畸变电功率的模型化测量方法

本文为畸变电功率提出了一模型化的测量方法。在对待测畸变瞬时功率信号建立一参数化模型的基础上，证明了畸变电功率可由其瞬时功率信号采样值的加权平均准确获得，并推导出了由采样值求权参数的方法。提出的方法，允许畸变的瞬时功率信号含有电网频率的非整数次谐波（Ｓｕｂｈａｒｍｏｎｉｃ），允许采样过程小于电网的周期，据此方法获得的测量结果在理论上严格成立。一个算例验证了其有效性     

压电双晶片参数及温度特性的动态测试方法

本文提出一种压电材料参数动态测试模型,用于测量压电双晶片的几个主要材料参数：压电应变常数ｄ３１、机电耦合系数ｋ３１、介电常数ε３３＾Ｔ、弹性柔顺系数ｓ１１＾Ｅ及材料参数的温度特性。本文的这种测量方法不同于通常的由标准试样测量压电材料参数的方法,是直接由一种实用元件－压电双晶片（非标准试样）测量压电材料的参数。文中详细描述了测试原理、测试步骤及一种实际试样的测试结果。理论与实验结果表明：这种新的测试     

三自由度并联姿态测量机构及其运动学参数最优化设计

提出了基于并联结构的三自由度姿态测量机构，将其连接到三自由度串联结构位置测量装置末端可以实现对被测物体六自由度位姿的综合测量。该测量机构克服了并联机构运动学正解的困难，得到运动平台姿态坐标参数的显式解。建立了基于全微分理论的姿态测量机构坐标参数误差模型，实现机构运动学参数的优化设计。误差因子分析使得机构运动学参数设计更为合理。     

现场双经纬仪三维坐标测量系统

分析了经纬仪透视投影模型以及双经纬仪三维坐标测量模型。采用线性与非线性相结合的方法来求解双经纬仪坐标测量系统的参数,首先由8个以上空间点在两台经纬仪投影平面内对应的投影坐标计算出本质矩阵E,通过本质矩阵E的奇异值分解以及空间绝对距离的约束采用线性方法求出右经纬仪的投影矩阵,然后建立包含空间点在两台经纬仪投影平面内投影点固有约束以及空间点三维坐标在内的目标函数,并以线性方法求出的参数为初值,采用非线性优化的方法求解最优测量系统的参数。该方法保证了求解参数为全局最优,且求解速度快。试验结果表明,该方法切实可行。     

基于数据驱动的发电机组软测量建模方法优化研究

针对发电机组中部分难测准参数的软测量及已测量参数的准确性校验等应用问题,提出了融合广义神经网络(GRNN)和B样条偏最小二乘回归(PLSR)各自优势的数据驱动软测量建模新方法NN-PLS。该方法先采用了GRNN对由机理分析初步选定的建模变量预建模,考察了各参变量对因变量的平均贡献率,并筛选得出了主要建模参数,然后采用B样条PLS对筛选后的变量建模,从而得出了简化、可靠的模型,最后以联合循环电厂的实测数据为样本进行了建模。研究结果表明,NN-PLS方法对不同工况下测量参数拟合准确、精度高、模型泛化能力强,同时由于该模型需要保存的参数相对较少,更适合作为解决上述在线问题的模型。     

基于支持向量机的赖氨酸发酵生物参数软测量

微生物发酵过程中生物参数难以在线实时测量,给优化控制带来用难.为了解决测量问题,采用软测量方法对不可测的生物参数通过辅助变量的计算实现在线估计,软测量的模型用标准支持向量机构建,数据集来自5个批次的赖氨酸发酵实验.发酵过程中流加葡萄糖溶液和氨水,实验数据由VKT-30L发酵实验系统自动采集记录,二氧化碳释放率与摄氧率由尾气分析装置经过二次计算得到.模型经过训练后进行仿真计算,能够较准确地输出生物参数预测值,比径向基神经网络模型有更强的推广能力和更高的预测精度.     

机器视觉测量中相机两步标定法的改进

在机器视觉中为了确定空间三维模型和图像模型之间的几何坐标关系,必须要建立相机的图像几何模型及其参数,这个过程被称为相机的标定。作为最广泛使用的标定方法之一,两步标定法使用了网格板来进行相机的标定。在标定中,相机的多数参数都是通过求解分析方程得到的,然后经过反复迭代得到其他标定参数,使用这种标定方法需要在多个位置拍摄多个图像。本文针对两步标定法进行改进。在改进的方法中,用到了一个呈直角的L形标定板,标定时得到一副包含两个垂直标定图像的图片,之后使用两步标定法进行必要的相机内、外部参数的计算。标定的结果显示误差低于0.7%,能满足要求。     

用组合法在线测量NaOH和NaCl浓度

本文提出用组合测量法在线连续测量NaOH和NaCl混合液的浓度。由电导仪、密度仪、温度测量仪,单片机、样品预处理装置构成组合测量系统。应用矩阵测量及坐标变换法找出各组份浓度与检测参数之间的数学模型,将模型输入计算机,即可根据测量参数计算并显示多元组份的浓度。     

螺旋锥齿轮齿面的三坐标测量

在三坐标测量机上精确测量螺旋锥齿轮真实齿面的结构参数是定量评价其齿面几何质量的关键,是齿轮加工机床参数修正的基础。根据建立的理论验面模型,在齿面的旋转投影面上进行测量网格规划,得到网格节点的坐标和法线方向。由测量点数据,测量程序控制测针自动进行测量,从而测得真实齿面的结构参数。     

基于粒子群优化的支持向量机的软测量应用

提出了一种基于粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法。针对RBF-SVM,利用PSO算法中粒子速度及其位置与RBF-SVM模型中参数对C和g相对应,找到最优参数,代入支持向量机SVM预测模型中,得到基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)模型,利用此模型对电厂的一次风量软测量进行预测研究。实验结果表明,经过粒子群优化算法的支持向量机回归模型具有较高的预测精度,粒子群优化算法是选取支持向量机参数的有效方法。