电子分析天平动态称量算法研究

发布时间：2017-08-25 06:32

  本文关键词：电子分析天平动态称量算法研究

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【摘要】：电子分析天平是一种集传感器技术、电磁学、模拟与数字电子技术、智能信息处理、材料、结构力学、精密机械与制造等多学科技术的高尖端精密计量仪器,是广泛应用于国防、医药、质量控制、实验室等领域的质量计量标准器具。活体动物称量是科学研究的重要手段,是现代科学技术的重要组成部分,因此直接影响着研究课题的成败和水平的高低,它的提高和发展,又会把许多领域课题的研究引入新的境界。因此,在实验室研制的220g/0.1mg电子分析天平的基础上,本文开展动态称量算法的研究工作,提出基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与分批估计相结合的动态称量信息融合方法,并通过构建电子分析天平动态称量模型,验证本文算法的准确性,最后结合实验室已有的220g/0.1mg电子分析天平验证本文研究动态称量算法的准确性与实用性,为电子分析天平实现快速、准确的动态称量提供一条新途径。本文主要工作为:首先介绍电子分析天平及其分类,描述动态称量技术的常用算法及研究价值。其次,进一步介绍220g/0.1mg电子天平系统的工作原理,并阐述电磁力平衡传感器的构成与工作原理。运用系统辨识原理,采用批处理最小二乘法对实物称量得到的数据进行估算,获取传感器传递函数的相关系数。再次,分析动态称量采样信号中高、低频噪声的形成原因,系统阐述数字滤波器的基本概念,及其在动态称量采样信号去噪中的应用,并用设计的基于Kaiser窗滤波器和基于卡尔曼滤波器的数字滤波方法对实际小动物动态称量的采样数据进行高、低频去噪处理。最后为实现活体动物快速、准确的称量,本文提出基于EMD与分批估计相结合的动态称量信息融合方法:首先利用经验模态分解(EMD)方法解析活体动物动态称量的采样信号,提取表征采样信号的趋势或均值的残余量,计算各阶本征模函数(IMF)与采样信号的相关系数,根据相关系数分辨虚假IMF,并将虚假IMF和原残余量之和作为新残余量;然后对新残余量进行分批估计,消除各种噪声、扰动对称量结果的影响,获得准确的动态称量值。本文通过建立动态称量系统的仿真模型,对基于EMD与分批估计相结合的动态称量信息融合方法进行了仿真实验,仿真结果表明该算法准确度高。为了验证基于EMD与分批估计相结合的动态称量方法的有效性与实用性,本文进行标准砝码的静态称量和小鼠的动态称量试验,实测结果表明本文方法稳定、可靠,称量误差≤0.5%。
【关键词】：动物天平 动态称量 经验模态分解 分批估计 融合
【学位授予单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH715
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 研究背景10-12
• 1.2 动态称量技术及其应用价值12-16
• 1.2.1 动态称量技术12-13
• 1.2.2 动物称量在动物称量中的应用价值13-14
• 1.2.3 国内外动态称量的研究现状14-16
• 1.3 本文的主要研究内容16-17
• 第2章 电子分析天平系统分析17-23
• 2.1 电子分析天平的工作原理17-18
• 2.2 电子分析天平的质量称量原理18-20
• 2.2.1 直接驱动式结构的称量原理18-19
• 2.2.2 脉宽调制式结构的称量原理19-20
• 2.3 电磁力平衡传感器的构成与工作机理20-23
• 2.3.1 电磁力平衡传感器的构成21
• 2.3.2 电磁力平衡传感器的工作机理21-22
• 2.3.3 罗伯威尔结构22-23
• 第3章 电子分析天平动态称量模型研究23-33
• 3.1 电子天平动态称量理论分析23-29
• 3.1.1 电子天平的开环系统23-26
• 3.1.2 电子天平的闭环系统26-27
• 3.1.3 电子天平称量系统辨识算法27-29
• 3.2 动态称量参数估计算法研究29-33
• 3.2.1 批处理最小二乘法参数估计30
• 3.2.2 动态称量信号的系统辨识结果30-31
• 3.2.3 动态称量建模31-33
• 第4章 动态称量信号预处理33-42
• 4.1 动态称量的数据采集33
• 4.2 高频噪声干扰的消除33-37
• 4.2.1 高频噪声的形成机理33-34
• 4.2.2 高频噪声的滤除34-37
• 4.3 低频随机振动干扰及其消除37-42
• 4.3.1 低频随机振动干扰的形成机理37-38
• 4.3.2 基于卡尔曼滤波的动态称量信号数字滤波方法38-42
• 第5章 基于EMD与分批估计的动态称量融和算法42-56
• 5.1 EMD的基本原理42-47
• 5.1.1 解析信号42-43
• 5.1.2 瞬时频率43-44
• 5.1.3 本征模态函数44-45
• 5.1.4 EMD原理与算法流程45-47
• 5.2 动态称量EMD分解的关键问题研究47-49
• 5.2.1 动态称量包络线47-48
• 5.2.2 动态称量的边缘效应48
• 5.2.3 动态称量的虚假IMF分量48-49
• 5.3 动态称量数据融合方法49-56
• 5.3.1 动态称量的一致性检验49-50
• 5.3.2 动态称量的信息融合思路50-54
• 5.3.3 基于EMD与分批估计的动态称量信息融合方法54-56
• 第6章 动态称量融合算法的应用研究56-62
• 6.1 融合算法仿真试验研究56-59
• 6.1.1 随机脉冲信号影响56-58
• 6.1.2 白噪声影响58-59
• 6.1.3 有色噪声影响59
• 6.2 融合算法的实际应用59-62
• 6.2.1 静态称量试验60-61
• 6.2.2 动态称量试验61-62
• 结论62-64
• 参考文献64-69
• 致谢69-70
• 附录A 攻读硕士学位期间的学术成果70-71
• 附录B 批处理最小二乘法的参数估计71-73
• 附录C 电子分析天平实物73

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本文编号：735600