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提出了一种结构简单的新型非接触电导率传感器。从原理出发,采用ANSYS有限元方法,通过建立有限元模型、定义材料属性、网格划分、设置边界条件、加载和求解等,得到了溶液电导率分别与传感器电感和电容之间的关系。利用该传感器对几种已知电导率溶液进行了测试,结果显示其测量的最大相对误差为0.64%,从而证明所提出的传感器测量方法不仅测量精度可行,还提高了测量的冗余度和可靠性,具有很高的商业应用价值。 相似文献
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为了减少CO爆炸给国民经济造成的巨大损伤,提出了一种能够快速地监测环境空气中痕量CO的气体传感器。由于CO分子基频吸收谱带的吸收线强要比泛频带和组合频带的吸收线强高出2~3个数量级,选择激射中心波长为4.65μm中红外量子级联激光器(QCL)作为光源,同时再配合长光程Herriott气室提高了CO体积分数检测下限。同时,该传感器采用单光源双探测器差分光学结构,消除了电调制光源所带来的不稳定性。实验表明:该传感器CO体积分数检测下限为2×10-6,并且操作人员可以通过替换在不同波长下运行的中红外QCL来测量其它气体。 相似文献
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传统提高陀螺寻北仪精度的方法主要是选用高精度陀螺、提高转位精度、增加转位数、通过数字滤波消除外界干扰等,这些方法大多针对寻北仪的某方面误差因素进行改进,而对寻北仪整体的误差特性研究较少。通过对陀螺寻北仪综合误差特性的分析,提出了基于快速傅立叶变换(FFT)的寻北仪误差补偿方法。该方法首先测量出寻北仪的整周误差,然后通过求取FFT系数完成对寻北仪的系统级误差补偿,该方法尤其对寻北仪制造过程中的结构误差和测量元件的常值漂移残差具有良好的补偿效果。经产品验证可以在保持现有陀螺和转位精度不变的情况下,提高寻北精度3倍以上,具有良好的工程实用价值。 相似文献
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以支持向量机(SVM)为代表的人工智能技术在智能传感器系统中得到了广泛的应用,但传统的SVM有"灾难性遗忘"现象,即会遗忘以前学过的知识,并且不能增量学习新的数据,这已无法满足智能传感器系统实时性的要求。而Learn++算法能够增量地学习新来的数据,即使新来数据属于新的类,也不会遗忘已经学习到的旧知识。为了解决上述问题,提出了一种基于壳向量算法的Learn++集成方法。实验结果表明:该算法不但具有增量学习的能力,而且在保证分类精度的同时,提高了训练速度,减小了存储规模,可以满足当下智能传感器系统在线学习的需求。 相似文献
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提出了一种基于随机路点移动模型的路点受限移动模型。在模型设计中,对节点的路点选择和暂停时间进行了设置,从而保持节点移动的规律性,满足特定场景的需要。利用仿真工具模拟模型的节点移动轨迹与其它移动模型进行比较,并从路由协议方面进行评估。仿真结果证明:该模型对集体搜索等特定场景具有较好的适用性。 相似文献
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为了完成所研制的MEMS气体流量传感器样品的流量测试与标定,设计制作了一种由标准流量发生器和传感器信号读出与数据采集电路组成的简易流量测试装置。标准流量发生器由注射器和可更换的砝码组成,利用不同的砝码配重,在注射器出气口产生合适的恒定气体流速。通过理论分析和Ansys有限元数值仿真,验证了简易标准流量发生器的可行性。传感器信号读出与数据采集电路基于内建多路A/D转换器的单片机实现,具有传感器加热电阻器的恒温控制、流量信号的数字检测和显示的功能。采用该简易流量测试装置对自行研制的MEMS气体流量传感器进行了流量测试与标定,获得了待测器件的标定参数、传感器流量测量的绝对误差和相对误差。 相似文献
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