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.     

基于神经网络的发电机参数辨识

介绍了人工神经网络(ANN)在发电机传递函数参数辨识中的应用,提出了一种隐层有七个神经元的BP神经网络,使用该网络对发电机参数进行辨识,并利用MATLAB/SIMULINK软件对所设计的BP神经网络进行了仿真,结果表明,所设计的神经网络能够有效地辨识发电机参数,并且具有训练时间少,没有局部极小化现象等优点.     

基于双悬臂梁结构的光纤加速度传感器

为消除悬臂梁结构加速度传感器由于光纤表面粘贴产生的啁啾现象,增强横向抗干扰能力,提高共振频率,提出了一种基于双悬臂梁结构的光纤加速度传感器。给出了理论分析结果,建立了有限元模型,得到了加速度灵敏度表达式,并且探讨了在共振频率不变的情况下提高加速度灵敏度的方法。实验结果表明,该传感器在6～50 Hz内频响平坦,加速度灵敏度为14pm/g,抗横向干扰能力达20dB,与理论计算较好地吻合。     

非线性动态传感器系统 Hammerstein神经网络补偿法

针对传感器动态特性中存在非线性的问题,提出一种基于Hammerstein传感器模型的非线性动态神经网络补偿法。先将补偿模型分解为与Hammerstein模型对应的线性动态与非线性静态2个环节;再设计一种新型的神经网络结构,使网络权系数对应于相应的Hammerstein补偿模型参数,并推导反向传播的网络权系数调整方法;最后通过网络迭代训练,求得补偿模型的线性动态与非线性静态两个环节。仿真与实际实验结果均表明该传感器非线性动态补偿方法使传感器具有理想的输入输出特性。     

基于FLANN的传感器动态特性研究方法

将函数联接型神经网络引入传感器动态特性的研究,利用神经元网络良好的逼近能力,建立腕力传感器的动态数学模型,该方法所建模型阶次低,精度 数据个数和采样频率无特殊要求。     

基于FLANN的非线性动态系统辨识

采用一种基于FLANN-PSO的SISO非线性动态系统辨识方法,构造了基于FLANN的辨识模型,然后运用PSO优化算法实现模型权值辨识.通过对4种典型非线性动态系统进行了辨识仿真,结果表明该方法具有良好的性能和高辨识精度,它将更适合于工程实际需要.     

基于前馈神经网络的动态负荷模型辨识

本文提出了一种利用人工神经网络（ＡＮＮ）与系统辨识技术相结合的动态负荷建模方法。首先简要介绍了电力系统负荷的动态模型和前馈神经网络，然后具体讨论了应用ＡＮＮ辩识负荷模型参数的方法，并结合具体辩识程序的框图，分析了辩识过程中应注意的问题。研究表明，本文提供了一条有效的辩识建模途径。     

基于光纤干涉仪的加速度传感器

用于振动检测的光纤干涉仪加速度传感器具有大动态范围和高灵敏度等优点,非常适合要求高响应检测的场合。本文主要介绍了光纤干涉仪加速度传感原理和设计结构,并对常用的两种结构进行了性能比较。     

制冷系统仿真中定量参数的神经网络辨识

尝试用现代人工智能技术来改进现有的制冷系统仿真方法．首先，提炼出与制冷系统仿真结果的量化密切相关的定量参数，然后在已有的定性数值仿真模型的基础上，根据实验数据，采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法对仿真模型中的定量参数进行辨识，识别出最佳的定量参数．这不仅有利于提高仿真精度，改善计算稳定性，而且降低了对仿真软件用户的技术要求，有利于仿真技术的实用化．对房间空调器稳态特性仿真的初步结果表明该方法效果良好．     

基于小波包和RBF神经网络的压电加速度传感器故障诊断

根据压电加速度传感器故障的特点,提出运用小波包变换和RBF神经网络的故障诊断方法。首先运用小波包分解和重构原理将传感器输出信号分解到不同频段中,提取每个频段的能量作为状态监测的特征向量,作为RBF网络的输入,然后利用最佳的RBF神经网络进行压电传感器故障分类。实验结果表明该方法具有良好的非线性跟踪能力,较高的诊断准确率。     

基于DSC-LS的加速度计动态模型参数辨识

加速度计动态模型参数辨识对提高振动与冲击动态测试和动态分析精度等具有重要作用.针对加速度计动态模型参数频域辨识方法中栅栏效应对参数辨识精度的影响,提出了一种基于离散频谱校正-最小二乘（DSC-LS）的加速度计动态模型参数辨识方法,该方法利用H₁估计获得零频点坐标,并将FFT+FT离散频谱校正与LS方法相结合,高精度估计出谐振点坐标,然后通过特征点坐标计算加速度计动态模型参数.实验结果表明,该方法能够有效消除栅栏效应对加速度计动态模型参数辨识的影响,具有较高的加速度计动态模型参数辨识精度和抗低频窄带噪声干扰性能.      

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.     

基于加速度计和陀螺仪的波浪测量方法

针对实验室中波浪参数的测量,研究了惯性传感器加速度计和陀螺仪的性能,提出一种基于加速度计和陀螺仪的波浪测量方法。利用惯性导航系统中的坐标系转换、信号的数值积分以及趋势项处理等算法,对惯性传感器获取的加速度信号进行处理得到垂向位移,从而计算出波高值,并对比分析了高通滤波算法和滑动平均算法对趋势项的消除效果。试验结果表明,利用惯性传感器加速度计和陀螺仪的测量方法获得地理坐标系下的垂向位移曲线,与波高传感器的实测曲线吻合较好,且滑动平均算法对趋势项的消除效果更好。所以,基于加速度计和陀螺仪的波浪测量方法可满足于实验室的波浪测量。     

基于加速度传感器的WLALCS身份认证及实现

针对当前移动设备身份认证方法或易破解、或难实现、或成本高的问题,提出一种新的基于手机加速度传感器的人体感知身份认证方法.该方法利用当前手机普遍内置的加速度传感器采集人体运动数据(通常为动态手势),结合经典匹配算法LCS,提出限制匹配窗口的近似判等最长公共子序列算法,对采样点序列限制区间匹配,针对浮点数据对采样点距离近似判等,进行数据匹配实现身份认证,并基于云计算模型实现了手机身份认证平台.较之已有的基于手势身份认证方法,有效降低了针对模仿动作攻击的接受错误率,非攻击认证相等错误率为2%,而模仿动作攻击的相等错误率降低至5%.该系统具有易于在各类移动设备系统部署,不需要额外的设备等优势,且基于生物特征原理,特别加强了抵抗模仿动作攻击的健壮性,不易被破解.     

基于MEMS加速度计的波高测量装置

利用加速度计浮标对海洋特定的参数波高进行监测。加速度计浮标运用三轴加速度计、陀螺仪、强磁场计以及电磁罗盘模块作为核心电路,利用惯性导航原理,采用四元素法进行坐标转换,并用低通滤波算法对采集信号进行处理,将滤波后的信号值进行二次积分可获取轴向位移,其中Z向位移用来计算波高,同时运用倾角测量原理计算上跨零点处浮标与水平面倾角,并用电子罗盘进行校正,以此来判断波向的方法。使用该波高测量装置对一系列波浪进行测量,并与电容波高传感器进行对比,实验结果表明:运用加速度计浮标测得竖直方向位移曲线,与电容式波高传感器实测曲线相比一致性较好,针对测量结果进行对比发现频域内分析方法误差更小。因此基于陀螺仪和加速度计的波浪观测装置能够满足波浪实验测量需求。     

多梁结构压阻式测振加速度传感器

为满足制造装备智能化发展对测振传感器的需求,针对常见加速度传感器在性能、成本和微型化上的不足,研制了一种基于微机电系统技术的多梁结构压阻式加速度传感器.通过将2根短小敏感梁引入传统双桥结构的方式,在提升固有频率的同时,保证了传感器仍具有较高的测量灵敏度.利用敏感梁上的最大应力和结构固有频率相乘的结果作为性能评价标准,结合梁变形理论和实际工艺条件确定了传感器的结构尺寸.采用硅材料刻蚀、硼离子注入、溅射金属铝及阳极键合等工艺,制作了传感器芯片.实验结果表明,所研制的加速度传感器能够准确测量不同频率下的加速度信号,在每g下的灵敏度达到了0.544 mV,满量程精度达到了1.76％,固有频率达到了13.61 kHz,相对于双桥结构传感器,其综合性能提升了近85％.     

基于有限元法的局部动力参数识别方法

基于有限元理论,利用谐波平衡法推导出适用于刚度和阻尼参数识别的理论方程,分别按正余弦和复数形式展开求解,并以一典型转子系统为例进行子模型支承刚度与阻尼的识别验算.研究结果表明:两种展开形式均能实现边界参数的识别,且识别结果准确可靠.但由于正、余弦展开求导后形式复杂,不利于完成非线性特征的识别;而复数展开形式能简化计算和推导过程,可较好地完成线性和非线性解的识别,并且识别精度较高.该研究结果为此类系统的设计与振动分析提供了理论参考.     

基于PSR模型海湾风险源识别指标量化及评价

【目的】我国水环境污染事件频繁发生,对水环境、生态环境及社会安全产生严重影响。因此,构建直观、有效的海湾风险源识别方法以积极应对污染事件非常重要。【方法】基于PSR(Pressure-State-Response)分析的模型,利用层次分析(analytic hierarchy process,AHP)方法,从风险源特征、环境风险源受体、风险源应急响应能力等方面,构建海湾风险源识别指标体系,将矩阵的特征向量作为海湾风险源评价的权重,在此基础上,用模糊数学方法进行海湾风险源识别评价。【结果】该方法通过定性和定量方式量化各项指标,减少人为因素的影响,综合分析环境风险源各因素造成的影响,可应用在海湾地区的工业园区环境风险源评价。【结论】该方法可直观地在GIS系统标注环境风险源等级,为日常风险源管理、应急监测等提供可视化应急指挥平台。     

液浮飞轮式角加速度计的研制

液浮飞轮式角加速度计的研制邹桂根，林明邦（仪器工程系）关键词角加速度计，液浮飞轮，随遇平衡，伺服系统中图法分类号ＴＨ８２４近１０年来，美国、日本等技术发达的国家都致力于研制角加速度计以替代利用陀螺、线加速度计布阵的角加速度间接测量法，因为后者是将感应...