【摘 要】
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在对光纤位移传感器进行温度标定的过程中,随着工作环境的变化,位移传感器的测量值会产生误差,从而使位移传感器在使用时随着环境温度的变化发生精度下降的情况.为减少这种漂移偏差,该文使用径向基(RBF)神经网络对位移传感器进行温度补偿,并采用自适应的设计思想寻找RBF函数中心.将位移量和环境温度作为输入,其输出为传感器输出电压,使用自适应的设计思想来确定基函数的中心,建立一个基于RBF神经网络的模型.结果表明,该模型的训练结果可以使光纤位移传感器进行测量的相对误差降低9.23％,在测量精度上有很大的改进,证明了
【机 构】
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江汉大学 智能制造学院,湖北 武汉 430056
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在对光纤位移传感器进行温度标定的过程中,随着工作环境的变化,位移传感器的测量值会产生误差,从而使位移传感器在使用时随着环境温度的变化发生精度下降的情况.为减少这种漂移偏差,该文使用径向基(RBF)神经网络对位移传感器进行温度补偿,并采用自适应的设计思想寻找RBF函数中心.将位移量和环境温度作为输入,其输出为传感器输出电压,使用自适应的设计思想来确定基函数的中心,建立一个基于RBF神经网络的模型.结果表明,该模型的训练结果可以使光纤位移传感器进行测量的相对误差降低9.23％,在测量精度上有很大的改进,证明了该方法的可行性.
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针对压电陶瓷固有的迟滞非线性,设计了一种基于深度神经网络(DNN)的前馈补偿控制系统.该系统包含1个输入层、7个隐藏层和1个输出层.实验结果表明,开环情况下压电陶瓷的位移线性误差达8.91μm.施加神经网络前馈补偿后,压电陶瓷的最大位移误差降低到80 nm,稳态误差为±20 nm.进一步测试表明,在10～100 Hz输入频率下系统最大误差小于100 nm,均方根误差为0.01μm,验证了深度神经网络能够准确补偿压电陶瓷动态迟滞非线性,具有较好的频率泛化能力.
通过分析压电叠堆的工作特性,设计了一种以高压运放PA41为核心器件的电压控制型压电叠堆驱动电源.阐述了两种驱动电路方法并选择合适的方案,分析了驱动电路原理并完成电路元器件选型.最后搭建实验平台对驱动电源进行实验测试,分析其输出特性曲线及输出误差的原因.实验结果表明,此电源调节方便,响应迅速,能有效应用于压电叠堆的驱动控制.
以多方向压电振动能量收集器为对象,建立系统的简化机电耦合动力学模型.利用COMSOL软件构建能量收集装置的有限元模型,分析了系统的振动模态,讨论了系统不同结构参数对其电压频域响应及负载功率阻抗匹配的影响.引入非线性磁力,探究了不同磁间距对电学响应的作用.结果表明,能量收集器在y方向1g(g=9.8 m/s2)加速度载荷激励下,负载电压和负载功率峰值分别达到37 V、6.9 mW,减少压电陶瓷、弹簧基底厚度及增加附加质量块的质量有利于能量收集,并且能量收集装置在磁力作用下具有自主调谐功能,增强了环境适应性.
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