合的车速估计方法

准确地测量计算车辆的纵横向速度是现代汽车控制系统的关键,在横摆角速度传感器、加速度计和车轮角速度传感器等多种汽车传感器所测得的信号基础上建立估计系统的状态方程和测量方程,通过汽车动力学模型计算出车辆的纵横向参考速度,最后用卡尔曼滤波技术对车速进行估计.并对参考车速误差的影响进行分析.仿真结果表明该方法估计效果好,误差小,具有可靠性和有效性.     

基于神经网络的尾流激励叶片气动力辨识方法

发动机中存在上下游干涉作用,上游叶片的尾迹流会引起下游叶片发生强迫振动。针对这一现象,提出了采用神经网络模型的方法辨识尾流激励下的叶片气动力。通过计算流体力学（CFD）方法获得时域尾流压力波及其叶片气动力作为训练信号和测试信号,分别用BP神经网络和NARX神经网络建立尾流激励下的叶片气动力辨识模型,对测试信号的叶片气动力进行辨识,并与CFD结果进行比较,探究这两种辨识模型的计算精度。算例结果表明基于NARX神经网络的叶片气动力辨识模型较基于BP神经网络的叶片气动力辨识模型计算精度更高,泛化能力更强。基于NARX神经网络的尾流激励叶片气动力辨识模型,可以快速准确地辨识不同振幅的随机尾流激励和周期尾流激励下的叶片气动力。     

一种高精度的微机交流采样算法

从理论上讲，全周波傅氏算法具有很高的精度．但实际运用时，其精度都会受到采样定时误差和信号频率偏移的影响．针对这一问题对全周波傅氏算法进行了改进，其效果十分显著     

基于GA-BP神经网络的微裂纹漏磁定量识别技术

针对漏磁检测定量识别技术中识别的缺陷尺寸大多为1~10 mm的较大裂纹,与实际自然裂纹相差太大的问题,将基于遗传算法优化的BP神经网络（GA-BP）算法应用到微裂纹缺陷的漏磁定量识别中,使得漏磁检测定量识别缺陷的宽度、深度达到小于0.50 mm的微细裂纹,并通过基于磁偶极子模型的理论计算与漏磁检测实验两种方法构建了微裂纹（0.10~0.30 mm）缺陷样本库.由于在实际检测过程中存在干扰噪声的原因,实验数据的预测结果误差比理论计算数据预测结果明显偏大,最大为16.73%,但预测结果能够基本反映微裂纹缺陷的尺寸大小.      

双边永磁同步直线电机随机模型系统辨识

为解决双边永磁同步直线电机离散传递函数模型参数动态变化、传统方法辨识精度低的问题,提出一种基于随机模型的系统辨识方法,分析运动过程中的系统特性,结合具有随机扰动项的Box-Jenkins模型,辨识动态系统传递函数模型参数。通过注入不同频率逆M序列电流信号,充分激发系统响应,比较分析不同实验条件下的系统辨识结果。选择预报误差法定义平方差代价函数,运用Levenberg Marquardt算法不断迭代优化以获得传递函数模型最优参数。通过对不同采样频率、不同注入电流幅值和不同电机运动速度条件下的系统辨识对比分析,获得最佳辨识模型。结果表明,当采样频率为1000 Hz,注入电流幅值为2.0 A和电机运动速度为50 mm?s-1时,获得最优辨识仿真输出匹配度为94.81%,平方差为7.84×10-4。     

基于最小二乘法的锂离子电池参数辨识方法研究

目的 针对使用戴维南等效电路模型对锂电池进行参数辨识不够精确的问题,提出一种二阶 RC 等效电路模 型并对锂电池进行参数辨识。 方法 通过脉冲放电实验得到锂电池的相关数据,在 MATLAB 上使用最小二乘算法 对所建立的二阶 RC 等效电路进行参数辨识,并对不同 SOC(State of Charge)下锂电池各个参数的变化情况进行分 析,通过计算锂电池的端电压来判断参数辨识的精确度,最后将辨识结果与戴维南等效电路模型所辨识的结果进 行对比并分析。 结果 随着锂电池 SOC 下降,锂电池的各个参数会有轻微的波动,在锂电池的 SOC 处在较低的水平 时,锂电池的各个参数变化比较剧烈,这是由于锂电池的化学浓差极化所导致的,当将辨识的参数用来求解锂电池 的端电压时,随着时间的推移,发现锂电池的端电压的误差波动比较稳定,且最大误差不超过 0. 05 V,反观使用戴 维南等效电路模型求得锂电池的端电压误差波动比较大,且最大误差超过了 0. 08 V。 结论 在锂电池参数辨识上 二阶 RC 等效电路比戴维南等效电路更加准确,能够更好地描述锂电池的动静态特性,为后续对锂电池的荷电状 态估计提供了有力的基础。     

光电可逆计数器系统的设计

通过对光电可逆计数器系统的研究，分析设计了以CMOS集成电路为基本组成部分，配合光电探测电路，电压放大电路波形整形电路，从而对光信号干涉条纹进行计数，达到高精度测试目的。     

静电传感器微弱信号检测电路的研究

为解决静电传感器用于稀相气固两相流参数测量时信号微弱难以检测的问题,深入研究了静电传感器的基本原理和信号特点,设计了一种实用的高精度微弱信号检测电路.结果表明,该电路具有很高的分辨率、极低的温漂、较强的抗杂散电容干扰和外电场干扰能力,能够满足气固两相流参数测量的要求.     

基于长短期记忆法的换流站阀冷系统参数预测

在对换流站阀冷系统的内冷水流量、进出阀温度、主泵及回水压力等参数进行采样时,时常发生数据缺失或异常的情况;同时,由于阀冷系统的上述运行参数具有时序性,对内冷水系统的入水温度等关键参数完善并进行有效预测可以更准确地评估阀冷系统冷却能力.提出了一种基于均值填补的采样值处理方法,使样本集更完善、更贴合换流站阀冷系统的实际运行...     

基于双稳态永磁操作机构的智能低压真空断路器设计

分析了低压真空断路器的双稳态永磁操动机构的基础上微处理器为控制单元,研究了断路器电流三段保护的工作原理。以全波傅里叶算法为测量算法滤除复杂环境下的高次谐波干扰及恒定直流分量,得到的基波幅值与微处理器的设定值比较后发出指令控制晶闸管基极触发信号利用晶闸管来控制分合闸线圈中电流的通断。样机测试了三段电流保护性能并利用仿真工具MATLAB对测试数据进行了分析。实验表明,配电系统发生故障时,所设计的控制器能够在误差允许范围内对断路器实现有效分合闸从而提高了断路器控制的可靠性增强了配电系统的稳定性。     

基于GA-SVM算法永磁同步直线电机变载荷进给位置误差预测

针对永磁同步直线电机精密进给过程中,受到齿槽效应、端部效应及摩擦力扰动等非线性因素的影响,位置误差难以预测问题,提出了一种基于遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)算法永磁直线电机变载荷位置误差预测模型的方法。通过测量各种情况下永磁直线电机在运动过程中的位置变化情况,利用遗传算法优化支持向量机算法建立预测模型。该模型采用实验台运行的正弦轨迹数据为训练样本,三角波轨迹数据为测试样本。选取各种情形的正弦波轨迹数据和三角波轨迹数据进行仿真预测和验证。以各种情况的正弦波信号的指令位置、指令速度和电流作为模型的输入,以三角波信号的位置误差作为输出。结果表明,经过遗传算法优化支持向量机建立的位置误差预测模型,在拟合和预测精度上要优于未经过算法优化的位置误差预测模型。