带有预测补偿的动态电子秤

本文介绍了一种单片机预测补偿动态电子秤。文中阐述了提高称量精度的称量预测补偿方法．给出了系统硬件结构图及软件框图，系统设计合理、结构简单。精度＜０．８％（每袋５００克）。     

小动物动态电子秤的研制

根据家禽科学育种的需要,研制了一种家禽等小动物用动态电子秤,并利用单片机89C51对A／D转换数据进行处理,使电子秤的动态与静态测试误差仅为3g,达到设计要求．     

提高电子秤动态精度的软件措施

讨论电子秤在混合饲料自动加工配料过程中,需要解决的动态称重精度问题,并给出软件处理的具体措施及程序框图。     

单片机控制的电子秤

介绍一种由单片机８７５１控制的电子秤的设计，该电子秤的最大称量为５００ｇ，最小分度为０．１ｇ；１６个数码管分别显示质量及其它参数。基于成本和精度考虑，Ａ／Ｄ转换部分采用单片机控制的双积分Ａ／Ｄ电路。     

8013单片机在SPF—500粉喷桩机电子秤中的应用

用计算机控制粉喷桩机的施灰量，可提高粉喷桩机处理地基的效果。本文介绍控制粉喷桩机电子秤的８０３１单片机系统的硬件电路及软件组成。     

电子秤芯片防作弊检测系统设计

电子秤使用过程中存在的最为隐蔽的作弊手段是通过修改或更换芯片中的程序.为了有效检测这种隐蔽的电子秤作弊行为,维护市场公正,设计了一套作弊检测系统.单片机系统实现提取芯片程序,上位机从单片机获取程序后,经过循环冗余校验算法获取程序校验码,通过与远程服务器中已存的校验码比对,确定芯片代码是否被修改.     

基于径向基函数神经网络偏差补偿的预测函数控制

基于线性模型设计预测函数控制器，用径向基函数神经网络（RBFNN）来补偿由系统的非线性和外界干扰引起的预测误差，从而实现非线性系统的自适应预测函数控制。将该控制算法用于pH中和滴定过程，仿真实验表明该算法计算量小，控制效果好。     

温度传感器动态特性完全补偿方法研究与补偿电路设计

分析了温度传感器动态特性的一阶系统模型和二阶系统模型,指出了其中的二阶系统是非欠阻尼系统、两个系统的阶跃响应有相似性和共同点,进而提出可以将温度传感器动态模型统一简化为一阶系统模型.推导了能够将该一阶系统补偿成理想全通系统的补偿电路传递函数,设计了能实现该传递函数的有源滤波电路,给出了依温度传感器热时间常数设计电路元件参数的公式.指出信号转换电路输出电压与传感器体温度成线性比例关系、补偿电路和信号转换电路有足够宽的通频带,是用硬件实现温度传感器动态特性完全补偿的两个必要条件.     

低压配电网动态无功补偿装置的研制

阐述了低压配电网动态无功补偿装置的主电路联接和以８０Ｃ１９８单片机系统为核心的动态无功补偿控制器的工作原理。     

TCR动态无功补偿原理及滤波器参数的计算

以引进的ＴＣＲ动态无功补偿装置为实例,阐述和分析了ＴＣＲ动态无功补偿原理,并对滤波器组的参数进行了分析计算．     

神经网络动态补偿方法及应用

三轴飞行仿真转台是专门用于测试导弹导引头性能的重要设备,是一类具有非线性、时变性和不确定性的复杂的电液伺服系统,其中环系统的阻尼比和固有频率通常较低,需加以校正．提出一种采用神经网络来实现对系统进行动态补偿的新方法,控制器采用单个神经元PID,动态补偿采用三层前向网络,隐层采用S型函数．仿真结果表明该方法相对于线性动态补偿器能更好地改善系统的动态性能,并能够利用神经网络的在线调整,使对象发生变化时得到更好的补偿．     

用单片机实现铜电阻动态测温

铜电阻Ｃｕ１００在动态测温时,其滞后性使其测量精度不高。介绍通过实验得到温度补偿算法,用单片机构成智测量系统,从而成功地实现了补偿,取得了较满意的效果。     

基于LabVIEW的智能电子秤设计

基于LabVIEW软件设计了智能电子秤系统,阐述了系统硬件电路构成、软件设计思想和具体实现.系统应用虚拟仪器技术进行自动测量、处理和显示,实现了电子秤的智能化,具有测量精度高、界面友好、运行稳定可靠、功能便于扩展.     

基于时延补偿的移动机器人动态避障方法

为提高自主移动机器人的动态避障能力,提出以视觉信息为决策依据,通过时延补偿提高机器人对障碍物定位精度局部动态避障方法．在避障过程中无需考虑障碍物的运动速度和运动方向,更加适用于机器人在未知或部分未知环境下的路径规划．实验表明,这种方法是可行而有效的．     

低压配电网动态无功补偿装置的研制

简述了低压配电网动态无功补偿装置的主电路联接和以８０Ｃ１９８单片机系统为核心的动态无功补偿控制器的工作原理．     

机床动态热性能研究和误差补偿

指出机床的热泪盈眶性能主要表现为在加工参数改变时机床的动态热误差。不同类型的机床热性能被研究,给出了机床热性能的测量分析和效果。多种数学模型被用来建立机床温度变化和热变形的关系。比较结果说明,多元线性回归和神经网络模型能够较好的预报补偿机床的动态热变形误差。