称重传感器自适应动态补偿方法

本文根据称重传感器的动态特性随着被测量而变化这一特点，提出自适应动态补偿方法，设计的动态补偿器能跟踪传感器模型的变化，始终保证测量系统动态响应的快速性。     

传感器动态非线性的一种补偿方法

针对传感器存在的动态非线性问题，本文提出一种补偿方法，将具有动态非线性的传感器分为非线性静态环境环节和线性动态环节。先对传感器输出信号进行非线性静态校正，再进行线性动态补偿，研制以DSP为处理核心的传感器模拟器和传感器动态非线性补偿系统，实验结果表明，方法是有效的。     

传感器动态补偿的神经网络逆系统方法

给出一种基于神经网络逆系统的传感器动态补偿策略。无需传感器具体模型和参数，即可实现传感器系统的近似单位线性化，达到动态补偿的目的。仿真实验和动态标定试验结果表明，应用这种新型的易于工程实现的动态补偿方法可显著地提高传感器的动态特性，有效改善传感器的动态品质。     

力传感器动态特性测试与性能改进

提出了一种力传感器的动态校准，介绍了用有源模拟滤波器改善力传感器动态性能的方法，包括动态补偿模拟滤波器的设计方法，力传感器动态器及其电路，动态补偿模拟滤波器电路，动态性能改善（时域和频域）的实验结果。     

基于磁旋转编码器的角度传感器动态误差补偿方法

设计了一种基于磁旋转编码器的角度传感器,分析了该角度传感器产生动态误差的原因,提出了可减小动态误差方法。该方法能有效地补偿动态误差,使角度传感器在转速高、转速变化快的动态测量中测量误差小于0.1°。     

基于最小二乘支持向量机的传感器非线性动态补偿

提出了一种基于最小二乘支持向量机的非线性传感器动态测量误差的校正方法，使得通过该方法补偿的传感器具有理想的输入输出特性。先将传感器的非线性动态系统分解成线性动态子环节和非线性静态子环节串联；与之对应，非线性动态补偿过程也包含2个阶段：线性动态补偿和非线性静态校正。然后，通过函数展开将补偿器的非线性传递函数转换为等价的类线性形式一中间模型；再通过LS-SVM回归算法求取中间模型参数；最后，推导出中间模型参数与补偿器2个子模型参数之间的关系，并通过该关系实现非线性静态校正和线性动态补偿环节的同时辨识。与常规非线性动态补偿方法比较，该方法优点是明显的：（1）只需进行一次动态标定实验；（2）能给出非线性动态补偿器的数学解析表达式；（3）充分利用LS—SVM的优点，使辨识的补偿器具有更好的抗干扰能力。仿真与实际实验结果均表明该传感器非线性动态补偿方法有效。     

基于ADSP的腕力传感器自适应多维动态补偿器

针对腕力传感器动态特性随负载变化这一问题,研制了以ＡＤＳ为处理核心的自适应多维实时动态补偿器,设计了硬件电路,编制了软件,进行了实验。结果表明,自适应多维动态补偿方法是提高多维力传感器品质的有效方法,ＤＳＰ是实现实时补偿的有力工具。     

传感器温漂动态补偿的模拟方法

从敏感元件的能量特性曲线斜率与温度漂移变化率两个参数,讨论用跟踪温度变化的方法,对温度漂移进行动态补偿,建立动态补偿的数学模型,用模拟电路实现传感器电路设计。     

新型自补偿在线润滑油水分监测传感器响应特性试验研究

目前基于油液介电常数的变化来在线监测润滑油品质和含水率的传感器,存在着需要对传感器输出值进行温度补偿的问题。研究一种具有自动温度补偿功能的在线润滑油水分监测传感器,通过实验考察温度和润滑油中水分含量对传感器的响应灵敏度和动态响应稳定性的影响。实验结果表明,该型传感器无需温度和其他补偿,对润滑油中水分的变化具有较高的线性响应和灵敏度,能准确测量润滑油中的水分含量,且稳定可靠。     

一种新型的光纤电流传感器

本文提出了一种新颖的光纤干涉型电流传感器结构，分析其工作原理，导出其光路部分的数学模型，给出了实验结果，与法拉第磁光效应的光纤电流传感器相比较，该传感器能自动补偿光纤固有的双折射以及温度等环境变化产生的干扰；与一般干涉仪相比其工作动态线性范围扩大了数十倍，甚至数百倍。     

基于LuGre模型的自适应摩擦补偿

为提高开放式伺服系统的动态性能,使其具有良好的适应能力,提出一种基于LuGre模型的自适应摩擦补偿方法.建立开放式伺服系统的动力学模型,并通过LuGre模型来描述系统的摩擦特性.考虑到摩擦模型的参数会随系统变化而发生改变,采用Backstepping方法设计自适应摩擦补偿控制器,并采用Lyapunov定理证明系统的全局渐进稳定性.通过可编程多轴控制器(Programmable multi-axis controller,PMAC)编写伺服算法实现该自适应摩擦补偿方案,并通过试验验证该方案的有效性.试验结果表明:与传统的速度加速前馈补偿相比,该自适应摩擦补偿方案在正弦运动作为输入信号时,其跟踪误差由±40 μn降低到±7 μm.采用该补偿方案能有效地抑制摩擦干扰对伺服系统的不利影响,为提高伺服系统的动态跟踪性能奠定基础.     

冲击波压力传感器动态特性补偿及其应用

为修正压力传感器动态特性引起的测试误差,避免传感器动态建模误差影响补偿结果,提出了一种基于量子粒子群优化(QPSO)算法和均方误差的传感器动态补偿方法。通过对传感器进行逆建模,寻优得到了最优阶次的补偿器系数,利用激波管动态校准实验对该方法进行了验证,分析了补偿前后传感器的时域与频域特性。结果表明,该方法有效扩展了传感器的工作频带;在实弹测试中,减小了动态测量误差,提高了测试精度。     

A research of dynamic compensation of coriolis mass flowmeter based on BP neural networks

As a resonate sensor, Coriolis Mass Flowmeter (CMF) provides a direct measurement of mass flow and is widely used in flow measurement field. However, defect of dynamic characteristics has become the main factor which restricts its further application in batch filling processes. Based on theoretical analysis, a dynamic compensation system, BP (Back-Propagation) neural network dynamic compensation method is designed in order to solve this problem. Adding a neural network dynamic compensation segment after the sensor’s output, the method uses the gradient descent method with an additional momentum factor for neural network training. Studies have shown that this method greatly improves the dynamic characteristics of the Coriolis mass flowmeter.     

直线电机驱动进给轴热动态伪滞后建模与补偿方法研究

分析热动态伪滞后效应对直接进给轴驱动精度的影响,对进给轴具有的热伪动态特性进行建模和误差补偿研究。依据一维热传导和一维热膨胀理论,推导直线电机驱动进给轴热动态过程的温度分布模型和热变形误差动态模型,通过有限元分析方法和试验相结合,构建基于关键温度点的直接进给轴热伪滞后变形动态识别模型。应用激光干涉仪测量直接进给轴的热变形量,采用温度传感器和红外测温仪测量直接进给轴关键点的温度,构建进给轴动态热变形补偿系统,依据实时温度对应的热变形数据,发送热变形预测值给运动控制卡,进而向伺服控制器发送控制补偿指令,通过对直接进给轴的运动叠加控制,实现对直接进给轴的热变形补偿。在自构建的直接进给轴试验台上进行试验研究,结果表明：动态识别模型能有效的预测动态热行为,通过构建热变形补偿系统,可使直接进给轴进给精度提高75%。     

提高电液负载仿真台控制性能的动态补偿及仿真分析

从理论上分析了电液负载仿真台存在多余力矩的特点及其对加载系统控制性能的影响,提出在结构上采用同步补偿、并利用同步马达和加载马达的角速度差进行顺馈的综合动态补偿方案,实现对多余力矩的二次补偿,以提高加载系统的控制性能。在建立数学模型的基础上,进行了计算机仿真,仿真结果表明此方法对克服多余力矩、提高系统的控制性能是有效的。     

动态功率因数补偿研究

本文介绍了电网功率因数的补偿原理 ,阐述了借助于晶闸管相控电抗器实现电网功率因数的动态补偿原理及实施补偿的两种方法。实验结果表明 ,所述方法能够很好地实现负载的动态功率因数补偿     

基于Internet的网络化控制系统设计及控制研究

对于基于Internet的网络化控制系统,由于其网络延时具有随机、长时滞特性,使得控制系统稳定性和动态性能很差。本文基于离散的状态反馈网络化控制系统,提出了一种基于对象模型的多步预测补偿方法,通过在执行器端设置消息缓冲的办法实现时滞补偿的策略。基于Socket技术,应用LabWindows/CVI,采用以上时滞补偿方法设计了基于Internet的液位过程控制系统。实时跟踪控制实验和抗外部扰动实验结果结果表明,本文所提时滞补偿策略有效可行,能够很好地提高网络控制系统的动态性能。     

基于遗传神经网络的机器人腕力传感器动态建模与补偿方法

介绍用于MotomamV3X机器人上的新型多维腕力传感器,比较遗传算法与人工神经网络的特点,将遗传算法的交叉和变异操作进行改进,提出一种融合改进遗传算法(Genetic algorithm, GA)的函数连接型人工神经网络(Functional link artificial neural network, FLANN),并将其用于所介绍的新型机器人腕力传感器动态建模与动态性能补偿中。介绍动态建模与动态补偿原理及改进遗传神经网络算法,给出该传感器的动态模型和动态补偿模型。该方法利用腕力传感器的动态标定数据,采用改进遗传神经网络搜索和优化模型参数,保留了遗传算法的全局搜索能力和FLANN结构简单,鲁棒性好,且具备自学习能力的特点,克服了FLANN容易陷入局部极小的缺陷,具有快的网络训练速度及高的动态建模精度。理论分析和试验结果都证实了所提出的动态建模与动态补偿方法的有效性。     

杆式风洞应变天平动态实验、建模与补偿

杆式应变天平是一种6维力传感器,在风洞实验中测量飞行器模型所受的各个方向的力和力矩.但是,其动态响应的超调量大,调节时间长,即动态性能差,无法满足动态测试的要求.为此,设计了应变天平动态标定装置,进行动态标定实验;基于实验数据建立应变天平的动态数学模型,给出性能指标;研制基于DSP的动态校正系统,实现对应变天平6路输出信号的动态补偿,以加快应变天平的动态响应.所建的模型和所研制的系统得到实验结果的验证.