多功能转换器在气敏传感器线性化电路中的应用

介绍一种利用多功能转换器实现气敏传感器非线性特性的线性化补偿的原理电路及实验结果.该线性化电路具有测量范围宽,线性精度高且易于实现等优点.     

一维模糊PID结构分析

介绍一种新型的模糊PID控制器的结构,该结构为一维输入并使用三条模糊规则的模糊控制器.分析其非线性的特征,并在其基础上用线性化的方法分析了一维模糊PID控制器的非线性增益品质,提出了将非线性曲线分段线性化的方法模拟非线性特性,通过该方法可以量化和简化模糊控制器的非线性增益品质,并利用圆判据对其稳定性作了分析.仿真实验表明在一定范围内可以用分段线性的方法来分析一维模糊PID的结构,结果表明了该方法的有效性.     

测量仪表通用线性化器

本文介绍了一种用五段折线逼近传感器非线性特性的开环补偿方法。用该方法设计的线性化器具有一定的通用性，可以构成热电偶、热电阻温度计以及孔板流量计。     

基于非线性传感器智能线性化校正分析方法

详细介绍了有关非线性传感器智能线性化校正的分析方法,以铂电阻非线性特性为例提出三种线性化校正方法,即查表法、数学公式法和比例系数法。可以根据实际测量范围和测量精度的要求选用不同的线性校正方法。在实际电路设计过程中使用前两种方法,得到了很好的线性化结果。在一些应用传感器较多的场合,基于计算机平台完全通过软件开发的虚拟智能线性化传感器,由于其性价比高、使用方便、维护简单、功能扩展容易等优点,非常适合于推广应用。     

高超声速飞行器非线性鲁棒控制律设计

高超声速飞行器具有模型非线性程度高、耦合程度强、参数不确定性大、抗干扰能力弱等特点,其自主控制具有较大的挑战.论文提出了一种基于鲁棒补偿技术和反馈线性化方法的非线性鲁棒控制方法.文中首先采用反馈线性化的方法对纵向模型进行输入输出线性化,实现速度和高度通道的解耦和非线性模型的线性化.针对得到的线性模型,设计包括标称控制器和鲁棒补偿器的线性控制器.基于极点配置原理,设计标称控制器使标称线性系统具有期望的输入输出特性,利用鲁棒补偿器来抑制参数不确定性和外界扰动对于闭环控制系统的影响.基于小增益定理,证明了闭环控制系统的鲁棒稳定性和鲁棒跟踪性能.相比于非线性回路成形控制方法,仿真结果表明了所设计非线性鲁棒控制算法的有效性和优越性.     

智能仪器与应用 第四讲 数据处理技术（下）

<正> 五、曲线拟合与非线性特性的校正 1.问题的提出线性化是智能仪器很重要的一项处理功能。一般测量时,先由传感器将外界物理量转换成仪器所要求的电量(电压、电流、电阻等)。如果传感器的检测特性是线性的,智能仪器可以用很简单的算术运算来进行变换处理。但传感器的特性往往是非线性的,因此智能仪器必须具有线性化的处理功能。例如,热电偶的温度与热电势输出特性即为一条非线性的曲线,可以表示为:     

Ro
ssler 系统的混沌控制

提出一种用输入 -状态线性化来控制 Rossler混沌系统的有效方法 ,使该混沌系统实现了全局稳定 (稳化 )并能实现对原系统不稳定平衡点和周期信号的稳态跟踪。该方法的特点是通过状态变换将非线性动态特性全部变成线性动态特性 ,从而可以应用熟知的线性控制方法。仿真结果证实了该方法的有效性。     

基于SVR的传感器Hammerstein模型辨识

提出一种基于支持向量回归机的非线性动态传感器Hammerstein模型辨识方法并给出了相关的数学理论及学习算法.在该模型中,用非线性静态子环节和线性动态子环节串联来描述传感器的非线性动态特性.再利用函数展开将模型的非线性传递函数转换为等价的线性中间模型,并通过SVR求取中间模型参数.最后,推导出中间模型参数与传感器Hammerstein模型参数之间的关系,并由该关系实现非线性静态环节和线性动态环节的同时辨识.用实际力传感器动态标定实验数据进行测试,结果表明与常规非线性传感器辨识方法不同,所提方法只需进行一次动态标定实验就能给出非线性动态模型的数学解析表达式.且建立的力传感器Hammerstein模型阶次为4,而线性动态系统模型则需要6阶才能达到相同的精度.因此该研究为传感器非线性动态系统辨识又提供了一种可选方法.     

基于T—S模糊模型的多变量预测控制

提出一种基于T-S模糊模型的多输入多输出预测控制策略.T-S模糊模型用于描述对象的非线性动态特性,模糊规则将非线性系统划分为多个局部子线性模型.为提高预测控制性能,采用多步线性化模型构成多步预报器,从而将预测控制中的非线性优化问题转化为一个线性二次寻优问题.串接贮槽液位控制系统的仿真结果表明,多步线性化模型预测控制性能优于单步线性化模型预测控制性能.     

基于退火遗传算法的传感器非线性校正方法

针对实际传感器的非线性问题,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种基于退火遗传算法的传感器非线性校正方法.该算法通过计算传感器自校正方程中的待定常数,实现非线性特性的线性化.实验结果表明:该方法不但可以实现非线性校正,而且校正后的精度也高于传统的最小二乘法.     

杯式风速传感器计量的线性研究

线性是表征杯式风速传感器角速度与风速正比关系的重要计量性能指标。传感器动态运行时,它能直接反映风杯结构设计特征,并产生风速输出值的系统误差,其技术指标要求不超过±0.5 m/s。目前,风速计量用“示值误差”表示测量结果,不能直接反映传感器的线性特征。根据检定规程的测量方法,对风速传感器在风洞中开展全量程重复性测量并获取试验数据。采用最小二乘估计法对数据的线性度进行分析,提出以“非线性误差”作为研究线性计量特性的指标。相比较单校准点的“示值误差”作为计量结果,应用非线性误差的分析方法研究线性特征,对传感器的评价更加客观。风速线性计量技术研究可进一步推动风速自动观测数据的补偿及修正技术,可应用于气象观测、电力、民航、军队及煤矿等领域,以提高风速数据准确性。     

基于模糊神经网络的智能巨磁电阻传感器设计

在清华大学微纳器件和系统实验室制备了一种高性能的巨磁电阻(GMR)自旋阀.因为该GMR磁传感器的输出呈高度非线性,不利于后端客户的应用,所以设计了一种用于线性校正用途的模糊神经网络(FNN),并以此构建了智能GMR磁传感器系统,通过Matlab仿真试验验证了该方法的有效性.最后,讨论了单芯片系统(SOC)实现该智能GMR磁传感器的可行性,为进一步的系统集成提供了理论基础.     

Theoretical analysis of TM nonlinear asymmetrical waveguide optical sensors

An extensive analytical analysis is carried out to investigate TM nonlinear asymmetrical waveguide sensors. The structure consists of a thin film embedded between two nonlinear media. The effect of the nonlinearity of the cladding and the substrate on the sensitivity of the sensor is studied. A comparison between the proposed nonlinear sensor and the conventional linear sensor is presented to show that nonlinear sensors have higher sensitivities. The condition required to maximize the sensitivity is also derived to provide the designer with the optimum structure of the proposed nonlinear sensor.     

A Robust Solution to the Stereo-Vision-Based Simultaneous Localization and Mapping Problem with Steady and Moving Landmarks

The problem of visual simultaneous localization and mapping (SLAM) is examined in this paper using recently developed ideas and algorithms from modern robust control and estimation theory. A nonlinear model for a stereo-vision-based sensor is derived that leads to nonlinear measurements of the landmark coordinates along with optical flow-based measurements of the relative robot–landmark velocity. Using a novel analytical measurement transformation, the nonlinear SLAM problem is converted into the linear domain and solved using a robust linear filter. Actually, the linear filter is guaranteed stable and the SLAM state estimation error is bounded within an ellipsoidal set. A mathematically rigorous stability proof is given that holds true even when the landmarks move in accordance with an unknown control input. No similar results are available for the commonly employed extended Kalman filter, which is known to exhibit divergence and inconsistency characteristics in practice. A number of illustrative examples are given using both simulated and real vision data that further validate the proposed method.     

基于ADμC845的LVDT位移传感器非线性补偿

针对LVDT位移传感器测量电路输出电压值和位移量之间存在非线性特征,设计和制作线性度为0.05%高精度传感器比较困难的现状,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设计精度。以传感器标定数据为样本,用曲线拟合法求出非线性校正环节的特性曲线,并给出在MATLAB环境下拟合多项式系数的最小二乘求解方法,编程实现位移量和电压输出。仿真分析和实验结果表明,其测量位移的线性度达到了设计要求,非线性校正效果明显,具有良好的应用价值。     

路灯节能调控系统矢量传感器误差修正方法

针对路灯节能调控系统中传感器的固有误差和系统误差,使其测量值易受非线性干扰而引起矢量误差问题,提出一种路灯节能控制系统矢量传感器误差修正方法。利用BP神经网络的非线性映射能力,建立补偿逆模型,为传感器提供理想的线性特性,同时根据网络层次间取值结果,引入梯度下降法,依据结果调整权值和阈值取值,令其无限接近非线性函数,考虑到实际建模过程中误差,增加误差惩罚因子,明确样本高于线性中间模型的精度级别,转化为Lagrange方程,最后利用SVM算法辨识中间模型系数,并应用参数矩阵间的关系来完成矢量传感器误差修正。仿真结果表明,上述方法能有效地减小非线性误差对传感器测量值的影响,提高传感器的测量精度。     

Z-温度传感器的非线性补偿

为实现Z-温度传感器的线性输出,在对Z-温度传感器的特性进行实际测试和研究的基础上,设计了Z-温度传感器的工作电路,给出了温度数字传感器输出标准值。采用分段线性化的方法进行非线性补偿,通过单片机软件编程加以实现。实验结果表明:设计的Z-温度传感器的输出与期望的线性输出的最大误差小于±1℃,满足一般测温要求。     

光纤光栅传感器中磁场测量稳定性研究

为了减小光纤光栅磁场传感器中线性双折射和入射起偏角对系统稳定性的影响,提高测量系统的准确性,提出一种减小线性双折射和起偏角大小对系统输出影响的设计方案。研究了基于法拉第效应的光纤光栅磁场传感器系统,得出系统输出电压与磁场的关系式,并通过降低线性双折射和确定入射起偏角改善了系统的输出特性。仿真表明:该方法可以有效抑制测量过程中线性双折射造成的非线性关系,从而提高磁场测量的稳定性。     

Nonlinear time constant estimation and dynamic compensation of temperature sensors

The problem of dynamic sensor compensation is considered. A local linear model and a physical sensor model are proposed for estimation of nonlinear sensor time constants, both taking into account the nonlinear dependency of the sensor time constant on gas velocity or mass flow. The parameter estimation is performed using total least squares and orthogonal distance regression to cope with the noise present on the regressors and the output. Furthermore, offset errors on the sensors are automatically compensated. An extended Kalman filter is proposed to reconstruct the sensor input where the noise amplification due to the inverse filtering is reduced by a variable filter parameter. Two sensors having different time constants are necessary for the time constant estimation, whereas just one sensor is required for the dynamic input reconstruction.     

形态中值小波算法在监测数据压缩中的应用

生产设备的状态监测中,尤其是无线传感器网络的发展,常因测点数众多、数据量巨大给数据的传输带来很大的困难,需要采用压缩算法解决.常用的传统小波压缩算法因运算量大,而且是线性变换,难以处理实时性要求高和非线性映射关系下的数据压缩问题.形态Haar小波虽然运算简单,且为非线性运算,但只取数值的极大和极小值,数据的恢复精度受到...