针对现有超声测厚系统精度较低的问题,研制基于最小均方(Least Mean Square,LMS)自适应时间延迟估计的高精度超声测厚系统。设计超声发射及接收电路,研发基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的高速数据采集及传...
详细信息
针对现有超声测厚系统精度较低的问题,研制基于最小均方(Least Mean Square,LMS)自适应时间延迟估计的高精度超声测厚系统。设计超声发射及接收电路,研发基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)的高速数据采集及传输系统,开发基于MATLAB的上位机信号处理软件,通过LMS自适应时间延迟估计算法准确、高效地计算超声飞行时间(Time of Flight,TOF),从而实现高精度厚度测量。开展模拟回波仿真实验,结果显示:相较峰值法、包络法和相关法,LMS法在时间延迟估计方面更具优势。搭建基于LMS自适应时延估计的超声测厚系统,以量块为对象进行测厚实验,结果表明:该系统测厚相对误差小于3.77%,重复实验标准差不高于0.2μm,最大相对不确定度为1.4%。基于LMS自适应时延估计的超声测厚系统可应用于板材厚度测量等领域,有利于推动高精度超声测厚技术发展,具有重要技术借鉴价值。
为了制订自动驾驶车辆(AV)停车需求管理方案,搭建多智能体停车模拟框架,提出2种空载行驶收费策略:基于行驶距离的静态收费和基于道路拥堵水平的动态收费,研究费率计算方法.建立空载行驶收费策略下停车场停车、居住地停车及持续空载巡航3种停车模式的成本函数,使用logit模型描述不同停车模式下的选择行为.利用Simulation of urban mobility(SUMO),以南宁市主城区为例开展大规模路网下的仿真实验,研究2种策略下的AV停车行为及路网运行状态变化.仿真结果表明,静态收费策略和动态收费策略下的AV空载行驶里程分别减少了20.16%和10.85%,车辆总延误分别降低了39.80%和43.52%;动态收费策略能够灵活地根据路况变化进行实时调整,路网运行效率提升更显著.
暂无评论