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71.
针对现有自动气象站信号模拟器温度通道存在误差大、难以兼容不同型号采集器的问题,分析了CAWS600、ZQZ系列自动气象站采集器的测温原理,利用不同型号的采集器对JJQ1型信号模拟器的温度通道进行了测试,指出了测试数据存在抖动的原因,提出基于采集器的四线制测温原理,以定制的高精度、极低温漂电阻为核心,利用信号继电器构造四线制网络,辅以软件补偿,能适应不同型号的采集器的温度通道改进方法。最后,分别利用采集器和高精度万用表对改进的温度通道进行了测试,数据表明模拟的温度最大误差为±0.03℃,对应电阻的最大误差为±12 mΩ,满足行业标准QX/T 346—2016《自动气象站信号模拟器》,为自动气象站信号模拟器的优化提供了参考。 相似文献
72.
孤岛微网电源容量小且网架结构薄弱易于发生稳定性问题。文中针对基于下垂控制含逆变型分布式电源(IIDG)的孤岛微网系统,通过参数灵敏度和参与因子分析对IIDG小信号模型进行化简;结合柴油机经典同步发电机模型并考虑IIDG执行机构时滞特性,构建了孤岛微网小信号模型;采用特征根分析法对考虑IIDG侧时滞后的孤岛微网在IIDG机组出力、下垂系数及时滞时间常数变化下的小信号稳定性进行分析。其结果可用于指导孤岛微网IIDG机组投运组合和顺序的策略,采用时域仿真验证了研究结果的有效性。 相似文献
73.
74.
75.
基于课题组自主研发的颗粒物检测系统,根据静电感应的原理获得了大量含有随机噪声的粉尘信号.采用自适应噪声对消的方法对粉尘静电感应信号进行提取,并提出一种新的变步长最小均方误差(least mean square,LMS)自适应算法来修改滤波器系数.引入新的步长因子和误差的非线性关系,使算法具有更好的稳态性能,对新算法的机理和参数进行深入分析,更好地提高了低信噪比下算法的收敛速率并保证了稳态时的性能.将该算法用于粉尘静电感应信号的滤波处理,仿真结果证明该算法能很好地滤除随机噪声. 相似文献
76.
对机械振动信号进行压缩采集能够突破奎斯特采样定理的限制,把对信号的采样变成对信息的采样,有效地解决传统采样方式产生大量数据的问题且不造成信息的损失.振动信号重构算法是这一技术中非常关键的一部分,直接影响着振动信号的重构精度.然而目前的一些典型重构算法都是普适性的,有必要对机械振动信号的恢复效果做一系统研究.对当前比较典型的4种重构算法OMP(orthogonal matching pursuit)、StOMP(stagewise orthogonal matching pursuit)、BP(basis pursuit)、GP(gradient projection)针对机械振动信号的重建进行了适应性分析,主要从重建精度和重建时间两个方面进行系统研究并进行仿真实验.仿真实验表明,OMP算法复杂度低但不适于机械振动信号的恢复;StOMP有着较快的运算速度,非常适合于求解大尺度问题;BP复杂程度高,求解速度较慢,但重构精度很高;GP具有非常快的运算速度,但重构精度较差; 相似文献
77.
超声检漏作为一种新型检漏方法,越来越多地应用于工业现场.为满足超声检漏中超声探头激励的需要,介绍了一种任意波形发生器的设计,利用直接数字式频率合成(DDS)技术,以FPGA作为主要器件,并辅以必要的放大、滤波电路,实现任意波形的产生.通过串行接口,用单片机来设定频率和幅度的大小以及波形的选择;FPGA用来改变DDS频率控制字,并由FPGA来实现波形表生成和频率控制;将FPGA产生的波形数据送入到AD7524进行D/A转换,通过低通滤波器和集电极开路电路来提高输出波形质量并增强其带负载能力.最后给出了本设计产生的正弦信号与函数发生器产生的正弦信号的频谱分析比较. 相似文献
78.
在进行工业超声无损检测的过程中,由于环境、仪器等原因产生噪声,对后续缺陷分析等工作形成一定干扰,不利于完成后期数据分析。因此为了使信号的信噪比有所提高,提出了一种改进的经验模态分解阈值降噪算法。同时对比小波软阈值降噪法与经验模态分解清除重复间隔阈值的方法,在MATLAB仿真软件中建立超声回波数学模型并进行算法验证。实验结果表明,经验模态分解降噪方法优于小波阈值降噪,改进后的经验模态分解阈值降噪方法在信噪比、均方误差、光滑度3个方面均有所提高,达到了较好的降噪效果。 相似文献
79.
提出了一种室内定位方案,利用红外作为发射超声信号的同步计时信号、FPGA内部多路计数模块同步对超声计数,并将采样得到的多路数据通过SPI总线分别上传至主控芯片STM32,并对数据进一步处理,最后由定位算法得到目标点的位置。主要实现的功能是FPGA多路信号采集、FPGA与SPI通信的设计以及定位算法的设计,精度可以达到cm级,在实际应用中具有较高的参考价值。 相似文献
80.
地震动信号检测识别在边防预警、军事战争、石油管道监护、安全监控等领域有广泛应用,对此,设计了地震动信号检测识别系统。系统主要有以下4部分:地震检波器检测震动信号;STM32处理器进行A/D转换、识别算法的实现;GPS北斗定位模块实现目标的定位;无线传输模块进行数据无线传输。通过大量实验验证,该系统使用方便、性能可靠,能够准确识别人员和车辆目标。 相似文献