4、线性可变差动变压器的设计与验证

线性可变差动变压器的设计与验证

1. 引言

线性可变差动变压器(LVDT)是测量线性位移最广泛使用的传感器之一。与电位计式线性传感器相比,它具有无摩擦测量、机械寿命无限、分辨率高和重复性好等优点。不过,它也存在动态响应和励磁频率影响等缺点。

LVDT 还可作为二次传感器用于各种测量系统。一次传感器将被测量转换为位移,LVDT 则用于测量该位移。常见应用如下:
- 压力测量:通过 LVDT 检测隔膜或波登管的位移(如隔膜式压力传感器)。
- 加速度测量:利用 LVDT 测量质量块的位移(如加速度计中的 LVDT)。
- 力测量:借助 LVDT 测量受力弹性元件的位移(如环形称重传感器)。

传统的 LVDT 分析和设计方法基于近似方程,但这些方程存在不准确性,尤其是端部效应。目前,一些新颖的设计方法包括有限元法、人工神经网络等。此外,LVDT 还被集成到线性执行器中。

2. 总体概述

LVDT 设计时需要考虑的重要参数如下:
| 参数 | 描述 |
| ---- | ---- |
| (l_p) | 初级线圈的长度 |
| (l_s) | 次级线圈的长度(假设两个次级线圈长度相同) |
| (l_c) | 铁芯的长度 |
| (r_c) | 铁芯的直径 |
| (r_i) | 线圈的内径(假设初级和两个次级线圈的内半径相同) |
| (r_o) | 线圈的外径(假设初级和两个次级线圈的外径相同) |
| (w_s) | 导线的间距(中心到中心) |
| (f) | 励磁频率 |
| (I) | 初级电流峰值 | <

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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