初教六型飞机仿真系统的数据采集与处理

为在飞行训练中降低危险性、提高效率和降低成本,设计了初教六型飞机仿真系统。讨论了该仿真系统的结构及数据采集系统的设计过程和工作原理。该系统采用直滑式导电塑料电位器测量系统中操作设备的位移量,通过PC I-7422进行A/D转换,对采样值进行标度变换、数字滤波以及消除系统零点漂移与标度漂移等数据处理。实验结果表明,数据采集系统达到了预期效果,其采样速率为5 kHz,采样分辨率为12 b it,采集精度为0.1%。     

主共振纳米梁非线性振动电容控制

针对纳米梁非线性振动控制问题,以Euler-Bernoulli梁为模型,提出了纳米梁非线性振动电容式传感器控制方法。纳米梁电容器电容值随纳米梁的振动而变化,纳米梁电容式传感器根据电容变化提取振动信号,并将放大后的振动信号传递给控制器以控制纳米梁的非线性振动。应用多尺度法得到系统的近似解,推导出系统主共振的幅频响应方程。应用数值模拟方法,通过不同控制参数下的幅频图分析了纳米梁振动的非线性动力学行为。研究表明,该方法能够有效地控制纳米梁的非线性振动,通过选取适当的控制参数能够削弱甚至消除纳米梁非线性振动特性。     

A Novel Soft Sensor Modeling Approach Based on Least Squares Support Vector Machines

Artificial Neural Networks (ANNs) such as radial basis function neural networks (RBFNNs) have been successfuUy used in soft sensor modeling. However, the generalization ability of conventional ANNs is not very well. For this reason, we present a novel soft sensor modeling approach based on Support Vector Machines (SVMs). Since standard SVMs have the limitation of speed and size in training large data set, we hereby propose Least Squares Support Vector Machines (IS_ SVMs) and apply it to soft sensor modeling. Systematic analysis is performed and the result indicates that the proposed method provides satisfactory performance with excellent approximation and generalization property. Monte Carlo simulations show that our soft sensor modeling approach achieves performance superior to the conventional method based on RBFNNs.     

混凝土结构内部应变光纤检测试验研究

简要介绍了一种基于光纤白光Michelson干涉仪原理的光纤应变传感器和测量混凝土内部应变的原理,并采用Michelson光纤白光应变测量干涉系统,利用新型光纤传感探头,对混凝土内部的一维应变状态进行了测量,给出了混凝土试件单轴力学实验结果并与Instron8506液压伺服材料实验机得到的结果进行了比较和分析.试验显示当荷载在极限荷载的80%以前为线性阶段,线性范围内光纤传感器与Instron8506测量结果大体符合,说明线性区间应力应变内部状态与外部是一致的.试验结果表明,这种新型光纤传感器显示了良好的传感性能,能够监测混凝土内部应变状态,发挥出成活率高、绝对值测量和寿命长等优势.     

压电执行器位移自感知方法研究

在压电执行器闭环控制系统中,需要位移传感器提供位移反馈量．为了省略位移传感器,提出一种利用电子电路使压电执行器自感知其自身位移的方法．根据压电电荷几乎与位移成正比的特点,用电子电路获得驱动电荷,从电荷换算位移．提出了对压电执行器采取电压驱动和获取电荷为一体的复合驱动方法,高压运放输出作为高压驱动电源,电流积分器获得压电电荷．实验测量了带载和空载下压电双晶片和压电叠堆的自由位移,通过涡流位移传感器标定得到,双晶片位移自感知误差小于3．61％,叠堆位移自感知误差小于1．81％,实验测量了压电叠堆带载情况下的输出位移,结果表明可以用于带载位移自感知。     

基于簇头距离和能量的优化LEACH协议

LEACH(low energy adaptive clustering hierachy)路由协议通过循环随机选举簇头节点的方式均衡网络能耗.但当选簇头的节点能量剩余较少或距离基站较远时会过早死亡,从而导致网络运行不稳定,通过在簇头选择过程中加入待选簇头节点的剩余能量平均值及标准差、节点与基站距离等参数对其改进处理,可提高网络稳定性.但若出现极大簇或极小簇,则会导致网络生命周期缩短.针对这一问题提出一种基于簇头距离和能量的优化LEACH算法,在成簇过程中加入簇头节点的能量和节点距各簇头的距离等参考量对成簇过程进行优化.MATLAB仿真结果表明,在节点均匀分布的网络中,该改进算法能够在提高网络稳定性的基础上有效延长网络生存周期.     

基于Libmodbus的走航式海表温度传感器总线协议设计

针对船用海水表层水温观测以人工观测为主的现状，基于跨平台的Modbus库Libmodbus的走航式海洋表层水温监测系统，通过在船舶一侧布放处于船舶吃水线范围的水温传感器来采集表层水温信息。采用RS485/Modbus协议实现多站多点联网，构成分布式系统，进行海水表层温度的自动采集。上位机基于Modbus-RTU协议，并添加循环冗余校验以保证其对水温传感器的远程控制和表层水温信息采集功能的可靠性、安全性。该系统不仅运行稳定，操作简单方便，还具有可移植性和可扩展性。实验结果表明，该系统可以稳定可靠地监测海洋表层水温，实现表层水温的随船在线测量。     

基于宽度学习的浓密机底流浓度软测量

由于浓密脱水过程中浓密机的底流浓度难以在线检测，本文提出了一种基于宽度学习的软测量建模方法，用以解决底流浓度的在线检测问题.该方法精度高，泛化能力强.首先，在浓密机内部安装压力传感器，建立正常工况下的历史数据集;然后，利用宽度学习系统对软测量模型进行训练，从而实现浓密机底流浓度的在线预测;最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性.与传统的机器学习方法相比，宽度学习方法具有更高的预测精度.     

应用于精准发酵的激光CO2尾气在线检测技术研究

针对精准发酵过程特征气体实时在线监测的需求，采用可调谐半导体激光吸收光谱（TDLAS）方法对发酵尾气中CO2进行了检测技术研究，并结合精准发酵工艺特点，研发了一套激光CO₂在线监测分析系统，检测量程为0~2%，实现了全量程范围内测量误差小于0.08%，响应时间达到5.46 s。现场试验结果表明，该系统具有较高的灵敏度、稳定性与可靠性，并且使用寿命较长，适用于精准发酵过程特征气体的在线监测。     

基于功能化的纳米锐钛矿TiO2膜修饰电极的乌药醚内酯电化学传感器及其应用研究

将功能化的纳米锐钛矿TiO_2(介笼结构)修饰电极作为乌药醚内酯电化学传感器的氧化还原探针,实现电化学方法检测乌药醚内酯。实验优化了电极修饰液用量、支持电解质和仪器参数等条件。在最优化的条件下,乌药醚内酯的线性范围为0.1～20μg/mL,检测限为0.058μg/m L。将所建立的电化学新方法应用于乌药中乌药醚内酯类的含量测定及药材真伪的鉴定,测得其平均含量为0.303 mg/g,并实现乌药与其伪品荆三棱药材的快速鉴别。