基于T-S模糊模型的井斜精确测量的实时计算方法

自动垂直钻井过程中的井斜实时测量与计算是井斜实时控制的一个重要环节.为避免因井斜角计算中所涉及到的超越函数的计算量过大,进而影响井斜控制的实时性,提出了一种基于T-S模糊模型的井斜角简化计算方法.通过对测量区域的适当划分,建立相应的模糊集合,并选择合适的隶属函数,即可将原井斜角函数所表示的复杂三维曲面用一系列相互衔接的小平面来替代.仿真和实验表明,T-S模糊模型计算出的井斜角与理论井斜角之间的误差不超过0.05°.     

基于高阶模干涉的双参量同时测量传感器的实验研究

提出一种单模-多模-单模(SMS)与光纤布拉格光栅(FBG)级联的传感结构,利用了多模光纤内的高阶模干涉原理实现传感测量.本文采用了同长度芯径分别为50μm和60μm的多模光纤.实验结果显示,在SMS结构中,芯径50 μm和60μm的温度灵敏度分别为0.095nm/℃和0.127nm/℃,采用大芯径多模光纤略有提高SMS结构的温度灵敏度;折射率灵敏度分别为61.96nm/RIU和128.11nm/RIU,采用大芯径多模光纤大大提高了SMS结构的折射率灵敏度,该传感器能够用于温度和折射率的同时测量.     

电动机调压调速与变频调速对比实验研究

利用西门子变频器监测所驱动电动机运行参数的功能,对三相笼式异步电动机调压调速与变频调速的节能特性进行对比实验。当电动机以两种调速方式运行时,调节转速使负载发电机对应的输出功率相等。以此测量、计算调压调速时电动机的输入功率、转差功率等参数,给出了两种调速方式运行转差功率曲线,并分析了实验测量数据误差,证明该项实验方法切实可行。     

谈高职院校材料力学电测实验内容的改进

通过分析当前高职高专实验教学模式的现状,针对材料力学电测实验,找出其存在的问题,提出了电测实验课内容的改进方法,并经过实践验证了方法的可行性。     

基于DS18B20的多点温度测量体系的设计与仿真

设计采用AT89S52单片机,配置多个测温传感器,实现对温度进行低功耗测温体系。整个系统由测温单元,存储单元,显示单元等构成。在温度采集完成之后可在LCD上显示和通过串口RS232传到上位机。在Proteus环境下,上位机（PC机）与下位机（单片机）相结合进行仿真,使其在应用前端对其性能进行测评。在上位机采用LabVIEW编制的程序将接收到单片机传递的数据进行显示。     

声速测量演示实验的设计与实现

数字示波器具有波形触发、存储、显示以及数字存储等功能,利用这些功能将其与计算机连接起来,进行数据处理和结果显示,以达到演示声速测量实验的目的。这样不但便于学生理解实验原理,而且形象、直观。     

大型直齿圆柱齿轮误差测量系统研究

针对大型齿轮在机测量存在必须停止加工过程,影响加工效率和经济效益的问题,研制了一种大型直齿圆柱齿轮离线自动测量系统.测量系统以 PC 为控制中心,可根据用户选择自动生成测量路径;其选用高精度测头和光栅尺,利用数控系统驱动 x、 y、 z 轴及旋转载物台,可以实现测量位置的精确定位;可以实现齿形误差、齿距误差和齿向误差的自动测量.     

基于恒电流源的电阻式气敏传感器检测系统

为保证电阻式气敏元件的高精度检测,设计了一种基于恒流源的气体浓度检测系统。该系统利用恒电流源,使传感元件电阻与电压变化呈线性关系,以提高气敏元件阻值随
气体浓度变化的准确度。恒电流源包括基准稳压电源、电流负反馈电路、稳压二极管和待测气敏元件。经过参数整定,其测电阻范围可达0～1 000 kΩ,平均测量误差小于0.027 2%。利用SnO2传感器检测浓度为0～2 05357 mg/m³的乙醇气体,测量出传感器电阻随浓度增加呈e指数下降趋势,系统最大测量误差小于±1.5%。     

用笔记本电脑构建生物阻抗记录仪——基于虚拟仪器技术

运用虚拟仪器技术研制一种基于笔记本电脑的便捷式生物阻抗记录仪,其目的在于使医生在医学实验中可方便地测定、记录动物活体心肌组织的阻抗特性变化,以揭示生物阻抗变化与生物组织的病理特征之间的相关性。系统利用美国NI公司的虚拟仪器技术,由带PCMCIA插槽的笔记本电脑和NI多功能数据采集卡构建二线制阻抗测量系统,通过软件编程按设定的频率提供强度可控的被测生物组织激励信号,再通过DAQ采集被测生物组织的电压信号,计算测定出被测生物电阻抗(模)。此系统已经浙江省人民医院心胸外科成功地试用于动物实验中,可对心肌阻抗值变化进行全程记录,而记录数据还可进一步予以离线分析处理,因而该系统非常适用于生物阻抗变化与生物病理特征相关性的医学研究。     

一种基于相似度量的离群点检测方法

离群点检测在是数据挖掘的重要领域,广泛应用在信用卡欺诈检测、网络入侵检测等重要方面,文中在结合层次聚类和相似性,给出高维数据的相似度量函数与类密度的概念,并基于类密度重新定义高维数据的离群点,从而提出一种基于相似度量的离群点检测算法;实验表明:算法对高维数据中的离群点检测有一定的价值。