瞬态表面温度传感器动态校准及误差补偿研究

测量瞬态高温时,由于传感器自身的热惯性,测量结果与真实结果之间存在很大的动态误差。动态补偿对于改善测温系统动态特性,减小动态误差有重要意义。该文首先熟悉现有的瞬态表面温度传感器动态校准系统;然后,利用系统所测得输人输出数据,采用系统辨识方法建立了测温系统的动态数学模型,并利用交叉检验法验证该模型的正确性;最后,利用反滤波动态补偿方法实现对瞬态表面温度传感器测温系统的动态补偿。经检验该方法可以达到理想的补偿效果,减小了动态误差,改善了系统的动态特性。     

时栅角位移传感器误差分离与建模方法研究

为实现时栅角位移传感器的误差分离,进而对其误差进行修正,提高时栅角位移传感器的测量精度,采用多路信号叠加原理,针对时栅角位移传感器的定子和转子在加工过程中存在的误差进行分离,消除了大部分的长周期误差,并对分离出来的误差成分进行谐波分析,建立误差修正模型,利用该模型对时栅角位移传感器的定子和转子的线槽分度误差进行修正,修正后的场式时栅角位移传感器的测量精度显著提高,精度优于±2"。实验证明,这种误差分离的方法对消除圆周分度误差十分有效,所建立的误差修正模型对传感器误差修正效果明显。     

基于递归网络的传感器动态建模方法

研究了递归网络模型在传感器动态建模中的应用，给出了递归网络模型的结构及相应的训练算法。该方法避免了传感器模型阶次的选择的困难，试验结果表明，应用递归网络对传感器进行动态建模是一种行之有效的方法。     

传感器动态建模的一种辨识法

提出一种简单但鲁棒性强的传感器动态建模方法,该方法基于数值积分思想,能有效克服测量噪声,无需迭代即可直接从微分方程辨识出模型参数,所建模型阶次较低、准确度较高,且较易实现递推算法,为传感器改善动态特性、实现动态补偿提供一种有效方法。大量实验和仿真结果验证了该方法的有效性。     

相关分析在动态系统建模中的应用

分析和确定动态数学模型的结构是系统辨识的一项艰巨而重要的任务，本文提出了一些用以分析和确定模型结构的相关分析技术，该技术具有易于掌握，使用简单的优点，并在垃圾焚烧炉这一复杂系统的建模中的得到应用。     

基于高阶补偿器的加速度传感器动态误差补偿方法

加速度传感器动态特性对其动态测量结果具有重要影响。为了改善加速度传感器动态性能,减小动态误差,提出了一种基于高阶补偿器的加速度传感器动态误差补偿方法,该方法通过建立加速度传感器ARX模型,利用加速度传感器模型极点确定高阶补偿器的阶次,并应用误差白化算法（EWC）获得高阶补偿器的参数,实现加速度传感器的动态误差补偿。实验结果表明,该方法有效改善了加速度传感器的动态特性,且高阶补偿器的补偿效果优于低阶补偿器的补偿效果。高阶补偿器补偿后传感器输出超调量和残差均是低阶补偿后的三分之一,响应时间是低阶补偿后响应时间的一半左右。     

基于离心原理的力传感器动态标定系统辨识与分析

针对静态校准过的传感器用来测量动态力时,可能会出现较大误差的情况,设计了基于水平正弦力加载的力传感器动态标定装置,动态力由旋转的偏心轮产生。通过分析建立了系统的动力学模型,使用最小二乘辨识方法得到了系统传递函数模型参数,并在多组频率下分别验证模型的准确性。实验结果表明:建立并辨识得到的系统模型可以较好地逼近实际物理系统,并且根据频率改变参数得到的模型比固定参数模型具有更高的精度。     

海洋电导率传感器动态标定方法研究

针对海洋电导率传感器动态响应特性测试需求,使用水文传感器时间常数测量装置对典型海洋电导率传感器进行了测试。通过实验,分析得到时间常数特性,总结提出动态标定方法,并全面准确地进行了测量不确定度评定。结果表明：时间常数与电导率阶跃大小无关,与运动速度符合特定函数关系,因此可以选择比较稳定的8 mS/cm～12 mS/cm中的任一点作为电导率阶跃标定点,用运动速度与时间常数的函数关系作为动态标定结果;各速度点时间常数测量结果的相对扩展不确定度优于7.4%,小于其最大允许误差±10%。     

一种动态非线性模型传感器的辨识和补偿方法

针对利用Wiener模型表达的具有动态非线性的传感器进行系统辨识和性能补偿。将系统分解为动态非线性环节和静态线性环节,利用函数链人工神经网络和遗传算法分别进行系统辨识,通过静态非线性补偿将系统简化为线性系统,再进行动态性能补偿。利用LabVIEW设计虚拟仪器,经过仿真表明该方法是有效的。     

基于窄脉冲校准的高量程加速度传感器动态建模

面对高量程加速度传感器动态校准中存在的测不准以及数据处理困难等问题,论述了窄脉冲校准原理,引入了消除噪声干扰的广义最小二乘算法对于传感器的校准数据进行处理,并且结合窄脉冲校准原理进行了算法的数值仿真与实验验证。利用Hopkinson 杆对于自研的量程为200000gn的多级封装传感器进行了窄脉冲动态校准实验。系统辨识的结果表明模型获得的传感器的本征模态与通过FFT方法获得的本征模态分别为482.4kHz以及481.8kHz,并且曲线精度大大优于后者。     

二进离散小波神经网络在传感器逆向建模中的应用

给出了快速收敛的离散二进小渡神经网络的初始化．构造和权值确定的详细方法。并将这类小波神经网络应用于传感器的非线性校正，并给出了仿真实验结果。相对使用随机贪心算法训练的神经网络，快速收敛小波神经网络利用离散二进小波变换的便利，采用启发式的构造算法；具有构造过程复杂度低，构造完成后高度接近目标模型，训练次数少，并可有效避免陷入局部极小点的优点。有效解决了小波神经网络尺度和平移系数在训练时需对小波函数进行求导而影响网络收敛速度的问题。     

温度传感器动态性能测试技术研究

针对温度传感器的动态性能研究问题,本文介绍了对瞬态表面温度传感器进行动态校准的系统的原理框图、组成装置以及实验结果,并探讨了动态补偿的方法。动态测试结果验证了方案的可行性,表明本系统稳定性好。测试结果对热电偶温度传感器的研究和应用具有一定的参考价值。     

二进离散小波神经网络在传感器逆向建模中的应用

给出了快速收敛的离散二进小波神经网络的初始化,构造和权值确定的详细方法。并将这类小波神经网络应用于传感器的非线性校正,并给出了仿真实验结果。相对使用随机贪心算法训练的神经网络,快速收敛小波神经网络利用离散二进小波变换的便利,采用启发式的构造算法;具有构造过程复杂度低,构造完成后高度接近目标模型,训练次数少,并可有效避免陷入局部极小点的优点。有效解决了小波神经网络尺度和平移系数在训练时需对小波函数进行求导而影响网络收敛速度的问题。     

基于模拟油井的井下测试仪温度修正校准方法

针对石油井下射孔压力测试中,在射孔完井过程中会释放大量的热量,压阻式压力传感器的温度效应成为影响测试精度的主要因素。为准确测取井下压力,用现有模拟油井试验装置模拟井内高温高压环境建立了校准系统。在多个温度环境下进行校准试验,通过与溯源性校准的标准测试系统的对比计算,利用最小二乘法得出压阻传感器在不同温度条件下的灵敏度,根据测试仪采集的实时温度数据值修正了压力数据,计算表明压力曲线峰值比修正前小1.4 MPa,为压力峰值的2.08%,表明该压阻传感器温度效应产生的影响不可忽略,基于模拟油井的温度修正校准方法能有效减小温度效应的影响,提高了测试精度。     

表面温度传感器可溯源动态校准系统光学设计

本文简单介绍了表面温度传感器可溯源动态校准系统的组成,着重描述了可溯源动态校准系统的光学设计.针对表面温度传感器动态校准中存在的问题,对校准系统中影响光学系统的信噪比的关键部件-反光镜做了详细分析,并进行了模拟与仿真.实验表明,在可溯源动态校准系统中,由球面反射镜形成的共轭光学系统是满足实验要求的.     

大气总温传感器误差修正技术的研究

以进口的Rosemount公司生产的大气总温传感器0102 JD2FS型为例,从4个方面阐述了大气总温传感器的误差修正原理与方法。     

路灯节能调控系统矢量传感器误差修正方法

针对路灯节能调控系统中传感器的固有误差和系统误差,使其测量值易受非线性干扰而引起矢量误差问题,提出一种路灯节能控制系统矢量传感器误差修正方法.利用BP神经网络的非线性映射能力,建立补偿逆模型,为传感器提供理想的线性特性,同时根据网络层次间取值结果,引入梯度下降法,依据结果调整权值和阈值取值,令其无限接近非线性函数,考虑...     

蓝宝石光纤瞬态高温传感器技术研究

本文介绍了一种镀有高温陶瓷薄膜的蓝宝石光纤高温传感器,描述了该传感器的工作原理和仿真过程,最后给出了实验结果.结果表明,该高温传感器的测试范围可达2000℃,响应时间小于120ms,可用来对火药的燃烧和爆炸及发动机等瞬态温度进行测试.     

一种基于EGMM的高斯过程回归软测量建模

提出了一种基于误差高斯混合模型（EGMM）的高斯过程回归（GPR）软测量方法．首先,选择合适的变量组成误差数据集,利用贝叶斯信息准则优化得到合适的高斯成分的个数;然后用EGMM对误差数据进行拟合计算得到条件误差均值和方差的表达式;最后当新的数据到来时,用建立的GPR模型进行输出预测,并利用EGMM模型得到的条件误差均值对输出进行补偿,从而得到更加精确的建模结果．通过数值仿真及硫回收装置（SRU）的H₂S浓度的软测量,进一步验证所提算法的可行性和有效性．