蓝宝石晶体高温传感器的信号解调及标定

为了使用蓝宝石晶体高温传感器对工业烟气温度进行长期在线监测，设计了蓝宝石晶体高温传感器的解调系统，并对其进行了标定。对蓝宝石晶体高温传感器的白光偏振干涉测温原理进行了理论分析，并利用离散腔长变换（DGT）解调算法对光程差信息进行解调。在此基础上建立了一套以热电偶为参照的标定系统，使用S型高温热电偶采集温度数据，得到了光程差一温度样本。分别利用二次多项式拟合法与BP神经网络法对传感器的输出曲线进行了拟合与泛化，并进行了对比。实验结果表明：在800～1300℃温度范围内，与二次多项式拟合方法相比，BP神经网络的拟合精度较高，拟合残差均值达到0．33℃；泛化能力强，多次逆化结果误差均值为0．56℃，均方误差为0．55oC。最终使用BP神经网络方法对传感器进行标定，使得传感解调系统满足了工业测高温的精度要求。

一种基于全极点窗递归算法的PCM/FM信号解调方法

提出一种基于全极点窗递归算法DSTFT解调PCM/FM信号的新方法,该方法通过检测信号的瞬时频谱峰值来实现解调,摆脱了传统解调方法中的载波恢复环路。采用基于全极点窗的递归算法来计算信号的频谱能量,理论分析和仿真结果表明,该方法计算量较小,误码率较低。通过对实际数据进行解调,验证了该方法的有效性。

基于准滑模离散控制算法的旋转机械振动控制研究

为解决传统旋转机械振动控制方法内激励源振动响应性质分析不精确、振动信号分类控制准确率差等问题,引入准滑膜离散控制算法,提出了一种新的旋转机械振动控制方法。首先,对旋转机械振动形式进行分类,获取机械振动弹性转轴的弹性力;然后,采用准滑膜离散控制算法,计算旋转机械齿套振动角速度;最后,依据解调变换控制技术,全方位实现旋转机械振动控制的目标。分析实验可知,在旋转机械振动信号的网络识别准确率与振动信号分类控制的准确率方面,新的振动控制方法均高于传统控制方法,有效提升了旋转机械振动控制效率与效果,可行性较高。

蓝宝石晶体高温传感器解调方法研究

为了从蓝宝石晶体高温传感器输出信号中精确解调出温度信息,建立了一套基于离散腔长变换(DGT)的解调系统。从白光偏振干涉原理出发,分析了高斯光源条件下利用DGT解调蓝宝石晶体高温传感器的原理。针对传统傅里叶变换解调数字频率非均匀采样存在误差的缺点,直接对波长均匀采样得到的光谱数据进行DGT,利用DGT幅值谱峰值解调环境温度引起的光程差(OPD)。进而采用加高斯窗法消除光谱仪背景噪声,进一步提高DGT方法的解调精度。在实际的解调系统中对所提出的方法进行了实验,结果表明,在600～1 200℃测温范围,本文方法可以实现温度的精确测量。

基于DCT-PLS算法的MODIS LST缺值填补方法研究

受云层、传感器误差等因素影响,中分辨率成像光谱仪(MODIS)获取的地表温度产品(LST)在时间和空间上存在大量缺失数据,严重影响了基于时间序列数据的分析与应用。本文引进一种基于离散余弦变换与惩罚最小二乘的多维数据快速平滑方法(DCT-PLS),利用数据集自身的时间和空间信息填补缺值。本文在粤港澳大湾区开展实证研究,将DCT-PLS算法用于填补该地区2001年1月—2017年12月的月值MODIS LST数据缺值,并引入人工模拟缺值对算法进行误差分析与精度验证。算法误差分析结果表明,填补误差主要来源于三维算法对数据集中有偏LST时间信息的使用,并因此产生显著高估或低估的填补结果。基于此,本文提出了利用MODIS LST数据集自身时间序列信息自动计算获取有效辅助LST信息的优化策略,从而实现填补算法计算效率和精度的提升:平均计算时间从12.0 s提高至1.7 s,平均R从0.94提高至0.97,平均RMSE从1.94 K提高至0.74 K(相较于三维算法)。在大湾区的填补结果表明(日间结果:R=0.98、RMSE=0.79 K;夜间结果:R=0.99、RMSE=0.56 K),优化后的DCT-PLS算法可以快速鲁棒地填补MODIS LST月值数据产品中的缺值,并且具有稳定性强、不依赖外部数据集的计算特性,能够适应长时间序列MODIS LST缺值填补。