時柵E+E位移傳感器電磁場分析與前端信號電路設計的詳細資料:
時柵E+E位移傳感器電磁場分析與前端信號電路設計
時柵E+E位移傳感器作為一種新型柵式E+E位移傳感器,正朝著高速和高精度測量方向發(fā)展。從磁場式時柵(狹隘指場式時柵和變磁阻型時柵)測量原理和基本結構入手,通過對其進行電磁場分析,力求建立各參數與傳感器輸出的關系,達到其磁路優(yōu)化目的。
時柵E+E位移傳感器電磁場分析與前端信號電路設計
另一項工作就是設計時柵傳感器微小信號提取電路,確保測量信息完整進入數字信號處理電路中,該電路是原始測量與后續(xù)處理的橋梁。本文完成工作如下:采用磁路分析法對兩種目標時柵進行了磁路計算,得出各磁場分布情況和理論輸出波形,局限于“定性”分析。接下來,引入有限元分析,對影響時柵電磁場及輸出信號的主成分參數,主要包括轉子槽型、氣隙寬度、轉子齒寬、槽寬對電磁場影響進行了“定量”分析,為結構優(yōu)化提供依據。基于時空坐標轉換理論而研制的時柵E+E位移傳感器實現了以時間測量空間,但關鍵是要構建一個以恒速V運動的坐標系。V的穩(wěn)定度直接決定時柵的性能。為提高時柵的測量精度,采用數字閉環(huán)控制方法去獲得恒速V,提出了一種時柵E+E位移傳感器自補償方案,以消除溫度、電子元器件等因素的影響。實踐證明,運用自補償技術抑制了時柵輸出值的漂移現象,該技術在時柵中的應用是成功的。并且這種自補償功能的實現體現了時柵所具有的智能性。選取場式時柵5個結構參數,運用正交設計法,通過有限元仿真求解形成學習樣本,基于BP神經網絡-遺傳算法(BPNN-GA)原理在Matlab中編程實現電磁場優(yōu)化:選用Levenberg-Marquardt (LM)算法訓練BPNN,建立網絡輸入與輸出的非線性映射關系,利用多元統(tǒng)計線性回歸法評估網絡泛化(預測)性能,構建GA目標函數,將BPNN作為GA目標函數求解器,用GA搜索完成對磁路參數的優(yōu)化。將優(yōu)化后的組合參數建模驗證,其輸出信號較優(yōu)化前提高23.15%,誤差為0.784%。前端信號處理電路采用模塊化設計,包括前置放大、帶通濾波、非線性放大、波形轉換及光電耦合這5個模塊。通過multisim仿真及實驗測試,驗證了電路對傳感器微小信號提取及處理的功能。
時柵E+E位移傳感器電磁場分析與前端信號電路設計
將磁路分析、有限元分析、正交試驗、BPNN-GA原理、多元統(tǒng)計線性回歸法相結合,對磁場式時柵傳感器進行電磁場分析與優(yōu)化設計,研究成果對提高傳感器磁場利用率具有指導意義。該研究方法具有通用性和適應性,可極大縮短試驗周期,降低設計成本,廣泛適用于其它各工程電磁分析及設計優(yōu)化領域,具有較強的工程實用價值。
如果你對時柵E+E位移傳感器電磁場分析與前端信號電路設計感興趣,想了解更詳細的產品信息,填寫下表直接與廠家聯(lián)系: |
上一個:E+E位移傳感器及其應用研究