60、光学扫描技术:从压电扫描器到全息条形码扫描器

光学扫描技术:从压电扫描器到全息条形码扫描器

1. 压电“弯曲器”结构与原理

1.1 压电“弯曲器”结构

压电“弯曲器”通常由具有相反极性的压电材料(典型的如 PZT)夹在两个电极之间构成。当在电极上施加电压时,会产生电场,使得其中一个条状物长度增加,另一个长度减小,从而使结构产生弯曲,类似于双金属结构因温度变化而弯曲。这里的弯曲器严格来说是单形态的,即只有一层有源的压电材料。两个弯曲器的自由端通过扭杆与镜子基板相连,且弯曲器由大小相等、极性相反的电压驱动,使它们的运动方向相反,进而带动镜子基板绕中心轴旋转。

1.2 PZT 材料的特性

PZT 陶瓷在极化前是各向同性的,不具有压电性。极化过程是将材料加热到居里温度,并施加直流电场,使原本随机取向的偶极子与电场方向平行排列。冷却后,偶极子保持这种排列,导致晶体发生畸变,在与电场平行和垂直的方向上尺寸都有所增长。但由此产生的轴向应变通常较小(0.2%),并且存在滞后现象。

1.3 PZT 材料的位移特性

当向致动器中的 PZT 材料施加电场时,材料会在两个方向上产生位移:与电场平行和垂直的方向。这两个方向的位移符号相反,即当材料在平行于电场方向膨胀时,在垂直方向收缩,反之亦然。平行位移的极性由电场相对于材料畴的方向决定。如果极化方向与电场方向相反,材料会在平行于电场方向膨胀,垂直方向收缩;如果畴与电场方向平行,随着电场增强,材料会先收缩,直到 50%的畴方向反转,之后材料又开始膨胀。在极化方向与电场方向相反的情况下,位移量可以用公式 (D_3 = d_{33}V_3) 估算,其中 (D_3) 是“3”方向(垂直于电容器极板)的位移,(V_3) 是电容器极板间施加的电压,(d_{33

【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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