瞬态表面温度传感器动态建模方法研究

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.动态补偿或动态误差修正对于改善测温系统动态特性,减小动态误差有重要意义,而建立温度传感器动态数学模型则是进行动态补偿或动态误差修正的前提.本文首先设计了瞬态表面温度传感器动态校准系统;然后,利用系统所测得输入输出数据,采用系统辨识方法建立了测温系统的动态数学模型;最后,利用交叉检验法验证该模型的正确性.经检验该方法可以达到理想的辨识效果,从而为系统反滤波动态误差修正奠定了基础.     

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。     

改进型灰狼算法在热电偶动态补偿中的应用

为解决热电偶传感器在瞬态温度测试过程中因传感器动态性能不足引入动态误差影响测试精度的问题,提出基于改进型灰狼优化算法的热电偶传感器动态补偿方法.通过改变候选解产生策略和引入动态权重因子,对灰狼优化算法(GWO)进行改进,从而进一步提高了热电偶传感器的时间常数.根据热电偶传感器水浴法校准数据寻优获得补偿系统传递函数,并对实测火焰数据进行实验.实验结果表明,水浴法校准数据经补偿后时间常数由0.0685s提升为0.0147s,动态误差减小了近75%.经IGWO寻优获得的动态补偿系统,可有效地改善热电偶传感器的动态特性,减小热电偶传感器的动态误差.     

基于量子粒子群算法的热电偶动态校准及动态补偿技术研究

为了实现热电偶传感器的动态校准及动态补偿,有效改善热电偶的动态特性,利用半导体激光加热高、加热快的优点,构建了可溯源温度动态校准系统,实现了热电偶的可溯源动态校准,测得了C型热电偶的时间常数。应用量子粒子群优化算法建立了热电偶传感器的动态补偿滤波器模型,有效改善了热电偶的动态特性,减小了热电偶传感器的动态误差。     

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。     

基于神经网络的传感器动态补偿算法及DSP实现

为了改善传感器的动态响应特性,对其输出结果进行动态补偿是一个有效方法;讨论了基于自适应神经网络的传感器动态逆建模方法,采用网络分块训练和可变学习因子的方法来提高训练的精度,缩短收敛时间;研究了在加入不同信噪比的随机噪声下应用该模型实现传感器动态补偿的可行性;对典型的压电传感器模型进行了仿真,仿真结果表明补偿后传感器模型的响应速度加快,同时还可以抑制噪声;研制了基于数字信号处理器的数据采集及补偿系统并运用该系统对传感器模拟器输出的数据进行了采集,试验结果表明该系统能够准确的采集存储数据,同时还能够修正由传感器模拟器引起的动态误差。     

冲击波测试系统中传感器动态补偿装置

在测量爆炸冲击波陡峭信号时,为了得出准确的超压峰值,必须解决由于传感器的带宽不够引起的测试数据剧烈震荡的问题。为此使用了模糊神经网络算法对传感器进行逆建模进而消除传感器动态误差,此方法能够准确快速地得出动态补偿装置的权值和系数。对压电传感器进行了建模并详细分析了补偿前后传感器的时域和频域动态特性。设计了以ARM为核心的动态补偿装置。实验证明将动态补偿装置应用于工程后能够减小传感器的动态误差并准确获得超压峰值。     

用多项式预测滤波消噪的传感器动态特性辨识

在利用传感器进行动态测量时,为了得到精确的测量结果,需要建立传感器动态特性的数学模型,传感器动态特性可以通过系统辨识得到.但是,测量噪声的存在,使得辨识得到的传感器动态特性与实际动态特性存在一定误差,影响到测量系统的精度.为了解决该问题,本文讨论了多项式预测滤波和中值滤波相结合的方法对传感器输出信号进行滤波消噪.然后,利用消噪后的信号,通过系统辨识方法建立传感器动态特性的数学模型.研究表明,采用本文研究的方法可以克服测量噪声对传感器动态特性辨识的影响,并将该方法用于薄膜热电偶的动态特性辨识.     

有限空间爆炸瞬态温度的动态补偿方法研究 �

为改善铠装绝缘型热电偶的动态特性,采用集总热容法建立了热电偶传热模型,将其系统特性简化为一阶惯性系统,为验证系统阶次的合理性并确定传递函数参数,建立了最小二乘支持向量机系统辨识模型,采用高温油浴法进行了热电偶动态标定实验,基于动态标定数据和粒子群优化算法,建立了热电偶动态补偿模型。实验结果表明:由集总热容法和系统辨识模型确定的系统传递函数能够较为准确的描述铠装绝缘型热电偶的动态特性,传递函数在阶跃激励下的响应曲线与动态标定实验中传感器的输出曲线具有较高的一致性,基于粒子群优化算法的动态补偿模型表现出较好的补偿效果,经补偿后系统响应时间由7.124s减小为1.187s,且传感器工作频带得以有效扩展,将该方法应用于有限空间爆炸瞬态温度的动态补偿中,能够在一定程度上减小传感器的动态测量误差。     

一种基于改进遗传RBF神经网络的传感器动态特性补偿算法

为了改善传感器的动态特性,减小系统测量误差,分析了传感器动态性能补偿的基本原理,提出了一种基于改进型遗传算法(IAGA)和RBF神经网络相结合的补偿算法,给出了用IAGA-RBF补偿算法建立的数学模型,并应用到瓦斯传感器的补偿环节.实验证明,该补偿算法具有响应速度快、计算精度高和工作频带宽的特点,多项动态特性指标都得到了较大的改善,能够有效地用于传感器的动态特性补偿.     

温度检测系统的非线性动态补偿研究

在温度测控系统中,对于温度传感器在测量时存在较大非线性动态偏移误差,提出基于参考模型的利用扩展卡尔曼滤波算法设计温度传感器的动态补偿的方法.用扩展卡尔曼滤波进行补偿器的参数辨识,从而得到比较精确的补偿器,因此温度传感器的动态偏移误差得到自动补偿.本文所设计的系统可以对温度进行有效的控制,且具有一定的鲁棒性和较好的响应速度.     

基于逆模型的温度传感器动态补偿方法

在瞬态测量中,温度传感器的测量滞后会影响到测量系统的精度。提出了一种通过建立温度传感器的动态逆模型来扩宽其工作频带,以此来减小因温度传感器测量滞后所形成的动态测量误差的补偿方法。用该方法设计的动态补偿器具有不依赖温度传感器动态模型的特点,可根据温度传感器和参考模型对输入激励响应的实测数据,通过微粒群(PSO)算法的优化学习得到补偿器的参数。检测信号经补偿计算后输出,能够克服传感器的测量滞后。实验证明了该方法的有效性。     

光电式互感器数据采集系统误差补偿的设计与实现

光电式互感器中数据采集部分是整个光电式互感器测试系统的基础,本文简要介绍了插接式智能组合电器中光电式互感器测试系统的组成,并全面分析了测试系统中数据采集部分的静态特性与动态特性,主要考虑温度变化对采集系统的影响,提出了相应的误差补偿方法。这一方法有助于改善数据采集系统的性能,实测结果也验证了上述结论。     

基于递归神经网络的热电偶测温滞后的动态补偿

提出了一种基于递归神经网络的热电偶测温滞后的动态补偿方法,利用神经网络良好的非线性映射能力,建立传感器的动态逆模型,实现对传感器的动态补偿。实验结果表明:检测信号经过动态补偿后,能够克服传感器的测量滞后,达到稳态的时间从补偿前的26 s缩短到大约5 s,传感器的动态性能得到较大的提高。     

火焰温度场测试中的传感器动态特性补偿

在进行爆温测试时,爆炸伴随的高温火焰具有变化快、温度高、测试环境恶劣等特点.针对这种特定的测温场合,运用火焰温度源法研究了热电偶传感器在火焰温度场中的动态响应特性.为了减小热电偶的动态测量误差,通过粒子群优化算法(PSO)建立了测试系统的动态补偿滤波器模型.实验表明,这种研究方法有效地改善了热电偶的动态测量误差,对通过爆温测试进行弹丸热毁伤评价有一定的参考价值.     

基于有限元法的黑体腔高温传感器动态特性分析

基于有限元热分析法,建立了黑体腔三维有限元模型,分析了黑体腔结构参数、热物性参数、黑体腔初始预热温度对黑体腔测温过程中动态特性的影响。研究结果表明：黑体腔结构参数的改变直接影响黑体腔动态测温误差、动态响应时间、腔体发射率,进而影响黑体腔性能。黑体腔动态测温误差随着比热或密度的增大而增大。黑体腔初始预热温度对黑体腔动态测温影响较大,初始预热温度每增加100℃,最大测温误差减小50℃左右,动态响应时间减少5 s左右。     

冲击波测试系统中压力传感器的实时动态补偿实现

冲击波测试系统在测量爆炸冲击信号时,必须解决因传感器的有效带宽难以满足或覆盖被测信号而引起的动态测试误差的问题.为此,利用激波管来对传感器进行动态标定获取实验样本,采用QR分解和改进粒子群优化(PSO)算法进行逆滤波快速估计动态补偿滤波器的阶数和系数.因数字滤波器的有限字长效应,本文选取合适的系数及输出数据的量化位数,来满足测试系统的稳定性.为实现实时在线修正,设计了以FPGA为控制与处理核心的全并行单反馈动态补偿结构,对系统硬件补偿前后的动态特性进行分析.实验表明该补偿滤波器能够满足实际测试需求,能够显著地提高传感器的动态响应特性.