基于FLANN数据融合的微重力落舱动态测重补偿及校正

提出了一种用函数连接型神经网络(FLANN)数据融合及直线回归分析技术相结合实现微重力落舱动态测重的补偿及其非线性校正的方法.该方法将测重传感器输出的线性段特性用回归方法进行拟合,得到直线校正方程;对测重传感器非线性特性采用FLANN数据融合,从而实现测重传感器温度补偿与非线性校正.该方法用于微重力落舱动态测重结果分析表明,该方法是切实有效和可行的.     

基于支持向量机的压力传感器校正模型

针对压力传感器输出特性受温度变化和电压波动影响的问题,提出了应用支持向量机对压力传感器输出特性进行非线性补偿的校正模型。校正模型利用支持向量机具有逼近任意非线性函数的特点,通过建立压力传感器输出特性与其实际电压值之间非线性映射关系的校正模型,实现压力传感器非线性补偿校正。实验结果表明,最大相对波动从22.2%降为0.64%,能有效地消除温度和电压波动的影响,在校正模型的输出端得到期望的压力传感器输出特性。     

基于切比雪夫最佳逼近的LVDT位移传感器信号处理

针对LVDT位移传感器两端输出信号的非线性问题,提出了一种基于切比雪夫最佳逼近原理的信号处理方法. 该方法将传感器有效量程自适应地分为线性和非线性区域. 线性工作范围和对应直线逼近函数利用切比雪夫一次最佳逼近自适应确定,非线性区域信号采用有理B样条函数进行线性化处理. 设计了基于MSP430单片机的信号处理器,搭建了基于步进电机直线台和标准激光传感器的试验平台,对该算法进行实验验证. 实验选用量程为85 mm的LVDT位移传感器,实验结果表明,该方法将传感器的非线性误差从2.47%降至0.30%,测量平均误差绝对值从0.64 mm降至0.12 mm,有效改善了传感器的线性度和精度,延展了其工作范围.      

基于ADμC845的高精度差动变压器变送器设计

LVDT位移传感器的变送器输出电压值和输入位移量之间存在着非线性,设计和制作线性度较高的传感器比较困难.在分析产生非线性误差主要原因和传统校正方法的基础上,利用单片机软件算法进行非线性校正以提高传感器输出精度.该算法以传感器标定数据为样本,用分段线性插值法求出实际位移量.实验测试结果表明,设计达到了高精度要求,具有良好的应用价值.     

铂电阻的A/D非线性校正

提出了四线制铂电阻在测量过程中通过硬件设计进行电阻温度之间非线性校正的一种方法，给出了相应的校正电路和实验数据。该方法具有电路简单，使用方便，测量精度较高等特点，也可将其应用到其他具有类似关系的传感器的非线性校正中。     

BP算法应用于智能传感器的数据处理

利用BP算法具有的非线性映射能力对传感器标定数据进行输入－输出特性的反非线性逼近，将其作为智能传感器系统的非线性校正软件，使传感器在该软件的支持下提高测量精度。用传感器实验数据通过训练的网络，测量相对误差由原来的6．66％下降至0．98％。     

农药残留检测系统图像采集标定方法研究

利用农药残留检测试纸显色区域的颜色值进行农药残留度测量,需对测量系统中的彩色CCD图像传感器进行标定,消除图像颜色失真.采用在拍摄环境中放置灰度块的方法,利用灰度块的RGB分量平衡性与灰度线性渐变性,同时对彩色CCD图像传感器进行白平衡和非线性校正.实验表明,该标定方法能够很好地还原颜色值,有利于农药残留检测的后续工作.     

基于并联逆的超声波液位传感器故障误差补偿方法

针对过程控制系统(PCS)液位控制单元中超声波液位传感器故障引起的非线性误差,基于神经网络建模方法设计了一种并联逆补偿环节,有效地补偿了故障误差对系统的影响.通过实验分别获得故障传感器与正常传感器测得的液位值,并进行相应的预处理;基于上述离线数据,分别利用LM-BP、径向基函数(RBF)神经网络的非线性逼近特性,设计逆映射中的并联补偿环节;为验证传感器故障误差的补偿效果,基于OPC技术与Matlab搭建了PCS半实体实验平台,将设计的并联补偿环节置于搭建的PCS液位控制单元中进行闭环实验.结果表明,所建方法能有效补偿传感器故障产生的非线性误差,抑制了故障影响在系统中的传播,实体实验也显现了方法的工程可用性.     

传感器信号非线性的软件补偿

针对传感器信号中存在的非线性误差,对采用软件校正的特点和实现方法进行了研究。文中详述了将最小二乘曲线拟合方法应用于传感器非线性校正的方法和优缺点,并提出了将最小二乘曲线拟合与线性插值相结合的方法,最后,通过一个工程实例描述了在实际工程中利用曲线拟合实现传感器非线性补偿的过程。     

基于函数链神经网络的传感器建模

现代测控系统对传感器的精度和工作条件提出了很高的要求.为此,人们不得不采取一些中间补偿和修正措施,实现抗干扰、线性化,以提高传感器和系统的性能.讨论基于函数链神经网络(FLNN)的传感器建模新方法,其精度提高,结构简单、使用灵活、建模容易,易于实时硬件实现.两个算例说明网络的训练和非线性逼近方法,显示出网络的自适应能力、学习能力,基于FLNN的传感器模型可同时实现温度补偿和非线性校正.实际上,利用这种模型可以跟踪补偿环境改变引起的传感器特性的各种变化,在测控系统中具有良好的应用前景.     

铂电阻测温中的线性校正

非线性是检测中需要重点处理的问题．分析了铂电阻测温中产生非线性的原因，讨论了消除或减小非线性误差的方法，提出了线性校正方法并验证其具有实用性．     

基于空气耦合非线性共振频率偏移的混凝土损伤评估研究

针对受损混凝土的整体损伤评估,提出并验证了基于空气耦合的非线性共振频率偏移法。首先通过对混凝土试件进行逐级加载实现了试件损伤的累积,之后利用空气耦合传感器代替传统的接触式传感器进行了试件振动信号采集。研究了距离对空气耦合漏泄波强度的影响;并对两种传感器采集信号的频谱特性进行了对比分析。最后构建非线性共振频率偏移损伤指标迟滞非线性系数对受损混凝土构件的损伤过程,进行了跟踪分析与刻画;并与以纵波波速和固有频率作为线性损伤指标的损伤评估方法进行了对比。实验结果表明,空气耦合方法可快速有效地进行试件振动信号采集;随着试件损伤的累积,非线性损伤指标和线性损伤指标均发生了变化,但迟滞非线性系数的变化更为显著。研究成果为混凝土损伤识别提供了新方法和新思路。     

完全互溶双液体系气—液平衡t-x关系式的线性拟合方法

将一类较为复杂的非线性目标函数化成近似等效的线性目标函数,从而用线性拟合方法求得了完全互溶双液体系的气—液平衡t-x关系式.利用t-x关系式可确定任意浓度溶液的沸点、平衡气相的组成以及体系的恒沸点与恒沸物组成.将t-x关系式输入计算机,可代替相图,用于精馏工艺的研究与设计,这将有利于提高精馏工艺的自动化水平.本文对目标函数的选择及处理方法,对其它问题的拟合计算也有一定参考价值.     

相平面法在模糊控制器设计中的应用

阐述了相平面法直接应用于系统时域响应特性曲线的品质指标,从而可以非常方便地建立控制规则的校正表。计算机仿真表明,利用相平面法设计的模糊控制器能有效地控制具有参数时变、多变量耦合、非线性、大滞后等复杂对象,为实时控制开辟了一条新途径。     

不依赖于传感器静态特性的温度传感器热时间常数测试方法研究

基于温度传感器与其所处介质环境交换热能的速率和温度传感器的静态特性无关这样的认识,提出了无需利用温度传感器静态特性的热时间常数测量方法,推导出了温度传感器的热时间常数方程.该方法用两个不同大小的功率对同一个温度传感器进行两次恒功率加热,在这两次加热过程中,温度传感器的介质环境、传感器加热开始时的温度和传感器加热截止时的温度分别相同.根据两次加热过程所用的时间和功率就可以计算出温度传感器的热时间常数.该方法理论严谨,技术可行,无由温度传感器静态特性的离散性和非线性带来的测量误差,为准确测量接触式温度传感器的热时间常数提供了理论依据和技术手段.     

一种动态校正的AGMM-GPR多模型软测量建模方法

工业过程常常是强非线性的,并有多个工况,传统的软测量方法存在预测能力差,不能有效利用误差信息等缺点.为了有效解决这些问题,提出一种基于自适应高斯混合模型-高斯过程回归(AGMM-GPR)的多模型动态校正软测量建模方法.首先,通过贝叶斯信息准则构建自适应高斯混合模型(AGMM),得到优化的子模型个数;然后,利用GPR方法建立各局部模型,当新的数据到来时,将其隶属于各局部模型的后验概率和预测值融合得到多模型输出;最后,为了进一步提高模型的精度,构建自回归积分滑动平均(ARIMA)模型对多模型输出进行动态反馈校正.通过数值仿真和硫回收装置(SRU)中H2S浓度的估计,验证了所提方法具有良好的预测精度和泛化性能.     

图像重投影及其在极线校正中的应用

针对摄像机绕光心旋转的情形,讨论了在这种特殊情形下图像重投影具有的性质,然后根据这些性质给出了使2幅图像平面平行的方法,最后介绍了图像重投影技术在极线校正中的应用,提出了一种新的极线校正方法.该极线校正方法的特点是需要采用图像重投影技术将2幅图像重投影到平行的平面.实验表明,该方法能够在完成极线校正的同时保持图像的扭曲较小.     

通风机数据检测与处理

本文讨论了单板机的通风机数据检测与处理方法,给出了实际系统和测试结果并对测试结果作了分析。     

多输出布尔函数非线性度的一个下界

本文讨论了多输出布尔函数的非线性度,证明了关于下界的一个新结果.文中结论可以为设计和构造具有较大非线性度的多输出布尔函数提供一种新思路.