利用加速度信號測量位移是油田抽油井光桿位移測量的主要方法，而加速度信號的隨機噪聲和趨勢項是影響測量精度的主要因素，本文提出了一種基于學習的實時消噪和剔除趨勢項方法。學習時先獲取一段時間的加速度信號，再通過時間序列分析技術得出ARIMA模型及其參數(shù)，最后基于FFT變換的Rife-Jane頻率估計方法求出加速度信號的周期；在線實時消噪和剔除趨勢項方法是基于學習階段所得模型參數(shù)，運用卡爾曼濾波技術消除加速度信號隨機噪聲；按周期兩次積分得到光桿位移，用加窗遞推最小二乘法在線消除趨勢項。通過抽油機半實物仿真平臺測試和分析加速度信號，結果表明，該方法有效地去除了加速度信號中的噪聲和趨勢項，極大地提高了位移的測量精度。
標簽： 加速度信號 隨機 消除方法
上傳時間： 2013-11-16
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提出了一個自適應量子粒子群優(yōu)化算法，用于訓練RBF網絡的基函數(shù)中心和寬度，并結合最小二乘法計算網絡權值，對RBF網絡的泛化能力進行改進并用于特征選擇。實驗結果表明，采用自適應量子粒子群優(yōu)化算法獲得的RBF網絡模型不但具有很強的泛化能力，而且具有良好的穩(wěn)定性，能夠選擇出較優(yōu)秀的特征子集。
標簽： RBF 神經網絡 特征選擇 中的應用
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壓力傳感器是一種常用的傳感元件，由于其自身的非線性和外界測量條件的影響，傳感器的輸出特性大都為非線性，故存在多種誤差因素。這些誤差因素通常同時存在，但以溫度的影響最為明顯，所以對傳感器的溫度補償也就尤為重要。本文結合目前應用比較普遍的各種溫度補償方法，通過編制程序，對壓力傳感器的輸出非線性作了補償。結果表明，基于最小二乘法的溫度補償方法簡單，速度快，但是精度一般，應用BP神經網絡補償?shù)男Ч茫撬惴◤碗s。
標簽： 壓力傳感器 分 溫度補償 比較
上傳時間： 2013-12-13
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STM32F103最小系統(tǒng)電路(ISP下載)，使用mcuisp v0.993---單片機在線專家這軟件進行ISP下載
標簽： F103 STM 103 32F
上傳時間： 2013-10-31
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28335最小系統(tǒng)板
標簽： 28335 最小系統(tǒng)板
上傳時間： 2013-12-19
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CPLD最小系統(tǒng)設計
標簽： CPLD 最小系統(tǒng) 原理圖
上傳時間： 2013-12-23
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NIOS教程1---建立一個最小系統(tǒng)
標簽： NIOS 教程 最小系統(tǒng)
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對傳感器前段信號處理電路進行改進,在傳感器上下線圈并聯(lián)電容形成LC電路,利用LC電路諧振效應改善電路的性能,以提高信號源頭的靈敏度;采用Multisim軟件對半橋和全橋電路在并聯(lián)不同大小的電容后的性能進行仿真,并用Matlab對生成的曲線進行最小二乘擬合,比較得出使電路性能最優(yōu)的電容值和并聯(lián)方法。結果表明在損失微小線性度的情況下可將靈敏度提高一倍。
標簽： 電感傳感器 測量 靈敏度
上傳時間： 2013-11-17
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提出了一種基于BP神經網絡的浮選機液位穩(wěn)定及液泡厚度的預測模型。預測模型主要以攪拌槽輸出的礦漿流量，掃選輸入流量，精選尾礦流量等為輸入量，以液泡厚度為輸出量，網絡隱含層單元個數(shù)與中心向量采用正交最小二乘法（OLS）。同時，在此基礎上在通過Matlab軟件來分析液泡厚度情況，并給出了預測及預警信息。從仿真的結果來看，符合預期的效果，對預防液位變化過大和保證液位穩(wěn)定具有較大的參考價值和現(xiàn)實意義。
標簽： 浮選機 在線檢測 分 液位
上傳時間： 2013-10-22
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怎樣建立一個最小的linux系統(tǒng)
標簽： linux
上傳時間： 2015-01-06
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