【摘 要】
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屏蔽泵作为一种完全无密封泵,可以用来输送易燃、易腐、易爆、易挥发、剧毒性等特殊载体,在工业生产和生活领域应用极为广泛。传统的屏蔽泵故障检测主要依据TRG表,根据表的指针指向的区域来判断泵内是否存在故障,该方法较为机械且难以确定具体故障原因。为了更好的满足屏蔽泵的智能化发展,本文研究了屏蔽泵的信息传输和智能控制,设计了一种基于FPGA的屏蔽泵多传感器智能检测控制系统,并利用神经网络非线性拟合的能力,
【基金项目】
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2019年度天长市-合肥工业大学产业创新引导资金项目:屏蔽泵智能传输和自动控制关键技术开发,项目编号为:JZ2020YDZJ0125；
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屏蔽泵作为一种完全无密封泵,可以用来输送易燃、易腐、易爆、易挥发、剧毒性等特殊载体,在工业生产和生活领域应用极为广泛。传统的屏蔽泵故障检测主要依据TRG表,根据表的指针指向的区域来判断泵内是否存在故障,该方法较为机械且难以确定具体故障原因。为了更好的满足屏蔽泵的智能化发展,本文研究了屏蔽泵的信息传输和智能控制,设计了一种基于FPGA的屏蔽泵多传感器智能检测控制系统,并利用神经网络非线性拟合的能力,对误差进行补偿,提高了系统的鲁棒性。主要研究内容如下:（1）对传感器种类和主要器件进行选型,分析屏蔽泵的故障检测需求,在传统屏蔽泵上增加了多传感器信号采集模块。搭建了屏蔽泵多传感器采集信号的硬件平台,根据功能需求,围绕FPGA主控芯片设计模块电路,通过板级调试验证了模块功能。（2）编写FPGA信号采样和串口通信等逻辑算法,以Pt100铂电阻温度传感器为例,介绍其采集和通信过程,最终实现多传感器信号的传输与通信,在基于Qt5.0上位机界面中,可以简单直观的实时读取多传感器各参数信息。（3）对多传感器采集信号进行误差补偿。主要方式是对多传感器的标定和输出信号的非线性修正。使用随机梯度下降作为优化算法的全连接神经网络对数据进行误差补偿,最终使各传感器信号检测精度大幅提高。通过本课题的系统设计,采集多传感器数据精度和效率较高,能实时对泵内数据有效检测,确保设备运行稳定,对屏蔽泵的智能发展有重要意义。
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