40、精密测量领域的前沿技术:从干涉仪到微传感器及微球直径测量

精密测量领域的前沿技术:从干涉仪到微传感器及微球直径测量

在精密测量领域,不断有新的技术和方法涌现,以满足日益增长的高精度测量需求。本文将介绍几种前沿的测量技术,包括新型激光二极管干涉仪、接触式微热传感器以及基于回音壁模式的微球直径测量方法。

新型激光二极管干涉仪

研究人员开发出一种低成本的新型微型激光二极管干涉仪,具有波长补偿功能。这种干涉仪属于迈克尔逊类型,通过四个光电探测器检测由相位编码模块相移的四个干涉电流信号。其波长补偿方法基于衍射原理,这在大多数光谱仪中都有应用。此外,它还配备了两个光学自准直仪,用于检测激光束的角度漂移和实时波长,波长预测精度可达$10^{-6}$。这种干涉仪可作为高精度平台中的线性反馈传感器。

以下是该干涉仪在不同室温下的波长误差和位置误差相关数据:
| 波长预测误差比率 | 温度(°C) |
| ---- | ---- |
| -1.50E - 05 | 26.6 |
| -1.00E - 05 | 26.6 |
| -5.00E - 06 | 27.7 |
| 0.00E + 00 | 27.9 |
| 5.00E - 06 | 28 |

激光二极管干涉仪的位置误差情况如下:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(位移(mm)):::process --> B1(第一次行程):::process
    A --> B2(第二次行程):
【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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