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磁通负反馈空心线圈传感器特性和噪声研究 总被引:1,自引:0,他引:1
时间域空地电磁系统可以实现大深度探测,能够探测金属沉积矿床和地热储层,其接收装置常采用空心线圈传感器,传感器的匹配方式是输出端并联阻尼电阻,该电阻可以有效地抑制线圈的时域振荡,但是增加了传感器的噪声.研制了一种基于磁通负反馈机制的低噪声、大面积空地接收线圈传感器,通过理论分析给出了该方法的实现原理,建立了传统匹配方式和基于磁通负反馈方式的线圈等效模型,并深入分析了2种模型下传感器的幅频特性、带宽及影响空心线圈传感器信噪比的各噪声源,给出了2种方式下使传感器处于临界阻尼状态时系统噪声的仿真结果,将两者在相同带宽下的噪声有效值指标进行对比,证明了基于磁通负反馈方式的接收线圈能够达到与传统方式接收线圈一致的性能.噪声方面,在相同的线圈结构、温度不变(27 ℃)、频率范围为3 dB带宽的情况下,相比传统方式信噪比提高了10.6 dB.最后,采用小线圈传感器等效模型在野外进行了噪声测量,验证了理论的正确性. 相似文献
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针对大型复杂结构模型修正中待识别参数过多、修正效率低等问题,提出一种基于局部振动测试的约束子结构模型修正方法。首先,利用子结构部分的振动测试响应构造约束子结构,从而将子结构从整体结构中隔离出来,形成独立简单的结构,有效地隔绝整体结构对子结构的影响。然后,基于构造的约束子结构响应数据,直接对待修正的目标子结构进行模型修正。最后,以一个T形钢管焊接结构和某发射台骨架为例,对所提方法的有效性进行了验证分析。结果表明,该方法不仅能够减少待识别参数,简化修正过程,而且修正效率及精度也较高,为大型复杂结构的模型修正提供了一种新思路。 相似文献
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针对传统瓷砖人工检测工艺和判据单一化问题,在MATLAB开发性工作环境中,鉴于神经网络所具有的自组织、自学习和分布式存储信息的特点,提出了一种基于神经网络综合处理颜色特征和形状特征进行瓷砖图像检测的方法,利用Matlab神经网络工具箱建立特征参数检测模型,检测图像中的缺陷。首先,根据分类要求选定合适的神经网络结构,依据产品对象选择最基本的特征参数,并通过试验总结出最佳的算法设计。最后,运用该方法对sonydscp73型号照相机所采集的产品图像进行实验。实验证明,神经网络为瓷砖检测提供了一个很好的工具。 相似文献
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