45、刀具夹持传感器与扫描静电显微镜的创新应用

刀具传感器与静电显微镜应用

刀具夹持传感器与扫描静电显微镜的创新应用

在机械加工和微观检测领域,刀具夹持传感器和扫描静电显微镜是两项关键技术。刀具夹持传感器用于测量切削力,而扫描静电显微镜则能在非接触条件下测量材料分布和表面轮廓。本文将详细介绍这两项技术的设计、实验及应用。

刀具夹持传感器设计与测试
1. PCB 板设计

为测量切削力,设计了一种刀具夹持传感器。经过多次不同阶段的测试,确定采用 PCB 板作为最佳解决方案。最终的 PCB 板布局在同一板上包含两个放大器通道,可选择 ¼ 桥配置和 ½ 桥配置。使用一块这样的板,可将四个应变片以 ½ 桥配置连接,或两个单独的应变片以 ¼ 桥配置连接。

2. 传感器校准
  • 校准方法 :采用在刀具夹持器的切向和进给方向施加已知重量,然后获取传感器的信号响应的方法进行校准。使用 ½ 惠斯通电桥配置读取两个方向上的信号变化,以检查交叉灵敏度对测量的影响。
  • 数据分析 :对每个重量进行五次测量并取平均值,以获得传感器信号与施加力之间关系的点。计算并评估噪声和偏移,绘制校准曲线,通过插值获得刀具夹持器尖端施加力的相应值,定义进给和切向方向上信号电压变化与施加力之间的关系。
graph LR
    A[施加已知重量] --> B[获取信号响应]
    B --> C[五次测量取平均]
    C --> D[计算噪声和偏移]
    D --> E[绘制校准曲线]
    E --> F[插值获取力值]
 
【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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