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1.
随机采样法求解周期信号精确值的原理和方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
本文论述了随机采样,窗函数、FFT、加权计算等数据处理获取周期信号精确值的原理和方法,以及该原理和方法在实际振动检测中的应用。  相似文献
2.
基于互补函数算式的光栅快速细分方法   总被引:3,自引:1,他引:2  
在介绍标准细分信号结构的基础上,阐述了互补函数算式的构建、细分算法和光栅快速细分的有限数据采样点的选取.提出的互补函数算式,给出了通用的细分格式和计算方法,避免了光栅信号采样值的象限判断以及分象限细分计算问题,且细分误差仅与光栅信号第一个采样值和最后一个采样值的精确度有关,与中间测量过程中的光栅信号采样值的误差无关.  相似文献
3.
为了解决PM10/PM2.5沉降的问题,探讨了等离子体条件下进行超声波除尘的原理,提出了一种结合等离子体技术的超声波除尘方法。设计了一种基于光散射法的悬浮颗粒物浓度检测方法,配备等离子体发生器和超声波发生器的空气处理室,以及用于悬浮颗粒物浓度的采集、存储和数据分析的系统。作者按悬浮颗粒物自然沉降、超声波作用沉降、等离子体作用沉降及等离子体和超声波共同作用沉降等4种条件对悬浮颗粒物的沉降速率进行了对比实验,实验结果表明,采用等离子体和超声波复合式除尘方法可以有效地实现PM10/PM2.5的快速沉降。  相似文献
4.
气体污染源的方位辨识是监控部分企业废气超标排放及治理空气污染的一项重要措施。针对气体污染源的方位辨识问题,设计了基于贝叶斯概率模型的污染源方位辨识的多传感器检测系统,该系统使用4个气体传感器组建检测系统,4个传感器按照90°间隔均匀等半径放置,系统可辨识16个方向,分辨角度为22.5°。首先对八个标准方向进行标定,确定八个方向的先验概率,再根据八个方向的先验概率和4个传感器检测到的实时样本值,由贝叶斯模型计算各方向后验概率,进而由各后验概率来确定气体污染源的方位。实验表明,基于贝叶斯模型的气体污染源方位辨识方法是可行的、有效的。  相似文献
5.
研究一种车载太阳能的自动跟踪方法。该方法以太阳能输出电压为细跟踪参数,以光敏管组成的比较电路输出电平为粗跟踪参数,并针对太阳能最大输出电压随车载电器负荷变化及天气状态变化的问题,对给定目标值采取了实时调节策略。由于跟踪参数直接取自于太阳能输出电压,因而较好地反映出了太阳能的实际跟踪状态。实验表明,即使车载电器负荷变化及天气状态变化,上述方法均能较好地满足太阳能的动态跟踪要求。  相似文献
6.
针对双模态超声波电机(bimodal ultrasonic motor,BUSM)存在的慢速爬行问题,提出了一种基于小波驱动与预紧角控制相结合的BUSM驱动模式,从BUSM驱动机理的研究上解决BUSM慢速爬行问题。理论分析和实验结果表明,小波驱动的引导波能够促使工作台静动摩擦系数的转换,并使工作台获得初始冲量,小波驱动的工作波所产生的压电驱动力与初始冲量力同向控制时,工作台可以获得较为平滑的驱动,避免了慢速爬行现象;预紧角控制能够减小BUSM的驱动角,提高增摩区间的驱动力,减弱超声振动减摩效应。此外,通过预紧角控制可以将BUSM大行程范围内的正反驱动特性之间的误差减小到5%以内。  相似文献
7.
双模态超声波电机(USM)在研制的小波差动控制下,提高了双模态USM的低速运行性能,并使双模态USM的驱动分辨率达到了纳米量级.小波差动控制的机理是通过改变双模态USM驱动头的运行轨迹来实现双模态USM的微纳驱动,以及通过控制小波驱动元的触发频率以获取所需的双模态USM步进速度.本文以试验的方式,探讨了双模态USM驱动模型,给出了在小波差动控制下的双模态USM位移驱动特性和特点.  相似文献
8.
光栅通过细分实现高分辨率测量,光栅细分数与A/D转换位数有关。针对目前低价位A/D采样芯片存在的A/D转换位数高则采样速度低或A/D转换位数低则采样速度高的特点,提出了一种跨尺度的光栅微纳测量方法,该方法通过高速A/D采样实现光栅快速测量,通过高转换位数A/D采样实现慢速微纳测量。为解决双A/D采样与细分的跟踪问题,设计了基于双A/D采样的二路细分算法,一路为判定算法,判定算法是以高速A/D采样值作为细分采样值,另外一路为测量算法,测量算法中的细分采样值是动态分配的,当判定算法的细分值和细分增量值满足跟踪条件时,测量算法中的采样值为慢速A/D采样值,否则为高速A/D采样值。实验数据表明,采用上述测量方法,可以任意组合两种不同转换位数与采样速度的A/D芯片,以满足不同需求的跨尺度光栅测量要求。  相似文献
9.
噪声和波形畸变是影响超声波相位差检测精度的两大主要原因,也是在时域中构建相位差检测模型必须要解决的关键问题。提出一种非整周数据整周期化的算法,在获取两路超声波A/D数据后,首先对非整周期采样数据进行插值,将非整周期采样的数据转化为整周期采样数据,之后将整周期数据经过快速傅里叶变换(FFT)在频域中滤除噪声和波形畸变后,再通过快速傅里叶逆变换(IFFT)由频域回到时域中进行相位差检测。实验数据表明,采用FFT及IFFT的时域-频域-时域变换的超声波相位差检测法,其相位差检测精度明显优于时域法相位差检测精度,当选用12位A/D采样超声波数据时,相位差的检测标准差0. 01°。  相似文献
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