电容器介质损耗对其充放电过程的影响

本文讨论电容器在非理想情况下，即有介质损耗时充放电过程，给出在此情况下电容器内电场，极限带电量、两端电压电流的变化关系式和图象。     

智能材料模拟肌体组织柔顺性特征研究

针对微创手术训练中现存的柔顺性触觉再现设备大多是机械接触,模拟肌体组织柔顺性特征时容易产生失真的问题,开展了液体智能材料模拟肌体组织的柔顺性特征研究.简单介绍了液体智能材料的流变学特性,进行了体现其柔顺性特征的压力释放实验研究,根据实验结果,利用Kelvin模型建立了其压力释放模型并进行了验证.利用不同磁场作用下液体智能材料模拟不同肌体组织柔顺性实验,建立了肌体组织压力释放模型并与相应磁场作用下智能材料模型进行了比较.结果表明液体智能材料在较大程度上能够模拟肌体组织的柔顺性特征.     

基于改进遗传神经网络的微硅加速度传感器动态补偿研究

比较遗传算法与神经网络的特点, 并对将遗传算法用于函数连接型神经网络(FLNN)的优点进行了研究.对遗传算法的编码方法、交换和变异操作做了改进,提出了一种融合改进遗传算法的FLNN用于微硅加速度传感器动态性能补偿的新方法.该方法不依赖于传感器的动态模型, 可根据传感器的动态响应数据, 建立补偿模型,采用改进遗传神经网络搜索和优化补偿模型参数,既保留了遗传算法的全局搜索能力,又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力.介绍补偿原理及算法, 给出动态补偿网络的数学模型.结果表明, 该补偿方法能克服FLNN收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷,具有网络训练速度快、实时性好、良好的全局搜索能力、精度高、鲁棒性好及动态补偿器实现简单等优点.     

基于人工神经网络的电流互感器励磁特性建模方法

电流互感器二次绕组的励磁特性是决定互感器性能的重要因素,二次绕组品质的好坏直接关系到成品的质量.本文提出了应用径向基函数神经网络强非线性逼近能力对电流互感器二次绕组的励磁特性进行建模方法.文中介绍了建模原理和网络训练方法.从实测数据出发,建立了电流互感器二次绕组的励磁特性的数学模型.结果表明,这种模型误差小、精度高以及有良好的鲁棒性等优点.     

振动速度传感器的动态性能改进的软件方法

以磁电式振动速度传感器的模型为基础,分析了传感器的动态性能,提出了一种利用现有磁电式振动速度传感器实现超低频振动测量的动态性能改进的软件补偿方法.其基本原理是基于零极点配置法构造出一个软件的补偿算法,并用数字滤波器实现,从而使磁电式振动速度传感器的输出信号经过运算后其动态性能得到改善,扩展了磁电式振动速度传感器的使用频带,这些在工程测试领域有重要的实用价值.     

微机开关电源输入电流的谐波对电网的干扰及抑制

从微机开关电源的原理出发,分析了其输入电流的谐波产生的主要原因,讨论其对电网产生的危害, 提出了抑制干扰的措施,并给出了实用的干扰抑制电路.     

基于双长周期光纤光栅边缘滤波的FBG冲击监测系统研究

从长周期光纤光栅(LPFG)透射光谱和光纤布拉格光栅(FBG)解调原理角度,详细研究了LPFG透射光谱的边缘滤波特性,设计了一种基于双长周期双边缘滤波的FBG冲击监测系统方案,对该方案进行了冲击信号监测验证,采用电涡流传感系统对其进行验证.结果表明该系统对冲击信号具有较好的响应度和精确度,实验结果符合结构监测领域对冲击响应监测的需要,具有广泛的应用前景.     

基于神经网络的加速度传感器动态模型参数辨识

提出了利用函数连接型人工神经网络(FLANN)实现加速度传感器动态模型参数辨识的方法,该方法以加速度传感器动态标定实验数据为基础,通过FLANN训练来确定加速度传感器传递函数参数,文中介绍了辨识原理以及算法,给出了利用FLANN辨识的加速度传感器动态数学模型.结果表明,这种辨识方法具有精度高、鲁棒性好等优点.