差压变送器用试验器

一、前言在过程检测中,流量检测与温度、压力的检测一样是最常遇到的检测量之一。流量检测本身也有多种多样的方式。目前,阻尼式流量计与容积式流量计、面积式流量计、电磁式流量计、超声波流量计等同样被广泛采用。阻尼式流量计是在圓形管路中插入孔板、喷嘴、文丘利管等阻尼机件,     

基于最小二乘支持向量机的N型热电偶非线性校正及应用

本文针对具有小样本数据的N型热电偶在应用中存在的问题，提出了一种基于最小二乘支持向量机对热电偶进行非线性校正的方法，并与以往采用的BP网络、RBF网络和ANFIS校正方法进行了比较。结果表明，采用最小二乘支持向量机的校正精度高于以上3种校正方法；同时以阳极焙烧过程中料箱温度为对象进行了仿真和实际应用研究，取得了满意的结果。     

差压变送器稳定性研究

本文对组成差压变送器的振荡电路、差压变送器式位移传感器、检测电路、直流放大器、电压电流转换电路等进行了分析,并提出了提高位移传感器稳定性的措施。     

非线性控制系统的支持向量机辨识建模研究

针对非线性控制系统辨识建模难的问题,系统研究了基于支持向量机的非线性控制系统的辨识建模理论和方法,然后利用回归支持向量机(Support Vector Regression,SVR)设计了一个非线性控制系统的辨识建模系统.仿真试验结果表明,SVR具有很高的建模精度和较强的泛化能力,从而验证了该辨识方法的有效性和先进性.     

智能差压变送器DeviceNet节点设计

分析了DeviceNet总线协议的市场状况及相对于其他总线协议独有的技术特点,提出了智能差压变送器DeviceNet现场总线从站模块的设计实现方案.系统硬件主要由信号调理电路、进行数字信号处理及组态的DSP、实现网络协议及接口通讯的MCU、CAN控制器SJA1000等组成.系统软件在分析对象模型的基础上采用模块化设计方法及事件驱动机制用KEILC51编写.在由多台设备组成的DeviceNet网络上进行的测试中,该设计工作正常,基本满足设计要求.     

智能扩散硅差压变送器的数字补偿技术

本文首先讨论了用特殊函数法对扩散硅差压变送器进行数字补偿的技术,并详细介绍了利用线性插值法进行传感器信号处理的原理和方法。     

基于改进支持向量机的磨粒铁谱识别的研究

提出了一个基于改进支持向量机的磨粒模式识别系统。该系统首先对磨粒的铁谱分析图像进行预处理，然后提取其特征参数，最后利用支持向量机对磨粒所属的类型进行分类。     

基于SVM实现虚拟协作伙伴的选择

随着经济全球化和网络进程的加快，企业只有开展协作与合作伙伴关系才能更好地生存和发展，因此确定伙伴选择的数学模型和优化非常必要。本文在介绍支持向量机(SVM-suppor tvector machine)基本原理和实现算法的基础上，探讨了支持向量机方法在实现虚拟协作伙伴选择中的应用。通过此模型，能为决策者提供一种有利的支持。     

一种基于EMD与多特征支持向量机(SVM)故障诊断方法

针对齿轮箱故障振动信号的不平稳非线性冲击行为,本文提出了一种基于经验模态分解的特征值提取及多特征支持向量机的智能诊断方法。在电机频率分别取30 Hz、35 Hz、40 Hz;载荷分别取0 N∙M、15 N∙M、30 N∙M;采样频率为1500 Hz条件下,进行齿轮正常状态、齿面磨损和齿轮裂痕故障模拟实验。试验结果表明:该创新方法在有限样本数据分析中可以准确、有效地对齿轮箱的工作状态和故障类型进行分类,且支持向量机在故障诊断中使用方便,可以提高诊断的精确性,在齿轮箱故障诊断或类似振动信号的检测应用中具有很强的实用性。     

基于支持向量机的铁谱磨粒模式识别

将支持向量机方法用于铁谱磨粒模式识别，以磨粒样本的圆形度、细长度、散射度和凹度4个形态特征量作为支持向量机分类器的输入，以滑动磨损、切削磨损、正常磨损和疲劳点蚀4种磨损形式作为分类器的输出，建立基于支持向量机的磨粒分类器；研究支持向量机中误差惩罚系数和核参数对磨粒分类器的性能影响；通过实验比较了基于支持向量机与基于BP神经网络的磨粒分类器的性能，结果表明，基于支持向量机的磨粒分类器分类准确率为96％，基于BP神经网络的磨粒分类器分类准确率为90％。     

基于支持向量机和特征选择的超声缺陷识别方法研究

缺陷的自动识别在管道缺陷超声无损检测和评估中具有重要意义。提出了一个新的超声缺陷自动识别系统。该系统采用小波包分解提取超声信号的特征，采用混沌遗传算法来消除冗余和不相关的特征，并采用支持向量机（SVM）来对缺陷进行识别。为了验证系统的有效性，在实验室内作了大量的超声检测实验。实验结果表明，系统对管道缺陷具有较高的分类性能。     

基于支持向量机的产品编号识别

为了提高仓库管理系统的性能,将支持向量机用于产品编号的模式识别。采用基于投影法的图像处理算法提取编号数字;对倾斜的数字进行矫正,并对提取的数字进行归一化;构造支持向量机分类器对归一化的数字进行识别;通过对一组数字样本的测试,分析了支持向量机参数与分类器的识别率的关系。测试结果表明,支持向量机分类器可以在小样本的情况下获得较高的识别率。     

基于遗传算法的支持向量机分类器模型参数优化

建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此与建立在经验风险最小原则上的神经网络模型相比,理论上更为完善。本文运用支持向量机建立模式识别分类器模型,研究影响模型分类能力的相关参数,在分析参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机分类器模型的参数自适应优化算法。最后,用算例表明了本文算法的正确有效性。     

基于熵带法与PSO优化的SVM转子故障诊断

对转子故障信号的信息熵带作为支持向量机(support vector machine,简称SVM)的训练样本,基于粒子群算法(particle swarm optimization,简称PSO)优化SVM分类器结构参数进行了研究.对试验模拟获得的故障信号进行了时域、频域、时-频域的信息熵带计算,得到了奇异值谱熵、功率谱熵、小波空间谱熵及小波能谱熵4种熵带,并对熵带进行预处理,建立了一种基于故障信号的信息熵带作为特征量,用PSO解决SVM结构参数优化设置的转子故障识别方法.将该方法应用于转子系统在线故障诊断中,结果表明,所设计的算法具有训练速度快,测试时间短、分类准确率高等特点.     

基于CAN总线的智能压力变送器

在传统压力变送器的基础上,研制了一款基于CAN总线的智能压力变送器。该压力变送器以低功耗的16位嵌入式微处理器MSP430F157为核心,采用硅压阻式压力传感器。传感器输出微小电压信号经放大调理后送入到微处理器内部12位A/D测量。CAN总线控制器MCP2510和收发器MCP2551构成CAN总线接口模块,通过SPI总线实现与微处理器的通信。经压力测量和CAN总线通信功能测试表明,该智能压力变送器测量精度高,通信稳定可靠,灵活性好,具有一定的实用价值。     

基于支持向量机的水轮机特性建模

水轮机运行中要考虑空化问题和稳定性问题,因此,有必要建立水轮机空化特性和压力脉动特性的数学模型。针对经过试验得到的水轮机空化特性和压力脉动特性相对应的空间曲面比较复杂的特点,本文研究用支持向量机对水轮机空化特性和压力脉动特性进行建模,并应用于四川紫坪铺水力发电厂中的水轮机空化特性和压力脉动特性的建模中。建模结果表明,水轮机空化特性和压力脉动特性的支持向量机双输出模型,能真实的表达水轮机的空化特性和压力脉动特性,并具有较强的泛化能力,可以在控制水轮发电机组的运行等方面得到应用。