基于DSP的超声波式风速风向检测仪的设计

超声波测风技术具有非接触、精度高、测量范围广以及安装方便等优点,适用于煤矿井下风道检测、工业危险气体检测等。基于超声波时差原理,设计了一种基于DSP的芯片的超声波式风速风向检测仪。对顺流、逆流超声波信号采用相关函数法及频域变换处理方法,消除环境白噪声的影响,提高了时间差的测量精度和处理器运算速度。对环境温度造成的误差进行修正,实现风速测量范围0~25 m,误差小于0.2 m/s,并实现巷道中正反两向风向测量。通过大量实验和测试,该风速风向检测仪具有较高的精度和稳定度。     

基于移动平台的三维风速风向动态测量系统

由于风速风向对帆船等移动平台的影响,需要实现对风速风向的动态测量,因此设计了一款基于时差法的正四面体非正交结构超声波阵列的动态测量系统。该系统通过测量超声波在顺风和逆风下传播的速度不同,结合测量装置的结构解析,得到风速风向和俯仰角,利用磁力计补偿方位信息数据和中值滤波算法,解决了在移动平台上实时动态采集风速风向和俯仰角的问题。经实际测试,系统风速测量误差在±1 m/s以内,风向测量偏差不超过0.8°,俯仰角测量偏差不超过1°,达到预期设计要求。     

MEMS固态风速风向传感器的设计与制作

风速风向参数的测量在气象测量中占有重要的地位。基于MEMS技术的固态风速风向传感器具有体积小、重量轻、成本低的优点。设计了两种基于MEMS工艺的固态测风传感器,即硅薄膜式测风传感器和硅悬梁式测风传感器,用流体力学原理对这两种风速风向传感器进行了理论分析及ANSYS CFD软件模拟仿真,得出了风速与挠度、剪切力的关系。用惠斯通电桥测量传感器输出信号,通过单个传感器的二次封装测量风向信号。制作出了硅悬梁式测风传感器,并进行了初步测试。     

2 μm星载相干测风激光雷达风速及风向误差建模与分析

基于全微分和统计理论推导了星载相干测风激光雷达合成水平风速和风向误差的解析表达式,利用克拉默-拉奥误差下界代替Frehlich经验公式对风场的随机风速误差进行评估,建立了通用型的星载相干测风激光雷达合成水平风速和风向误差计算模型.在NASA/NOAA提出的星载测风激光雷达系统设计指标框架下,对风速及风向误差模型进行可行性分析,得到了总的径向随机误差随着探测距离的变化关系及水平风速区间的选取对随机误差的影响.同时,为了计算合成采样误差,改变不同的垂直分辨率和方向角取值,对水平分量的采样误差进行对比分析.仿真结果表明,合成的水平风速和风向的误差范围为0.8~3.2 m/s和2.38°~3.49°,基本符合星载测风激光雷达的相关指标要求.     

一种新的海洋风场矢量估计算法

基于合成孔径雷达(SAR)图像的海面风场估计已经得到广泛认可。多数风速反演算法是以估计的风向、校正的δvv为先验条件,应用海风模型计算而得的。在相同风向的情况下,应用不同的海风模型会得到不同的风速反演值,因此选择合适的模型是风场估计的关键。同时,风向数据的精确度也很重要,即使不大的误差也会给风速的反演结果带来明显偏差。为解决上述问题这里提出一种不需要预先已知风向数据的风场估计算法。该算法将基于海洋SAR图像中风浪的条纹信息,以及风浪条纹生成的自相关函数的周期性估计风速数据,同时由风浪条纹的最短周期方向估计风向数据,从而估计出完整的风场矢量。仿真结果显示,该算法对风速和风向数据有较高的估计精度。     

MEMS固态风速风向传感器的设计与制作

风速风向参数的测量在气象测量中占有重要的地位.基于MEMS技术的固态风速风向传感器具有体积小、重量轻、成本低的优点.设计了两种基于MEMS工艺的固态测风传感器,即硅薄膜式测风传感器和硅悬梁式测风传感器,用流体力学原理对这两种风速风向传感器进行了理论分析及ANSYS CFD软件模拟仿真,得出了风速与挠度、剪切力的关系.用惠斯通电桥测量传感器输出信号,通过单个传感器的二次封装测量风向信号.制作出了硅悬梁式测风传感器,并进行了初步测试.     

MEMS固态风速风向传感器的设计与制作

风速风向参数的测量在气象测量中占有重要的地位。基于MEMS技术的固态风速风向传感器具有体积小、重量轻、成本低的优点。设计了两种基于MEMS工艺的固态测风传感器，即硅薄膜式测风传感器和硅悬梁式测风传感器，用流体力学原理对这两种风速风向传感器进行了理论分析及ANSYS CFD软件模拟仿真，得出了风速与挠度、剪切力的关系。用惠斯通电桥测量传感器输出信号，通过单个传感器的二次封装测量风向信号。制作出了硅悬梁式测风传感器，并进行了初步测试。     

一种基于CMOS工艺的二维风速传感器的设计和测试

给出了一种完全基于CM O S工艺的、能同时测量风速和风向的二维测风传感器的结构、工作原理及其测试结果。该传感器采用恒温差工作模式,热堆输出电压平均值反映芯片温度和环境温度的差,省去了测温二极管。风速测量采用热损失型原理,因此不存在速度量程问题;同时通过四周对称分布热堆的相对差分输出得到风向,风向的测试和风速无关。测试电路是由普通运放电路组成的控制和测试系统。经过风洞测试,风速的测量可以达到23m/s,风速分辨率达到0.5 m/s,风速的最大误差为0.5 m/s。传感器的反应时间为3~5秒,整个功率损耗约为500 mW。     

超声波检测风速风向的三种方法

随着科技的发展,超声波测量风速风向逐渐替代原始的三杯式测量。本文介绍了三种超声波测量风速风向的方法。它们都可以测量平面内任意方向的风速风向,但是其精确度略有不同。     

三通道瑞利散射测风激光雷达风速反演算法

为了获得更为准确的大气风速廓线,使用国内首台基于三通道Fabry-Perot标准具的瑞利散射测风激光雷达进行风场测量,提出了根据实测数据及时调整标准具位置的激光频率反演方法。此方法有效减小了激光频率漂移和抖动造成的反演误差,同时对传统风速算法进行了改进。利用非线性迭代算法处理数据,通过对两种算法处理结果的比较,发现迭代算法具有更高的反演精度。使用非线性迭代算法对三通道瑞利散射多普勒测风激光雷达风场测量数据进行处理,得到了10km～40km的大气风速廓线。结果表明,此种风速反演算法切实可行,并提高了反演精度。     

一种功率因数数字化测量算法的设计与实现

提出了一种功率因数数字化测量算法。通过检测电网电压和输入电流得到对应的数字信号序列,并通过傅里叶分解对基波进行提取,分别计算出电流波形系数和基波位移因数,从而得到功率因数。最后搭建了一个200 W的单相功率因数校正PFC(Power Factor Correction)变换器实验平台,该平台由单相PFC变换器,功率因数分析仪和MATLAB测量系统组成。实验结果显示,基于此算法计算出来的结果和利用功率分析仪测出来的功率因数的误差在1%以内。     

基于超声波风速风向测速算法研究

超声波在空气中传播时,顺风与逆风时会存在一个速度差。在同等声程下,通常测量风速的方法是相关法和相位差测量方法。该文通过比较两种方法的优缺点,提出了一种新的改进算法来测风速,将相关法和相位差算法结合,并通过仿真来验证算法优越性。     

无人机的航迹跟踪与航向测量技术探究

针对无人机的航迹跟踪和航向测量提出了一种基于无源定位技术实现对无人机位置解算的方法。在定位算法中,采用扩展卡尔曼滤波算法对地面测量系统测得的无线电测距、角跟踪数据进行卡尔曼滤波处理,减小了因测距和测角误差对定位精度造成的影响,可保证对无人机航迹的稳定跟踪。仿真结果表明,该技术能够有效提高对无人机航迹跟踪精度,通过对航迹数据的解析可以实现无人机的航向测量。     

基于DSP的超声风速测量

设计了高速A/D转换电路采集超声波接收信号,并利用DSP进行无延迟的滤波处理.通过接收波形与其反向波形的拟合及其方差分析和假设检验来确定接收波形的起始时间,并利用插值处理进一步提高了时间测量精度.通过超声波在三坐标轴来回的传播时间与空气流速间的关系,求算出三维风速与风向.结果表明,测量可靠性及精度得到提高,电路设计也得到简化.     

双目立体视觉的测距技术研究

搭建双目平行系统完成对物体的距离测量.经过图像采集、摄像机标定、立体校正、立体匹配四个步骤得到被测物体的视差图,从而求得被测物体的三维坐标.利用两种匹配算法来进行立体匹配,为使结果对比明显,在以往黑白视差图的基础上,输出彩色视差图.同时,为提高匹配精度,做了去噪和光照对比实验.最后,对测量实验进行误差分析,以验证实验结果的准确性.结果证明:误差范围控制在1 mm之内,是有效可行的.     

基于矢量的无线传感器网络节点定位综合算法

基于DV-hop设计了一种节点的定位综合算法,并将其应用于移动节点.利用节点间估计距离和测量距离的差异构建位置校正矢量;通过改进的粒子群优化方法得到节点的校正步长;节点将其与位置校正矢量的乘积作为自身位置的校正值.通过仿真进行算法验证并分析了复杂度和有效性,结果证明该算法可以将DV-hop的定位误差下降75%,并且适用于稀疏网络.     

基于纳米裂纹的MEMS二维风速风向传感器

风速、风向信号的采集在工业、医疗与气象等领域具有重要意义。研发了一种基于纳米裂纹的微电子机械系统(MEMS)二维风速风向传感器。利用纳米裂纹超高灵敏度的优点,设计了纤毛-悬臂梁结构用于风速、风向信号采集。通过有限元数值仿真分析确定传感器的纤毛直径、高度和悬臂梁长度等结构参数。然后,采用聚二甲基硅氧烷(PDMS)衬底制备、聚酰亚胺粘附、金薄膜沉积、金薄膜图案化以及纳米裂纹工艺流程制备了纳米裂纹金薄膜。采用该纳米裂纹金薄膜,利用MEMS工艺技术制作了基于纳米裂纹的MEMS二维风速风向传感器,并通过自主研制的测试平台测试了传感器的风速和风向性能。实验结果表明,制备的二维风速风向传感器能够稳定测量2～7 m/s的风速信号,并具有误差不超过15°的风向识别能力。     

复杂环境下无人机配送路径优化

针对偏远地区无人机配送时效差以及配送环境复杂的问题,构建了复杂环境下无人机配送路径优化模型。模型以配送时间最短为目标,不仅考虑了无人机的续航能力、载重能力、载重变化对路径选择的影响,而且还将影响配送时间的环境因素（如风速、风向）考虑在内。为了验证模型的有效性,以湖北某乡村为例设计案例,通过蚁群算法对模型进行求解,并对风速、风向的交互作用进行了情景分析。实验结果表明,在无人机的飞行极限范围内,风速越大对无人机飞行的影响越大,配送时间整体呈现增加的趋势;当风速增加到一定程度时,风向角度变化会对无人机飞行时间产生较大影响。该研究可为复杂环境下无人机物流配送提供理论依据,进而为无人机路径规划研究提供有力支持和参考依据。     

基于机器学习的大面积拼接镜倾斜误差探测

为了实现对拼接镜整体幅面的共相位误差的快速检 测,通过Zemax建立相位测量装置,数值模拟拼接镜 的倾斜误差检测过程。使用基于主成 分分析(PCA)、偏最小二乘回归(PLSR)的机器学习算法,替代传统的相位重建方法,从 探测面强度分布图中提取倾斜误差。预测结果表明,在单元情况下对12个样本的倾斜角进行 预测,倾斜角预测值与真实值间的均方根误差(RMSE)约为0.00029;在多元情况下,倾角的 RMSE均维持在0.0003以下。可见,在两种情况下,倾角的RMSE参量值 均小于倾斜步长。因此 ,利用机器学习算法可以实现对倾角步长为0.0005°的倾斜误差的预 测,与相位差波前检测 等传统方法相比,该方法能大幅提高预测速度,明显降低传统波前重建算法复杂度。     

一种超精密非球面在位测量方法

高面形精度非球面加工,离不开面形测量和误差补偿加工。离线测量容易导致工件装夹误差,并带来非加工时间增加。为解决这一问题,采用一种利用接触式的微小测头与激光干涉位移测量计相结合的在位形状测量装置,直接对磨削后的工件表面进行在位形状误差测量。介绍了该在位测量方法的原理及非球面测量过程,探讨了回转对称轴在半径方向的误差与测头倾角误差对测量误差的影响,并进行了补偿加工实验。对加工后的微小非球面进行了在位测量,并与超精密离线测量系统测量结果进行了比较。