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乔木茎体水分传感器探针结构实验 总被引：1，自引：0，他引：1
基于驻波率测量原理的乔木茎体水分传感器,其测量装置由信号源、同轴传输线及双针平行不锈钢探针组成.乔木茎体的介电特性决定了同轴传输线两端电压差值(即传感器的输出电压)的大小,通过测量传感器的输出电压,可达到测量乔木茎体体积含水率的目的.通过两个实验来确定传感器的探针结构:模拟实验中研究了在不同有机试剂中探针长度对传感器输出电压的影响,实验中选取了不同的有机试剂来模拟不同体积含水率的乔木茎体.根据模拟实验数据,得出了传感器输出电压与探针长度的单调变化关系,选取了传感器的探针结构参数;对侧柏乔木茎体样本进行了干燥实验,得出传感器的输出电压与样本的体积含水率之间有较好的线性关系. 相似文献
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提出了一种利用系统共振原理的压电共振型隔膜气泵.分析了共振泵的工作原理,建立了共振泵的动力学模型,通过计算获得影响共振泵输出流量的主要因素.设计了共振泵样机,使用激光测微仪测得隔膜片的放大位移约是同一支撑条件下的压电振子位移的5.3倍,设计了测量共振泵输出流量的实验装置.通过实验测试得到在不同的振动弹簧刚度、调整弹簧片刚度和隔膜片刚度下输出流量及其相应的变化规律.实验测试表明:在输入电压为150 V、振动弹簧片厚度为0.6 mm、调整弹簧片厚度为1.4 mm、刚性传振活塞与隔膜片半径比为0.5和共振频率为230 Hz时,输出流量可以达到1 650 mL/min. 相似文献
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为了直接获得大型泵站运行参数,对大型泵站能量性能进行了现场测试和分析.采用五孔探针和声学多普勒流速剖面仪（ADCP）测定水泵流量,根据泵站设置的仪表读取相关数据,计算得到泵装置扬程、电动机输入功率和泵装置效率;分析流量与效率测定的精度,检验原型与模型水泵效率和泵装置效率换算方法.试验泵站五孔探针测流断面选在水泵基坑以上、叶轮前的断面.结果表明：五孔探针法测定泵装置过流断面流速分布重复性好,能够反映断面实际轴向流速分布规律,流量和效率测试精度可以控制在2.0%以内,能够满足大型泵站现场测试的要求.泵装置扬程为1.73 m时,水泵流量与泵装置效率分别为11.837 8 m3/s,55.998%,达到了设计要求.由于尺寸效应,原型水泵和泵装置效率明显高于模型效率.采用相关公式,可以根据模型效率较为准确地预测原型水泵效率和泵装置效率. 相似文献
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研究了一种平行极板电容用于辣椒电容测量的误差问题,确定了误差补偿方案和参数。通过改进测试系统和设定测试参数将系统误差降低到0. 53%,等位环在极板间距30mm时边缘电容误差降低到0. 56%。以辣椒丁为原料,确定了误差较低的检测状态,辣椒丁边长1～3mm时,误差为1. 2%～1. 4%。将干燥收缩与电容值进行补偿计算,干燥收缩造成的误差降低至1. 12%～1. 92%。实验表明:测试系统的总体误差低至4. 05%～4. 52%,重复误差为0. 57%～0. 62%。 相似文献
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《农业装备与车辆工程》2015,(6)
汽车在启动瞬间电源电压的变化较为复杂,该电压的变化需要车载电子模块设计出合理的电源管理策略,目前针对此电源管理策略缺乏有效的验证手段,提出了一种基于Lab VIEW的汽车电源模拟测试系统设计。通过利用示波器采集不同车型在不同研发阶段的起动瞬间的整车电源电压做为测试的输入,利用Lab VIEW以及GPIB总线,实现对可编程程控直流电源的控制,输出预设的电源模拟测试波形,并最终通过NI的Teststand实现了系统的自动化测试。经过验证,测试系统在某主机厂的娱乐系统测试中得到了很好的应用。 相似文献
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目前,各配电室已普遍安装了各种型号的漏电保护器.漏电保护器投入运行后,为了确保灵敏可靠,须经常测试其动作电流.原来测试一直是用万用表交流毫安档串接电阻的方法.此法一是不安全,二是操作不方便,三是不易读数.为了方便准确地测试漏电保护器的动作电流,我们曾在1985年就试制成功了漏电保护器测试器(以下简称测试器),为测试漏电保护器提供了较理想的工具.经十多年的使用,效果不错,现介绍给广大读者.2 测试器的工作原理及技术参数2.1 测试器的工作原理测试器的电气原理接线如下图所示.当输入端零、火两线分别和大地及被测线路连接后,在输入端得到一交流电压.经V_4～V_7组成的桥式整流在A点得到一直流电压,又经R_2限流,V_3稳压在B点得到一较稳定的直流电压(设计该电压为25V).该电压经R_8给电容器C充电,C点电压逐渐上升,晶体管V_2由截 相似文献
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针对谷物联合收获机产量监测系统成本高、结构复杂和稳定性较低的问题,设计了基于占空比测量的谷物联合收获机产量监测系统,由对射式光电传感器、GPS模块、数据处理单元、数据存储单元和可视化单元组成。系统工作时,通过对射式光电传感器监测刮板上谷物遮挡与不遮挡两种电压信号,通过软件系统处理信号中高度对应的占空比,利用占空比与产量计量模型的关系获得产量数据,并连同系统的绝对时间、GPS数据存储到系统中。通过EDEM仿真和理论模型分析,推导了占空比测量值与谷物质量的正比例关系。利用台架试验对占空比测量值与谷物质量进行了全局模型和局部模型拟合,决定系数R2均不小于0.988。随后通过台架试验对全局模型和局部模型进行模型分析,台架试验结果表明,虽然局部模型可能对固定转速下的测量数据更优,但全局模型更具有通用性。随着系统测量数据的增加,相对误差逐步减小。田间试验中对系统测量的异常信号进行了统计和分析,为了减少异常信号对测产误差的影响,对系统测量值与实际产量进行了标定。田间试验结果表明,产量监测系统测产最大相对误差为3.83%,平均相对误差为0.40%,系统整体误差和误差波动均较小。 相似文献
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变量喷药自适应神经模糊控制器设计与仿真 总被引：4，自引：0，他引：4
为了减少除草剂用量,采用变量喷施除草剂方式进行除草.根据分别建立的杂草面积、喷药机械行驶速度与喷药量关系模型,得知杂草面积和喷药机械行驶速度是影响变量喷施效果的主要因素.为了获取喷药量与车速及杂草面积关系试验数据,设计了室内变量喷药试验台,使用DSP处理器及编码器分别得到杂草面积及喷药机械前进速度信息.结合所获试验数据,设计了一种基于自适应神经模糊推理（ANFIS）的双输入、单输出控制器.对控制器设计过程中输入输出变量的选取、隶属函数的选择及控制器的训练等进行了研究,数据经过30次训练后误差为1.47×10^-5.对控制器的速度采集、串行通信、电磁阀驱动等硬件电路及模糊控制软件流程,进行了设计.在Matlab中建立了自适应神经模糊控制仿真模型,仿真结果表明：在喷头打开时间为0.2 s,喷药机械速度为0～1 m/s,杂草面积在0～100 cm^2时,控制器可自动调节喷药量在0～4 mL变化.与采用传统模糊控制方式相比,该控制器自适应性强,具有较好的应用前景. 相似文献
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对提出的一种半对称三平移Delta-CU并联机器人机构进行误差建模和实验分析。在规划执行末端运动轨迹的基础上,采用外部直接标定和修正系统输入的方法对机构的运动学误差进行补偿。在外部直接标定的过程中,为降低系数矩阵中的随机测量误差对执行末端坐标精度的影响,利用整体最小二乘法求解坐标变换参数;以误差数据为样本,通过模糊神经网络模型进行训练,并将训练好的模糊神经网络模型用于Delta-CU并联机器人机构的误差值预测。实验表明,模糊神经网络模型能够对Delta-CU并联机器人机构误差进行精准的预测,有利于提高Delta-CU并联机器人机构的补偿精度,可为Delta-CU并联机器人机构误差补偿提供参照。补偿后其绝对位置精度由1.187 mm提高到0.4 mm,重复位置精度由0.037 mm提高到0.018 mm。 相似文献
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针对数控机床热误差建模具有小样本、数据离散的特点,提出一种综合灰色预测和最小二乘支持向量机的热误差在线组合建模方法。根据机床温度和热误差的实验数据,分别建立热误差的灰色模型和最小二乘支持向量机模型,并通过加权系数将两者进行组合。以提高热误差的实测值和组合模型预测值之间的灰色综合关联度为目标,对模型的加权系数进行优化。在一台高架桥式龙门加工中心上进行建模实验,结果表明数控机床热误差最优权系数组合建模方法精度高、泛化能力强,优于灰色预测、最小二乘支持向量机和多元线性回归3种建模方法。利用该方法构建的预测模型进行机床热误差在线补偿,可有效减小热误差对机床加工精度的影响。 相似文献
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为了提高液压系统控制精度,通过分析几种常用驱动策略下阀芯的动态特性以及进油口压力对动态特性的影响,提出了一种可适应进油口压力变化的多级电压激励驱动策略,与常用的双电压激励策略相比具有更好的动态特性,阀芯开启、关闭时间分别降至2. 2、1. 7 ms,线圈热功率降低了68. 5%。设计了一种通过PWM调制、可输出0～60 V之间任一电压的驱动电路。采用BP神经网络对PID参数进行整定,可实现液压缸位移的精确控制。在自适应电压激励与BP神经网络联合控制策略下,恒流量液压系统液压缸位移误差在-0. 3～0. 3 mm之间,变流量液压系统液压缸位移误差在-0. 5～0. 5 mm之间。 相似文献
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为提高热误差模型的预测能力,提出一种基于深度学习方法的数控机床热误差建模方法。利用模糊聚类法和灰色关联度分析法选取温度变量的热敏感点,采用深度自编码器（Stacked automatic encoder, SAE）网络从选出的输入样本中提取特征,构建特征集,然后使用遗传优化算法（Genetic optimization algorithm, GA）对BP神经网络参数进行寻优,从而提出一种基于SAE-GA-BP的数控机床热误差建模方法。以某大型龙门五面加工中心为实验对象,研究并选择了加工中心加工过程中的主要误差源——主轴热误差进行补偿,对主轴热误差深度学习模型和多元回归模型进行了分析对比。结果表明,在预测精度方面所提出的建模方法优于传统多元回归模型,从而验证了该建模方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对机采棉中残地膜与棉花分离容易受到残地膜质量、机采棉飞入速度及强静电场电压等因素的影响,提出一种机采棉清杂过程中棉花与残地膜运动规律的预测方法。以南疆机采棉新陆早26号为研究对象,利用棉花与残地膜之间的分离率来表征运动规律。利用残地膜质量级别(1、2、3、4级)、荷电后的机采棉飞入速度(9、10、11、12m/s)、强静电场电压(30、40、50、60k V)3个因素作为BP神经网络模型的输入量,再利用改进的遗传算法训练所设计的网络的权值和阈值,建立能表征机采棉运动规律的分离率的预测模型。试验结果表明:利用改进遗传算法结合BP神经网络得到的机采棉与残地膜分离率预测模型能够很好地反应新陆早26号机采棉与残地膜分离应力与主要控制因素之间的非线性关系,预测结果与实测结果之间的平均绝对百分比误差为0.8 2,测试的样本实测值与理想值之间的相关系数为0.9 1 7 5 1,所得到的预测模型效果良好,可为机采棉清杂提供参考。 相似文献