数据采集对斜拉索索力测量精度影响研究

随机激励频率法是检测斜拉索张力的有效方法。频率法的关键是在于准确地识别出索的基频。在刚度、垂度及温度等边界条件一定的条件下,拉索索力测量精度主要由振动信号数据采集的频率和采样时间决定。从理论上分析数据采集频率与采样时间与索力测量精度的关系,并在此基础上对马桑溪长江大桥斜拉索振动数据进行实验,实验结果与理论相符合。     

基于振动频率与自适应模糊神经网络的索力计算研究

由于斜拉索索力的准确计算与测量对桥梁建设与养护具有重要的工程意义,提出一种自适应模糊神经网络索力估计与拟合分析方法.基于弦振动理论与切比雪夫级数方法推导弹性边界条件下拉索振动频率方程,建立索力与频率间的函数关系,利用自适应模糊神经网络对索力-基频关系进行拟合修正.通过搭建索力实验平台来验证该方法的有效性.实验结果表明:设计的推理系统使得训练平均误差小于0.15 N,测试平均误差小于0.30 N,其相对误差分别为0.00347％和0.00727％.表明基于实验数据的自适应神经网络系统可以保证基频法索力评估的准确度,为工程应用索力计算提供有效的解决途径.     

基于传感器的斜拉索基频提取的混合算法研究

在对通用加速度传感器与低频加速度传感器在低频响应上的性能进行频谱检测与对比分析的基础上,对拉索基频检测的基频法和倒谱法进行组合的混合基频拾取技术进行了优化,提出了适用于斜拉桥索力基频分析的新型混合算法;该算法在保证基频分析进度不变的前提下,有效地提高了基频识别的速度和抗干扰能力,而且在嵌入式系统中进行开发实现更为有效和容易,具有较强的工程实用价值.     

基于瞬态特征的阵列声波换能器组性能匹配的算法

声波换能器性能之间存在的差异影响了阵列声波测井仪器的测量精度,为了提高测井仪器的测量精度,方便老仪器的维修,研究了换能器频率特征对其接收波形的影响特征.通过模拟环境采集到数据对换能器特性进行定性的分析,得到换能器的矫正参数,并用该参数对实际测得的数据进行幅度,相位的矫正.该方法可以简化换能器匹配筛选的复杂度,使偶极子阵列声波换能器满足性能匹配的要求,从而提高仪器测量精度,同时也避免了维修仪器过程中频繁的更换换能器.     

数字传感器信号采样技术研究

为了提高数字传感器输出信号的采样精度,简化采样处理,提出了一种将脉冲宽度测量和脉冲计数测量相结合的复合采样方法,给出了该方法的基本原理,并依据信号采样理论,推导了该方法的基本计算公式,讨论了它的采样精度、性能和参数选取限制.结合实际应用情况,给出了可以节省处理量的基于整数运算的改进算法和可以使采样精度最大化的动态精度自适应算法.该方法已成功地应用到实际系统中,实测数据表明,该方法有较好的精度和适应性.     

基于双通道异步采样的振动传感器测量方法

高精度振动传感器数字闭环系统对采样精度和实时性有很高的要求.为了解决测量环节中采样速率和精度相互制约的问题,提出一种对振动传感器信号进行双通道异步采样,在高速通道进行自适应Kalman滤波,同时利用低速通道的数据进行实时精度补偿的测量方案.考虑到数字闭环系统对采样率、高精度和实时性的要求,详细设计了双通道异步测量电路和异步数据融合算法.仿真实验表明:该方法精度上比传统方法有了明显提高,并且实时性优于传统的抽样率变换方法.     

点模式匹配在羽毛弯度测量中的应用

点模式匹配是计算机视觉和模式识别领域中的重要课题,点模式匹配有效地避免了图像匹配计算量很大,匹配效率、匹配精度低和匹配时间长,不利于工业在线测量的缺点;采用了优化搜索路径的逐步匹配的点模式匹配方法进行羽毛弯度测量,根据不同测量精度要求进行算法上的调整,有效地提高了羽毛的匹配速度以达到提高识别速度的目的,增强了机器视觉在工业产品识别的使用价值,在羽毛自动分拣系统上实验证明,这种优化的点模式匹配算法是可行的.     

基于虚拟仪器的热电偶温度测试与分析系统

介绍了应用于导热系数测试实验台的热电偶温度测试系统，利用串行接口对温度巡检仪进行数据读取和参数设置。为提高采样和数据处理效率，开发了IabVIEW环境下的虚拟仪器。该系统可将热电偶温度数据读人计算机并进行相应的分析计算，实现信号的实时采集，简化了操作步骤，提高了测量精度。该系统的设计对数据采集、显示、串行通信等在生产和实验中的应用具有一定的借鉴和推广作用。     

基于权值分配的音符识别研究

在基于音高的音乐识别中,基音周期是音符识别中最重要的参数之一。本文以钢琴乐曲为例,提出一种基于权值分配的基音检测算法。在基音周期自相关检测的基础上,分析音乐信号的帧样本,并利用基于权值分配的改进方法检测音符基频,能够有效提高基频识别精度。     

基于特征点和最小面积的曲线描述和匹配

为了对关键特征点相同而子曲线曲率不同的曲线进行识别,提出一种新的平面曲线的描述和匹配方法。基于关键特征点进行粗匹配,根据精度要求设定最小面积阈值在子曲线上重新采样点,定义了一种新的采样点的识别向量,并根据子曲线上采样点的识别向量构造了新的识别向量矩阵,最后根据识别向量矩阵的差异度度量子曲线的相似性。通过对所有子曲线的识别实现对整条曲线的识别。该识别方法逐层筛选、由粗到精,避免了冗余操作。实验表明该方法高效、可行。     

基于跟踪微分器的基波测量方法研究

电网基波参数特别是基波频率在谐波分析与治理中具有重要的地位,也是电能质量、电能计量以及电力系统控制等领域的重要技术指标。在非同步采样情况下,针对基于频域法测量基波频率存在频谱泄露现象和测算精度不高的问题,提出了基于跟踪微分器(Tracking Differentiator,TD)的基波参数时域测量方法。该方法的主要思想是将检测到的基波信号通过TD来获取基波跟踪信号及其微分跟踪信号,再通过这两个信号的最大幅值即可获取基波的幅值、频率和初相位参数。仿真结果表明,本文方法只需要60%额定工频周期窗口的样本数据即可获得较高精度的基波参数测算值,是一种有效的基波参数测量方法。     

基于参量模型估计的周期信号等效采样方法研究

针对现有的常规的等效时间采样方法必须具备准确的模拟触发电路,必须具备精确的定时电路或时长检测电路,并且波形重建时间长甚至不能完全重建的问题,提出一种基于参量模型估计的周期信号等效时间采样方法.该方法采用三个两两互质频率进行三轮采样,从三轮采样数据估计出被测周期信号的基频和其它参数,从而重构出被测周期信号波形.实验证明,该方法在信噪比较高时重构出被测周期信号波形的正确概率很高,重构误差很小.该方法已被成功运用到数字存储示波器的高速数据采集系统中.     

交流同步采样在断路器测控装置中的应用

真空断路器遥测装置中最重要的测量参数中最重要的是三相交流电参数,当电网频率波动时,必须采用交流同步采样技术才能保证采样计算精度,同步检测和FFT算法成为其核心技术,文章提出了如何使用硬件同步和软件同步相结合,以提高三相同步交流采样的精度和可靠性。     

动态系统"类等效"模型测辩及多可调参数的Padé模型降阶

本文提出了一种时域和频域测辨相结合的线性定常系统测辨新方法.当高阶系统传递函 数已知时,它就是具有多可调参数的Padé逼近.此法由测辨高阶系统前n阶时间矩和测辨 描述系统主要动态性能的一些典型频率响应数据,确定动态系统"类等效"简化模型的参数. 此外,"外推函数"的使用有效地提高了时矩测辨的精度.实例表明,本方法简易、精确和灵活, 适于工程建模,便于工程设计.     

一种应用于遥操作系统的机械振动辨识方法

当考虑遥操作系统中轻型机器人的结构振动辨识问题时,由于通讯环节的带宽窄和通讯频率低,传统的振动辨识方法将遭遇瓶颈．因此,研究如何减少振动辨识过程中需要传输的数据量显得尤为重要的．为此,本文借鉴ESPRIT（estimation of signal parameters via rotational invariance techniques）算法,研究了机械结构振动的欠采样辨识问题．提出了ASP（adding sampling points）方法．在ASP中,用平均值矩阵取代了传统ESPRIT算法中的相关矩阵,在保证充分利用采样数据的同时,克服了相关矩阵易产生病态的问题,并减小了计算量;对振动频率和衰减系数分别进行辨识,然后再将它们匹配成对,解决了频率解混叠和衰减系数准确辨识之间的矛盾;利用差异度法匹配振动频率和衰减系数,在匹配过程中可以对辨识出的振动频率进行修正．仿真和实验都证明了该方法不仅可行,而且具有很好的效果．     

脉冲电磁场激励电流信号的分析和研究

文章介绍了脉冲电磁场电流信号测控技术中的两个关键部分：信号采样分析和幅值输出控制的方法。在对方波频谱进行数学分析的基础上，结合硬件条件选择恢复波形的采样频率。通过对采样点的处理，给出了计算方波幅值和频率的方法。为了克服感抗与电流频率之间的耦合，利用反馈的方式对电流幅值进行控制。实验证明，以上方法能够达到较高的精度和有效的控制。     

一种利用HJ-1B红外相机数据自动识别林火的方法

森林火灾是一种世界性的重要自然灾害,它分布广、发生频度高,破坏森林资源,干扰人民正常生活秩序,造成全球性环境污染,越来越受到各国政府的重视。环境减灾1B卫星上的红外相机(简称HJ-1BIRS),其空间分辨率提高到了150m,高温饱和点达到了500K,是国内目前卫星上可探测地表温度最高的相机。在对HJ-1BIRS数据相关波段进行抽样统计分析基础上,针对HJ-1BIRS数据各波段特性,采用自适应的劈窗检测算法识别林火;在IDL语言环境下,实现了基于HJ-1BIRS和背景信息集成的林火自动识别算法程序。同时,通过近1a的试运行,并选取发生在东北林区和南方林区的森林火灾为验证案例,对算法及其监测精度进行验证。验证结果表明:该方法的判对率达到了90%以上,遗失率都低于10%,错判率为0,该方法基本能满足我国林火监测业务的精度要求。     

基于偏置继电反馈的一种新的频域辨识方法

提出一种新的基于偏置继电反馈的频域辨识算法,能够对包括迟延在内的SISO系统的传递函数参数进行在线辨识。首先利用偏置继电反馈辨识过程的频率响应,一次继电测试可以辨识过程Nyquist曲线上的多点。接着利用最小二乘法估计过程传递函数参数的初值,最后应用非线性共轭梯度法准确的辨识传递函数参数。该方法辨识精度高,同时可以有效避免大多继电反馈辨识方法测试时间过长及只能辨识固定的低阶模型的缺点。仿真结果验证了算法的有效性与准确性。     

主动贝叶斯网络分类器

在机器学习中，主动学习具有很长的研究历史。给出了主动贝叶斯分类模型，并讨论了主动学习中几种常用的抽样策略。提出了基于最大最小熵的主动学习方法和基于不确定抽样与最小分类损失相结合的主动学习策略，给出了增量地分类测试实例和修正分类参数的方法。人工和实际的数据实验结果表明，提出的主动学习方法在少量带有类别标注训练样本的情况下获得了较好的分类精度和召回率。     

基于DSP的周期信号等效采样系统设计与实现

针对现有的常规的等效时间采样系统必须具备准确的模拟触发电路,必须具备精确的定时电路或时长检测电路,并且波形重建时间长甚至不能完全重建的问题,提出一种基于DSP的新型周期信号等效采样系统设计。该系统采用三个两两互质频率进行三轮采样,从三轮采样数据估计出被测周期信号的基频和其它参数,从而重构出被测周期信号波形。实验证明,该采样系统在最大实时采样率为200MSps时的等效采样率可以达到10GSps。