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纳米时栅位移传感器的信号处理技术研究

发布时间:2017-10-28 20:02

  本文关键词:纳米时栅位移传感器的信号处理技术研究


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【摘要】:精密位移测量技术是高档数控机床和装备制造的基础,直接关系到相关国家重大专项的顺利进行和国家重大工程的向前推进,其水平高低是衡量一个国家制造业现代化程度的重要标志。近十年来,精密位移测量技术得到了长足的发展,已全面进入纳米时代。国内外有关大量程纳米位移传感器研究的重点是光栅测量方法,但是精密光刻和高倍稳定的细分是纳米光栅测量的两大技术难点,难以突破。基于此,在前期时栅研究的基础上,提出一种基于交变电场的纳米时栅位移传感器。在纳米时栅研究过程中,发现对测量系统的信号特征与系统结构认识不足,制约了测量精度的提高,主要表现在运动参考系匀速性、信号耦合通道和信噪比三方面。针对上述三方面的问题,本文立足于信号与系统的整体性,通过寻找误差源头并从根源上减小误差,开展了纳米时栅信号处理技术研究,主要的研究内容如下:首先,在深入研究纳米时栅的基本结构和传感原理的基础上,对信号传输回路进行了系统分析,根据分析结果建立了信号传输模型,重点对系统电路模型进行研究,找到了具体误差来源是分布参数大、器件参数一致性差和信号传输效率低;然后,针对误差来源,提出了跟随器隔离技术、闭环控制技术和多路比较技术,并融入到系统中,对纳米时栅信号处理系统进行优化,完成了系统研制;最后,开展了从电路级到系统级再到应用级的大量实验,实验结果表明,在不损失响应速度等性能的前提下,新的纳米时栅信号处理技术将系统误差减小了37.5%,将随机误差减小了66.7%,纳米时栅最终位移测量精度达到±200nm,分辨率达到1nm,并且在工业环境下表现出优越的综合性能。纳米时栅信号处理技术研究主要围绕信号建模和系统分析展开,理论研究与实践检验相结合,通过对纳米时栅信号处理技术研究,加深了对时栅信号特征与系统结构的认识,提高了纳米时栅测量精度,推动了时栅产业化进程。
【关键词】:纳米测量 时栅 信号处理 系统建模 误差分析
【学位授予单位】:重庆理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP212
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-10
  • 1 绪论10-18
  • 1.1 本文的研究背景、来源和意义10-12
  • 1.2 国内外研究现状12-16
  • 1.2.1 纳米位移传感器12-14
  • 1.2.2 时栅信号处理技术14-16
  • 1.3 本文的主要研究内容16-18
  • 2 纳米时栅测量原理18-30
  • 2.1 时空坐标转换理论18-20
  • 2.2 时栅传感器20-22
  • 2.3 纳米时栅行波方程22-25
  • 2.4 纳米时栅传感原理25-29
  • 2.4.1 纳米时栅结构25-28
  • 2.4.2 信号加载28
  • 2.4.3 信号合成28-29
  • 2.5 本章小结29-30
  • 3 信号传输系统建模与误差分析30-46
  • 3.1 信号传输回路分析30-33
  • 3.2 信号传输系统模型33-38
  • 3.2.1 运算模型33-34
  • 3.2.2 电路模型34-38
  • 3.3 误差分析38-44
  • 3.3.1 分布参数误差39-41
  • 3.3.2 参数一致性误差41-44
  • 3.4 本章小结44-46
  • 4 信号处理系统设计46-60
  • 4.1 信号处理系统结构46-47
  • 4.2 激励信号源模块47-49
  • 4.2.1 信号发生电路48
  • 4.2.2 信号反馈电路48-49
  • 4.2.3 跟随电路49
  • 4.3 信号采集模块49-54
  • 4.3.1 放大合成电路50-51
  • 4.3.2 滤波电路51-52
  • 4.3.3 多路比较电路52-54
  • 4.4 数据处理模块54-58
  • 4.4.1 控制电路54-55
  • 4.4.2 闭环控制算法55-56
  • 4.4.3 反馈信号检测方法56
  • 4.4.4 时间测量方法56-58
  • 4.5 本章小结58-60
  • 5 实验研究60-72
  • 5.1 实验平台60-61
  • 5.2 激励信号源实验61-63
  • 5.2.1 激励信号源波形实验62
  • 5.2.2 激励信号源精度实验62-63
  • 5.3 采集模块实验63-66
  • 5.3.1 感应驻波信号64
  • 5.3.2 行波信号64-65
  • 5.3.3 多路比相信号65-66
  • 5.4 系统误差实验66-67
  • 5.5 随机误差实验67-69
  • 5.6 工业现场实验69-70
  • 5.7 本章小结70-72
  • 6 总结与展望72-74
  • 6.1 总结72-73
  • 6.2 展望73-74
  • 致谢74-76
  • 参考文献76-80
  • 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果80

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本文编号:1109706


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