基于微波原理的高精度液位传感器

本文提出并演示了一种基于微波谐振原理的带有电阻消能结构的高精度液位传感器,在0～50 mm的量程范围内,分辨率可达微米级。微波谐振原理传感器第一反射点是传感器自带的固定点,第二反射点为液面,即为可变点,两反射点之间形成谐振腔结构。当液面的高度发生变化时,第二反射点发生移动,会导致两个反射点之间的距离发生变化,因此改变谐振腔长,通过测量谐振腔长的大小即可确定液位的变化量。同时,所加入的电阻在提高量程范围的基础上,还大幅提升了频谱质量和测量精度。实验结果表明,该液位传感器在0～50 mm的量程范围内具有1μm数量级的分辨率和-1.927 2 mm/mm（谐振波长变化/液位）的灵敏度。该新型微波液位传感器具有机械鲁棒性强、易于制造、成本低和高分辨率等优点,有望应用于水利水电的量水堰监测等领域。     

基于傅立叶基神经网络的传感器非线性补偿方法

针对热敏电阻温度传感器应用中存在的非线性问题,提出了以神经网络为补偿环节,结合传感器构成的一种非线性补偿模型.基本思想是采用傅立叶基神经网络,以传感器的输出作为神经网络的输入样本,传感器的输入温度为神经网络的期望输出,通过调整神经网络权值使神经网络的输出与期望值近似,实现温度测量的非线性补偿.结果表明该方法有效提高了精度,是一种有效的传感器非线性补偿方法.     

基于超声波传感器的高精度测距系统设计

基于超声波测距原理,分析了测量误差来源,需进行温度补偿和精确计时,设计了一精度高的测距系统,该系统具有成本低、性能稳定、结构简单等特点.经测试,测量精度高,具有很好的实用性.     

运用神经网络代数算法的陀螺仪非线性误差补偿

为了提高陀螺仪的测量精度,基于神经网络代数算法提出一种新的非线性误差补偿模型.由于该算法将复杂非线性优化问题转化为线性代数方程组问题,所以该模犁具有速度快、实时性好和能实现样本空间精确映射的优点.通过实验对比证明该模型比曲线拟合精度要高,多次重复性实验证明该模型能够将误差限制在0.1(°)/s以内,满足实际控制要求.     

递归神经网络原理及其动态补偿器的设计

从介绍动态补偿设计的意义出发,重点分析了递归神经网络原理及其动态补偿器的设计原理,最后用仿真实验证实了设计的可靠性.     

基于遗传RBF神经网络的无线传感器网络流量预测方法

提出了基于遗传RBF神经网络的无线传感器网络流量预测方法.在这里,RBF神经网络有6个输入节点,8个隐藏节点和1个输出节点.RBF神经网络的训练参数对RBF神经网络的预测能力有一定的影响,应该选择一个优化的方法来选择合适的参数.实验结果表明,无线传感器网络流量的预测结果优于RBF神经网络和BP神经网络.     

基于多层感知机神经网络的智能高度传感器设计

基于大气中的两个物理参量:大气静压力、大气温度以及它们和几何高度的关系,借助于压阻式压力传感器和温度传感器对大气静压力和温度进行测量,并以两个传感器作为多层感知机网络的输入,以几何高度作为网络的输出.利用标准数据采用动批量法(MOBP算法)对网络进行训练,得到网络各层的权值和偏置值,由此可以确定在任意静压力和温度输入作用下,网络输出的精确几何高度值,神经网络的算法可借助DSP芯片实现.实验表明采用该方法设计的传感器比采用曲面拟合的方法具有更高的精确度和抑制传感器的温度漂移和时间漂移的优势.     

故障检测的可靠性描述及传感器分布优化算法

研究利用概率SDG模型来描述大规模复杂系统故障检测的可靠性问题,并针对系统中每种传感器的不同故障概率,分析传感器的选择和分布对故障检测可靠性的影响.系统发生故障时,变量值的偏差可被传感器检测到,但由于传感器本身的故障及其分布不同,系统故障有可能被漏检或错检,直接影响系统故障检测的可靠性.本文在概率SDG模型的描述方法下给出故障检测的可靠性描述,研究在有限资源条件下传感器的优化分布及其算法.在此基础上,对65t/h锅炉系统建立了概率SDG模型,并应用了所给的优化算法,确定了系统的传感器优化分布方案.仿真实验表明,这样确定的传感器分布对提高故障检测可靠性是有效的.     

智能型传感器的研究开发策略

<正>传感器通常由敏感元件、传感元件、信号调节与转化电路和辅助电路构成。近年来,微控制器组成的测控系统已经在许多领域得到应用,传感器向高精度、一体化、小型化的方向发展。     

可控串联电容补偿的发展现状研究

随着我国经济的持续快速发展,我国国民经济对电力电量的需求也在快速增长。然而,我国能源资源和负荷分布极不均衡。因此加快技术创新,提高电网输送容量、远距离送电能力十分必要和急迫。加装串联补偿装置正是解决上述问题的有效措施之一。本文研究了可控串联电容补偿技术发展现状及应用实例。     

基于LS-SVM的温度传感器非线性关系拟合及参考端温度补偿

文章编号: 提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的温度传感器非线性关系拟合模型,并根据温度传感器的输入 输出特性给出两种方案对参考端温度进行补偿. 建立了LS-SVM回归模型,利用LS-SVM超强的学习能力对温度与电势 间的非线性关系进行精确拟合. 两种方案均可对参考端温度进行有效补偿,其中方案2 可根据参考端温度、传感器实测 电势对实际温度直接拟合,简化了补偿过程,提高了识别精度. 实验表明,LS-SVM回归法及文中所提出的补偿方案能很 好地逼近实际温度,提高测量精度.     

面向曲面零件的在线检测系统误差补偿技术研究

数控机床在线检测不但能显著提高加工质量,也能提高加工效率,但在线检测系统的精度因受各类误差因素的影响尚需进一步的提高,以便在高精度曲面零件的加工中得以应用.针对数控机床接触式在线检测的误差源及误差补偿技术进行深入研究,建立包括机床几何误差和测头系统误差的数控机床在线检测的误差补偿数学模型,提出基于三角网格模型的测球半径补偿方法,实现对检测数据的补偿修正.在此基础上,通过VC++6.0编程工具,开发出具有误差自动补偿功能的在线检测系统,并通过在线检测实验平台的搭建対实例零件进行验证.通过与CMM检测结果的比较,结果表明,所提出的在线检测误差补偿技术是可行和有效的.     

多类型无线传感器网络混合路由协议研究

使用两种类型的传感器组成无线传感网,通过结合多跳路由和分簇路由两种方式,对混合路由方式设计研究,用NS-2对研究结果进行仿真.将混合路由的仿真结果分别与单独使用分簇路由和多跳路由的仿真结果进行比较,得出新混合路由使得网络周期更长的结论.     

具有区间数的粗糙神经网络故障认定方法

针对具有区间数的信息系统．提出用粗糙神经网络求解其问题的方法．给出了粗糙神经网络的拓朴结构和学习算法以及粗糙神经网络的逼近定理．最后以歼击机的操纵面故障认定为例，构造了歼击机故障认定的粗糙神经网络．并通过仿真说明了方法的可行性和有效性．     

基于BP网络改进算法的模拟电路故障诊断

将BP神经网络的改进算法应用到模拟电路故障诊断中,并在MATLAB7．0中运用神经网络工具箱中的函数加以实现,对实验结果进行比较研究．     

光纤法珀传感解调方法研究进展

光纤法珀传感器是目前发展历史最长、应用最普遍、技术最成熟的一种光纤传感器,广泛应用于各类极端复杂的环境中,对其传感信息进行准确解调是实现高精度测量的关键.首先对光纤法珀传感技术的发展历程进行了回顾和评述,接着介绍了光纤法珀传感器的类型和基本传感原理,对光纤法珀传感器解调方法的研究进展进行了阐述,从强度解调和相位解调两方...     

无线传感器网络在智能家电控制网络系统中的应用

基于无线传感器网络设计智能家电控制网络系统.系统采用混合星形无线传感器网络结构,网络节点以ATmega128L为主控制器,以CC2420为无线收发器.详细阐述了节点设计和智能家电控制网络系统的工作原理.实际运行结果表明,系统达到设计要求,能满足智能家居监控要求.     

基于ResUNet和Dense CRF模型的地震裂缝识别方法

针对人工解释地震资料耗时长、效率低、受主观因素影响较大的不足,提出了一种基于ResUNet和全连接条件随机场（dense conditional random field,Dense CRF）模型的裂缝识别方法。该方法首先使用ResUNet模型提取地震振幅数据体中裂缝的不同分辨率的特征,实现地震裂缝识别;然后利用Dense CRF模型进一步优化识别结果,从而实现地震裂缝的精准识别。将该方法与传统UNet、ResUNet模型在合成地震振幅数据体和F3工区地震数据体进行了实验比较,结果表明运用所提方法识别的裂缝更准确、裂缝尺寸更细、连续性更好。     

基于传输半径倍数的无线传感器网络交替路由

针对无线传感器网络能量有效性问题,提出一种基于传输半径倍数的交替路由算法(TSMAR). 算法计算出节点与信宿之间的距离,确定距离与传输半径的下整数倍数,然后根据倍数的奇偶性交替转发数据,同时抑制远离信宿或与发送节点距离较近的节点转发数据. NS仿真验证表明,与BPS算法相比,TSMAR算法减少了转发节点数,提高了网络能量有效性,延长了网络寿命.