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基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机转速控制

作者: 申晟 廖玉文 张韦微(采编) 来源:电子测量与仪器学报 日期: 2024-11-20 人气:150
基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机转速控制
针对存在参数不确定、非线性约束液压锚杆钻机回转系统的转速高精度控制问题,利用钻机作业的重复性,提出了一种基于无模型自适应迭代学习的液压锚杆钻机回转系统转速控制方案。首先,搭建钻机回转控制系统关于转速的状态空间模型。其次,利用动态线性化技术,构造钻机回转系统液压马达与伺服阀电流在迭代域的等价线性映射关系,并根据系统采集的历史伺服阀电流输入、液压马达转角输出数据,提出无模型自适应迭代学习转速控制设计方法。然后在理论上给出液压锚杆钻机回转系统转速跟踪误差沿数据方向以及重复作业方向的渐近收敛性。最后,利用MATLAB软件和AMEsim平台联合仿真验证算法的有效性。结果表明,相比于传统PID算法和迭代学习控制算法,所提出的算法在不需要已知锚杆钻机系统模型的情况下,能够仅利用可测数据实现钻机转速的高精度...

基于改进U-net网络的液压管路分割方法

作者: 张平 佟昆宏 王学珍 来源:电子测量与仪器学报 日期: 2024-04-08 人气:151
基于改进U-net网络的液压管路分割方法
针对液压管路背景多变、管道弯折、管道重叠排布等复杂现象且现有图像分割方法对管路分割精度不高等问题,提出一种以U-net网络为基础,结合Mobilenetv3网络、SE注意力机制模块、自校正卷积模块的液压管路分割方法。该方法以Mobilenetv3-large模型作为骨干网络,结合LR-ASPP网络处理特征图;在解码过程中,融入SE注意力模块和SC自校正模块,提升了特征提取能力;最后采用Dice函数和BCE函数的组合来作为网络的损失函数,有效地提升了网络的收敛能力。实验结果表明本文提出的方法在交并比、像素精度指标上的均值分别达到90.8%、95.2%,且模型体积为16.9 M,推理每张图像所耗时间20 ms,可应用于需实时部署的场景,为液压管路渗漏的准确识别提供了基础。

近场声全息测量研究

作者: 尚建华 张明敏 来源:电子测量与仪器学报 日期: 2023-10-22 人气:7
近场声全息测量研究
本文探讨了进行近场声全息测量时需要考虑的问题。文中指出全息测量面到声源重建面的距离应在最小波长范围内,并且与系统的动态范围和空间分辨率有关,传声器之间的间距应不大于最小波长的二分之一,传声器阵所扫描的全息测量面的尺寸至少为最大波长的一倍以上。参考传声器须放置在非相干声源附近,数目不应小于非相干声源的数目。测量的数据需要进行波数域滤波,提高信噪比,改善重建精度。

空间相机成像配置参数自动测试

作者: 顾营迎 宁飞 董智萍 李载峰 来源:电子测量与仪器学报 日期: 2023-10-10 人气:5
空间相机成像配置参数自动测试
为了实现对空间相机成像配置参数(积分级数、行转移时间、增益、偏置)的100%覆盖性测试,建立了空间相机成像配置参数自动测试判读系统。首先,介绍空间相机成像配置参数的基本组成及作用。接着给出空间相机成像配置参数自动测试判读系统的实现方法。最后利用该系统对某空间相机成像配置参数进行测试,并与传统测试方法相比较分析,说明了自动测试判读系统在测试覆盖性、测试效率、数据判读等方面的优势。实验结果表明:新的系统成像配置参数测试覆盖率达到100%;每条参数测试判读时间缩短至40 ms;测试效率是传统测试方法的600倍;实现了空间相机成像配置参数100%覆盖性测试和测试数据的自动判读。

流量平衡法微型风扇气动性能测试技术研究

作者: 彭衡芾 高童 董双双 李长武 张东飞 张洪军 来源:电子测量与仪器学报 日期: 2022-04-18 人气:101
流量平衡法微型风扇气动性能测试技术研究
为了解决微型风扇气动性能测试系统中微小流量测量和流量自动调节问题,提出了基于流量平衡法的微型风扇气动性能测试技术。基于流量平衡法技术原理,分析了流量平衡法管路系统空气动力特性和流量调节特性。由于采用了流量平衡管路设计,在切换不同工作管道时,整个管路系统总体阻抗基本不变,可通过开启不同测量支路来组合调节流量;理论上并联测量支路根据阀门开关,其流量非“1”即“0”,可以非常方便地组合出所需流量。针对所设计的实验装置进行了流量标定实验、流量调节性能实验和微型风扇气动性能试测,实验结果表明,组合流量调节性能符合预期,微型风扇测试中组合流量调节工作正常,证明了流量平衡法适用于微型风扇气动性能测试技术。

参数优化支持向量机的密封电子设备多余物定位方法研究

作者: 孙志刚 王国涛 高萌萌 郜雷阵 蒋爱平 来源:电子测量与仪器学报 日期: 2021-10-18 人气:143
参数优化支持向量机的密封电子设备多余物定位方法研究
在密封电子设备的生产制造过程中,对多余物进行检测和定位至关重要。针对设备体积大和多余物位置难以确定的问题,使用参数优化支持向量机对设备内部的多余物进行定位。通过设计信号调理电路与多通道信号同步采集电路,调理和采集微弱的多余物信号,设计两级双门限脉冲提取算法和多通道脉冲匹配算法对信号进行预处理,得到有效的信号数据。提取和选择性能优良的时频域特征构建定位数据集,比较不同分类算法在数据集上的性能表现,对更优的支持向量机进行参数优化设计,将优化后的支持向量机定位模型用于实物测试。测试结果表明,参数优化支持向量机的定位模型在航天电源内部的多余物定位测试的平均精度达82.58%,定位模型的泛化能力良好,达到航天系统工程的精度要求,该方法理论上可以推广应用于类似产生机理的碰撞信号定位。

基于kNN优化算法的密封电子设备多余物定位技术

作者: 孙志刚 王国涛 高萌萌 郜雷阵 蒋爱平 来源:电子测量与仪器学报 日期: 2021-10-18 人气:102
基于kNN优化算法的密封电子设备多余物定位技术
在密封电子设备的生产制造过程中,对多余物进行检测至关重要。微粒碰撞噪声检测法是我国军标规定的用于航天电子元器件多余物检测的方法。针对密封电子设备体积大和检测出的多余物位置难以确定的问题,使用参数优化的k邻近(kNN)算法对多余物进行定位。通过搭建定位实验系统和设计试件模型,得到多通道的多余物信号,提取性能优良的时域和频域特征作为kNN算法学习的数据集。采用网格搜索法寻找kNN算法最优的k值选择、距离度量和权重设置,然后采用参数优化的kNN算法分别建立平面与空间定位模型。实验结果表明,采用参数优化的kNN算法进行多余物定位,平面与空间定位精度分别达到81.18%和79.34%,有效提高了传统情况下的定位准确度。

改进YOLOv4的内丝接头密封面缺陷检测算法

作者: 单明陶 高玮玮 来源:电子测量与仪器学报 日期: 2021-10-17 人气:202
改进YOLOv4的内丝接头密封面缺陷检测算法
针对传统目标检测算法对内丝接头密封面的缺陷识别率不高的问题,提出利用改进的YOLOv4算法对其进行检测。首先使用K-means++聚类算法对目标样本进行先验框参数优化,提高先验框与特征图的匹配度;其次在主干网络嵌入SENet注意力机制模块,强化图像关键信息,抑制图像背景信息,提高不易识别缺陷的置信度;然后在网络颈部增加SPP模块,增强主干网络输出特征的接受域,分离出重要的上下文信息;最后采用收集的内丝接头密封面缺陷数据集分别对改进前后的YOLOv4进行训练,并分别测试模型效果。实验结果表明,YOLOv4检测内丝接头密封面缺陷的性能较好,但有部分小目标漏检;改进后的模型对小目标缺陷的检测表现优异,均值平均精度(mAP)达到了87.47%,相比于原始YOLOv4提升了10.2%,平均检测时间为0.132 s,实现了对内丝接头密封面缺陷的快速准确检测。

基于巨磁阻效应的电流传感器密封式聚磁环设计

作者: 马建军 李岩松 李雪洋 刘君 柳赟 来源:电子测量与仪器学报 日期: 2021-10-17 人气:99
基于巨磁阻效应的电流传感器密封式聚磁环设计
智能电网的建设离不开先进的传感和量测技术。相对于传统巨磁阻电流传感器聚磁环有开口的情况,文中提出了一种应用于巨磁阻电流传感器上的密封式聚磁环,包括对密封式聚磁环形状与构造、气隙开口大小与凹凸程度的设计,以及对密封式聚磁环所用的材料进行挑选。利用COMSOL Multiphysics对密封式聚磁环的模型进行仿真,对比分析了密封式聚磁环与传统式聚磁环之间的磁场饱和程度,气隙中心磁场均匀度的大小关系。仿真结果表明,密封式聚磁环的聚磁能力是传统开口式聚磁环的764倍,其结构能够使得巨磁阻传感器拥有更低的磁滞,灵敏度比传统开口结构磁环更好,从而可以为现场实时、精确、可靠的电流进行测量;小电流实验验证了密封式聚磁环在微弱磁场下的聚磁效果显著,0.2 A及其以下电流所产生的磁场经密封式聚磁环聚磁后作用于巨磁阻芯片上,密封后...

MATLAB求解电液伺服阀的流量特性曲线

作者: 王慧 张晓曼 宋宇宁 来源:电子测量与仪器学报 日期: 2020-03-24 人气:104
MATLAB求解电液伺服阀的流量特性曲线
针对电液伺服阀的传统设计方法和思路的盲目性,分析了永磁动铁式力矩电机的结构及工作原理,然后根据伺服阀的结构原理对力矩电机、衔铁组件、喷嘴挡板阀、滑阀等进行数学分析,建立了伺服阀的完整数学模型,并根据需要进行相应的简化,最后利用MATLAB软件进行数值求解,研究力矩电机等主要结构参数对伺服阀阶跃响应的影响,获得了伺服阀的完整数学模型,为建模仿真提供了理论依据;通过数值仿真运算,得知在力矩电机的结构参数中,零位气隙长度和永久磁铁导磁系数对伺服阀的瞬态响应及稳定值的影响较大,其余参数的影响也不能忽视,研究工作为力矩电机的设计和伺服阀的优化提供了参考。
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