气体浓度测量中的电化学传感器动态特性补偿

针对电化学气体传感器的动态响应延迟问题,设计了一种电化学气体传感器的动态特性测量装置,研究了气体传感器动态特性补偿及应用。为减小电化学气体传感器的动态响应时间,提出了用粒子群优化(PSO)算法对电化学气体传感器逆建模的动态补偿法,获得动态补偿滤波器模型,对电化学气体传感器的响应-恢复时间进行补偿。将补偿方法应用于研制的存储式气体浓度测试系统,测试结果表明该方法有效地改善了传感器的动态响应特性,并在响应时间上提高了3.6倍,恢复时间提高了2.8倍,具有可移植性强、易于实现的特点。

基于动态特性补偿的冲击波测试数据处理方法

利用激波管对传感器进行动态标定,采用特殊白化滤波器广义最小二乘迭代法建立冲击波测试传感器的数学模型并对其动态特性进行分析,提出采用基于零极点相消原理补偿法来对传感器动态特性进行补偿。实际试验的测试数据处理应用表明,基于动态特性补偿的数据处理方法能够提高传感器动态特性和冲击波测试数据的准确度。

基于动态特性补偿的绝热加速量热仪温度随动控制优化

针对绝热加速量热仪测试反应剧烈的样品时温度传感器存在动态测量误差,导致在进行反应热力学和动力学计算中出现偏差的现象,提出一种绝热反应过程中实时在系统动态特性补偿的方法。首先采用基于集中参数的方法对绝热反应过程进行模拟仿真,分析了影响进行反应热力学和动力学参数求取准确性的主要因素,其次利用粒子群算法的全局寻优能力,得到动态补偿器参数,并将其运用到绝热加速量热仪温度随动控制算法中。最后,通过标准样品对该补偿方法进行实验测试,验证了方法的有效性,研究结果对于提高化学反应热危险性评估准确性具有重要意义。

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。

基于虚拟仪器技术的某型飞机电传模拟器传感系统动态特性补偿仪

介绍了一种基于虚拟仪器技术的电传模拟器传感系统动态特性补偿仪。重点讨论了该补偿仪的虚拟仪器配置方案、数字滤波原理及其软、硬件实现方法。并且根据系统参数对补偿效果的影响 ,设计了一种自动查找最优补偿算法。

闭环传感器动态特性补偿的仿真实现

介绍了闭环传感器的系统结构和工作原理 ,用根轨迹法对系统进行了补偿 ,并利用MATLAB工具作了仿真实验 ,表明此方法的有效性。

基于辨识算法的电荷放大器动态特性补偿

用于采集冲击振动信号的传感器输出具有上升时间短,峰值高的特点,一般模拟电路的动态特性难以满足瞬态测试要求,且依据电路理论所计算的传递函数以及分析传递函数所做出的动态特性补偿也只是停留在理论可行的层面,实际效果差强人意。针对以上问题,提出了将系统辨识理论以及反滤波技术应用于模拟电路的方法。该方法将系统辨识运用到放大电路,可以较为准确的得到电路的传递函数,通过此传递函数可以有效提高电路的动态性能。通过试验证明该补偿方法能有效改善放大电路的幅频特性和相频特性,极大地提高测试系统的动态性能。

可编程动态特性补偿滤波器设计

以常用的典型传感器为应用对象,设计了一种可编程配置的动态特性补偿模拟滤波器,通过单片机控制改变模拟滤波器电路的结构与参数以实现对不同传感器动态特性的补偿。通过对不同方案的分析和比较,选择了合适的电路结构以及元件参数,实现了针对常见工作频带在20 k Hz以下的机电系统3~6阶可编程传感器动态特性补偿滤波器。通过对由电路构成的一阶系统和悬臂梁系统的补偿,验证了该动态特性补偿滤波器的可用性。

基于模糊RBF神经网络的传感器动态特性补偿研究

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,把模糊RBF神经网络应用到传感器的补偿环节。仿真实验表明,使用补偿的传感器输出达到稳态的时间比没有补偿的缩短了大约9ms,相应的动态特性指标也得到了较大的改善。把该算法用于对瓦斯传感器的非线性校正,大大提高了瓦斯检测的灵敏度和精度。

AFM定位系统动态误差补偿方法研究

原子力显微镜（AFM）是进行纳米测量和操作的重要工具。针对力测量过程中AFM定位系统的测量速度慢和窄带等问题,基于逆系统的迭代学习控制思想,设计一个前馈控制环节,补偿AFM定位系统中z轴方向上动态特性非线性影响。通过在一定带宽内对期望输入信号进行轨迹跟踪,使激励力（通过悬臂梁）无失真地施加在样本上,达到AFM准确测量的目的。该方法不仅拓宽了系统频带,而且提高了系统输出对期望输入的跟踪精度。

DP传感器研究及桥梁自振特性测试

研究了磁电传感器的动态特性补偿方法，开发出具有高机械稳定性和低固有频率的ＤＰ传感器，并利用ＤＰ传感器对铁路桥梁的自振特性进行了测试。实验表明了该传感器的有效性。

基于信号软测量的再热蒸汽温度控制研究

火电机组再热蒸汽温度系统是一个大迟延、大惯性系统,在不同负荷工况下表现出不同动态特性,许多电厂面临着再热汽温自动控制投入困难的问题。再热汽温控制对火电机组具有非常重要的意义,再热汽温过高使金属材料蠕变加快,影响使用寿命,甚至引起锅炉爆管等恶性事故;再热汽温过低使机组热效率降低,还会造成汽轮机末级叶片侵蚀加剧。为此,研究一种基于信号软测量和系统动态特性补偿的再热汽温自动控制策略,基于能量守恒原理计算再热减温器后温度,解决了目前再热减温器后无有效温度测点的问题;通过试验方法对再热器和再热减温器进行建模,采用系统动态特性补偿策略将再热汽温模型等效为较小的滞后和惯性系统;通过阀门线性化处理,有效解决执行机构非线性问题。基于以上方法对某电厂2台机组再热汽温自动控制进行优化,取得了较好效果,可为同类型火电机组再热汽温控制提供参考。

基于变结构控制理论的航向平面导引规律设计

基于变结构控制理论,针对小型水面机动目标,设计了一种新的导弹航向平面导引律,并对导引律中所需要的目标运动信息给出了估算方法。由于导弹的动态特性对脱靶量有较大影响,为此,本文还研究了导弹动态特性补偿的方法。仿真结果表明,在导弹的动态响应特性较好的情况下,该导引律能提供很高的命中精度;在导弹的动态响应特性很差的情况下,对动态特性补偿后,仍可得到很高的命中精度。

基于迭代学习控制的材料黏弹性纳米测量

原子力显微镜(AFM)是进行纳米材料力学特性(如材料黏弹性)测量的重要工具.压电陶瓷驱动器作为AFM的核心部件,由于其迟滞和蠕变特性的影响,致使在材料黏弹性纳米测量过程中,不仅测量速度慢,而且测量误差较大.为了解决以上问题,提出一种基于逆的迭代学习控制方法.通过在频域内学习系统的动态特性,补偿AFM的z轴动态误差,从而实现AFM系统的快速准确定位.该方法不仅避免了复杂的AFM系统建模过程,而且提高了系统输出对期望输入的跟踪精度.用美国DI公司的纳米原位测量仪对聚二甲基硅氧烷(PDMS)的纳米黏弹性进行了测量,验证了算法的适用性和有效性.

一种攻击海面小型机动目标的高精度导引律

针对海面小型导弹快艇高速、机动性强的特点,应用李雅普诺夫稳定性理论设计一种新的高精度导弹平面导引律。对于目标的运动信息,通过估算的方法获取。数学仿真结果表明,在考虑导弹动态特性时,如果不对导弹动态特性进行补偿则很容易导致脱靶,而对导弹动态特性用动态逆的方法进行动态补偿后,则可显著提高导弹命中目标的精度。仿真试验证明了该导引律的有效性。