快速FBG应变测试系统研究

来源 :南京理工大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:charleshuangjing
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
光纤Bragg光栅(Fiber Bragg Grating,FBG)是最早发展起来的光纤光栅,并且拥有速度快、灵敏度高、抗电磁干扰、复用能力强等诸多优点,被广泛应用于各种强电磁干扰环境下的应变测试。基于FBG传感器设计了适用于快速响应的动态应变测试系统,可应用在电磁轨道炮发射时轨道的应变测量。通过总体结构设计、算法验证、硬件设计、软件调试及实验测试,完成了快速FBG应变测试系统的设计。将嵌入式技术应用到传统的应变测试中,实现了对高频应变信号的快速解调。结合理论分析,对应变值的测量可转换为对采集信号中相位差值的测量,选择基于2×2耦合器和3×3耦合器的非平衡M-Z干涉仪来完成动态应变的快速解调,并且采用三步移相解调算法对高频信号中的相位信息进行提取。通过对宽带光源、FBG传感器、非平衡M-Z干涉仪的分析,搭建了FBG光传输回路,设计了光电转换、模拟电信号多级放大、模数转换、数据存储、数据传输等电路和模块,以DSP+FPGA为核心实现了3路带应变信号的同步数据采集,应用DSP的快速处理对采集的三步移相信号进行快速解算,实现对应变信号的处理。基于CCS和Quartus II的开发环境,采用C语言和Verilog硬件描述语言完成对数据采集和处理模块的程序设计,经过不断调试修改,完成了采集、解调和传输等功能,完成了快速FBG应变测试系统的总体设计。通过对电磁轨道炮发射时导轨产生的瞬态应变进行测试,结果表明,设计的应变测试系统能够比较好地快速响应轨道应变的变化量,正确地测量出测量点的应变值,为电磁轨道炮的研制提供了一种应变测试手段。
其他文献
在机器学习中,将不同类别的样本数量存在显著差距的数据集认为是不平衡数据集。当代表一个类别的样本数量远低于其他类别的样本数量时,这一个类或多个类在数据集中的代表性可能不足,就会发生类别不平衡问题。然而,为了提高准确性或者最优化相应的代价函数,正确预测多类实例的规则将会收到更大的权重,因此标准的机器学习算法通常偏向于数量多的大类,从而忽略了少类样本,导致小类样本比大类样本更容易被误分类。事实上,从应用
随着深度学习的发展及神经网络在图像识别等计算机视觉任务中取得的显著效果,使得深度学习在诸如目标追踪、目标检测、行人再识别、图像检索等计算机视觉任务中被广泛应用。显著性检测作为一项在其他计算机视觉任务中的数据预处理技术成为了研究的热点,随着视频设备的普及,人们面对的场景往往是动态变化的,所以视频显著性检测成为一个热门的研究方向,它旨在通过特定的算法检测出连续运动的能引起人眼关注的显著性目标。本文将视
热变形是影响数控机床加工精度和定位精度的最大误差源,而滚珠丝杠副作为数控机床的关键功能部件,控制丝杠轴的热变形是提高数控机床精度的关键。丝杠预拉伸作为高效易操作的热变形补偿技术手段,在数控机床领域应用广泛,但目前对于预拉伸量主要按照经验取值,缺乏系统研究。本文以国家科技重大专项为背景,首先建立了滚珠丝杠副预拉伸量与热变形量理论模型,然后对理论模型进行了有限元分析和试验验证,最终建立了不同工况下滚珠
蛋白质-DNA绑定位点是指能够与蛋白质发生相互作用的一段DNA序列,寻找蛋白质-DNA绑定位点可以帮助预测调控基因的功能,了解生物系统中的调节过程和识别致病变异体。更重要的是蛋白质-DNA绑定位点可以帮助设计能够促进或抑制目标基因表达的药物。因此,从DNA序列中精确地识别出蛋白质-DNA绑定位点是一项重要的任务。传统的基于生物实验来识别蛋白质-DNA绑定位点的方法存在成本高且耗时长的缺点。因此,设
本文以提高火箭飞行性能为研究目的,对火箭运动学模型、飞行参数优化方案与优化方法等方面进行研究。针对简单遗传算法容易收敛到局部极小问题,结合罚函数处理约束条件的方法,设计了改进的遗传算法,实现了最大射程和最小起飞质量约束条件下的火箭飞行参数优化设计,对火箭总体设计与制导方案的选择有着重要的指导意义。主要工作内容如下:1.建立了火箭三自由度运动学模型。分析了火箭飞行特点及运动规律,建立了火箭的三自由度
由于能源容量的限制,飞行机器人的任务生命周期短,作业形式单一,给予飞行器着陆栖息和爬行功能是解决此问题极为重要的方法之一。为了使飞行爬壁机器人能应用于外星探索或者混凝土、花岗岩等城市人造粗糙壁面,要求着陆栖息和爬行机构可适应多颗粒、多粉尘和粗糙的非结构化自然表面。然而,目前已有的真空、磁力和粘液等附着方式均无法适用于非结构化表面,爪刺附着方式也仅限于笨重的纯爬壁机器。研究爪刺式飞行爬壁机器人着陆栖
目前,心脏疾病是造成人类非自然死亡的主要原因之一。而针对心脏病理的研究与治疗往往需要依靠大量的心脏成像手段。作为一种常用的成像方式,核磁共振成像为心脏疾病的诊断和治疗提供了重要信息,很多临床参数需要通过分割MRI图像中的心室区域得到。临床上,分割通常由专家手动执行,不仅费时耗力,而且还存在很高的观察者间差异性。因此,开发快速、精准、可重复以及全自动的分割算法对心脏及其疾病的研究有着十分重要的意义。
随着互联网技术的发展,数据呈现出爆炸性的增长,这标志着我们进入了大数据时代。哈希学习算法能够将冗杂度高、数量级大、特征维度高的数据映射成紧凑的二进制哈希码。作为当前机器学习领域的一个研究热点,哈希学习在众多领域都得到了广泛应用。本文主要探讨哈希学习在图像内容完整性认证和运动捕捉数据检索方面的应用,主要研究内容及贡献如下:(1)全面综述了各类典型的哈希学习的研究现状、应用领域。(2)现有图像内容完整
随着互联网的发展与普及,网络生活已经被人们所习以为常,在线社交媒体构建了一个极好的平台,使得大众可以方便快捷的参与其中,分享自己的观点和看法。这些观点往往包含着大量带有感情色彩的信息,如消费者对产品和服务的评价,民众对于政府新政策制定的观点和看法等。因此利用情感分析技术对这些信息进行分析,对于产品的商业销售及大众的舆论导向分析等具有十分重要的价值和意义。传统的情感分析技术可分为基于词典的方法和基于
由于多智能体系统协同控制的广泛应用,如协同探索、环境监测和搜寻救援等,该课题引起了国内外学者的热切关注。作为其方向之一,越来越多的学者开始研究多智能体系统的编队控制问题。环形编队控制是一类典型的编队控制问题,环形编队的控制目标为所有智能体形成期望的圆环队形。目前关于环形编队控制的大多数研究都基于一个假设:每个智能体都能感知到邻居智能体精确的信息。而在实际应用中,由于传感噪声、通信噪声等噪声的存在,