圆筒谐振式密度传感器的计算及有限元分析

谐振式传感器是一种新型高精度的传感器.选用薄壁圆筒作为谐振子,设计了短管谐振式密度传感器.用有限元法建立了圆筒谐振子的模型,通过MATLAB软件编程,计算出合理的谐振子参数,对其频率密度特性进行了分析,并给出了振子的振型分布.仿真结果表明,传感器系数为K0=-181.59 kg/m3,K1=1.17×10-8 kg/m3·s,K2=4.93×10 8 kg/m3·s2.     

基于NMF-SVM模型的上肢sEMG手势识别方法

针对基于表面肌电信号进行动作识别的问题,按照不同的运动形态对应的各肌肉激活程度不同的思路,建立基于非负矩阵分解（NMF）与支持向量机（SVM）的联合模型,对从肌电信号中提取的特征值按照行表示肌肉类型,列表示特征值类型的规则组成规律性的特征矩阵,并对特征矩阵进行非负矩阵分解降维,降维得到的表征各肌肉激活程度的系数矩阵送入到支持向量机中训练并分类。基于非负矩阵分解与支持向量机联合模型与传统SVM模型相比,计算效率提高了一半,识别率提高了5.2%;通过样本分离实验表明,该算法依然有91.7%以上的识别率,验证了算法的有效性。     

摩托车发动机的无线电干扰抑制技术

本文阐述了摩托车无线电干扰的主要来源及干扰抑制器的工作原理，分析了各种干扰抑制器的优，缺点，对三种无线电干扰抑制器进行了抑制交果对比试验，并对摩托车电磁兼容技术的发展方向进行了探讨。     

谐振筒式液体密度传感器的设计

短筒谐振式密度传感器是以短筒谐振管为核心，基于正反馈原理，由激振元件、拾振元件、谐振子和放大电路组成的高品质闭环谐振系统．采用有限元法分析方法，研究计算了圆筒谐振子的静力学特性和模态响应等动力学特性；设计了短筒谐振管传感器和闭环振荡电路及单片机信号处理系统；分析了温度、压力、黏度等因素对测量结果的影响，对传感器进行了标定，并采用温度补偿方法提高了传感器的测量精度．实验表明20℃时传感器测量结果的不确定度为0.96kg／m3．圆筒谐振燃油密度传感器测量精度达到0.4kg，m3．     

一种抗强电磁场干扰的温度传感器

论述了在强电磁场下用常规温度传感器测温出现的问题，给出了研制的抗强电磁场干扰的温度传感器结构、电路的改进及高阻导线的制作工艺，用实验证明了该传感器的高抗干扰性能。     

摩托车经济车速油耗测量结果不确定度的评定

本文介绍了测量不确定度的来源、分类和评定方法,并对摩托车经济车速油耗测量结果不确定度进行了评定。     

可吸收缝合线的纺丝工艺及恒张力控制系统研究

为了解决壳聚糖和胶原蛋白可吸收缝合线制备工艺中缝合线线径粗细不均、抗张强度不均的问题,设计了可吸收缝合线恒张力控制系统。检测装置采用敏感元件为电阻应变片的三辊式张力传感器;控制算法采用PID算法;执行装置采用变频调速三相电机。实验证明：恒张力控制系统能将被控张力误差控制在±0.1 N以内,实时性好,可靠性高,制作出的缝合线完全符合美国药典第32版中胶原缝合线的标准。     

电容式液位传感器的有限元计算与误差分析

采用有限元分析的方法,建立了双筒形电容式液位测量传感器的数学模型。分析了传感器的电容值与结构参数、被测介质的介电常数、定位销个数的关系,总结出电容量随液位高度变化的规律。分析了内外筒轴线平行度与同轴度偏差。标定实验表明:传感器在0~500mm范围的测量精度为0.2mm。     

基于多源信息融合的肌电轮椅智能控制技术研究

传统手势识别设备很难同时满足识别精度与便携性的要求,同时,基于单一传感器的手势识别策略获取的信息较少,识别结果易受各种因素的影响。而相较于传统的摇杆控制方式,手势控制方式更为便捷,并且可实现远距离操作。基于此背景提出了基于多源信息融合的肌电轮椅智能控制技术研究,设计了一套便携式肌电信号与运动信息采集系统,其中运动信息包括加速度信号和角度信号。利用极限学习机构建识别算法模型,优化了融合分类结构,并以此识别结果控制轮椅运动。实验结果表明:相较于单一传感器手势识别方案,识别准确率提升了6.1%～12.3%,达到了94.7%;相较于传统模式识别方法,分类准确率提升了1.5%～6.0%,并且,轮椅控制系统的在线平均识别率达到了95.2%,满足实时性要求。     

基于SVM的电火花加工参数优化研究

分析了电火花加工中电参数与加工质量之间的关系,并运用支持向量机(SVM)对电火花加工中电参数进行了优化研究。仿真结果表明:电参数预测精度最高可达96.10%,最低89.20%,平均94.28%,说明SVM算法稳定性及泛化能力优秀。进一步经实验验证,预测精度最高达92.65%,最低81.50%,平均89.38%,同样较高。说明该方法所确定的最优电参数能够很好地保证预期的加工质量,从而可以方便操作者对加工条件的确定。