摘要：准确测定热力学温度是制定国际温标的基础,在温度计量研究中具有重要的科学意义.声学共鸣法是当前最有影响的基准热力学测温方法之一,该方法最大测量不确定度来源于实际气体粘性作用所造成的能量耗散效应,故准确地测定实际气体粘度,对声学共鸣法热力学温度计的应用具有关键影响.在120℃以下的实验研究证实,双毛细管粘度计具有最小的气体粘度测量不确定度.在此基础上,设计建立了一套高温双毛细管粘度计,优化了恒温装置结构设计,研究了该恒温器控温方法,使得恒温系统在室温至400℃,5h的温度稳定性达到±3mK,满足双毛细管粘度计测量高温气体粘度实验要求.

摘要：黑体辐射源广泛用于红外成像系统的校正,在实际应用中要求黑体空腔在整个腔面区域上具有稳定、均匀的温度场,为了提高控温精度,本文设计了一种基于自抗扰控制的黑体辐射源温度控制系统。首先,基于黑体辐射源的数学模型,在MATLAB/Simulink环境下进行ADRC控制算法的仿真,并与传统的PID和Smith预估计控制算法进行比较。仿真结果表明自抗扰控制算法具有响应快、精度高以及良好的设定值跟踪能力;其次,利用LabVIEW软件的图形化编程实现了离散ADRC的编程;最后,在Compact RIO实时控制器中实现黑体辐射源的温度控制和实验数据的采集。实验结果表明,此温控系统提高了黑体控温的精度,温度稳定性优于0.03℃/10 min,并且该算法有着更强的自抗扰能力。自抗扰控制算法通过对系统状态与未知扰动进行实时的观测和有效的补偿,提高了黑体辐射源的控温品质。

摘要：在辐射测温研究中黑体辐射源作为其中的重要组成部分,其温度控制过程伴随着温变性、非线性、时滞等特性。为了提高控温品质,设计一种基于BP神经网络PID的镓点面源黑体温控系统。对黑体辐射源进行建模,分别将BP神经网络PID算法和传统PID算法通过MATLAB/Simulink软件进行比较分析。实验仿真可知BP神经网络PID算法具有精度高、振荡少等优势。通过LabVIEW软件编写BP神经网络PID算法控制程序;利用Compact RIO温度控制器控制并采集镓点面源黑体的温度。实验结果分析,与常规PID控制相比,基于BP神经网络PID算法的控制性能得到明显改善,能够提高黑体辐射源的控温品质。

摘要：该文介绍了水的饱和蒸气压实验的基本原理和系统设计。新建立的实验系统具有很好的稳定性，缩短了实验所需时间，维修方便。测量结果与文献的比较表明，本系统具有较高的测量精度，可以满足教学实验的需要。