78、液态弹珠的传感与计算探索

液态弹珠的传感与计算探索

热传感器特性

BZ反应的温度敏感性一直是研究的重点。早期研究表明,搅拌的BZ反应中氧化还原电位振荡频率与温度变化相关。在不同温度下,振荡周期有明显差异,例如25°C时为190秒,35°C时为70秒,45°C时为40秒。在低温环境下,如 -10°C至 -15°C的冷冻水溶液中,BZ混合物仍能保持振荡,且振荡频率比液相BZ更快,这可能与冷冻过程中的晶体形成和界面现象有关。

为了研究BZ液态弹珠(LM)的热响应特性,进行了一系列实验。实验装置如下:
1. 将BZ LM放置在直径为35mm的培养皿中,并插入两根铱涂层不锈钢电极。
2. 培养皿安装在帕尔贴元件上,帕尔贴元件固定在铝制散热器上,通过两个12V风扇冷却。
3. 使用Pico ADC - 24高分辨率数据记录器记录电极间的电位差,采样率为25ms。
4. 使用TC - 08热电偶数据记录器监测培养皿底部的温度,采样率为100ms。

实验发现,培养皿表面温度低于 -2°C时,大部分LM会破裂。因此,后续实验将LM冷却至 -1°C。冷却至 -1°C的LM振荡模式在振幅上表现出高度多态性,振荡周期也发生变化。具体数据如下表所示:
| 图编号 | p(s) | p (s) | p /p |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 图13.26(a) | 61 | 336 | 5.5 |
| 图13.26(b) | 59 | 126 | 2.1 |
| 图13.26(c) | 56 | 138 | 2.5 |
| 图13.26(d) | 22 | 67 | 3 |

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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