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基于激波管校准的冲击波压力传感器动态特性研究
被引量：
13
1
作者
杨凡
孔德仁
+2 位作者
姜波
孔霖
王芳
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期330-336,共7页
为对冲击波压力传感器进行校准,研究传感器动态特性非参数模型。基于双膜激波管对传感器实施动态校准试验,获得了阶跃响应输出。仿真模拟四阶串联系统,并构造阶跃响应信号。分别使用理想阶跃分解法、低阶模型分解法和微分法得到传感器...
为对冲击波压力传感器进行校准,研究传感器动态特性非参数模型。基于双膜激波管对传感器实施动态校准试验,获得了阶跃响应输出。仿真模拟四阶串联系统,并构造阶跃响应信号。分别使用理想阶跃分解法、低阶模型分解法和微分法得到传感器动态特性非参数模型。微分法计算精度更高且简单易行。为抑制寄生效应,采用机械结构对冲击波压力传感器进行改造。采用微分法对改造前后的典型冲击波压力传感器动态特性进行了研究。仿真结果表明,改造措施虽然可以减小机械振动与冲击和热效应,但使得冲击波压力传感器工作频带变窄,无法满足工程测试无失真条件。
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关键词
激波管
校准
冲击波压力传感器
动态特性
理想阶跃分解法
低阶模型分解法
微分法
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职称材料
一种冲击波压力传感器的准静态校准神经网络模型
被引量：
1
2
作者
赵传荣
孔德仁
+1 位作者
王胜强
商飞
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第13期92-95,139,共5页
由冲击波压力传感器准静态校准原理,间接比对式校准的精度取决于重锤的落高与压力拟合模型的精度,本文采用RBF神经网络建立了以落高为输入量、冲击波压力峰值为输出量的神经网络模型。选用典型标准压力传感器,在7~30 MPa量程范围开展校...
由冲击波压力传感器准静态校准原理,间接比对式校准的精度取决于重锤的落高与压力拟合模型的精度,本文采用RBF神经网络建立了以落高为输入量、冲击波压力峰值为输出量的神经网络模型。选用典型标准压力传感器,在7~30 MPa量程范围开展校准实验;通过对测试样本进行分析,结果表明:该神经网络模型预测的最大相对误差不超过0.04%,比多项式拟合模型和指数拟合模型高一个数量级。落高与压力拟合模型引入的不确定度是构成冲击波压力传感器动态测量不确定度的一个重要分量,通过建立高精度的重锤落高与冲击波压力峰值神经网络拟合模型,为进一步提高冲击波压力传感器的测量精度奠定了基础。
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关键词
冲击波压力传感器
RBF神经网络
准静态校准
拟合模型
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职称材料
题名
基于激波管校准的冲击波压力传感器动态特性研究
被引量：
13
1
作者
杨凡
孔德仁
姜波
孔霖
王芳
机构
南京理工大学机械工程学院
北方华安工业集团公司
西安近代化学研究所
出处
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期330-336,共7页
基金
国家自然科学基金(11372143)
国家计量课题基础技术项目(J092013B003)
文摘
为对冲击波压力传感器进行校准,研究传感器动态特性非参数模型。基于双膜激波管对传感器实施动态校准试验,获得了阶跃响应输出。仿真模拟四阶串联系统,并构造阶跃响应信号。分别使用理想阶跃分解法、低阶模型分解法和微分法得到传感器动态特性非参数模型。微分法计算精度更高且简单易行。为抑制寄生效应,采用机械结构对冲击波压力传感器进行改造。采用微分法对改造前后的典型冲击波压力传感器动态特性进行了研究。仿真结果表明,改造措施虽然可以减小机械振动与冲击和热效应,但使得冲击波压力传感器工作频带变窄,无法满足工程测试无失真条件。
关键词
激波管
校准
冲击波压力传感器
动态特性
理想阶跃分解法
低阶模型分解法
微分法
Keywords
shock tubes
calibration
shock wave pressure sensors
dynamic characteristics
ideal step decomposition method
low-order model decomposition method
differential method
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
一种冲击波压力传感器的准静态校准神经网络模型
被引量：
1
2
作者
赵传荣
孔德仁
王胜强
商飞
机构
安徽工业大学电气与信息工程学院
南京理工大学机械工程学院
西安近代化学研究所
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017年第13期92-95,139,共5页
基金
国家自然科学基金(11372143)
文摘
由冲击波压力传感器准静态校准原理,间接比对式校准的精度取决于重锤的落高与压力拟合模型的精度,本文采用RBF神经网络建立了以落高为输入量、冲击波压力峰值为输出量的神经网络模型。选用典型标准压力传感器,在7~30 MPa量程范围开展校准实验;通过对测试样本进行分析,结果表明:该神经网络模型预测的最大相对误差不超过0.04%,比多项式拟合模型和指数拟合模型高一个数量级。落高与压力拟合模型引入的不确定度是构成冲击波压力传感器动态测量不确定度的一个重要分量,通过建立高精度的重锤落高与冲击波压力峰值神经网络拟合模型,为进一步提高冲击波压力传感器的测量精度奠定了基础。
关键词
冲击波压力传感器
RBF神经网络
准静态校准
拟合模型
Keywords
shock wave pressure sensor
RBF neural network
quasi-static calibration
fitting model
分类号
O385 [理学—流体力学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于激波管校准的冲击波压力传感器动态特性研究
杨凡
孔德仁
姜波
孔霖
王芳
《南京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
13
在线阅读
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职称材料
2
一种冲击波压力传感器的准静态校准神经网络模型
赵传荣
孔德仁
王胜强
商飞
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2017
1
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