摘要：概要分析时栅传感器的幅值误差、正交误差、相移误差等误差因素以及其对检测精度的影响,给出了对上述各误差进行在线检测的方法,同时通过信号合成、数字滤波与延迟补偿等方法联合消除误差影响,提高了系统测量精度。为实现上述方法,进而提出一种以DSP为处理核心的新型一体化系统信号处理解决方案。该方案将信号产生、数据采样控制、误差检测、位移解算与误差修正等数据处理集成到一片DSP内,压缩了系统硬件空间,提高了系统综合性能。实验表明:经过误差处理后,72对极传感器系统的误差从±128.4″减少至±1.7″。

摘要：针对于传统PID温度控制系统的参数不能在线实时调整的缺陷,提出了一种基于BP神经网络自整定的PID温度控制系统,该控制系统在硬件上以Cortex-M3内核处理器为控制核心加上数据采集,信号放大,开关控制,液晶显示等外围电路构成,在软件上以BP神经网络PID算法为核心最终形成了一个完整的温度控制系统。在基于新型烟熏治疗仪开发的背景下成功的设计了一个误差不超过±0.5℃的BP神经网络温度控制系统。

摘要：为解决多路时栅传感器协同工作而相互干扰的问题,减少多路传感器协同工作时数据采集的复杂程度。用分时激励、分时采集和排队发送数据来消除多路传感器相互影响的思想,设计了基于FPGA的高精度分时激励电路、采集电路和串口发送电路。利用QUARTUSⅡ9.0开发平台,用Signal TapⅡ进行逻辑分析,并通过两个时栅位移传感器搭建试验平台。试验表明,采用分时激励和分时采集的方法,传感器的精度从原来的±3″提高到±1″,可以有效解决多传感器相互干扰的问题。