應用領域 | 環保,化工,農林牧漁,地礦,道路/軌道/船舶 |
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風電用氣象傳感器針對氣象傳感器標校過程中測量精度低和生產成本高的問題,將人工智能技術與單片機技術相結合,提出一種氣象傳感器智能標校方法。該方法將BP神經網絡、高斯函數和算法相融合,設計一種用于傳感器標校的增強型BP網絡模型。
濕度、氣壓(電壓輸出形式)、輻射傳感器輸出均為 模擬電壓信號,輸出電壓范圍有差異。針對其信號特 點,結合ADC參考電壓值 ,設計低噪聲和低溫漂的放大 電路 ,將模擬信號放大到合適范圍后送人高分辨率的 A/D轉換器,轉換后的數字量送g至主控制器進行信號 處理,得到對應的氣象量。
在氣象要素觀測及地面氣象探測設備維修保障過程中,經常需要采集處理各類氣象傳感器輸出信號,而自動氣象站傳感器種類多樣,同類傳感器型號不同輸出信號也有差異,本文針對常用自動氣象站傳感器設計了一種能夠支持多型號,具有數據采集、智能處理的自動氣象站傳感器采集系統,該系統以為核心處理器,信號測量的準確度指標達到較高水平。