基于PSO-ESPRIT算法的SAW温度传感器解调方法

目的 为了提高声表面波(Surface acoustic wave,SAW)温度传感器的测量精度,设计一种基于PSO-ESPRIT算法的高精度SAW温度传感器解调方法。方法 以ESPRIT谱估计方法为基础,把Hankel矩阵的时间窗长度与计算噪声方差时的K值作为粒子群优化(Particle swarm optimization, PSO)算法的输入变量,并以频率估计标准差作为粒子的适应度函数,利用PSO对ESPRIT算法中的参数进行优化,以改善频率估计精度,从而提高SAW回波信号频率估计的分辨率,实现SAW温度传感器的高精度解调。结果 仿真和实验结果表明,所设计的方法与其他谱估计算法相比,其对SAW回波信号估计的频率误差最小,标准差小于0.66kHz。把设计的算法用于SAW温度传感器的温度解调,得到的温度值与实际温度的误差小于0.4℃。结论 测试结果说明,设计的温度解调方法提高了SAW回波信号频率解调精度,可用于SAW温度传感器的解调,实现了对食品包装储运过程中温度的实时监测。     

啁啾光纤光栅的传感性能及测量方法研究

介绍了啁啾光纤光栅的物理结构和传感原理,引入参考光栅,采用调制光强的方法实现了啁啾光纤光栅的传感信号解调,测试了它的应变和温度传感性能,测试数据显示其应变和温度传感曲线的线性度分别为0.9991和0.9989,表明啁啾光纤光栅具有较好的线性传感特性。为了解决长期检测时测量结果受光源衰减影响的问题,提出了一种新型的基于光强比值的解调处理算法并进行了实验验证,结果表明,该方法不仅极大地提高了啁啾光纤光栅用于长期检测的测量精度,还具有温度自补偿功能,提高了抗干扰能力,满足长期测试需求。     

基于滑窗批处理的低检测概率无源定位

针对低检测概率下的无源定位问题,提出一种基于滑窗批处理的多传感器融合跟踪算法.通过将多个低检测概率的无源传感器组网,实现目标信息的空间积累,有效提高目标的检测概率.利用伪线性估计技术将非线性测量转换为伪线性测量,再对多传感器的伪线性测量进行基于滑窗批处理的最小二乘估计,得到目标局部最优解.仿真验证了算法的有效性和分析了参数的影响.结果表明,该算法能大幅提高无源定位系统对目标的检测概率,且能满足系统对跟踪精度及实时性的要求.     

一种自适应EPF算法及其在光纤水听器中的应用

基于椭圆拟合的相位生成载波(Phase Generated Carrier,PGC)解调方法是消除非线性因素对光纤水听器PGC解调结果影响的一种有效手段,椭圆曲线参数的最优估计问题是实现该方法的关键。扩展卡尔曼粒子滤波(Extended Kalman Particle Filter,EPF)是解决此类非线性估计问题的一种常用的最优估计算法。但传统的EPF算法在用于常参数过程方程的参数或状态估计问题时,过程噪声的方差通常设置为一个常量,这使得算法难以兼顾收敛速度和估计精度,一定程度上限制了算法的整体性能。为了解决这个问题,文章对现有的EPF进行了改进,提出了一种自适应扩展卡尔曼粒子滤波(Adaptive Extended Kalman Particle Filter,AEPF)算法。模拟仿真和实验结果表明,文中所提出的AEPF算法能根据基于椭圆拟合的PGC解调方法有效地解调出待测声信号,相比EKF算法和EPF算法,AEPF算法的收敛速度和估计精度都得到了提升。此外,文章所提出的AEPF算法也适用于其他具有常参数过程方程的参数或状态估计问题,具有一定的通用性。     

采用反馈补偿技术的激光陀螺抖动解调算法

陀螺信号解调是激光陀螺研究领域中的一个重要课题,但一直以来却很难找到一种兼顾实时性和解调精度的方法.针对此问题,研究了一种新的基于高频采样的抖动解调算法.这种算法使用陀螺信号与角速率传感器信号作差的结构以满足实时性的要求,同时采用反馈闭环技术补偿角速率传感器信号,以减小环境影响提高解调精度.文中详细阐述了新算法解调原理,给出了具体的设计实现方案,并与传统的一些解调方法做了仿真对比.仿真结果表明,在静态和动态工作情况下,新算法的解调残差明显减小,信号处理时间延迟很小,这些特点使激光捷联系统在高动态载体上的应用成为可能.     

永磁同步电机全速范围内无传感控制策略研究

目的 为了提高自动化包装生产线的产品效率和质量,改善永磁同步电机无速度传感器矢量控制系统的性能,针对电机运行于低速时反电动势不易检测以及高速位置精度较低的问题,设计一种基于高频方波注入法和改进滑模观测器的复合观测器。方法 在低速时采用高频方波信号注入法来实现对转子位置信息的估计,在中高速时采用改进的滑模观测器来估计转子位置,通过引入双边界层切换函数和可变滑模增益来加快收敛速度和减小抖振,同时设计基于单神经元PI的锁相环用来解析转子信息,进而提高速度和位置,估计精度。结果 通过与单一的算法进行对比分析,发现复合观测器的位置估算精度得到了提高。结论 Matlab/Simulink仿真实验以及实物验证结果表明,和传统的算法相比,该算法具有位置估计精度高、鲁棒性好等优点。     

用于光纤干涉传感器的高稳定PGC解调技术

相位生成载波(PGC)解调技术具有高灵敏度、线性度好和动态范围广的优点,因此广泛应用于分布式光纤传感器中.本文提出了一种单路微分相除和微分自相乘的PGC(PGC-SDD-DSM)解调算法,该解调算法对载波相位调制深度和光强度干扰均不敏感.仿真实验显示,与PGC单路微分相除(PGC-SDD)解调算法、传统的PGC微分交叉...     

毛细铜管封装的内嵌式镀金光纤布拉格光栅温度和应力传感器

为了实现复杂、恶劣环境下工程机械表面无损的应力监测方式,实现对大型工程机械的实时动态监测,提出了基于磁控溅射技术的光纤布拉格光栅(FBG)应力传感器封装方法。并对完全嵌套(整个栅区嵌套毛细铜管)和两端嵌套(栅区两端嵌套毛细铜管)两种封装方法开展了研究。从理论分析和有限元仿真的角度比较了传感器的增敏效果,前后结果一致。制备了传感器实物并进行了温度、应力和对比实验。仿真实验结果表明,该模型下FBG传感器能提高约7.5%的灵敏度。温度实验表明第二种封装结构的温度反馈相关系数R2达到了0.99948,在30℃～80℃范围内呈现良好的线性度;应力实验的相关系数R2也达到0.99924,灵敏度为6.14 pm/MPa,在该实验搭建的解调系统下精度达到0.05 MPa,可以快速、精确地解调应力。对比实验表明,光栅解调仪组成的监测系统比应变片组成的监测系统具有更高的精度,最大偏差值减小了59.8%。嵌套毛细铜管的金属化方式结合有机胶固定的封装结构简单、灵敏度和精度高,可以满足大型工程机械表面无损实时健康监测的需求。     

基于模糊支持度的分布式多传感器加权融合算法

针对目前分布式多传感器数据融合算法中鲁棒性和实时性问题,基于充分利用多传感器测量数据中互补和冗余信息的思想,通过局部状态估计精度间支持度函数的建立和支持度矩阵的求解,合理地分配各局部航迹估计在融合中心的权重,进而提出了一种基于模糊支持度的分布式多传感器加权融合算法.最后,通过蒙特卡罗仿真验证了该算法的有效性.     

光纤光栅的缆索锚固区索力测量传感器设计

在光纤光栅传感器测量缆索索力的应用中,为了保证传感器的存活率以及解决超量程测量的问题,设计了一种桥梁缆索锚固区植入式光纤光栅应变传感器。通过对桥梁缆索特性分析,对该传感器的封装结构、封装材料的弹性模量提出设计要求,并选择环氧树脂添加微细硅粉作为传感器封装层材料。利用拉力试验机对植入式应变传感器进行力学传感器性能实验,其线性度R2为0.99974,灵敏度为2.74pm/N,重复性好。把植入式传感器植入缆索锚固区,进行缆索张力实验。实验数据具有良好的线性度和重复性。     

基于调制FFT的谐振式SAW传感器快速频率估计算法

针对高动态环境下的谐振式声表面波(Surface Acoustic Wave,SAW)传感器快速精确频率估计,提出一种基于调制快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)的谐振式SAW传感器快速频率估计算法.对单次谐振式SAW传感器回波信号进行N点取样后进行调制FFT计算,获得回波信号频谱,然...     

非线性质量补偿方法在微量包装系统中的应用

目的 为解决微量包装系统中称量传感器输出电压与质量之间的非线性关系、提高称量精度,基于改进BP神经网络设计一种非线性补偿方法.方法 阐述电阻应变式称量传感器的非线性补偿原理,根据称量传感器输入和输出之间的关系,设计一种神经网络补偿器.为提高神经网络控制性能,引入一种惩罚因子,可解决因训练不足导致的误差偏大等问题.结果 经对比发现,改进型BP神经网络具有较快的收敛速度、较高的精度,可提高微量称量包装系统的控制性能.高速模式下,称量误差可以控制在0.5％以内,实际称量结果较理想.结论 该方法能够改善系统动态性能,提高测量精度,可满足称量、包装行业等精度要求.     

声表面波温度传感器抗干扰技术研究

目的设计一种声表面波(SAW)温度传感器抗干扰技术,以提高温度测量的稳定性。方法分析SAW谐振器(SAWR)回波特性,建立SAWR回波信号熵能量模型,发现SAWR回波信号的衰减过程与熵能量的上升过程对应。当回波信号达到噪声水平时,熵能量的单调上升过程消失。为了抑制正弦干扰设计一种改进型自相关算法,利用该算法对信号进行去噪的同时使谐振器回波信号的衰减特性和正弦干扰的等幅特性得到保持。结果根据模拟仿真结果设置了SAWR回波信号的检测阈值(V_(thre)=1),并对该阈值进行了蒙特卡罗仿真实验。仿真结果表明,当信号信噪比大于4dB时,SAWR回波信号的检测率达到86%,而正弦干扰误检率小于0.5%。最后应用该算法对实际的正弦信号和SAWR回波信号进行了检测,得到的误检率接近于0。结论实验结果显示,所设计的算法可以用作声表面波温度传感器的抗干扰技术。     

基于F-P标准具和Music算法的FBG动态应变传感系统

提出了基于可调光纤环形激光器结构,并采用F-P标准具解调的光纤布拉格光栅(FBG)动态应变传感系统,具有高达60 dB的光学信噪比.F-P标准具用来作为一个边缘滤波器探测FBG波长的漂移,这样的解调方式具有稳定性高的优点.为了提高动态应变测量系统的分辨率,采用了Music算法进行频谱分析.实验结果显示,在700Hz时的动态应变分辨率达到了0.1με/Hz~(1/2),是传统FFT算法的10倍.     

Micromechanical precision pressure sensor incorporating SAW delay lines

Summary We have developed a wireless surface acoustic wave (SAW) pressure sensor operating in the pressure range of 0 Pa to 250 kPa. In order to minimize the temperature sensitivity the pressure sensor is made of on an all-quartz package (AQP), which has been designed with the Finite Element Method. The package of the pressure sensor consists of a diaphragm and a cover, both made of conventional Y-cut quartz. A blind-hole was structured into the sensor cover. By attaching the cover and the diaphragm with an epoxy-adhesive, this blind-hole forms a closed cavity. The SAW element is a reflective delay line (RDL), working at 434 MHz. The RDL consists of ten reflectors and extends over the whole diaphragm. The pressure is determined by evaluating the change of the carrier phase shifts of the reflected impulses at the reflectors. We show that it is possible to minimize the temperature sensitivity and to achieve good linearity by proper positioning of the SAW reflectors. The measurements of the SAW pressure sensor show a deviation from linearity of less than ±0,7%. The temperature dependence is almost negligible in the range from-20°C to 100°C.The objective of this paper is to provide a deeper insight into the behaviour of SAW propagation on pre-stressed substrates. To do so, we start with investigating the behavior of SAWs on stress-free substrates followed by an analysis of SAW propagation on pre-stressed substrates. Further, the requirements on suitable substrate materials for the AQP are specified. Finally, we take advantage of the method of differences to compensate for the temperature dependence of our pressure sensor.     

包装过程称量信号处理方法研究

目的 为提高包装过程定量称量精度,结合卡尔曼滤波算法和模糊控制原理设计一种称量信号处理方法。方法 定量称量控制系统一般由触摸屏、控制器、称量传感器、变频器等电气设备组成。以传感器信号处理为主要研究对象,提出一种改进卡尔曼滤波算法。采用卡尔曼滤波器实现称量信号中随机噪声的处理。利用模糊控制器来实时监测卡尔曼滤波每次更新后实际方差和理论方差的差值。最后,进行实验研究。结果 实验结果表明,改进卡尔曼滤波的实际性能比较理想,滤波处理前,称量误差最大可以达到2.5%;经滤波处理后,最大称量误差只有0.26%。结论 所述信号处理方法可以有效地降低称量信号噪声,提高称量精度。     

基于机器学习的声表面波温度传感器快速优化设计

目的 为提高声表面波谐振器(SAWR)性能,制造高性能声表面波(SAW)温度传感器。方法 通过FEM/BEM理论,建立SAW温度传感器精确仿真优化模型,基于此模型对敏感基片的欧拉角进行大步长优化;同时,结合仿真数据并利用多项式回归模型对敏感基片的欧拉角进行小步长快速优化。结果 文中提出的FEM/BEM仿真模型与机器学习相结合优化设计方法不仅能够实现SAWR的精确模拟,而且可大幅提高优化效率。优化结果与实际器件的中心频率相对误差为0.4%,Q值相对误差为1.2%。文中提出的FEM/BEM仿真模型与机器学习相结合优化设计方法与纯FEM/BEM方法相比,单个切型计算速度提高了2 000多倍。结论 所设计的优化系统可用于谐振器敏感基片切型的快速优化设计,可缩短高性能SAW温度传感器的开发周期。