转子式流速仪是获取河流、湖泊等水文数据的必备仪器,在我国水文事业发展中扮演重要角色。由于流速仪的工作环境比较恶劣,在使用一段时间后精度会下降,达不到国家标准规定的精度要求,因此流速仪需要进行定期检定。流速仪检定依赖于高精度的流速仪检定系统,检定系统的精度会直接影响流速仪检定结果的准确性。本课题就是建立在该背景之上,最终目的是设计出一个高精度、高可靠性、高稳定性和高自动化程度的先进的转子式流速仪检定系统。为实现上述目的,本文在深入了解流速仪检定系统国内外发展现状的基础上确定采用静水槽检定系统;在对流速仪检定系统的组成及设计要求分析的基础上,总结出影响流速仪检定系统精度的主要因素。以此为前提,对转子式流速仪检定系统进行了总体结构设计,包括基础设备单元、通信方式、拖动单元、电机调速单元、流速仪转向单元和控制室部分等的设计及设备选型。因为流速仪检定车电机调速精度是决定整个检定系统精度的重要因素之一,因此本文针对检定车电机调速问题做了详细的研究,提出了基于模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)与PID控制相结合的流速仪检定车伺服控制系统电机调速方法。在完成FNN控制系统和在线控制器设计后,通过Simulink仿真并与传统PID控制相比较,验证了 FNN结合PID的控制方法在流速仪检定车电机调速中的优越性。通过对流速仪信号的分析,发现水电阻、机械抖动、信号隔离和尖峰信号对信号的干扰特别大,严重干扰信号采集的精度。针对以上几种主要干扰,本文分别提出了不同的解决方案,并从硬件和软件两方面设计了信号调理电路,提高了流速仪检定系统的精度。通过分析转子式流速仪特性曲线及数据处理方法,本文采用最小二乘法对数据进行处理,该方法精度满足系统要求,拟合效果良好。选用最小二乘法的三阶多项式拟合数学模型对流速仪特性曲线的低速段进行拟合;选用最小二乘法一阶线性拟合数学模型对流速仪特性曲线的中、高速段进行拟合。