一种气体流量的软测量系统研究

流量信号是生产过程中一个重要参数。虚拟仪器技术是仪器仪表领域一个充满活力的发展方向。从光滑圆管的3种紊流流速分布模型出发，应用虚拟仪器技术，实现了使用管道截面上的最大流速来测量气体流量的软测量方法。详细阐述了该方法的测量原理、系统构成及特点，体现了在流量测量领域的先进技术和最新方法。实验数据表明了这种方法是准确、可靠的，能够实现在线、自动测量并具有节能的效果，具有较好的应用前景。     

铁塔装配式基础优化

装配式基础对于机械化施工具有重要意义,具有前瞻性和重要性意义.本文将通过装配式基础的上拔稳定计算、下压稳定计算和基础构件计算等三方面以对装配式基础进行优化设计,以期得到先进可靠适应的基础类型,在实际情况中得以运用.进一步验算装配式基础是对现有基础的补充与完善,是改进原先的不足,在工程运用中更加规范准确.所以本文就从装配式基础优化方面进行探讨.     

基于超声波液位计的标准流量计量方法

为了解决传统水流量标准装置存在由换向器的换入和换出行程差产生的流量测量误差问题。通过对超声波液位计的原理分析和容积标定法的研究,提出了一种基于超声波液位计和标准水箱的流量在线检测计量方法。利用超声波液位计与标准水箱进行实验,得到液位高度和液位体积的函数关系;利用上位机和8路模拟量采集模块采集标准水箱液位高度和相应的时间,进而得到标准圆筒中液位体积和时间的关系,由单位时间内流体体积的变化值得到实际流量值。实验结果表明,采用此方法得到的流量测量值精度能够达到0.55%,能够实现流量的精准测量。     

基于航拍图像的电力线自动提取

提出了一种用于从航拍图像中自动提取电力线的方法。该方法首先对图像进行预处理,然后选用Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子对预处理后的图像进行边缘检测,并对各种边缘检测的结果进行对比分析,得出canny算子检测到的边缘效果最为理想,最后采用链码跟踪法提取出电力线。实验结果证明该方法可以准确提取一定背景条件下的电力线,可以为电力线的后续处理提供重要的数据。     

基于RBF神经网络的传感器非线性误差校正方法

介绍了利用人工神经网络进行传感器非线性误差校正的原理。提出了传感器非线性误差校正的径向基函数(RBF)神经网络方法,并与采用BP神经网络校正非线性误差进行了比较。最后给出了一个仿真实验,实验结果表明:采用RBF神经网络可以明显提高网络收敛速度,大大减小传感器非线性误差,校正效果优于BP神经网络。     

虚拟仪器技术在质量流量测量中的应用

针对质量流量参数测量困难,精度低的现状,开发了基于虚拟仪器技术适用于圆形管道的新型质量流量计。这种质量流量计结构简单、精度高,有测量、显示和数据处理等多种功能,并可以数字和图形的方式给出测量结果,具有较好的应用前景。