基于电容式传感器的非接触式液位测量系统

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为了解决有腐蚀性、有粘附性、强酸、强碱等液体的液位测量,设计了一种非接触式液位测量系统。以STM32作为微控制器,将电容式传感器和三轴陀螺仪/加速度传感器分别安装在容器外壁,获取容器的液位数据和姿态数据;然后进行分析和处理,转换为相应的液位值和液体体积;最后将测量参数通过WiFi模块传输给手机进行显示。液位测量系统电路简单,性能可靠,既可以测量液位值,又可以测量液体体积。实验结果表明:设计的非接触式液位测量系统能够准确测量0~140 mm的液位高度,液位相对误差为5%,为非接触式液位测量提供一种参考。
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模仿人体手指的构造,制作了一种以不同硬度的聚二甲基硅氧烷(PDMS)为外层材料,聚偏氟乙烯(PVDF)为传感元件的柔性触觉传感器,利用电荷放大器采集传感器与五种常见物体接触并滑动时产生的振动信号,对信号进行选取、滤波、提取特征值等处理,结合分类算法,对物体材质进行辨识分类。实验证明,此传感器对5种常见物体材质的识别率可以达到90%以上。
针对微机电系统(MEMS)陀螺受加工误差影响,驱动与检测模态之间存在与科氏力相位差为90°的正交耦合力,限制了陀螺零偏的稳定性的问题,设计了力平衡模式下的正交误差实时校正系统。系统科氏环路采用力平衡法实现闭环检测;正交环路通过调整校正电压,消除结构刚度耦合,实现实时校正。实验结果表明:实时校正系统有效抑制了正交误差,改善了陀螺零偏性能。在5~65℃温度范围内,零偏温漂由手动一次性校正的0.75°/s变为实时校正的0.1°/s,减小了7.5倍;室温下,零偏不稳定性由4.05°/h降低为0.96°/h。
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传统的传感器阵列优化通常采用单目标优化,忽略了传感器其他重要因素的影响。提出一种基于遗传量子行为粒子群优化(GA-QPSO)算法的传感器阵列多目标优化研究方法。使用信息熵的概念构造传感器的两个目标函数,在量子化粒子群优化(QPSO)算法中引入遗传算法(GA)中的交叉和变异操作,采用自适应更新二者概率的机制。利用所提算法寻求非支配解集,找到对应最优的传感器组合。实验结果表明:所提算法找到了不同阵列大小下的最优组合集,并且减小了原始阵列的规模。另外相比单目标优化,基于多目标优化场景下算法具有更好的分类精度。经