基于STM32F的超声波风速风向仪设计

为提高风电机组的发电效率及降低作业事故,针对风电机组的风速参数控制要求给出了基于STM32F系列处理器实现的超声波风速风向仪测量系统.该仪器运用超声波时差算法测量风速风向,简化了信号处理部分的硬件设计,经有效的软件滤波平滑算法并通过风洞标定后,获得较高精度和稳定性.设计的超声波风速风向仪在气象监测和风力发电机组的运行控制等应用方面具有实际使用价值.     

风速风向的移动测量系统设计

针对传统测风仪器无法直接用于移动条件下(如车载或船载时)的风速风向测量的问题,设计了一种可以在移动平台上应用的超声波风速风向测量系统。该系统使用超声波时差法测量平面内二维风向风速,同时使用霍尔传感器和电子罗盘测量基座的移动速度和方向,通过微处理器对测得的风速风向进行修正,得到实际风速和风向。系统采用ARM作为核心控制器,提高了时差的测量精度,并降低了功耗。     

低功耗超声波风向风速传感器设计

介绍了超声波时差法风速测量的基本原理,以及基于CPLD+MSP430低功耗测量风向风速传感器的实现方法.设计了超声波发射驱动和部分接收电路,分析计算了二阶有源巴特沃斯带通滤波器.提出了采用峰值包络检波识别超声波到达时刻,以及CPLD高速计数的方法,实现高精度测量方法,并且详细叙述了超声波测风的实现过程.实验结果验证系统具有精度高、功耗低等特点和推广应用价值.     

煤矿用超声波式风速风向传感器设计

为了监测煤矿瓦斯突出事故导致的瓦斯逆流情况,应用超声波时差法原理设计了煤矿用超声波式风速风向传感器。该传感器利用超声波发射、接收的时差与风速、风向的关系,经过运算得到被测风向和风速。测试结果表明,该传感器稳定性强,测量精度高,风速测量范围为0.4~15m/s,误差不超过0.3m/s,风向测量范围为0~360°,误差不超过3°。     

一种高精度超声波风速风向测量系统设计与研究

针对传统机械式风速仪测量精度低、使用寿命短、维护成本高等缺点,介绍了一种高精度超声波风速风向测量系统:以C8051F020芯片为核心,利用其强大的控制、采集、运算功能,完成超声波信号的收发控制、时差判断、数据处理等功能,提高风速风向测量的精度和可靠性;对该测量系统的工作原理和方式进行了分析,给出了设计思想和硬件电路,并进行了试验;试验结果表明,所设计的超声波风速风向测量系统灵敏度高、测量范围广、安装维修方便,可在工业、农业、环境观测等领域广泛使用。     

风洞超声波风速风向三维测量装置设计与实现

超声波在顺逆风中传播速度不同,在距离一定的条件下,风在顺逆向传播存在时差,将超声波传感器按一定阵列布置,基于空间向量分析算法可以设计一种超声波三维风速风向测量装置。详细介绍了风速风向三维测量装置正三棱锥体传感器布置方案,阐述了硬件电路的总体框架图和各外围接口电路的设计,说明了超声波风速风向测量装置算法软件编程实现和计算控制流程。通过对装置主要功能模块的测试和实际风洞试验证明,超声波三维风速风向测量装置能够实时测量风速的大小和方向,满足风洞试验测试要求。     

采用直接时差法的无线超声波风速风向仪设计

采用直接时差法,以TMS320F2812为控制单元控制超声波的发射与接收,实现了超声波风速风向仪的设计。该超声波风速风向仪利用模拟开关设计驱动电路,减少了电磁干扰对电路的影响;利用限幅、放大、正弦脉冲转换的方法设计接收电路,减少了A／D转换波动对信号捕获以及时间点判断的影响。     

基于ARM+CPLD的高精度超声波风速仪的设计

分析了运用超声波时差法测量风速风向的基本原理,介绍了风速风向的相关算法,重点给出了基于ARM+CPLD的超声波风速风向仪原型设计。同时提出了一种处理0°(360°)附近平均风向问题的算法,结合实际运用(风力发电)给出了一种运用气压传感器进行绝对风速测量的理论模型。所设计的超声波风速风向仪对环境监测和风力发电等具有重要的参考应用价值。     

基于ARM-Linux和CPLD的移动式风速仪设计

分析了利用超声波时差法测量风速风向的基本原理,设计了基于ARM-Linux和CPLD微处理器的移动式风速仪。给出了以S3C6410和EPM570T100C5为处理核心的超声波风速仪的设计实现方法。重点阐述了超声波驱动电路、信号调理电路、Linux移植以及系统软件的设计。测试结果表明,该系统可以实现对风的精确测量,且工作稳定可靠。     

基于CFD和BP神经网络的超声测风仪阴影效应补偿研究

风速风向是气象观测的关键性参数,阴影效应对超声测风仪测量风速风向有显著影响.为了消除不同风速风向和温度条件下阴影效应导致的测量误差,结合超声波时差法测风原理提出了一种基于计算流体力学(CFD)仿真和反向传播(BP)神经网络数据处理的阴影效应补偿方法.首先通过CFD仿真软件Fluent对超声测风仪的风场进行模拟分析,获取了受阴影效应影响的风速、风向以及温度样本数据,然后利用这些样本从减小相对误差方面对BP神经网络算法在超声测风仪中应用的性能进行了研究与分析,最后利用超声测风仪风洞实验的测量数据对本文的阴影效应补偿方法的准确性进行了验证.研究结果表明:通过基于CFD和BP神经网络的预测模型对阴影效应进行修正后,测试系统风速风向的测量精度有显著的提升,可满足高精度超声测风的测量需求.本文的研究结果对于高精度超声测风仪的研制有一定的参考价值.