Problems Related to Excitation Winding Surface Temperature Measurement of a Salient Pole Synchronous Generator in Rotation

This paper addresses some of the problems related to direct surface temperature measurement of a salient pole synchronous generator excitation winding in rotation. Excitation winding temperature is used for determining the dynamic limit in a PQ diagram. The paper also addresses procedures of improving the accuracy of surface temperature measurement using the contact DS 18B20 digital temperature probes. The paper also provides experimental results of direct temperature measurement of the excitation winding surface conducted in the salient pole synchronous generator in the rotation.

机载下投式探空温度传感器设计与实验研究

为降低太阳辐射对机载下投式探空仪中温度传感器的影响,设计了一种阵列式NTC珠状热敏电阻探空温度传感器。该传感器阵列通过探头间的太阳辐射误差比值推算大气环境温度的真实值。首先,通过计算流体动力学(computational fluid dynamics, CFD)方法选出传感器探头的最优引线夹角,再对表面涂覆不同太阳辐射反射率涂层的探头进行太阳辐射误差比值计算;然后利用支持向量机(support vector machine, SVM)拟合仿真,得到辐射误差比值拟合模型;最后,搭建低气压风洞以及太阳模拟器实验平台。实验结果表明,该温度传感器阵列可将测量误差降低至0.065℃,均方根误差降至0.078℃,有望将太阳辐射误差对下投式探空仪温度测量的影响降低至0.1℃以内。

地面气象测温传感器设计及实验研究

地面气象测温传感器受太阳辐射的影响,测量时其辐射误差可达1 K量级。针对此问题,设计了一种新型地面测温传感器结构。使用计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)方法将多个气象参数下的仪器辐射误差进行量化,采用粒子群优化支持向量机算法对其结果进行拟合,得到辐射误差修正方程。以076B强制通风仪器的测量值作为温度基准开展场外实验。结果表明,设计的地面气象测温传感器经修正方程修正后的测量结果与温度基准的均方根误差(root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为0.029 K和0.027 K,可将辐射误差保持在0.05 K以内。

基于LS-SVM与遗传算法的数控机床热误差辨识温度传感器优化策略

提出了一种在数控机床热误差辨识建模过程中利用最小二乘支持向量机结合遗传算法对温度传感器进行筛选与优化的新方法,对布置在一台数控车床上的温度传感器进行了优化。根据热模态理论,对传感器进行分组,利用最小二乘支持向量机方法构建数控机床热误差辨识模型,再根据遗传算法对其进行传感器优化布置。结果表明,遗传算法与最小二乘支持向量机方法的结合,很好地避免了温度测点的相互影响,保证了模型精度。该台数控车床的轴向建模平均绝对百分比误差为1.89%,径向建模平均绝对百分比误差为2.04%。传感器使用数量减少,节约了硬件成本,提高了辨识建模速度。

基于最小二乘支持向量机的压力传感器温度补偿

压力传感器的输出不仅随压力变化,而且易受环境温度的影响,因而限制了传感器的测量精度。为了克服压力传感器的上述缺陷,本文提出了一种基于最小二乘支持向量机的温度补偿方法,并用虚拟仪器技术予以实现。与常用的误差反传神经网络方法相比,最小二乘支持向量机可获得更好的泛化性能,不易发生局部最优及过拟合现象。因此该方法能有效地消除温度对传感器输出的影响。实例表明,补偿后的压力传感器具有更高的测量精度和温度稳定性。

EC-5土壤水分传感器温度影响机理及补偿方法研究

针对EC-5传感器温度实验中出现的两种截然不同现象,根据温度对土壤介电常数和电导率影响的机理分析,建立土壤水分传感器测试结果随温度变化的理论模型。通过对模型的仿真分析发现,EC-5传感器测得的土壤水分含量随温度变化的趋势与土壤电导率密切相关。利用最小二乘支持向量机对传感器的温度实验数据建立补偿函数并提出相应补偿算法,有效地抵消了温度变化造成的传感器测试误差。

超精密环境温度控制及温度测量技术研究

分析在超精密加工环境中进行高精度温度测量与控制的原理及方法。在分层次逐步实现的原则下 ,依据传热学原理 ,规划并初步建成了一个超精密的加工环境。比较各种温度传感器 ,分析分辨率达 1 0 -3℃的石英晶体温度传感器的原理 ,建立温度控制系统的数学模型 ,采用自适应预测模糊 PID控制 ,最终的温度控制精度在 0 .1℃以内。此系统更适合于使用气浮导轨和气浮主轴的超精密机床和超精密测量等不适宜采用油喷淋温控系统的场合 ,而且成本更加低廉。

基于支持向量机和小波分解的气体识别研究

提出将支持向量机应用到气体种类识别的研究中,并建立小波分解提取特征量和支持向量机识别气体种类的气体定性分析模型。通过小波分解提取半导体气体传感器在温度调制下的动态响应特性的特征量,分别使用不同核函数和不同结构的支持向量机建立判断特征量与气体种类的模型。实验结果说明使用支持向量机进行气体成分定性识别的效果优于同结构的神经网络,且对支持向量机自身结构的选择不敏感,适合于对多组分气体定性分析研究。建立的模型在分辨力为13ppm(对CO)和15ppm(对H2)的条件下,对单一氢气、一氧化碳及其混合气体的识别率可达98%,适合于工程应用。

基于热模态分析的热误差温度测点优化选择

针对影响机床热误差建模的温度场分布问题,提出一种热模态分析方法,对机床热误差建模温度测点进行优化选择。以数控机床主轴温度场分析为例,利用热模态方法得到主轴各模态的时间常数、温度场及热变形模态形状,从而确定温度测点的最优位置。并通过实验验证了所建立模型的准确性与鲁棒性。

数控机床温度无线检测智能补偿系统设计

介绍了一种数控机床主轴及主轴电机温度无线检测与控制系统。该系统采用CC2430单片机为控制射频芯片,选用数字温度传感器DS18B20为数控机床主轴及主轴电机、左右光栅温度的检测元件。采用IAR Embeded Workbench和LabVIEW开发了上位机温度无线监控程序界面,详细介绍了系统的设计过程及具体的实现方法。实验结果表明,该系统具有灵敏度高、实时性好、稳定、准确、操作简单等优点,为数控机床的加工精度及安全无故障运行提供了保证。

基于最小二乘支持向量机的硅压阻式传感器温度补偿

针对硅压阻式传感器灵敏度和零点温度漂移大、硬件补偿电路效果不佳的问题,提出最小二乘支持向量机方法对其温度漂移进行补偿。首先分析了经硬件补偿后的硅压阻式传感器的温度漂移特性,在整个检测范围内选取均匀分布的温度、压力数据作为模型输入,经预处理后对输出数值进行训练,并运用网格搜索法和交叉确认法优化模型的惩罚因子和正则化参数,建立了传感器温度补偿模型。实验结果表明,基于最小二乘支持向量机的温度补偿算法在0-100℃温度范围内把传感器输出综合精度从3.2%FS提高到0.25%FS,进一步提高了传感器的精度和温度使用范围,具有较高的实用价值。

基于粒子群支持向量机的湿度传感器温度补偿

针对高分子湿敏电容感应元件容易受温度影响的问题,提出了运用改进的基于非线性递减惯性权重和自适应变异的粒子群优化支持向量机(AMPSO-SVM)方法对湿度传感器进行温度补偿,并与遗传支持向量机(GA-SVM)和标准粒子群支持向量机(PSO-SVM)优化方法进行了比较。结果表明:经过改进的粒子群优化支持向量机方法补偿后,湿度数据的相对误差绝对值均在3%之内,同时仅在25步迭代之后就达到了最优值。因此AMPSO-SVM相比于其他方法有抗早熟能力强,搜索精度高,收敛速度快的优点,用于湿度传感器温度补偿是有效可行的。

基于PSO-LSSVM的水分仪称重传感器非线性补偿研究

水分仪称重传感器的输出与待烘干物重量存在一定的非线性关系,且烘干失重法对传感器工作环境温度影响也会造成称重传感器输出的非线性变化。在分析传统应片式传感器非线性输出的产生机理基础上,提出一种基于变异粒子群-最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)的新型称重传感器非线性补偿方案:首先采用噪声协方差可变的卡尔曼滤波算法对称重传感器输出数据进行滤波,减小噪声的影响;再将滤波后的数值与环境温度值作为回归参量,建立基于LSSVM算法的水分仪称重模型;利用变异PSO算法对模型进行参数寻优。实验表明,在220 g/0.001 g水分仪中采用本方法对传感器输出进行非线性补偿后,称量精度明显优于国家检定规程标准;此外,该方法满足在小训练样本条件下,具有很好的泛化性。

基于LS-SVM的温度传感器非线性关系拟合及参考端温度补偿

提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的温度传感器非线性关系拟合模型,并根据温度传感器的输入输出特性给出两种方案对参考端温度进行补偿.建立了LS-SVM回归模型,利用LS-SVM超强的学习能力对温度与电势间的非线性关系进行精确拟合.两种方案均可对参考端温度进行有效补偿,其中方案2可根据参考端温度、传感器实测电势对实际温度直接拟合,简化了补偿过程,提高了识别精度.实验表明,LS-SVM回归法及文中所提出的补偿方案能很好地逼近实际温度,提高测量精度.

基于RBF神经网络和LS-SVM组合模型的磁浮车间隙传感器温度补偿

对磁浮车悬浮间隙传感器温度漂移产生机理进行了研究,提出采用组合预测的方法建立传感器温度特性逆模型进行温度补偿,根据传感器温度特性分别建立径向基函数神经网络(RBF-NN)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)温度补偿系统模型,通过在探头内布置PT1000铂热电阻检测探头温度,依据温度信号对传感器进行温度误差补偿。仿真结果表明组合模型能较好地拟合温度逆特性,组合补偿模型的输出不受工作温度的影响,全量程最大误差为0.14 mm,在工作间隙范围内误差小于0.05 mm,且组合模型的补偿误差优于单一模型补偿效果,该方法可有效消除温度漂移效应,并提高传感器的检测准确度,能够满足磁浮车悬浮控制系统要求。

费森尤斯4008S型血液透析机维修两例

目的通过分析费森尤斯4008S系列血液透析的两例常见故障,探讨维护方法。方法研究血液透析机的系统结构和工作原理,对故障现象进行分析、总结。结果我院血液透析常见故障主要集中在透析液供给系统和血液监护警报系统,通过对两例常见故障的检修,故障得到排除。结论定期保养、主动维护可减少血液透析故障的发生和维修费用的支出,能保障患者得到安全、有效的治疗。

应用于直线型吸烟机的卷烟热塌陷测量装置设计

为提高卷烟热塌陷检测效率,扩展直线型吸烟机的功能,设计了一种应用于直线型吸烟机的卷烟热塌陷测量装置。该装置主要由人机交互单元、采集控制单元及多个测量单元组成,配合直线型吸烟机的机械结构及运行过程,利用高精度位移传感器和红外温度传感器作为测量和定位器件,在卷烟抽吸过程中实时测量卷烟的热塌陷值。采用多层总线式控制系统,实现了多支卷烟的同时测量。结果表明,试验样本滤嘴和烟支部分P值均小于0.05,分组合并标准偏差均小于0.10,符合YC/T 354—2010测试要求。该装置实现了对卷烟热塌陷指标的测量,具有良好的稳定性、一致性和准确性,可同时测量多支卷烟的热塌陷,有效提高了测量效率。

我院两种不同类型血液透析机的质量控制对比及分析

目的通过对我院两种不同类型的血液透析机进行质量控制检测,分析这两种类型仪器的参数准确性,保障患者的透析安全。方法采用HDM99XP对同年份采购的三台4008S血液透析机和三台5008S血液透析机分别进行电导率、温度和流量参数的检测,每三个月检测一次,共检测四次,并对实测数据进行分析。结果 4008S和5008S型血液透析机的参数均在误差范围内,但4008S血液透析机的温度、电导率和流量三个核心参数偏差均比5008S大,并及时校正了偏差较大的参数。结论 5008S型血液透析机在透析参数的稳定性上要优越于4008S型血液透析机,可继续在这两种类型仪器对患者透析临床效果上是否具有显著性差异进行进一步研究。

机床主轴温度场的数字化检测

】利用数字温度传感器具有单总线的特点 ,结合单片机组成传感器网络 ,实现了对机床主轴温度场多点温度检测系统的硬件设计和软件设计。这种检测系统对于恶劣环境、干扰源多等情况的现场温度检测具有特长。从理论和实验 2个方面对机床主轴温度场和热变形动态特性之间的差异进行分析 ,证明了机床主轴上最佳温度测点的存在 ,并采用黄金分割法优化主轴最佳温度测点 ,简化了测量过程。