7、传感器技术:振动、流量与液位测量的全面解析

传感器技术:振动、流量与液位测量的全面解析

1. 振动传感器

振动传感器在工业和科研领域中扮演着重要角色,用于监测和测量各种设备和结构的振动情况。其中,压阻式传感器和微机械加速度传感器是常见的振动传感器类型。

1.1 压阻式传感器

压阻式传感器的输出电压与所受的力或加速度成正比。其输出电压的计算公式为:
[u_{d}(t) = U_{B} \cdot k_{pr} \cdot F(t) = U_{B} \cdot k_{pr} \cdot m \cdot a(t)]
其中,(U_{B}) 是电源电压,(k_{pr}) 是压阻式传感器的灵敏度。

压阻式传感器的差分电压通常为几十毫伏,需要通过仪表放大器将其放大到所需的值。此外,通过将压阻电阻连接到电桥上,可以消除其温度依赖性。

1.2 微机械加速度传感器

微机械加速度传感器采用微机电系统(MEMS)技术来测量加速度。这种技术利用电极上附着的地震体和差分电容来测量运动。

当测量的加速度发生变化时,差分电容与其中央电极的距离会发生变化,从而导致电容值的变化。这些电容变化通过电荷放大器转换为电压变化,计算公式为:
[\Delta u = \frac{\Delta C}{C} \cdot U_{i} \cdot 2]
其中,(C_{i}) 是电荷放大器的积分电容。

电容式加速度计可以设计为单轴、双轴或三轴,适用于振动测量的矢量测量。其测量范围为几到几百米每秒平方,灵敏度可达几十到几百毫伏每米每秒平方,频率范围为几十千赫兹。

为了安装传感器,通常使用螺柱螺钉或特殊的氰基丙烯酸酯

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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