二维人脸识别实验报告

实验报告

课程名称人工智能实验名称二维人脸识别班级

学号

姓名

成绩

指导教师

实验日期

一．实验目的

（1）通过本次人脸识别实验，进一步加深图像处理和基本算法的掌握，能利用已有的算法和程序去找出和识别人脸。

（2）通过本次人脸识别实验，进一步掌握和熟悉所学到的人工智能知识，能将所学知识和实际的生活联系起来，去解决一些比较复杂的问题。

（3）熟悉并且掌握人脸识别过程中各种算法的实现过程，能熟练的利用各种软件（VC++6.0，MATLAB 等）去实现算法的编写。

（4）熟悉人脸识别的过程和原理，进一步巩固PCA+LDA 算法，掌握其本质，并能将其运用于其他类似模型中，去解决一些问题。

（5）通过实验进一步提高编程能力和解决问题的能力，能独立的思考和类比所学到的知识，进一步了解它们的本质，巩固实际用处。

二．实验原理

基于PCA 人脸识别算法的实现原理

主成分分析为一种统计学中特征提取方法，在实际中应用的非常广泛。PCA 是通过提取原始数据的主元来减少数据的冗余，使数据在低维度的空间中被处理，同时它还能很好保持了原始数据的绝大部分信息，有效的解决了由于空间维数过高而导致的一系列问题。如下将详细介绍如何使用PCA 算法进行人脸识别。第一个环节：提取图像数据并处理

1.读入人脸，并将图像变化为相应的灰度图像。

2.将变换后的二维人脸灰度图像变换为一维人脸向量矩阵

一个大小为M*N 的二维人脸图像可以看成长度为MN 的人脸图像列向量。为了将二维人脸图像变为以为列向量，我们采取的措施为：首先计算出人脸图像的大小，然后将人脸图像经行转置，最后按列依次取出取出所有灰度值形成大小为MN 的一维向量，其实整个阶段的效果相当于将图像的灰度值按行取出依次连接成一维图像向量。

本环节完成后将会产生由一维图像向量组成的矩阵T 。

第二个环节：计算特征脸

1.对图像矩阵T 进行规范化

首先计算出图像矩阵中一维列向量的平均值m ，然后对图像矩阵的每一列都减去平均值形成规范化的图像矩阵A 。

2.计算特征脸

人脸训练图像的协方差矩阵为T C=AA ，其中人脸训练样本为1[,...,]P A =ΦΦ，

维度为M N P ??，则协方差矩阵C 的维度为2MN （）。这就出现问题，C 的维度

过高，在实际中直接计算它的特征值和特征向量非常困难。因此，本文使用奇异值分解定理来解决这个问题。

奇异值分解定理：

假设B 为n m ?维秩为p 的矩阵，则存在两个正交矩阵和一个对角矩阵： 正交矩阵为

2212[,,...,]n n p U u u u R ?=∈

（4.23）

12[,,...,]m m p V v v v R ?=∈

（4.24）

其中

T U U I = （4.25）

T V V I = （4.26）

对角矩阵为12[,,...,]m m

p diag R λλλ?∧=∈ 12...p λλλ≥≥ 则可以得到1

2T B U V =∧，而且T BB 和T B B 有共同的非零特征值，i u 和i

v 分别为T BB 和T B B 对应特征值的正交特征向量。

由上述定理可以得到

12U BV -=∧

（4.27） 则可以由协方差矩阵T C AA =，构造出矩阵T m m L A A R ?=∈，从而容易求出L

的特征值和特征向量，再根据上述（4-27）式可以求得协方差C 的特征值和特征向量。

实际上我们并不需要协方差所有的特征值和特征向量， m 个（m

在本环节，本文通过直接构造T m m L A A R ?=∈，来计算出L 的特征值，再挑

选L 特征值大于100的作为C 的特征值，最后通过C 的特征值计算出它的特征向量，从而形成特征脸。

第三个环节：人脸识别

人脸识别过程分为训练和测试两个阶段。在训练阶段，主要是提取数据库人脸图像的特征，并形成特征库。在测试阶段，主要是提取待识别图像的特征和计算提取的特征和特征库中特征之间的距离测度，并输出最小距离测度对应的人脸图像作为结果。

具体步骤如下：

1. 训练阶段

将规范化的图像矩阵A 中的每一列向量投影到特征子空间，形成特征库。

2. 测试阶段

○1假设测试人脸图像为Y ，在人脸识别前，先对其进行标准化，即Y Φ=-ψ。

○2把标准化后的人脸图像向特征子空间进行投影得到向量

T U Ω=Φ。 ○3本文使用最近领法分类器欧几里德距离[14,15]进行判决分类。测试图像与每

个人脸图像间的距离为k k R R ε=- (k=1,2,…,P)，并将最小距离对应的训练图像作为测试图像的匹配图像。

三．实验要求

（1）了解人脸识别的基本过程，熟练掌握人脸识别的基本算法和原理。

（2）熟悉人脸特征的提取，以及图像数据的处理，PCA 和LDA 算法。

（3）能运用已有软件和程序设计语言编写程序（实现算法），并能调试程序。

（4）编写的程序简单明了，具有一定结构化，能准确、快速的定位识别出人脸。

（5）了解人脸识别的应用价值和前景，并能将所学的知识运用图实际生活中。

四．主要仪器设备

Dell 笔记本一台，Windows 7 家庭普通版，4.00G 内存，64位操作系统。 Mathworks 公司的MATLAB 7.0软件、微软公司的VC++6.0等软件等。

五．实验内容与步骤

人脸识别是指基于已知的人脸样本库，利用图像处理和模式识别技术从静态或动态场景中，识别或验证一个或多个人脸。从广义上讲，其研究内容包括以下五个方面：

（1）人脸检测：即从动态的场景或复杂的背景中检测出人脸的存在并确定其位置，然后分离出来。这一任务主要受光照、噪声、头部倾斜度以及各种遮挡的影响。

（2）人脸表征：也称为人脸特征提取，即采用某种表示方法来描述检测出的人脸与数据库中已知人脸。通常的表示方法包括几何特征（如欧氏距离、曲率、角度等）、代数特征（如矩阵特征矢量）、固定特征模板、特征脸、云纹图等。

（3）人脸识别：即将待识别的人脸与数据库中已知人脸比较，得出相关信息。这一过程的核心是选择适当的人脸表征方法与匹配策略。

（4）表情分析：即对待识别人脸的表情进行分析，并对其加以归类。

（5）生理分类：即对待识别人脸的生理特征进行分析，得出其年龄、性别等相关信息，或者从几幅相关的图像推导出希望得到的人脸图像，比如从父母图像推导出孩子的脸部特征、基于年龄增长的人脸图像估算等。

其中人脸的表情分析、生理分类是两个非常难的研究方向，本实验由于时间和能力所限，不给予研究。本次主要介绍静态二维人脸的识别方法，重点是人脸特征的提取与识别的关键技术。

本实验的二维人脸识别系统通常主要由人脸检测与定位，人脸特征提取与识

别两部分组成，在这两部分的基础上还包括图像预处理等步骤。其主要实现步骤如下：

（1）图像预处理

由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界关照条件等因素的影响，在一定程度上增加了图像的噪声，使图像变得模糊，并且比度低、区域灰度不平衡。为了提高图像的质量，保证提取特征的有效性，进而提高识别系统的识别率，在提取特征之前，有必要对图像进行预处理操作，以改善图像质量，保证提取特征的有效性。

（2）人脸检测与定位

从输入的图像中找出人脸及人脸的所在位置，并将人脸从背景中提取并显现出来，输出为分割好的人脸局部图像。

（3）图像归一化

图像归一化属于图像预处理的范畴。在对人脸图像进行特征提取和分类之前一般需要做几何归一化和灰度归一化。几何归一化是指根据人脸定位结果将图像中人脸变换到同一位置和同样的大小，灰度归一化是指对图像进行光照补偿等处理，光照补偿能够一定程度的克服光照的影响而提高识别率。

（4）特征提取与识别

对于归一化了的人脸图像进行面部的各特征的提取，将原始人脸图像中的数据映射到特征空间，对人脸进行特征建模，建立的特征模型主要用于区分各人脸之间的差异性，为人脸识别分类打下基础。由于原始的人脸图像数据量是相当大的，为了有效的实现分类和识别，就要对原始数据进行交换，得到最能反映分类本质的特征，如何提取稳定和有效的特征是识别系统成败的关键。人脸识别的验证是整个自动人脸识别的最后一个步骤，根据面部特征的提取结果，将待检人脸与人脸库中人脸数据进行比较，判断出待检人脸的身份信息。

本实验二维人脸自动识别系统如图所示：

输入 输入 归一化 输 图像 图像 人脸图像 出 对比以上系统进行分析可知，人脸识别需要考虑一下几个主要方面：如何准确快捷的检测并分割出人脸部分；寻找一种受人脸姿态变化和光照条件等因素影响小的特征提取方法；如何有效的变化补偿、特征描述和准确的分类等。

人脸面部器官比较复杂，一般特征提取方法可以从3个角度对特征进行提取：a.通过面部拓扑几何关系的先验知识，构造一个包含面部器官的人脸模板对其特征进行提取；b.将面部器官视为高维图像空间的信号，通过代数的方法将这些信号检测出来，达到提取面部器官特征的目的；c.利用神经网络对图像进行分类，提取面部器官特征。本实验中脸部特征的准确、快速的提取是整个二维人脸识别系统的关键所在，其误差的减小和复杂算法的实现既是基础也是关键，数据的处理和分析需进行长时间的处理和比较，需要一定的耐心和数学基础，只有经过不断地实验和数据的调整才能使系统正确快速的识别出人脸。

六．程序清单及描述

程序代码如下：

图像的提 取 图像预处理 人脸检测与定位 特征提取与识别 结果显示

clear all

close all

clc

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 读入待检测图像

x=imread('1.jpg'); %读入图像

figure

imshow(x)

if size(x,3)>1

x=rgb2gray(x);%转化为灰度图

end

x=double(x); %转化为小数型

[output,count,m,svec]=facefind(x);%找出人脸

imagesc(x)

colormap(gray) %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% 画出人脸框图

col=[1 0 0];%人脸框图为红色

col=[0 1 0];%人脸框图为绿色

t=2; %人脸框图线的宽度

N=size(output,2);

if (N>0)

for i=1:N

x1=output(1,i);

x2=output(2,i);

y1=output(3,i);

y2=output(4,i);

vec=[x1 x2 y1 y2]; %方框四个角的坐标

ind=find(isinf(vec)); %无限值情况

a=200; %should be realmax

vec(ind)=sign(vec(ind))*a;

h1=line([vec(1) vec(2)],[vec(3) vec(3)]);

h2=line([vec(2) vec(2)],[vec(3) vec(4)]);

h3=line([vec(1) vec(2)],[vec(4) vec(4)]);

h4=line([vec(1) vec(1)],[vec(3) vec(4)]);

h=[h1 h2 h3 h4];

set(h,'Color',col); %设置颜色

set(h,'LineWidth',t) %设置线条宽度

end

end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%

minf=m(1);

maxf=m(2);

ex1=size(x,1)*0.01;

ex1e=size(x,1)*0.02;

ex2=size(x,1)*0.04;

ex2e=size(x,1)*0.05;

bx1=[0 maxf maxf 0];

by1=[ex1e ex1e ex1 ex1]; bx2=[0 minf minf 0];

by2=[ex2e ex2e ex2 ex2]; hold on

fill(bx1,by1,[0 1 0])

fill(bx2,by2,[0 1 0])

hold off

七．运行结果及截图截图1：

截图2：

截图3：

截图4：

截图5：

结果分析：从程序实际运行结果可以看出，程序基本实现了人脸的快速、准确的定位和识别，并且能正确的框出人脸。但其中还有些许的不足之处，尤其是人脸较远，且比较模糊和特征不明显的时候，程序不能正确的识别人脸并框出来。

八．总结与体会

在本次试验的过程中由于对人脸识别的不熟悉，尤其是识别的算法的不熟悉，在最初理论准备阶段完全没有头绪，而且由于对基本算法的不熟悉，根本不知从何

入手，其次由于以前从没有接触过MATLAB编程，只能一点一点的摸索学习，在写代码的过程中，错误重重，最初调试代码的过程中，也不知从何入手，逻辑错误很难发现。对人脸识别基本算法PCA和LAD不了解，最初只知道需要提取人脸的特征数据，没想到在数据提取和处理的过程中需要进行很复杂的处理和误差处理，由于数理知识的不过关，显得很吃力，而且由于对其本质的不理解，从头到尾的数据处理过程根本不知道在干什么，花费了很长一段时间才弄明白。其次是代码的编写和优化，各种算法的调用和组合，模块化的编程，最终才将程序调试出来。通过本次实验，使我学到了许多新知识，尤其是对人脸识别的基本过程有了一个新的认识，对其的基本算法（PCA和LAD）有了一个全面的了解，和其实际的运用也有了一个新的了解，基于MATLAB的人脸识别，很具有研究和应用价值，并且得到了越来越多的研究机构和公司的青睐，在国家安全，计算机交互，家庭娱乐等其他领域有着举足轻重的作用，对提高办事效率，防止社会犯罪等有着重大的经济和社会意义。其次对自己的编程能力也有了一个新的提高，MATLAB编程简洁高效，其本身自带大量的算法程序，只需组装便可运用，而且程序的稳定性较高。最后感谢在实验中帮助我的同学，他们的帮助在一定程度上节省了我大量的时间，使我了解到了更多的知识，拓宽了思路，对最后实验的成功起着很大的作用。

九．参考文献

【1】姚敏，数字图像处理[M]。机械工业出版社，2006：2。

【2】王爱民，沈兰荪。图像分割研究综述[J]。测控技术，2000,19（5）：1-5。【3】张德丰。详解MATLAB数字图像处理[M]。北京：电子工业出版社，2010。【4】韩晓军。数字图像处理技术与应用[M]。北京：电子工业出版社，2009。【5】张化光，刘鑫蕊，孙秋野编著。MATLAB/SIMULINK实用教程[M]，北京：人民邮电出版社，2009。

【6】刘刚。MATLAB数字图像处理[M]。北京：机械工业出版社，2010,5：199-200. 【7】杨杰。数字图像处理及MATLAB实现[M]。北京：电子工业出版社，2010。【8】何国辉，甘俊英。PCA-LDA算法在性别鉴定中的应用[J]。中国图像图形学学报。2006,32（19）：2008-211.

【9】祝磊，朱善安。人脸识别的一种新的特征提取方法[J]。计算机学报，2007。【10】何东风，凌捷。人脸识别技术综述[J]。计算机学报，2003,13（12）75-78。

自动控制原理实验报告

《自动控制原理》 实验报告 姓名： 学号： 专业： 班级： 时段： 成绩： 工学院自动化系

实验一 典型环节的MATLAB 仿真 一、实验目的 1．熟悉MATLAB 桌面和命令窗口，初步了解SIMULINK 功能模块的使用方法。 2．通过观察典型环节在单位阶跃信号作用下的动态特性，加深对各典型环节响应曲线的理解。 3．定性了解各参数变化对典型环节动态特性的影响。 二、实验原理 1．比例环节的传递函数为 K R K R R R Z Z s G 200,1002)(211 212==-=-=- = 其对应的模拟电路及SIMULINK 图形如图1-3所示。 三、实验内容 按下列各典型环节的传递函数，建立相应的SIMULINK 仿真模型，观察并记录其单位阶跃响应波形。 ① 比例环节1)(1=s G 和2)(1=s G ； ② 惯性环节11)(1+= s s G 和1 5.01 )(2+=s s G ③ 积分环节s s G 1)(1= ④ 微分环节s s G =)(1 ⑤ 比例+微分环节（PD ）2)(1+=s s G 和1)(2+=s s G ⑥ 比例+积分环节（PI ）s s G 11)(1+=和s s G 211)(2+= 四、实验结果及分析 图1-3 比例环节的模拟电路及SIMULINK 图形

① 仿真模型及波形图1)(1=s G 和2)(1=s G ② 仿真模型及波形图11)(1+= s s G 和1 5.01)(2+=s s G 11)(1+= s s G 1 5.01 )(2+=s s G ③ 积分环节s s G 1)(1= ④ 微分环节

自动检测技术

自动检测技术 实验一应变片的粘贴工艺实验 一、实验目的： 熟悉掌握应变片的粘贴工艺及要求。 二、应变片的粘贴工艺及要求： 应变片的粘贴工艺及质量直接影响着测量的精度与成败，因此必须按照粘贴工艺规程粘贴应变片，一般步骤为： 1、应变片的检查 (1）外观检查 用放大镜(或投影仪)进行外观检查。凡是金属丝栅不紊乱、布置均匀。引线牢固，底基胶层均匀者可以认为合格。 (2)阻值分选 用精密电桥测量应变片的阻值，一般不超过应变片名义阻值的±0.5％时，认为其合格。但要根据实测电阻值分组包装使用。在同一组中，各片之间的实测电阻值偏差最好不超过±0.1Ω。当相差为±0.5Ω时上，电阻应变仪就不易平衡了。 2、粘贴表面的清理(即试件清理) 一般对贴片表面的要求为： (1)完全去掉表面的氧化皮及污垢。通常采用手提电动砂轮，钢刷、 砂布等打磨。测点表面最好用0＃或1＃砂布打磨到▽6即可，也 不易太光滑。打磨表面为应变片基底面积的2～3倍 (2)用划针在测点表面轻画贴片位置的坐标线。 (3)用丙酮（或无水乙醇、甲苯）和脱脂棉清洗。直到没有脏物为止，晾干后即可开始粘贴应变片。 3、贴片的具体步骤

一般按使用粘贴剂所要求的工艺进行。但应注意以下几点： (以使用KH一502粘贴剂为例) (1) 粘片前粘片的工具要准备齐全。 (2) 首先在应变片如背面和清理好的试件表面上都涂上—层很薄的粘贴剂、然后将应变片按试验要求的方位贴于试件上。 (3) 贴上后，在片上盖上—层玻璃纸。一手提住引线，用另一只手的大拇指轻轻滚压(主要用垂直压力，不要有推力)。把多余的胶水与气泡挤出。 (4) 贴片完毕后，应变片应该整齐、干净，位置准确，胶层均匀。 4、应变片的干燥处理： 在贴片完成后，应根据所用粘贴剂的干燥固化条件，进行干燥处理。对KH一502粘贴剂。一般可在干燥的空气中自然干燥，也可用热烘干燥，如用红外线灯烤，电吹风吹等。 5、粘贴质量的检查： 对应变片粘贴质量应检查如下项目： (1)应变片粘贴位置是否准确； (2)胶水是否均匀。有无气泡与漏贴部分，尽量给以补救。尤其注意将两端贴牢。 (3)用万用表检查应变片是否断路或短路。 (4)用高阻计或万用表欧姆高阻挡，(如MF—10型的10K档)检查应变片与试件间的绝缘电阻。对于一般的测量，绝缘电阻≥50～100兆欧即可。 6、导线的连接与固定： 对经过检查合格的应变片，即可焊接导线并使之固定。导线是应变片与测量仪器连接的桥梁，起着传输应变信号的作用。因此，应选择合适的导线。一般为了保护应变片，往往应在应变片与导线之间设有接线

模式识别第二次上机实验报告

北京科技大学计算机与通信工程学院 模式分类第二次上机实验报告 姓名：XXXXXX 学号：00000000 班级：电信11 时间：2014-04-16

一、实验目的 1．掌握支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等； 二、实验内容 2.准备好数据，首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为： label index1:value1 index2:value2 ... 其中对于分类来说label为类标识，指定数据的种类；对于回归来说label为目标值。（我主要要用到回归） Index是从1开始的自然数，value是每一维的特征值。 该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成，也可以使用网络上的FormatDataLibsvm.xls来完成。FormatDataLibsvm.xls使用说明： 先将数据按照下列格式存放（注意label放最后面）： value1 value2 label value1 value2 label 然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格，接着工具->宏执行行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。将该数据存放到文本文件中进行下一步的处理。 3.对数据进行归一化。 该过程要用到libsvm软件包中的svm-scale.exe Svm-scale用法： 用法：svmscale [-l lower] [-u upper] [-y y_lower y_upper] [-s save_filename] [-r restore_filename] filename （缺省值：lower = -1，upper = 1，没有对y进行缩放）其中，-l：数据下限标记；lower：缩放后数据下限；-u：数据上限标记；upper：缩放后数据上限；-y：是否对目标值同时进行缩放；y_lower为下限值，y_upper为上限值；（回归需要对目标进行缩放，因此该参数可以设定为–y -1 1 ）-s save_filename：表示将缩放的规则保存为文件save_filename；-r restore_filename：表示将缩放规则文件restore_filename载入后按此缩放；filename：待缩放的数据文件（要求满足前面所述的格式）。缩放规则文件可以用文本浏览器打开，看到其格式为： y lower upper min max x lower upper index1 min1 max1 index2 min2 max2 其中的lower 与upper 与使用时所设置的lower 与upper 含义相同；index 表示特征序号；min 转换前该特征的最小值；max 转换前该特征的最大值。数据集的缩放结果在此情况下通过DOS窗口输出，当然也可以通过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。该文件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。反归一化的公式为： （Value-lower）*（max-min）/(upper - lower)+lower 其中value为归一化后的值，其他参数与前面介绍的相同。 建议将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化，然后再将归一化结果分成训练集和测试集。 4.训练数据，生成模型。 用法：svmtrain [options] training_set_file [model_file] 其中，options（操作参数）：可用的选项即表示的涵义如下所示-s svm类型：设置SVM 类型，默

自动控制原理实验报告

实验报告 课程名称：自动控制原理 实验项目：典型环节的时域相应 实验地点：自动控制实验室 实验日期：2017 年 3 月22 日 指导教师：乔学工 实验一典型环节的时域特性 一、实验目的 1.熟悉并掌握TDN-ACC+设备的使用方法及各典型环节模拟电路的构成方法。

2.熟悉各种典型环节的理想阶跃相应曲线和实际阶跃响应曲线。对比差异，分析原因。 3.了解参数变化对典型环节动态特性的影响。 二、实验设备 PC 机一台，TD-ACC+(或TD-ACS)实验系统一套。 三、实验原理及内容 下面列出各典型环节的方框图、传递函数、模拟电路图、阶跃响应，实验前应熟悉了解。 1．比例环节 (P) (1)方框图 (2)传递函数： K S Ui S Uo =) () ( (3)阶跃响应：) 0()(≥=t K t U O 其中 01/R R K = (4)模拟电路图： (5) 理想与实际阶跃响应对照曲线： ① 取R0 = 200K ；R1 = 100K 。 ② 取R0 = 200K ；R1 = 200K 。

2．积分环节 (I) (1)方框图 (2)传递函数： TS S Ui S Uo 1 )()(= (3)阶跃响应： ) 0(1)(≥= t t T t Uo 其中 C R T 0= (4)模拟电路图 (5) 理想与实际阶跃响应曲线对照： ① 取R0 = 200K ；C = 1uF 。 ② 取R0 = 200K ；C = 2uF 。

1 Uo 0t Ui(t) Uo(t) 理想阶跃响应曲线 0.4s 1 Uo 0t Ui(t) Uo(t) 实测阶跃响应曲线 0.4s 10V 无穷 3．比例积分环节 (PI) (1)方框图： (2)传递函数： (3)阶跃响应： (4)模拟电路图： (5)理想与实际阶跃响应曲线对照： ①取 R0 = R1 = 200K；C = 1uF。 理想阶跃响应曲线实测阶跃响应曲线 ②取 R0=R1=200K；C=2uF。 K 1 + U i(S)+ U o(S) + Uo 10V U o(t) 2 U i(t ) 0 0 .2s t Uo 无穷 U o(t) 2 U i(t ) 0 0 .2s t

自动化控制实验报告(DOC 43页)

自动化控制实验报告(DOC 43页)

本科生实验报告 实验课程自动控制原理 学院名称 专业名称电气工程及其自动化 学生姓名 学生学号2013 指导教师 实验地点6C901 实验成绩 二〇一五年四月——二〇一五年五月

线性系统的时域分析 实验一（3.1.1）典型环节的模拟研究 一. 实验目的 1． 了解和掌握各典型环节模拟电路的构成方法、传递函数表达式及输出时域函数表达式 2． 观察和分析各典型环节的阶跃响应曲线，了解各项电路参数对典型环节动态特性的影响 二．典型环节的结构图及传递函数 方 框 图 传递函数 比例 （P ） K (S) U (S) U (S)G i O == 积分 （I ） TS 1 (S)U (S)U (S)G i O == 比例积分 （PI ） )TS 1 1(K (S)U (S)U (S)G i O +== 比例微分 （PD ） )TS 1(K (S) U (S) U (S)G i O +== 惯性 TS 1K (S)U (S)U (S)G i O += =

环节 （T） 比例 积分 微分 （PI D） S T K S T K K (S) U (S) U (S) G d p i p p i O + + = = 三．实验内容及步骤 观察和分析各典型环节的阶跃响应曲线，了解各项电路参数对典型环节动态特性的影响.。 改变被测环节的各项电路参数，画出模拟电路图，阶跃响应曲线，观测结果，填入实验报告 运行LABACT程序，选择自动控制菜单下的线性系统的时域分析下的典型环节的模拟研究中的相应实验项目，就会弹出虚拟示波器的界面，点击开始即可使用本实验机配套的虚拟示波器（B3）单元的CH1测孔测量波形。具体用法参见用户手册中的示波器部分。1)．观察比例环节的阶跃响应曲线 典型比例环节模拟电路如图3-1-1所示。 图3-1-1 典型比例环节模拟电路 传递函数： 1 (S) (S) (S) R R K K U U G i O= = = ；单位阶跃响应：

自动检测技术的实验报告

自动检测技术实验报告 实验一 金属箔式应变片性能实验 ——单臂、半桥、全桥电路性能比较 一、实验目的： 1． 观察了解箔式应变片的结构及粘贴方式。 2． 测试应变梁形变的应变输出。 3． 比较各种桥路的性能（灵敏度）。 二、实验原理： 应变片是最常用的测力传感元件，当用应变片测试时，应变片要牢固地粘贴在测试体表面，当测件受力发生形变, 应变片的敏感栅随同变形，其电阻值也随之发生相应的变化。通过测量电路，转换成电信号输出显示。 电桥电路是最常见的非电量电测电路中的一种，当电桥平衡时，桥路对臂电阻乘积相等，电桥输出为零，在桥臂四个电阻R 1、R 2、R 3、R 4中，电阻的相对变化率分别为44332211 R R R R R R R R ????、、、，当使用一个应变片时， ∑? = R R ；当二个应变片组成差动状态工作，则有 ∑?= R R R 2；用四个应变片组成二个差动对工作，且 ∑?= ====R R R R R R R R 4,4321。根据戴维南定理可以得出测试电桥的输出电压近似等于1/4 ? E ?ΣR ，电 桥灵敏度R R V K u //?=，于是对应于单臂、半桥、全桥的电压灵敏度分别为1/4E 、1/2E 和E 。由此可知，当E 和 电阻相对变化一定时，电桥及电压灵敏度与各桥臂阻值的大小无关，单臂、半桥、全桥电路的灵敏度依次增大。

U-X关系曲线图 三、实验所需部件： 直流稳压电源（V 4 档）、电桥、差动放大器、金属箔式应变片、测微头、电压表。 四、实验接线图： 图（1） 五、实验步骤： 1、调零。开启仪器电源，差动放大器增益置100倍（顺时针方向旋到底），“+，-”输入端用实验线对地短路。输出端接数字电压表，用“调零”电位器调整差动放大器输出电压为零，然后拔掉实验线。调零后电位器位置不要变化。 如需使用毫伏表，则将毫伏表输入端对地短路，调整“调零”电位器，使指针居“零”位。拔掉短路线，指针有偏转是有源指针式电压表输入端悬空时的正常情况。调零后关闭仪器电源。 2、按图（1）将实验部件用实验线连接成测试桥路，单臂桥路中R 2、R 3、R 4和W D 为电桥中的固定电阻和直流调平衡电位器，R 1为应变片（可任选上、下梁中的一片工作片）。直流激励电源为±4V ；半桥桥路中R 1和R 2为箔式应变片，R 3、R 4仍为固定电阻；全桥桥路中R 1、R 2、R 3、R 4全部使用箔式应变片。在接半桥、全桥桥路时应特别注意其应变片的受力方向，一定要接成差动形式。 3、调节测微头，使悬臂梁处于基本水平状态。 4、确认接线无误后开启仪器电源，并预热数分钟。 5、调整电桥电位器W D ，使测试系统输出为零。 6、旋动测微头，带动悬臂梁分别作向上和向下的运动，以水平状态下输出电压为零，向上和向下移动各5mm ，测微头每移动0.5mm 记录一个差动放大器输出电压值，并列表。根据表中所测数据计算灵敏度S ，S = △V ／△X ，并在一个坐标图上做出V-X 关系曲线。比较三种桥路的灵敏度，并作出定性的结论。 六、实验数据分析： 实验所得数据如下表所示： 位移mm 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 3.5 4.0 4.5 5.0 电压V （单臂） -0.006 -0.011 -0.016 -0.030 -0.038 -0.043 -0.050 -0.060 -0.069 -0.076 电压V （半桥） -0.015 -0.030 -0.044 -0.060 -0.072 -0.090 -0.102 -0.118 -0.136 -0.152 电压V （全桥） -0.029 -0.063 -0.093 -0.118 -0.150 -0.182 -0.213 -0.247 -0.282 -0.310 位移mm -0.5 -1.0 -1.5 -2.0 -2.5 -3.0 -3.5 -4.0 -4.5 -5.0 电压V （单臂） 0.014 0.019 0.026 0.033 0.045 0.052 0.060 0.066 0.076 0.085 电压V （半臂） 0.019 0.034 0.050 0.065 0.080 0.102 0.120 0.138 0.155 0.175 电压V （全桥） 0.033 0.066 0.098 0.136 0.170 0.198 0.230 0.261 0.293 0.325 根据表中所测数据，在一个坐标图上做出V-X 关系曲线图，如下图： v W D +4V -4V R 3 R 2 R 1 R 4

模式识别实验报告

模式识别实验报告

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实验报告 实验课程名称：模式识别 姓名：王宇班级： 20110813 学号： 2011081325 实验名称规范程度原理叙述实验过程实验结果实验成绩 图像的贝叶斯分类 K均值聚类算法 神经网络模式识别 平均成绩 折合成绩 注：1、每个实验中各项成绩按照5分制评定，实验成绩为各项总和 2、平均成绩取各项实验平均成绩 3、折合成绩按照教学大纲要求的百分比进行折合 2014年 6月

实验一、 图像的贝叶斯分类 一、实验目的 将模式识别方法与图像处理技术相结合，掌握利用最小错分概率贝叶斯分类器进行图像分类的基本方法，通过实验加深对基本概念的理解。 二、实验仪器设备及软件 HP D538、MATLAB 三、实验原理 概念： 阈值化分割算法是计算机视觉中的常用算法，对灰度图象的阈值分割就是先确定一个处于图像灰度取值范围内的灰度阈值，然后将图像中每个像素的灰度值与这个阈值相比较。并根据比较的结果将对应的像素划分为两类，灰度值大于阈值的像素划分为一类，小于阈值的划分为另一类，等于阈值的可任意划分到两类中的任何一类。 最常用的模型可描述如下：假设图像由具有单峰灰度分布的目标和背景组成，处于目标和背景内部相邻像素间的灰度值是高度相关的，但处于目标和背景交界处两边的像素灰度值有较大差别，此时，图像的灰度直方图基本上可看作是由分别对应于目标和背景的两个单峰直方图混合构成。而且这两个分布应大小接近，且均值足够远，方差足够小，这种情况下直方图呈现较明显的双峰。类似地，如果图像中包含多个单峰灰度目标，则直方图可能呈现较明显的多峰。 上述图像模型只是理想情况，有时图像中目标和背景的灰度值有部分交错。这时如用全局阈值进行分割必然会产生一定的误差。分割误差包括将目标分为背景和将背景分为目标两大类。实际应用中应尽量减小错误分割的概率，常用的一种方法为选取最优阈值。这里所谓的最优阈值，就是指能使误分割概率最小的分割阈值。图像的直方图可以看成是对灰度值概率分布密度函数的一种近似。如一幅图像中只包含目标和背景两类灰度区域，那么直方图所代表的灰度值概率密度函数可以表示为目标和背景两类灰度值概率密度函数的加权和。如果概率密度函数形式已知，就有可能计算出使目标和背景两类误分割概率最小的最优阈值。 假设目标与背景两类像素值均服从正态分布且混有加性高斯噪声，上述分类问题可以使用模式识别中的最小错分概率贝叶斯分类器来解决。以1p 与2p 分别表示目标与背景的灰度分布概率密度函数，1P 与2P 分别表示两类的先验概率，则图像的混合概率密度函数可用下式表示为

自动控制原理MATLAB仿真实验报告

实验一 MATLAB 及仿真实验（控制系统的时域分析） 一、实验目的 学习利用MATLAB 进行控制系统时域分析，包括典型响应、判断系统稳定性和分析系统的动态特性； 二、预习要点 1、 系统的典型响应有哪些？ 2、 如何判断系统稳定性？ 3、 系统的动态性能指标有哪些？ 三、实验方法 （一） 四种典型响应 1、 阶跃响应： 阶跃响应常用格式： 1、)(sys step ；其中sys 可以为连续系统，也可为离散系统。 2、),(Tn sys step ；表示时间范围0---Tn 。 3、),(T sys step ；表示时间范围向量T 指定。 4、),(T sys step Y =；可详细了解某段时间的输入、输出情况。 2、 脉冲响应： 脉冲函数在数学上的精确定义：0 ,0)(1)(0 ?==?∞ t x f dx x f 其拉氏变换为：) ()()()(1)(s G s f s G s Y s f === 所以脉冲响应即为传函的反拉氏变换。 脉冲响应函数常用格式： ① )(sys impulse ； ② ); ,();,(T sys impulse Tn sys impulse ③ ),(T sys impulse Y = （二） 分析系统稳定性 有以下三种方法： 1、 利用pzmap 绘制连续系统的零极点图； 2、 利用tf2zp 求出系统零极点； 3、 利用roots 求分母多项式的根来确定系统的极点 （三） 系统的动态特性分析 Matlab 提供了求取连续系统的单位阶跃响应函数step 、单位脉冲响应函数impulse 、零输入响应函数initial 以及任意输入下的仿真函数lsim.

RFID通讯技术实验报告

· RFID通讯技术试验 专业: 物流工程 班级: 物流1201 学生: 学号: 指导教师:

一.前言 射频识别（RFID）是一种无线通信技术，可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或者光学接触。 无线电的信号是通过调成无线电频率的电磁场，把数据从附着在物品上的标签上传送出去，以自动辨识与追踪该物品。某些标签在识别时从识别器发出的电磁场中就可以得到能量，并不需要电池；也有标签本身拥有电源，并可以主动发出无线电波（调成无线电频率的电磁场）。标签包含了电子存储的信息，数米之都可以识别。与条形码不同的是，射频标签不需要处在识别器视线之，也可以嵌入被追踪物体之。 许多行业都运用了射频识别技术。将标签附着在一辆正在生产中的汽车，厂方便可以追踪此车在生产线上的进度。仓库可以追踪药品的所在。射频标签也可以附于牲畜与宠物上，方便对牲畜与宠物的积极识别（积极识别意思是防止数只牲畜使用同一个身份）。射频识别的身份识别卡可以使员工得以进入锁住的建筑部分，汽车上的射频应答器也可以用来征收收费路段与停车场的费用。 某些射频标签附在衣物、个人财物上，甚至于植入人体之。由于这项技术可能会在未经本人许可的情况下读取个人信息，这项技术也会有侵犯个人隐私忧患。 二．实验目的 1. 了解RFID相关知识，了解RFID模块读写IC卡数据的原理与方法（电子钱包试验）；

2. 模拟企业生产线上的物料跟踪情况，掌握RFID的应用（企业物流采集跟踪系统演示）。 三．实验原理 1. 利用RFID模块完成自动识别、读取IC卡信息，实现RFID电子钱包的功能，给IC卡充值、扣款（电子钱包试验）； 2．利用4个RFID模块代替4个工位，并与软件系统绑定（添加，删除），由IC卡模拟物料的移动，并对物料在生产线上所经过的工位的记录进行查询，而且可以对物料的当前工位定位。 四．实验设备 《仓库状态数据检测开发系统》试验箱、IC卡、、锂电池、ZigBee通讯模块、RFID阅读器，ID卡、条码扫描器。 五．实验过程 5.1电子钱包试验 （1）先用电源线将试验箱连上电源，打开电源开关，然后打开Contex-A8电源开关，如图1所示。

北航自动控制原理实验报告(完整版)

自动控制原理实验报告 一、实验名称：一、二阶系统的电子模拟及时域响应的动态测试 二、实验目的 1、了解一、二阶系统阶跃响应及其性能指标与系统参数之间的关系 2、学习在电子模拟机上建立典型环节系统模型的方法 3、学习阶跃响应的测试方法 三、实验内容 1、建立一阶系统的电子模型，观测并记录在不同时间常数T时的响应曲线，测定过渡过程时间T s 2、建立二阶系统电子模型，观测并记录不同阻尼比的响应曲线，并测定超调量及过渡过程时间T s 四、实验原理及实验数据 一阶系统 系统传递函数： 由电路图可得，取则K=1，T分别取：0.25, 0.5, 1 T 0.25 0.50 1.00 R2 0.25MΩ0.5M Ω1MΩ C 1μ1μ1μ T S 实测0.7930 1.5160 3.1050 T S 理论0.7473 1.4962 2.9927 阶跃响应曲线图1.1 图1.2 图1.3 误差计算与分析 （1）当T=0.25时，误差==6.12%； （2）当T=0.5时，误差==1.32%； （3）当T=1时，误差==3.58% 误差分析：由于T决定响应参数，而,在实验中R、C的取值上可能存在一定误差，另外，导线的连接上也存在一些误差以及干扰，使实验结果与理论值之间存在一定误差。但是本实验误差在较小范围内，响应曲线也反映了预期要求，所以本实验基本得到了预期结果。 实验结果说明 由本实验结果可看出，一阶系统阶跃响应是单调上升的指数曲线，特征有T确定，T越小，过度过程进行得越快，系统的快速性越好。 二阶系统 图1.1 图1.2 图1.3

系统传递函数： 令 二阶系统模拟线路 0.25 0.50 1.00 R4 210.5 C2 111 实测45.8% 16.9% 0.6% 理论44.5% 16.3% 0% T S实测13.9860 5.4895 4.8480 T S理论14.0065 5.3066 4.8243 阶跃响应曲线图2.1 图2.2 图2.3 注：T s理论根据matlab命令[os,ts,tr]=stepspecs(time,output,output(end),5)得出，否则误差较大。 误差计算及分析 1）当ξ=0.25时，超调量的相对误差= 调节时间的相对误差= 2）当ξ=0.5时，超调量的相对误差==3.7% 调节时间的相对误差==3.4% 4）当ξ=1时，超调量的绝对误差= 调节时间的相对误差==3.46% 误差分析：由于本试验中，用的参量比较多，有R1,R2,R3,R4;C1,C2;在它们的取值的实际调节中不免出现一些误差，误差再累加，导致最终结果出现了比较大的误差，另外，此实验用的导线要多一点，干扰和导线的传到误差也给实验结果造成了一定误差。但是在观察响应曲线方面，这些误差并不影响，这些曲线仍旧体现了它们本身应具有的特点，通过比较它们完全能够了解阶跃响应及其性能指标与系统参数之间的关系，不影响预期的效果。 实验结果说明 由本实验可以看出，当ωn一定时，超调量随着ξ的增加而减小，直到ξ达到某个值时没有了超调；而调节时间随ξ的增大，先减小，直到ξ达到某个值后又增大了。 经理论计算可知，当ξ=0.707时，调节时间最短，而此时的超调量也小于5%，此时的ξ为最佳阻尼比。此实验的ξ分布在0.707两侧，体现了超调量和调节时间随ξ的变化而变化的过程，达到了预期的效果。 图2.2 图2.1 图2.3

西安交大自动控制原理实验报告

自动控制原理实验报告 学院： 班级： 姓名： 学号：

西安交通大学实验报告 课程自动控制原理实验日期2014 年12月22 日专业班号交报告日期 2014 年 12月27日姓名学号 实验五直流电机转速控制系统设计 一、实验设备 1.硬件平台——NI ELVIS 2.软件工具——LabVIEW 二、实验任务 1.使用NI ELVIS可变电源提供的电源能力，驱动直流马达旋转，并通过改变电压改变 其运行速度； 2.通过光电开关测量马达转速； 3.通过编程将可变电源所控制的马达和转速计整合在一起，基于计算机实现一个转速自 动控制系统。 三、实验步骤 任务一：通过可变电源控制马达旋转 任务二：通过光电开关测量马达转速 任务三：通过程序自动调整电源电压，从而逼近设定转速

编程思路：PID控制器输入SP为期望转速输出，PV为实际测量得到的电机转速，MV为PID输出控制电压。其中SP由前面板输入；PV通过光电开关测量马达转速得到；将PID 的输出控制电压接到“可变电源控制马达旋转”模块的电压输入控制端，控制可变电源产生所需的直流电机控制电压。通过不断地检测马达转速与期望值对比产生偏差，通过PID控制器产生控制信号，达到直流电机转速的负反馈控制。 PID参数：比例增益：0.0023 积分时间：0.010 微分时间：0.006 采样率和待读取采样：采样率：500kS/s 待读取采样：500 启动死区：电机刚上电时，速度为0，脉冲周期测量为0，脉冲频率测量为无限大。通过设定转速的“虚拟下限”解决。本实验电机转速最大为600r/min。故可将其上限值设为600r/min，超过上限时，转速的虚拟下限设为200r/min。 改进：利用LabVIEW中的移位寄存器对转速测量值取滑动平均。

软件测试实验报告心得

竭诚为您提供优质文档/双击可除软件测试实验报告心得 篇一：软件测试实验报告 软件测试实验报告 万继王（20XX1081147） 任课教师：贾春花 班级：20XX级计科（1）班 实验目的： 计算机在生活中的普遍，计算机已经成为我们生活中不可缺少的部分，计算机已经被广泛的应用到各个领域，网络技术的飞速发展，互联网已经成为了人们发布与获取信息的重要途径之一，在我们的生活中已经离不开计算机，离不开网络，计算机给人们的生活带来方便的同时也需要开发相应的管理系统和软件，所以，这就需要我们进行软件测试，软件测试是使用人工或者自动手段来运行或测定某个系统的过程，检验它是否满足规定的需求或者弄清预期结果与实际结果之间的差别。软件测试作为保证软件质量、提高软件可靠性的重要手段，在软件开发中起着不可替代的作用。其关

键与核心是测试数据生成。软件测试的实质是根据软件开发各阶段的规格说明和程序的内部结构精心选取一批测试数据，形成测试用例，并用这些测试用例去驱动被测程序，观察程序的执行结果，验证所得结果与预期结果是否一致，然后做相应的调整。 此次实验是为了检验我们是否掌握本学期所学的《软件质量保证与测试》这门课程的基础知识，并查找出被测试软件的不足或缺陷，及时做出相应的调整，也让我们掌握一定的黑盒测试和白盒测试的相应内容。还有就是在于总结测试阶段的测试以及分析测试结果，描述系统是否符合需求（或达到xxx功能目标)，同时，了解软件测试概念，了解软件测试的主要内容，了解手动测试自动测试，初步掌握测试软件并能够进行简单运用。了解软件测试在当前计算机行业中的相关地位,了解为了成为软件测试工程师所需要掌握的技能。 实验内容： 软件测试前景：随着软件产业的发展，软件产品的质量控制与质量管理正逐渐成为软件企业生存与发展的核心。 软件测试是指：使用人工或者自动手段来运行或测试某个系统的过程,其目的在于检验它是否满足规定的需求或弄清预期结果与实际结果之间的差别。 软件测试的内容：1.确定软件生存周期中的一个给定阶

自动检测技术实验一

东南大学自动化学院 实验报告课程名称：检测技术 第1 次实验

实验名称：实验一、三、五、八、九 院（系）：自动化专业：自动化 ：学号： 实验室：实验组别： 同组人员：实验时间：2013 年11月16日 评定成绩：审阅教师： 实验一金属箔式应变片——单臂电桥性能实验一、基本原理 电阻丝在外力作用下发生机械变形时，其电阻值发生变化，这就是电阻应变效应。 描述电阻应变效应的关系式为：ΔR／R＝Kε式中：ΔR／R 为电阻丝电阻相对变化，K 为应变灵敏系数，ε=ΔL/L为电阻丝长度相对变化。 金属箔式应变片就是通过光刻、腐蚀等工艺制成的应变敏感元件，通过它反映被测部位受力状态的变化。电桥的作用是完成电阻到电压的比例变化，电桥的输出电压反映了相应的受力状态。单臂电桥输出电压Uo1= EKε/4。 二、实验器材及连线 主机箱(±4V、±15V、电压表)、应变传感器实验模板、托盘、砝码、万用表、导线等。

图2-1 应变式传感器安装示意图 图2-2 应变传感器实验模板、接线示意图图2-3 单臂电桥工作原理图 三、实验步骤 1、根据图2-3 工作原理图、图2-2 接线示意图安装接线。 2、放大器输出调零 将实验模板上放大器的两输入端口引线暂时脱开，再用导线将两输入端短接(Vi＝0)；调节放大器的增益电位器RW3 大约到中间位置(先逆时针旋到底，再顺时针旋转2 圈)；将主机箱电压表的量程切换开关打到2V 档，合上主机箱电源开关；调节实验模板放大器的调零电位器RW4，使电压表显示为零。 3、电桥调零

拆去放大器输入端口的短接线，将暂时脱开的引线复原。调节实验模板上的桥路平衡电位器RW1，使电压表显示为零。 4、应变片单臂电桥实验 在应变传感器的托盘上放置一只砝码，读取数显表数值，依次增加砝码和读取相应的数显表值，直到200g（或500 g）砝码加完。实验结果填入表2-1，画出实验曲线。 表2-1 重量(g) 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 电压(mv) 15.2 30.5 45.9 61.5 77.0 92.4 108.0 132.8 148.3 163.9 拟合方程为：0.834 4.1933 U W =?- 重量20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

模式识别实验报告(一二)

信息与通信工程学院 模式识别实验报告 班级： 姓名： 学号： 日期：2011年12月

实验一、Bayes 分类器设计 一、实验目的： 1.对模式识别有一个初步的理解 2.能够根据自己的设计对贝叶斯决策理论算法有一个深刻地认识 3.理解二类分类器的设计原理 二、实验条件： matlab 软件 三、实验原理： 最小风险贝叶斯决策可按下列步骤进行： 1)在已知 ) (i P ω， ) (i X P ω，i=1,…，c 及给出待识别的X 的情况下，根据贝叶斯公式计 算出后验概率： ∑== c j i i i i i P X P P X P X P 1 ) ()() ()()(ωωωωω j=1,…，x 2)利用计算出的后验概率及决策表，按下面的公式计算出采取i a ,i=1,…，a 的条件风险 ∑== c j j j i i X P a X a R 1 )(),()(ωω λ,i=1,2,…,a 3)对(2)中得到的a 个条件风险值) (X a R i ,i=1,…，a 进行比较，找出使其条件风险最小的 决策k a ，即()() 1,min k i i a R a x R a x == 则 k a 就是最小风险贝叶斯决策。 四、实验内容 假定某个局部区域细胞识别中正常（1ω）和非正常（2ω）两类先验概率分别为 正常状态：P （1ω）=； 异常状态：P （2ω）=。 现有一系列待观察的细胞，其观察值为x ： 已知先验概率是的曲线如下图：

)|(1ωx p )|(2ωx p 类条件概率分布正态分布分别为（-2，）（2,4）试对观察的结果 进行分类。 五、实验步骤： 1.用matlab 完成分类器的设计，说明文字程序相应语句，子程序有调用过程。 2.根据例子画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。 3.最小风险贝叶斯决策，决策表如下： 结果,并比较两个结果。 六、实验代码 1.最小错误率贝叶斯决策 x=[ ] pw1=; pw2=; e1=-2; a1=; e2=2;a2=2; m=numel(x); %得到待测细胞个数 pw1_x=zeros(1,m); %存放对w1的后验概率矩阵 pw2_x=zeros(1,m); %存放对w2的后验概率矩阵

自动控制原理实验报告73809

-150-100 -50 50 实验一 典型环节的模拟研究及阶跃响应分析 1、比例环节 可知比例环节的传递函数为一个常数： 当Kp 分别为0.5，1，2时，输入幅值为1.84的正向阶跃信号，理论上依次输出幅值为0.92，1.84，3.68的反向阶跃信号。实验中，输出信号依次为幅值为0.94，1.88，3.70的反向阶跃信号， 相对误差分别为1.8%,2.2%,0.2%. 在误差允许范围内可认为实际输出满足理论值。 2、 积分环节 积分环节传递函数为： （1）T=0.1(0.033)时，C=1μf (0.33μf )，利用MATLAB ，模拟阶跃信号输入下的输出信号如图： T=0.1 T=0.033 与实验测得波形比较可知，实际与理论值较为吻合，理论上T=0.033时的波形斜率近似为T=0.1时的三倍，实际上为8/2.6=3.08，在误差允许范围内可认为满足理论条件。 3、 惯性环节 i f i o R R U U -=TS 1 CS R 1Z Z U U i i f i 0-=-=-=15 20

惯性环节传递函数为： K = R f /R 1,T = R f C, （1） 保持K = R f /R 1 = 1不变，观测T = 0.1秒，0.01秒（既R 1 = 100K,C = 1μf ， 0.1μf ）时的输出波形。利用matlab 仿真得到理论波形如下： T=0.1时 t s （5%）理论值为300ms,实际测得t s =400ms 相对误差为：（400-300）/300=33.3%,读数误差较大。 K 理论值为1，实验值2.12/2.28， 相对误差为（2.28-2.12）/2.28=7%与理论值 较为接近。 T=0.01时 t s （5%）理论值为30ms,实际测得t s =40ms 相对误差为：（40-30）/30=33.3% 由于ts 较小，所以读数时误差较大。 K 理论值为1，实验值2.12/2.28， 相对误差为（2.28-2.12）/2.28=7%与理论值较为接近 （2） 保持T = R f C = 0.1s 不变，分别观测K = 1，2时的输出波形。 K=1时波形即为（1）中T0.1时波形 K=2时，利用matlab 仿真得到如下结果： t s （5%）理论值为300ms,实际测得t s =400ms 相对误差为：（400-300）/300=33.3% 读数误差较大 K 理论值为2，实验值4.30/2.28， 1 TS K )s (R )s (C +-=

自动控制原理实验报告 (1)

实验1 控制系统典型环节的模拟实验（一） 实验目的： 1．掌握控制系统中各典型环节的电路模拟及其参数的测定方法。 2．测量典型环节的阶跃响应曲线，了解参数变化对环节输出性能的影响。 实验原理： 控制系统模拟实验采用复合网络法来模拟各种典型环节，即利用运算放大器不同的输入网络和反馈网络模拟各种典型环节，然后按照给定系统的结构图将这些模拟环节连接起来，便得到了相应的模拟系统。再将输入信号加到模拟系统的输入端，并利用计算机等测量仪器，测量系统的输出，便可得到系统的动态响应曲线及性能指标。 实验内容及步骤 实验内容： 观测比例、惯性和积分环节的阶跃响应曲线。 实验步骤： 分别按比例，惯性和积分实验电路原理图连线，完成相关参数设置，运行。 ①按各典型环节的模拟电路图将线接好(先接比例)。(PID先不接) ②将模拟电路输入端(U i)与阶跃信号的输出端Y相连接；模拟电路的输出端(Uo)接至示波器。 ③按下按钮(或松开按钮)SP时，用示波器观测输出端的实际响应曲线Uo(t)，且将结果记下。改变比例参数，重新观测结果。 ④同理得积分和惯性环节的实际响应曲线，它们的理想曲线和实际响应曲线。 实验数据

实验二控制系统典型环节的模拟实验（二） 实验目的 1．掌握控制系统中各典型环节的电路模拟及其参数的测定方法。 2．测量典型环节的阶跃响应曲线，了解参数变化对环节输出性能的影响。 实验仪器 1．自动控制系统实验箱一台 2．计算机一台 实验原理 控制系统模拟实验采用复合网络法来模拟各种典型环节，即利用运算放大器不同的输入网络和反馈网络模拟各种典型环节，然后按照给定系统的结构图将这些模拟环节连接起来，便得到了相应的模拟系统。再将输入信号加到模拟系统的输入端，并利用计算机等测量仪器，测量系统的输出，便可得到系统的动态响应曲线及性能指标。 实验内容及步骤 内容： 观测PI，PD和PID环节的阶跃响应曲线。 步骤： 分别按PI，PD和PID实验电路原理图连线，完成相关参数设置，运行 ①按各典型环节的模拟电路图将线接好。 ②将模拟电路输入端(U i)与方波信号的输出端Y相连接；模拟电路的输出端(Uo)接至示波器。 ③用示波器观测输出端的实际响应曲线Uo(t)，且将结果记下。改变参数，重新观测结果。 实验数据 实验结论及分析

自动控制实验报告.

成绩 北京航空航天大学 自动控制原理实验报告 学院机械工程及自动化学 专业方向工业工程与制造 班级110715 学号11071113 学生姓名吕龙 指导教师 自动控制与测试教学实验中心

实验一一、二阶系统的电子模拟及时域响应的动态测试 实验时间2013.10.30 实验编号同组同学无 一、实验目的 1.了解一、二阶系统阶跃响应及其性能指标与系统参数之间的关系。 2.学习在电子模拟机上建立典型环节系统模型的方法。 3.学习阶跃响应的测试方法。 二、实验内容 1.建立一阶系统的电子模型，观测并记录不同时间常数T时的跃响应曲线，测定其过渡过程时间Ts。 2.建立二阶系统的电子模型，观测并记录不同阻尼比ζ时的跃响应曲线，测定其超调量σ%及过渡过程时间Ts。 三、实验原理 1．一阶系统： 系统传递函数为： 模拟运算电路如图1-1所示： 图1-1 由图得： 在实验当中始终取, 则, 取不同的时间常数T分别为： 0.25、 0.5、1。 记录不同时间常数下阶跃响应曲线，测量纪录其过渡过程时 ts。（取误差带）2．二阶系统: 其传递函数为：

令，则系统结构如图1-２所示： 图1-2 根据结构图，建立的二阶系统模拟线路如图1-３所示： 图1-3 取，，则及 取不同的值, , ,观察并记录阶跃响应曲线，测量超调量σ%（取误差带）,计算过渡过程时间Ts。 四、实验设备 1.HHMN-1型电子模拟机一台。 2.PC 机一台。 3.数字式万用表一块。 4.导线若干。 五、实验步骤 1. 熟悉HHMN-1 型电子模拟机的使用方法，将各运算放大器接成比例器，通电调零。 2. 断开电源，按照实验说明书上的条件和要求，计算电阻和电容的取值，按照模拟线路图搭接线路，不用的运算放大器接成比例器。 3. 将与系统输入端连接，将与系统输出端连接。线路接好后， 经教师检查后再通电。 4.运行软件，分别获得理论和实际仿真的曲线。 5. 观察实验结果，记录实验数据，绘制实验结果图形，填写实验数据表格，完成

检测技术实验报告

《检测技术实验》 实验报告 实验名称：第一次实验（一、三、五） 院（系）：自动化专业：自动化 姓名：XXXXXX学号： XXXXXXXX 实验室：实验组别： 同组人员：实验时间：年月日评定成绩：审阅教师：

实验一金属箔式应变片――单臂电桥性能实验 一、实验目的：了解金属箔式应变片的应变效应，单臂电桥工作原理和性能。 二、实验仪器：应变传感器实验模块、托盘、砝码、数显电压表、±15V、±4V电源、万 用表、导线等。 三、实验原理：电阻丝在外力作用下发生机械变形时，其电阻值发生变化，这就是电阻应 变效应，描述电阻应变效应的关系式为：ΔR/R=Kε，式中ΔR/R为电阻丝电阻相对变化，K为应变灵敏系数，ε=Δl/l为电阻丝长度相对变化。金属箔式应变片就是通过光刻、腐蚀等工艺制成的应变敏感组件，如图1-1所示，四个金属箔应变片分别贴在弹性体的上下两侧，弹性体受到压力发生形变，上面的应变片随弹性体形变被拉伸，对应为模块面板上的R1、R3，下面的应变片随弹性体形变被压缩，对应为模块面板上的R2、R4。 图2-1 应变式传感器安装示意图 图2-2 应变传感器实验模板、接线示意图图2-3 单臂电桥工作原理

通过这些应变片转换被测部位受力状态变化、电桥的作用完成电阻到电压的比例变化，如图1-2所示R5、R6、R7为固定电阻，与应变片一起构成一个单臂电桥，其输出电压 E为电桥电源电压，式1-1表明单臂电桥输出为非线性，非线性误差为 四、实验内容与步骤 1、图1-1应变传感器上的各应变片已分别接到应变传感器模块左上方的R1、R 2、R 3、 R4上，可用万用表测量判别，R1=R2=R3=R4=350Ω。 2、从主控台接入±15V电源，检查无误后，合上主控台电源开关，将差动放大器的输入 端Ui短接，输出端Uo2接数显电压表（选择2V档），调节电位器Rw4，使电压表显示为0V。Rw4的位置确定后不能改动。关闭主控台电源。 3、将应变式传感器的其中一个应变电阻（如R1）接入电桥与R5、R6、R7构成一个单 臂直流电桥，见图1-2，接好电桥调零电位器Rw1，直流电源±4V（从主控台接入），电桥输出接到差动放大器的输入端Ui，检查接线无误后，合上主控台电源开关，调节Rw1,使电压表显示为零。 4、在应变传感器托盘上放置一只砝码，调节Rw3，改变差动放大器的增益，使数显电 压表显示2mV，读取数显表数值，保持Rw3不变，依次增加砝码和读取相应的数显表值，直到200g砝码加完，计下实验结果，填入下表1-1，关闭电源。 五、实验数据处理： 利用matlab拟合出的曲线如下：