23、遥测技术全面解析:从基础概念到数据处理

遥测技术全面解析:从基础概念到数据处理

1. 引言

遥测系统在众多领域都有广泛应用,涵盖汽车、医院以及星际航天器等。尽管应用场景差异巨大,但它们都具备一些共同特征:通过传感器系统测量自然参数,将测量结果转化为数据,再把数据传输至分析点,最终供用户使用。这一系列操作符合遥测“远距离测量”的定义。在许多情况下,数据收集功能是整体控制系统的一部分,信息会从监测点反馈回来,以调整测量规则或触发特定操作。例如,在制造过程控制中,遥测数据会促使过程监控器调整温度或流量等参数,从而优化生产过程。这种反馈信息即为来自监测点的遥控指令数据。

2. 基本概念

遥测系统的主要目的是收集感兴趣对象的信息,并将测量结果呈现给用户。被测量的物理量或属性称为被测量。每个被测量由传感器以适合信号带宽的速率进行采样,采样后的模拟信号通常会通过模数转换器进行数字化,从而生成被测量的脉冲编码调制(PCM)表示。用户可以通过逆向处理来估算被测量随时间的变化值。为了准确估算被测量,传感器和转换过程需要进行校准,并将校准系数纳入逆向转换中。如果测量系统需要对多个传感器进行采样,则需要更复杂的支持和协调。

测量系统通常与最终数据用户(可以是人或机器)存在一定距离,测量数据通过各种数据通道进行传输,如无线电链路、光纤电缆或电信网络。这种架构形成的遥测系统具有标准电信对遥测的定义特征:
- 使用电信技术自动指示或记录远离测量仪器处的测量值。
- 传输非语音信号,以自动指示或记录远离测量仪器处的测量值。

遥测系统中的控制功能通过执行器实现,执行器响应传输的控制信号,影响测量系统特性或与测量环境进行交互。控制通过遥控指令链路完成,即“使用电信技术传输信号,以启动、修改或

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学与科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理与编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建与求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现与学习。此外,文档还列举了大量与电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理与Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路与技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码与工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模与求解的理解。
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