互相关分析中有偏估计与无偏估计的比较

本文通过理论分析和Matlab仿真得出.周期信号需采用有偏估计,且要求延迟时间小于信号周期;非周期信号中,对于局部峰值点和周期变化较小的一类准周期信号,有偏估计要求延迟时间小于信号近似周期,无偏估计对延迟时间的大小没有要求,但抗干扰能力较差.对于冲击信号,有偏估计和无偏估计均能满足要求,且对延迟时间的大小没有限制.     

机器人腕力传感器的动态负载效应

本文从时域和频域两方面研究机器人腕力传感器在加载情况下的动态响应，进行动态建模和频谱分析，探讨负载效应的影响。     

DSP与单片机之间串行通信的实现

文章给出了AT89C5 1单片机系统和TMS32 0F2 4 0DSP系统之间的进行实时交互通信的硬件接口电路、串行通信口的初始化设置及软件实现方法。通信双方均以查询方式进行收发。考虑到通信双方既是发送方又是接收方 ,为保证通信时序紧密配合 ,通信协议采用了“发送一个数据 ,等待接收到确认信号 ,再发送下一个数据”的方式。实验结果表明 ,采用该协议的通信系统具有很好的实用性和可靠性     

机器人腕力传感器时序建模与频谱分析

从时域和频域两方面研究了机器人六维腕力传感器的动态响应。建立了AR模型,分析了功率谱,计算了传递函数和滞后时间,解决了机器人腕力传感器研究中的若干基础性问题。     

具有快速响应的电磁流量计高低压励磁系统

为了提高方波励磁频率,以便在浆液测量中克服浆液噪声的影响,提出基于能量回馈和电流旁路的电磁流量计高低压励磁控制方案。通过采用高低压切换的方式,加快方波励磁过程中励磁电流的恒流控制响应速度;引入电流旁路电路,实现励磁电流的响应超调;采用能量回馈电路降低电路能耗。经实验验证,该励磁系统能够显著加快励磁电流的响应速度,恒流控制响应速度提升400%,励磁电路工作稳定可靠,励磁恒流控制精度高,系统的能量回馈电路效率达78.2%。     

科氏质量流量管非线性幅值控制方法研究

在批料流和两相流发生的过程中,流量管的阻尼比迅速增大,模拟驱动的科里奥利质量流量计由于有限的驱动增益和简单的增益控制算法无法维持流量管的稳幅振动。针对这种情况,建立科里奥利质量流量计激振系统的时变参数模型,研究数字驱动中的非线性幅值控制算法,并提出改进方案。根据牛津大学对两相流进行实验得到的数据,确定在两相流发生过程中阻尼比变化的规律,使用Simulink进行仿真,验证改进的非线性幅值控制算法。     

热膜式空气质量流量传感器块联模型结构辨识

同时利用稳态和动态校准数据,辨识了基于Hammerstein模型的热膜式空气质量流量(MAF)传感器的模型结构.在用多项式逼近静态非线性特性的基础上,动态线性环节分别选取带外生输入的自回归(ARX)模型、输出误差(OE)模型和Box-Jenkins(BJ)模型结构,采用交叉准则法进行参数估计和阶次选择,通过残差分析和仿真比较对模型进行检验.结果表明,用估计数据选择阶次时,最终预报误差(FPE)准则与最终输出误差(FOE)准则具有良好的一致性,基于预测误差法的2阶OE模型和BJ模型均可用于热膜式空气质量流量传感器Hammerstein模型动态线性环节的建模.     

基于静动态分离的MAF传感器动态非线性建模

热膜式空气质量流量传感器广泛用于汽车发动机,但是,在有些工况下,传感器的动态响应速度不能满足控制的要求.在研究中发现,传感器的动态特性有明显的非线性.本文基于传感器的静态和动态实验,提出了基于静动态分离的Hammerstein两步法的动态非线性建模方法,建立了大小流量和正负阶跃统一的数学模型,更加准确地描述传感器的动态非线性特性.     

面向时变的科里奥利质量流量计信号的处理方法研究与实现

在实际应用中科里奥利流量计的输出信号会随时间发生缓慢而微小的变化。针对这种时变信号,本文提出将多抽一滤波器、自适应格型陷波滤波器和负频率修正的滑动DTFT(SDTFT)递推算法组合起来,形成一套完整的科里奥利质量流量计信号处理方法,不仅可以跟踪变化的频率和相位,而且在测量小相位时具有较高的计算精度。整个算法计算量较小,且不会发生数值溢出。研制了基于TMS320F28335DSP的科里奥利质量流量计信号处理系统,实现了整套算法,并进行了测试。仿真和实验结果表明,本文研究的方法和研制的系统是可行的、有效的。     

基于驱动特性图法的科氏流量计模拟驱动设计

传感器的稳幅振动是科氏质量流量计工作的前提。当被测液体流量中含有气体时,传感器的振动阻尼增大,需要的驱动能量增加。而已有模拟驱动无法及时提供所需能量,致使传感器停振。为此,绘制已有模拟驱动的驱动特性曲线,分析其存在的问题,进而推导新型模拟驱动的驱动特性曲线,设计出能同时工作于单相流和气液两相流下的新型模拟驱动电路。在持续气液两相流和单相流-气液两相流切换下,进行了已有模拟驱动和新型模拟驱动的对比实验。结果表明:新型模拟驱动的驱动稳定性和快速性均优于已有模拟驱动。