本文選題：超聲波測量 + 傳感器陣列��； 參考：《吉林大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：風(fēng)作為一種重要的自然現(xiàn)象,在現(xiàn)今生活中有著廣泛的應(yīng)用,在鐵路、航空、航海、軍事和氣象等方面,風(fēng)速風(fēng)向的準(zhǔn)確測量至關(guān)重要。傳統(tǒng)的測風(fēng)儀器由于存在可測風(fēng)速范圍不高、機(jī)械磨損、使用壽命短、維護(hù)成本高和精度較低等諸多缺點(diǎn),逐漸被結(jié)構(gòu)簡單,測量范圍寬,測量速度快,準(zhǔn)確度高的超聲波測風(fēng)儀所取代�，F(xiàn)有的超聲波測風(fēng)儀應(yīng)用最為廣泛的原理是時(shí)差法,即利用超聲波在順風(fēng)和逆風(fēng)情況下傳播時(shí)間的不同來測量風(fēng)速。國內(nèi)外學(xué)者的相關(guān)研究也都是圍繞時(shí)差法展開的,而時(shí)差法的測量精度完全取決于對超聲波傳播時(shí)間的測量精度。但是,在強(qiáng)電磁干擾和低信噪比的環(huán)境下,超聲波傳播時(shí)間的測量將變得困難甚至失效。陣列信號處理方法可以在復(fù)雜環(huán)境中對噪聲進(jìn)行有效抑制,目前將陣列信號處理的思想應(yīng)用于氣象儀器的研究,特別是超聲測風(fēng)方面的研究較少。本文利用陣列信號處理的優(yōu)勢,借鑒多重信號分類算法對風(fēng)速風(fēng)向信息進(jìn)行估計(jì),以突破時(shí)差法的原理限制。本文的主要工作內(nèi)容如下:1.本文設(shè)計(jì)了一種弧形超聲波傳感器陣列結(jié)構(gòu),在此基礎(chǔ)上建立了風(fēng)速風(fēng)向作用下的近場陣列接收數(shù)據(jù)的數(shù)學(xué)模型,并對其陣列流型矢量進(jìn)行了推導(dǎo),最后借鑒多重信號分類算法的基本思想,根據(jù)待測風(fēng)速風(fēng)向的范圍及分辨率,通過譜峰搜索估計(jì)出風(fēng)速風(fēng)向信息;2.對弧形陣列結(jié)合多重信號分類算法估計(jì)風(fēng)速風(fēng)向信息方法的相關(guān)性能和問題展開分析和討論:對所提方法的風(fēng)速和風(fēng)向估計(jì)方差公式分別進(jìn)行推導(dǎo),得到的公式可用于任意陣列結(jié)構(gòu),同時(shí)也分別給出了陣列測風(fēng)方法的風(fēng)速風(fēng)向估計(jì)克拉美-羅界公式;利用估計(jì)方差的計(jì)算結(jié)果以及陣列模糊問題的分析,討論了均勻線陣對于本文提出的方法的缺陷;接著對方法測向范圍、陣列模糊和分辨力問題展開了詳細(xì)的分析和討論;通過設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了方法的可行性以及相關(guān)問題和性能。3.根據(jù)待估計(jì)的風(fēng)速風(fēng)向范圍以及分辨率,利用推導(dǎo)得到的方差公式,分別計(jì)算得到所提方法對風(fēng)速和風(fēng)向的估計(jì)方差值,從理論上對陣列測風(fēng)方法估計(jì)的準(zhǔn)確性做了一定的說明,著重分析討論了估計(jì)方差相對較大的部分;推導(dǎo)得到的估計(jì)方差公式,對于分析這一類方法的準(zhǔn)確性有著很高的應(yīng)用價(jià)值。4.通過搭建硬件實(shí)驗(yàn)平臺驗(yàn)證本文提出的測風(fēng)方法:首先對硬件實(shí)驗(yàn)平臺的整體結(jié)構(gòu)及各部分組成進(jìn)行了詳細(xì)描述,利用Gill儀器對搭建的實(shí)驗(yàn)風(fēng)洞進(jìn)行了風(fēng)速標(biāo)定;接著說明了在硬件實(shí)驗(yàn)平臺的實(shí)際應(yīng)用中,對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的幾種方式;最后對實(shí)驗(yàn)平臺在風(fēng)洞中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果以及產(chǎn)生誤差的原因進(jìn)行分析和討論,證明了方法的可行性以及算法應(yīng)用的穩(wěn)定性。
[Abstract]:Wind, as an important natural phenomenon, is widely used in modern life. In railway, aviation, navigation, military and meteorology, the accurate measurement of wind speed and wind direction is very important. Traditional wind measuring instruments have many disadvantages, such as low range of measurable wind speed, mechanical wear, short service life, high maintenance cost and low precision, etc., so they are gradually simple in structure, wide in measurement range and fast in measuring speed. The ultrasonic wind meter with high accuracy was replaced. The most widely used principle of the existing ultrasonic wind meter is the moveout method, which is to measure the wind speed by using the different propagation time of the ultrasonic wave in the downwind and the headwind. The related research of domestic and foreign scholars is also focused on the time difference method, and the accuracy of the time difference method is completely dependent on the measurement accuracy of ultrasonic propagation time. However, in the environment of strong electromagnetic interference and low signal-to-noise ratio, the measurement of ultrasonic propagation time will become difficult or even ineffective. Array signal processing method can effectively suppress noise in complex environment. At present, the idea of array signal processing is applied to the research of meteorological instruments, especially the research on ultrasonic wind measurement. In this paper, the advantages of array signal processing are used to estimate wind speed and wind direction by using multi-signal classification algorithm to break through the principle limitation of moveout method. The main work of this paper is as follows: 1. In this paper, a structure of an array of curved ultrasonic sensors is designed. Based on this, a mathematical model of near-field array receiving data under wind speed and wind direction is established, and its array flow pattern vector is deduced. Finally, based on the basic idea of multi-signal classification algorithm and the range and resolution of wind direction to be measured, the information of wind speed and wind direction is estimated by spectral peak search. This paper analyzes and discusses the related performance and problems of the method of estimating wind speed and direction information by arc array combined with multi-signal classification algorithm. The formulas of variance of wind speed and wind direction estimation are deduced respectively. The formulas obtained can be used for arbitrary array structures, and the Clemei-Row bound formula for wind velocity direction estimation by array wind measurement method is given, and the calculation results of estimated variances and the analysis of array fuzzy problems are used. The defects of uniform linear array to the method proposed in this paper are discussed, and then the problems of direction finding range, array ambiguity and resolution are analyzed and discussed in detail. The feasibility, related problems and performance of the method are verified by simulation experiments. According to the range and resolution of wind speed and direction to be estimated, the estimated variance of the proposed method for wind speed and direction is calculated by using the derived variance formula. In this paper, the accuracy of the estimation of the array wind measurement method is explained in theory, the part of the estimation variance is analyzed and discussed, and the formula of the estimated variance is derived. It has high application value for analyzing the accuracy of this kind of method. Firstly, the whole structure and components of the hardware experimental platform are described in detail, and the wind speed of the experimental wind tunnel is calibrated by using Gill instrument. Then it explains several methods of data processing in the practical application of the hardware experimental platform, and finally analyzes and discusses the experimental results of the experimental platform in wind tunnel and the causes of the errors. The feasibility of the method and the stability of its application are proved.
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TH765.4;TP212.9

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本文編號：1906720