电阻式传感器非线性校正方法与电路设计

对某些具有非线性特性的电阻式传感器本文提出了用有理分式对其特性进行拟合的思路，并在此基础上针对两类不同的非线性特性给出了具非线性校正功能的变换电路。文中还给出了利用这种方法对铂测温电阻体的非线性特性进行校正的实例，结果表明这种方法是有效的。     

计算机瞬态气动加热控制系统中传感器的快速非线性校正

本文介绍一种计算机瞬态温度控制系统中传感器的快速非线性校正方法。这种方法与高次代数方程计算法以及单纯的查表法相比，具有计算时间短、查找快等优点，并且计算公式简单、编程容易、校正精度高。     

传感器非线性校正的遗传支持向量机方法

针对传感器非线性校正中现有的较为常用的神经网络法的不足和支持向量机参数难确定的问题,提出了一种遗传算法和支持向量机相结合的方法,阐述了支持向量机的非线性校正原理和遗传算法优化支持向量机参数的实现过程,并分别采用BP神经网络法和遗传支持向量机方法对压力传感器进行非线性校正.实验结果表明: BP神经网络法使得传感器的最大相...     

基于LS-SVM逆系统方法的传感器非线性校正方法研究

针对传感器存在的非线性问题,提出了一种基于逆系统方法的非线性校正方法。通过最小二乘支持向量机方法构造传感器的右逆系统,并与原系统串联,完成传感器的非线性校正。该方法不依赖于传感器的数学模型,鲁棒性较强。仿真结果证明该方法的有效性和优越性。     

基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正

提出了一种基于改进型BP神经网络的瓦斯传感器的非线性校正方法,利用神经网络良好的非线性映射能力,逼近反非线性函数完成非线性校正.仿真实验结果表明:与分段线性校正和传统BP算法相比,改进型的BP神经网络收敛速度快、逼近精度高,准确度由原来分段线性校正的±5.02%提高到现在的±0.130%,且易于动态调校.     

基于模拟计算单元电路(ACU)的传感器非线性校正系统设计

分析了三种传感器信号的非线性校正原理,结合利用ACU和运算放大器对称重传感器进行非线性校正的实例,详细介绍了利用模拟计算单元电路（ACU）产生非线性校正曲线的方法．并证明此方法理论上可以产生适合一般工程中出现的非线性函数。     

基于最小二乘支持向量机的压力传感器非线性校正

依据压力传感器样本,提出了一种采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)辨识传感器逆模特征的校正压力传感器非线性误差的方法,该方法将实测数据由径向基函数把非线性逼近问题转化为线性逼近问题,不需逆模型函数形式的先验知识,能够保证得到的极值解就是局最优解,具有较好的泛化能力。实验结果表明,采用该方法校正后的传感器的检测精度可达到1%,效果令人满意。     

热工仪表非线性校正方法的研究

介绍了热工仪表非线性校正的两种方法。基于智能控制理论，提出了热工仪表非线性校正的数字线性化智能方法，给出了BP神经网络用于氧化锆氧量计非线性校正的具体实例，并结合火电厂DAS系统，给出了该方法的应用流程。     

基于LabVIEW的传感器非线性校正仪设计

本文分析了非线性校正的基本原理和实现方法，并且利用LabVIEW平台对这些方法进行了设计。通过光纤位移传感器数据进行拟合以及铂热电阻温度特性验证，非线性校正都取得了比较满意的效果。     

基于遗传神经网络的电容称重传感器非线性补偿方法

为了解决电容称重传感器的非线性问题,应用遗传算法训练径向基函数神经网络实现其非线性补偿。介绍非线性补偿的原理和网络训练方法。从实测数据出发,建立了电容称重传感器的非线性补偿模型。该方法能同时优化网络结构和参数,具有全局寻优能力,补偿精度高、鲁棒性好、网络训练速度快、能实现在线软补偿。实验结果表明,本文所用的电容称重传感器非线性补偿方法是有效和可行的。     

电容储能脉冲功率源中Rogowski线圈标定方法

采用电荷守恒原理研究了电容器放电下的ROGOWSKI线圈标定。针对具体电路结构提出了测量电容器中电荷转移量的标定方法,分析了包括电容值测量误差、电阻分压器测量误差、ROGOWSKI线圈测量通道误差等影响标定误差的主要因素。实验比对结果表明新标定法准确度较高。     

电子式互感器校验系统的研究

介绍的校验系统基于Labview平台,通过读取合并单元的数据,配合高精度标准表,结合同步卡和数字信号处理实现对互感器的检验,对于校验10～500kV电压等级的电子式电压互感器和额定电流为5～5000A的电子式电流互感器能够达到万分之五的精度.文中介绍了系统组成和主要的检测原理,并给出了实验测试和现场测试.测试结果表明,本测试系统能满足对电子式互感器比差和角差进行校验的要求.     

湿敏电容式传感器测量SF_6气体湿度方法的研究

在线低湿检测SF6气体湿度 ,对SF6电器安全运行十分重要。传统的重量法、电解法和露点法属于离线测量 ,均有困难。高分子电容式湿度传感器可以实现从 0 %～ 1 0 0 %全程监测气体的相对湿度。此方法应用径向基神经网络 (RBF) ,对测得的数据进行温度补偿、曲线拟合和软件插值 ,实验结果证明 ,此方法可以达到很好的效果。     

基于RBF-ARX模型的多变量系统非线性预测控制

提出了基于RBF - ARX模型的压铸机多变量压射过程非线性预测控制算法.在参考历史数据和机理模型建立RBF- ARX全局非线性动态模型的基础上,以快速收敛的结构化非线性参数优化策略离线辨识估计和优化模型参数,确定了预测控制系统的结构和多步向前预测控制输出.与传统PID控制算法的速度设定值跟踪效果对比表明基于RBF- ...     

机器人多维力传感器标定Kalman滤波

在多维力传感器标定过程中,往往出现比较大测量噪声,零漂幅度较大,严重地限制了多维力传感器标定精度。鉴于KALMAN滤波器在滤除系统随机干扰噪声方面良好效果,并考虑到在力传感器标定加载前,噪声信号便于测量的特点。本文从单维力传感器入手,把标定测量模型简化为一阶惯性和零阶保持器串联,并把传感器的输入／输出分为有载荷作用和无载荷作用两个状态,分别推导出输入／输出关系,获得单维力传感器状态和测量方程,并进一步推导出单维力传感器KALMAN滤波算法。在合理假设基础上,再使单维力传感器标定KALMAN滤波算法推广到多维力传感器。标定实验表明,在多维力传感器标定中,KALMAN滤波有效地滤除了测量噪声,提高了标定精度。     

一种无电压传感器的改进型三相APF控制方法

对于传统的并联三相有源电力滤波器(Active Power Filter,APF),谐波电流提取理论和补偿电流的实时跟踪策略一直是研究的热点。现有的方法都不能很好地解决谐波电流提取精确度和补偿电流实时性的矛盾。此外,如何降低有源电力滤波器的开关频率也是需要解决的技术难题。为此,在分析传统有源电力滤波器原理的基础上,提出了一种无三相交流电压传感器的改进型三相APF控制方法。据设计的APF具有良好的准确度和实时性,并能从根本上解决开关频率高的问题。仿真结果证明了控制方案的正确性和有效性。     

基于RBF神经网络的无刷直流电机无位置传感器控制

通过分析无刷直流电机间接位置检测原理 ,提出了基于径向基函数 (RBF)神经网络的无位置传感器控制方法。该方法建立动态的RBF网络模型 ,采用k 均值聚类法和递推最小二乘法 (RLS)离线训练得到网络初始参数 ,采用基于梯度下降纠正误差法在线训练更新网络参数 ,通过对电机端电压和相电流的映射 ,得到电机换相信号 ,取代了传统的位置传感器。最后实验结果表明了该控制方法的有效性     

电流互感器的现场检定

介绍了采用“低压外推测电流互感器误差”新原理研制的HLE1型电流互感器现场检验装置校验电流互感器的方法、优点并与传统方法检测结果做了比对,证明了其有效性和准确性。     

结晶器液位检测和控制系统优化

在介绍了国内生产的RAM系列涡流型钢水液位控制仪的基础上给出与同位素结晶器液位检测装置的比较以及在济钢连铸机结晶器钢水液位的检测及应用,并对结晶器液位控制系统进行了部分改造,改造后投运的液位控制系统性能稳定可靠,使用精度达±1mm,不但减少了铸坯表面裂纹,提高了产品质量,而且经济效益显著。