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基于DSP的BP神经网络真空度数据采集系统 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了基于DSP芯片TMS320F2812和BP神经网络数据融合的真空度信号数据采集融合系统。首先,利用横磁场脉冲磁控法和屏蔽罩电位法双传感器,对真空灭弧室进行真空度检测,采集的模拟信号经放大处理后通过DSP转换到数字信号;其次,利用BP神经网络方法进行数据融合,以获取准确的采样数据。BP神经网络的训练过程需要的时间长、数据量大,所以利用特征向量进行训练的环节在MATLAB上实现,将训练好后得到的权值矩阵和阈值向量嵌入到DSP中;然后,对真空灭弧室的真空度采集数据处理后的融合值由TMS320F2812的e CAN模块串行通信到上位机由VB可视化页面对数据进行检测分析。重点提出的基于DSP的BP神经网络数据融合技术的数据处理方法和串口通信,并实验证明这种方法具有良好的容错性,诊断结论的可信度明显提高,能够有效提高测量数据的稳定性和准确度。 相似文献
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利用磁致伸缩材料铁镓合金(Galfenol)设计制作了触觉传感单元,并将其集成为阵列,安装在二指机械手上.基于电磁原理、逆磁致伸缩效应和欧拉伯努利动力学原理,建立触觉传感单元力测量模型.设计的传感单元测力范围为0~3N,当压力小于1.5N时,灵敏度为151mV/N,在1.5~3N区间,灵敏度约为109mV/N,测量较低的静态力时具有更高的灵敏度,在2~4Hz范围内对动态力具有动态响应快、灵敏度高的特点.根据机械手的测量范围,选取形状较为规则的六种饮料瓶样品进行了抓取,搭建实验系统进行数据采集与存储,测试了传感器阵列的输出特性,集成的传感器阵列能很好地辨识所选样品,对于装满水样品有更高的精度.选择合适的特征值,应用支持向量机算法,通过选择不同的特征值数量和训练集与分类集的比例,对采集的数据进行分类识别.经计算可知,选择三个特征值且训练集与分类集比例为9:1时识别率最高,为87.5%. 相似文献
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增大源距是提高随钻电磁波电阻率测井仪器探测深度的有效方法,但是接收信号随源距增大严重衰减。本文将谐振原理引入随钻电磁波电阻率测井,采用双发单收谐振型线圈系结构,提高接收线圈的电压幅度。实验室通常采用刻度环模拟地层电导率,开展仪器响应特性研究。双发单收谐振型线圈系的刻度方法与传统的开路线圈系结构完全不同。本文基于DOLL几何因子理论,对双发单收谐振型线圈系刻度环参数选择方法进行研究,发现参数选择应该兼顾相对平稳度与刻度环电阻分辨度,以减小测量误差。实验比较了均匀地层中接收线圈开路和谐振响应特性,表明谐振方法只增大了接收响应的幅值而没有改变幅度比,验证了刻度环参数选择方法的正确性以及谐振方法的正确性。 相似文献
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结合真空开关型式试验的经验,论述真空开关的开距,分闸速度与分闸弹振的关系,及其对真空开关开断能力的影响。 相似文献
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传统的真空灭弧室真空度测量方法只在一定的真空度范围内测量精度较高,且易受外界干扰,为了获得准确的真空度数据,使用横磁场脉冲磁控法和改进的屏蔽罩电位法测量真空度,利用联合卡尔曼滤波器对测量数据进行融合。根据真空灭弧室的离线检测方式和真空度变化的规律确定了联合卡尔曼滤波的初始值和系数矩阵。实验证明这种方法具有良好的容错性,能够有效抑制外部噪声对测量系统的干扰,提高测量数据的稳定性和准确度。 相似文献