[发明专利]一种基于正交试验的漏磁检测系统的磁路优化设计方法有效

专利信息
申请号: 201410259480.3 申请日: 2014-06-12
公开(公告)号: CN104008251B 公开(公告)日: 2017-06-13
发明(设计)人: 高雯;郑莉;许振丰;徐玉峰 申请(专利权)人: 北京华航无线电测量研究所
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 北京天达知识产权代理事务所(普通合伙)11386 代理人: 胡时冶,白海燕
地址: 100013 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 正交 试验 检测 系统 磁路 优化 设计 方法
【权利要求书】:

1.一种基于正交试验的漏磁检测系统的磁路优化设计方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:

步骤1:设计磁路仿真模型;

步骤2:编写仿真程序;

步骤3:设计影响因子水平表,并根据水平数和影响因子数计算生成正交试验表;

步骤4:根据正交试验表,执行仿真程序并得到仿真结果;

步骤5:将仿真结果通过公式xleakage=xmax-xmin计算得出漏磁信号,选取该漏磁信号的大小作为衡量标准,其中xmax为轴向分量漏磁场最大幅值,xmin为漏磁场最小值作为本底噪声估计;

步骤6:进行四种数据的统计分析,其中,在正交试验表中添加仿真结果,根据仿真结果进行极差分析、平方和计算、F比计算、因子贡献率四种数据的统计分析,具体在步骤6中,其中极差分析得到每个影响因子的三个水平中的最优值,根据极差分析结果可进行平方和计算,进而得到F比计算的结果和因子贡献率分析的结果,F比计算的结果和因子贡献率分析的结果均反映不同影响因子对整个磁路设计的影响水平,基于得到的结果进行综合分析;以及

步骤7:得到最优磁路设计,其中,综合F比计算中显著性水平值和因子贡献率的百分比,得到对磁路优化最重要的影响因子,挑选极差计算中最高的水平为其参数,其他影响因素根据实际情况尽可能选择极差计算中的最高水平,从而得到最优的影响因子参数组合,根据该组合得到最优磁路设计。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤2中,借助VISUALC++集成开发环境,编写界面设计语言,编写调用磁路仿真软件和修改影响因子参数的功能,生成仿真程序的可执行文件。

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤3中,选取10个影响因子,包括:永磁体长度LC、永磁体高度HC、永磁体间距DC、铁轭高度HT、磁垫高度HCD、抗磨垫高度HM、传感器提离值dt、磁体矫顽力HCB、抗磨垫相对磁导率和铁轭材料。

4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤3中,正交表Ln(qp)行数n,列数p,水平数q间关系如下:

n=qk,k=2,3,4,…,p=(n-1)/(q-1)。

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤4中,根据正交试验表,应用仿真程序的可执行文件输入影响因子相应数值,调用仿真程序以得到仿真结果。

6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在所述步骤6中,

在极差分析中,设影响因子A的极差计算公式为:

<mrow><msub><mi>R</mi><mi>A</mi></msub><mo>=</mo><mi>m</mi><mi>a</mi><mi>x</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mover><mi>T</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mi>m</mi><mi>i</mi><mi>n</mi><mrow><mo>(</mo><msub><mover><mi>T</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mi>i</mi></msub><mo>)</mo></mrow></mrow>

其中为因子A的第i个水平得到的结果之和Ti的均值,极差越大说明该因子对于结果的影响越大,max(Ti)为三个水平中的最佳值;

在平方和计算中,借助方差分析,根据试验结果计算总平方和:

<mrow><msub><mi>S</mi><mi>T</mi></msub><mo>=</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>n</mi></munderover><msup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>y</mi><mi>i</mi></msub><mo>-</mo><mover><mi>y</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow>

其中n是试验次数,y是试验结果,是试验结果的总平均;

对于因子A计算其平方和公式如下:

<mrow><msub><mi>S</mi><mi>A</mi></msub><mo>=</mo><munderover><mo>&Sigma;</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>q</mi></munderover><mrow><mo>(</mo><mi>n</mi><mo>/</mo><mi>q</mi><mo>)</mo></mrow><msup><mrow><mo>(</mo><msub><mi>T</mi><mi>i</mi></msub><mo>-</mo><mover><mi>y</mi><mo>&OverBar;</mo></mover><mo>)</mo></mrow><mn>2</mn></msup></mrow>

其中q为正交表的水平数,

误差根据上式计算出的ST与SA之间的差计算得到Se

在F比计算中,在得到每个因子的平方和基础上,进行F比计算,

当F=MS/MSe>F1-α(f,fe)时,认为显著性水平α上因子是显著的,其中MS,f分别是因子的均方与自由度,MSe,fe分别是误差的均方与自由度,

针对因子A,计算公式为MSA=SA/fA,fA=q-1,计算得到FA若大于F0.90(fA,fe)时,认为因子A在显著性水平0.1上是显著的;

在因子贡献率分析中,结合平方和结果,计算因子除去误差的纯平方和,再由纯平方和除以总平方和得到因子的贡献率百分比,由S-f∑MSe计算因子的纯平方,由fTMSe/ST计算误差的贡献率,其中fT为所有自由度之和,ST为总平方和。

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