网络仿真仪

1，因此可由维恩辐射公式表达：　　　　Eλ(T)=c1λ-5exp(-c2/λT)ελ(2)　　　　式中，Eλ(T)为燃烧火焰辐射能，ελ为绝对温度为T时的光谱发射率，λ为波长，第一辐射常数c1=3.742×10-16W.m2，第二辐射常数c2=1.4388×10-2m.k。　　　　对于具有任意辐射强度E(λ,T)的彩色光下的色系数，可利用分布色系数方程计算：　　　　式中r(λ)，g(λ)，b(λ)分别为分布色系数。　　　　三基色的亮度信号与对应的单色辐射能成正比，即：　　　　从上式中可以看出，由R，G，B可以惟一地确定火焰的温度T，可以表示为：　　　　T=T(R，G，B)(5)　　　　三、BP神经网络模型及创建　　　　最关键的问题是如何处理光谱发射率的值，然而不仅与材料的性质有关，还受状态等诸多方面因素影响，一般很难具体确定。在通常的高温物体温度场测量中，数据的处理仅限于最小二乘法，通常将发射率简化为固定的数值或模型，才能惟一地确定物体的温度。而高温发光火焰是一种烟粒云的辐射，影响烟粒云发射率的因素很多，如吸收系数、火焰的几何厚度、稳定性、波长、温度等，过于固定发射率数值必然导致温度测量结果的不准确。　　　　由(5)式可知，三基色信号值与目标真温T存在一种非线性映射关系。神经网络是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理，具有自学习自适应功能，可以从大量的实验数据中直接提取隐含的有用信息。理论上已经证明三层BP模型可以任意精度逼近任意非线性映射，采用它来解决三基色信号值与目标火焰真温的非线性映射问题。　　　　这里BP网络采用3层结构，中间包含一层隐层，三输入一输出的BP网络模型。三基色信号值R，G，B作为网络输入节点，单项输出，输出为需要得到的温度值T，隐含层节点数可以先确定几个值，然后通过数据样本训练进行调节。输入层和隐含层激活函数取非对称性Sigmoid函数，输出层输出函数取线性传递函数purelin。　　　　数据在输入神经网络之前，要进行归一处理，训练样本的量纲不同，数值差别也很大，因此必须进行归一化处理将训练数据标度到之间。进行预测的样本数据在进行仿真前，必须用tramnmx函数进行事先归一化处理，然后才能用于预测，最后仿真结果要用postmnmx进行反归一化，才能得到需要的数据结果。　　　　四、仿真实验及结果　　　　通过BP神经网络可以训练发射率样本，本文采用如图1所示的A、B、C、D、E五类发射率样本图。　　　　由彩色CCD摄像机摄取的图像中得到连续时刻某部位的三色值，热电偶测温得到该部位对应时刻的不同温度。几个温度点分别取五类发射率模型A、B、C、D、E，如图1所示，每类包括5种发射率样本值，有效波长分别为0.7um(R)、0.5461um(G)、0.4358um(B)。在每个温度点上采用五类发射率样本，每类5种，如表1列出部分发射率训练样本。则发射率样本为(5×5=25)种，网络采用三层BP网，输入数据须全部归一化处理，结果反归一化得出。　　　　对数据进行归一化处理后，选取5组温度下的三基色信号值作为训练样本。学习目标函数为，其中N为训练样本总数。在网络训练中同时调整动量系数和学习率，以期达到较快的收敛速度。这里动量系数为0.9，学习目标函数误差定为0.01，根据误差值大小最后确定隐含层节点为10。　　　　经过60次学习训练，达到目标误差，网络收敛，训练结束。表2列出训练后温度计算结果，表3列出未经训练的温度计算结果。　　　　由实验结果得知，对训练过的发射率样本，真实温度的识别误差大部分在30k以内，而对于未训练过的发射率样本，真实温度的识别误差大部分在50k以内。如果用更多的发射率样本和输入输出样本，将更好地解决锅炉温度测量问题。　　　　五、结论　　　　本文就锅炉温度的传统测量所带来的一些问题和误差上，提出了BP神经网络在炉膛温度测量中数据处理的应用，结合彩色CCD图像提取的三基色信号值作为输入样本和热电偶测出的温度值作为输出样本，创建BP网络模型，对其进行训练。BP神经网络的应用消除了多光谱辐射数据处理时受发射率假设模型的影响，并实现了实时在线测量锅炉温度的目的。研究结果表明，利用神经网络测量锅炉温度，方法简捷，工程上具有较高的应用价值。

[color=#3f3f3f]日前，山东省计量科学研究院电子与电磁计量研究所根据泄漏电流测试仪的实际工作状态，提出了采用宽频电流源法对测量网络进行校准的方案，研制了高频电流源，理论推导了输入输出电流的关系，设计了利用高频电流源对泄漏电流测试仪测量网络进行校准的方法，通过直接输入电流的方式对泄漏电流测量网络进行校准，最终通过实验验证了方法的可行性，相对于高频电压源法，该方法更符合实际工作状态。[/color][color=#3f3f3f]据介绍，泄漏电流测试仪通过模拟人体阻抗网络，仿真人体接触电气设备时的实际状况，以此测量电气设备的泄漏电流。电气设备一般采用交流供电，随着电子开关技术被广泛应用于电源系统和设备中，电路中产生了高频谐波电压和高频谐波电流，这些高频信号流过人体时同样对人体造成伤害，因此泄漏电流的测量不仅局限于工频，同样要考虑高频信号。[/color][color=#3f3f3f]根据泄漏电流的人体效应（感知或反应、摆脱、电灼伤），GB/T 12113（IEC 60990接触电流和保护导体电流的测量方法）分别定义了不同的测量网络。目前国际上主要利用高频电压源对泄漏电流测试仪的测量网络进行计量，GB/T 12113给出了采用高频电压源进行校准的方法。[/color][color=#3f3f3f]2018年7月，国际精密电磁测量大会（CPEM2018）在法国巴黎举行，来自美国NIST、中国NIM、英国NPL等50个国家的500多位电磁领域计量专家参会，山东省计量院研究员马雪锋参加了此次会议并现场张贴了论文《利用宽频电流源法对泄漏电流测试仪测量网络的校准》，得到了与会专家的关注，实验方法得到了同行的认可。[/color]

[B]绪：[/B]我对分析仪器中的高压电路还不是很了解，总是害怕那天要是遇到高压模块出了问题怎么办，于是在网络上搜索了一些资料，但这些是不是就是仪器高压的电路，我还是不很确定。如果大家有什么分析仪器的高压产生电路，望不吝共享。[B]一。高压电路简介[/B] [center][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2009/09/200909192215_172043_1786353_3.gif[/img][/center][B][center]图1 [/center][/B]典型的简化高压电路如图1.Vin：输入交流信号源，典型表达式Vin = Vmax*sin(2*p*f*t + j),其中f是信号源的频率。n1:高压变压器原边匝数。n2:高压变压器副边匝数。图1中的倍增电路是2级倍增，所以Eac（交流） 峰值 =( n2/n1 ) * Vmax Eout （直流） = 4*( n2/n1 ) * Vmax.假如为了产生1000V的电压，已知 n2/n1 = 2, 那么Vin的峰值只需125v就可以了。需要说明的是，这是Eout没接负载的情况，当接入负载时，Eout的值会变小。显然，倍增电路的级数增加，就可以产生更高的电压了。电压倍增器其实是一个特殊的整流电路。理论上，它的输出是输入交流电压峰值的整数倍。例如，2，3，4倍输入峰值电压。下面重点介绍下倍增电路。[B]二。倍增电路[/B]典型的单级半波倍增电路如图2。[center][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2009/09/200909192216_172044_1786353_3.gif[/img][/center][B][center]图2[/center][/B]其中a是完整的单级半波电压倍增器。b和c是a的拆解图。b是钳位电路（clamper stage），c是半波整流电路。[center][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2009/09/200909192217_172045_1786353_3.gif[/img][/center][B][center]图3[/center][/B] 图3是用spice仿真波形，V(4)是输入波形，V(1)是钳位级输出信号，V(2)是半波整流后输出波形。其中的4，1，2是图2中的节点名（网络名）。 一个高压电路迭代任意个单级半波倍增器，通常叫做Cockcroft-Walton multiplier .Cockcroft-Walton类型的高压电源通常用在需要高输出电压、低输出电流的场合。图4是8倍Cockcroft-Walton电路。[center][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2009/09/200909192217_172046_1786353_3.gif[/img][/center][B][center]图4[/center][/B]spice仿真波形如下：[center][img]http://ng1.17img.cn/bbsfiles/images/2009/09/200909192218_172047_1786353_3.gif[/img][/center][B][center]图5[/center][/B]