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电子控制技术实验箱
1.传感器模块:光敏传感器,热敏传感器,声敏传感器,磁敏传感器,气敏传感器,力敏传感器,位移传感器,条形磁铁等所有必要数量的元器件。 2.数字电路模块:D触发器,JK触发器,编码器,发光二极管,七段译码器,石英晶体,数码管,译码器,与非门,非门,四输入与非门,与门,或门,整流二极管,光电二极管,TTL集成电路,COMS集成电路等全部必须元器件。 3.电磁继电器模块:直流继电器,交流继电器,干簧管继电器,延时继电器,直流接触器,交流接触器,保险丝,热继电器,微型直流电机等全部元器件。 4.电子控制系统模块:磁弹簧,单晶晶体管,电感,光敏二极管,敏二极管,微型直流电机,稳压管,线圈,音乐集成,音频变压器,运放集成等全部必须元器件。 5.其他必要的附属电路(AC/DC转换和稳压)以及公用、备份元器件等。教学功能:模块化实验系统,完成教材中的全部学生实验。采用印刷电路板作为载体,集成了教材中所需的常用电子元件(电阻、电容、发光二极管、三极管、电位器、开关、晶闸管等)、常见传感器(温度、磁敏、光敏、声音、湿敏、气敏等)、逻辑门电路、控制电路、继电器、被控对象(蜂鸣器、扬声器、电机等),还包括红外遥控小灯示教电路、晶闸管工作过程示教电路、数码管显示电路等,所有器件和电路都有标识,方便学生认识操作学习。2、电源电路和实验板整合在铝合金箱中,便于操作和管理。实验板上全部釆用插接式连接方式和拨动开关,所有器件均有便于接入电路的接口插座,方便学生调整线路,改进了先焊接电路再试验的传统方法,可让学生有更多时间进行探究和实践。全方位的提供学生的动手区间。能使学生了解和熟悉电路板上的知识(如焊盘、走线等),使学生对电子产品设计有初步了解。可自己外扩实验所需元件,便于新课题的探索实践。实验箱内自带限流保护电路,当学生线路接错导致短路时,保护电路会自动切断电源,过载红色指示灯亮,关闭电源后可自动恢复。支持两种供电方式,交流220V由电源线接入或直流12-14V直接由板面接入。实验箱内自带电压转换电路,板面输出3V、5V、9V直流电。
宁波华茂文教股份有限公司 2021-08-23
电动汽车无刷混合励磁同步电机及其控制器
已有样品/n该技术可解决目前纯电动汽车及混合动力汽车所用永磁电机存在过压风险、弱磁调速困难、整体效率较低等问题。具有以下特点:① 双向调磁,可满足纯电动汽车宽范围调速要求;② 电机高速时不存在过压风险;③ 无刷结构,可靠性高。
湖北工业大学 2021-01-12
一种基于 RBAC 访问控制模型的用户信息访问控制方法
本发明公开了一种基于 RBAC 访问控制模型的用户信息访问控 制方法,应用于电子商务,包括以下步骤:1、安全服务器记录物流发 送方注册的基本信息,包括名称及各级网点分布;2、安全服务器将交 易方的用户信息保存至数据库;3、安全服务器将用户信息中的收货地 址划分为多个地址区段,并为物流发送方的各级网点指派角色,向不 同角色授予允许访问不同地址区段的权限;4、安全服务器建立交易链, 将收货方的用户信息以条码形式发送给物流
华中科技大学 2021-04-14
电动汽车分布式驱动轴向磁场定子无铁心高效永磁轮毂电机及其控制关键技术研发
作为一种新型分布式驱动方式,轮毂电机驱动技术颠覆了汽车传动产业,使得轮毂电机驱动成为纯电动汽车领域的一个重要研究方向。与传统集中式驱动汽车相比,轮毂电机分布式驱动电动汽车具有传动效率高、车内空间布置灵活、轴荷分布合理、驱动/制动系统独立可控、底盘结构简化、行驶稳定性强、车辆噪声低、再生制动回收率高等特点。轮毂电机驱动电动汽车能够体现出节能、安全、环保的汽车设计理念,代表着未来电动汽车发展的重要方向。  
南京航空航天大学 2021-04-14
新能源车载无油涡旋压缩机技术
针对当前车用无油涡旋空压机加工精度要求高、涡旋盘容易磨损的问题,本 项目团队提出了水冷无油涡旋空气压缩机技术。采用这一技术可将涡旋盘最高温 度控制在 120℃以内,从而降低动静盘热变形,提高压缩机的可靠性与效率。
西安交通大学 2021-04-10
实时多人无标记三维运动捕捉技术
动作捕捉技术(motion capture)在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类,光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头,再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息,从而实现对人体运动的捕捉与动画映射;惯性动捕系统通过惯性测量单元(IMU)来采集肢体的运动信息,采集设备相对更轻便,但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion Analysis,Vicon,Optitrack等,惯性动捕系统有Xsens,诺亦腾等。 然而,无论是光学动捕还是惯性动捕都需要动作人穿上特定的设备,不可避免地会影响到人体运动的真实性和动捕的使用范围。同时,相应的专业动捕设备往往价格不菲,很多有需求的小型工作室也会望而却步。因此,学术界和工业界都在极力研究“无标记运动捕捉”技术,即不需要任何穿戴设备,仅由相机观测和算法分析,就实现对多人体运动的实时准确捕捉。这种技术有着更加广泛的应用场景,例如无人售货超市、VR/AR游戏、远程全息通讯、数字人创建、虚拟主播、人机交互、全天候医疗监护等。 近几年,随着深度学习技术的广泛普及,无标记动捕领域也诞生了许多革命性技术,例如实时2D多人体关键点检测技术OpenPose等。然而,多目标实时3D运动捕捉仍然是一个极具挑战性的问题,主要挑战因素包括:如何实现实时计算,如何进行高效的多视角关联,如何解决紧密交互带来的观测失真等。举个例子,当两个人拥抱在一起的时候,当前大多数检测或重建算法都会失效。而理论上,多视角的观测信号能够在一定算法设计下互相补充,尽可能解决单视角运动重建的歧义性。如何充分利用多视角的视频信号,实现复杂、紧密交互场景下的多人体运动捕捉是当前无标记运动捕捉领域的核心问题之一。 该项目研究工作提出的多视角人体运动捕捉系统包括相机采集模块,2D姿态检测模块,4D关联图求解模块,三维骨架求解模块及渲染模块。其主要算法贡献在于提出并实现了4D Association算法。 当前的多视角运动捕捉系统大多采用的是序贯地匹配策略,首先对每个视角进行独立的人体检测和连接(例如,OpenPose检测关键点和关键点相互连接的概率,从而对人体进行连接;Mask-RCNN、AlphaPose和HRNet都需要先检测每个人的BoundingBox,然后对每个人进行独立的人体检测),然后对人体进行多视角关联和姿态求解,最后进行时域跟踪。这种常规方法的缺陷在于,当单个视角检测失败以后,后续的算法难以对失败的检测结果进行修正,从而将错误的检测传递到下一个步骤,影响跟踪效果,对于紧密交互(例如前文提到的两人拥抱)的情形,单视角的往往很难给出令人满意的检测结果,因此基于序贯式的算法一般会失效。 相较而言,该研究工作的创新性在于充分利用单图连接(2D)、多视角连接(1D)、和时域连接(1D)之间的相互约束从而进行全局优化,用多视角信息和时域信息来避免单视角连接的歧义性,同时也通过单视角连接结果来优化多视角的匹配,从而使得关联结果更趋向于全局最优。具体地,该研究工作提出了一种4D Graph的图结构,将上一帧的三维人体关键点(在初始帧或者人进入动捕范围的时候可以缺失,不影响算法的运行)和当前每一视角的2D关键点建模在同一个图结构中,用单图连接、多视角连接、时域连接的概率作为边的权值,将人体多视角关联的问题看成提取有效边的过程。为了快速地求解这个问题,进一步提出了一种基于完全子图的近似求解算法,高效地完成了从4D图结构中提出正确的人体连接。 最终,该研究工作实现了紧密交互下人体的三维姿态重建,并展示了实时系统效果。其算法在多个数据集上均表现出了良好的视觉效果,在Shelf数据集上也取得了当前最好的数值结果。
清华大学 2021-02-01
无醇啤酒生产技术及成套设备
目前国内已有啤酒厂引进国外成套设备,通过蒸馏法生产无醇啤酒,但由于高温造成风味物质的损失,产品有较明显的蒸煮味,设备投资费用也高。反渗透法制备无醇啤酒时,啤酒中的水和酒精在高压下穿过半透膜,而风味物质等大分子物质则被截留。设备投资只有进口设备的四分之一,易被啤酒厂接受。脱醇在 4℃左右进行,能保留啤酒的色,香,味和营养成分。产品达到GB4927-2008《啤酒》中对无醇啤酒的要求,酒精度小于 0.5%(V/V),原麦汁浓度大于 3.0°P,风味物质保留 90%以上,口味纯正,爽口,酒体协调,柔和,无异香,异味
江南大学 2021-04-13
实时多人无标记三维运动捕捉技术
项目成果/简介:动作捕捉技术(motion capture)在影视、体育、安防等领域具有广泛应用。传统的动作捕捉分为两大类,光学动捕系统通过在采集环境部署多个红外摄像头,再在人员的动捕服上放置光学标记球来求解出采集者的姿态信息,从而实现对人体运动的捕捉与动画映射;惯性动捕系统通过惯性测量单元(IMU)来采集肢体的运动信息,采集设备相对更轻便,但采集精度不如光学动捕系统。光学动捕系统包括Motion An
清华大学 2021-01-12
考虑风光储协调的配电网电压控制策略研究与开发
针对分布式风光发电在配电网中的高比例接入态势,源荷存在时空不匹配特性,导致功率倒送和节点过电压等问题,面向电网网架相对薄弱地区,开展考虑风光发电不确定性的储能的选址定容研究,实现不同运行方式下储能的优化配置;提出基于有功/无功电压控制分区的新型配电系统电压控制策略,实现配电网电压的分散式与集中式协同控制,满足高渗透率风光并网场景下的电能质量要求。
沈阳农业大学 2025-05-21
永磁同步电机模型预测控制方法
本发明公开了一种永磁同步电机模型预测控制方法,包括以下 步骤:(1)在当前时刻 k 将采集的三相电流转换到αβ坐标系;(2)依据 αβ坐标系的电流值预测k+1时刻的电流值和k+2时刻的电流参考值; (3)以k+2时刻的电流参考值为控制目标,依据k+1时刻电流值计算k+1时刻的电压控制矢量参考值;(4)解析 k+1 时刻的电压控制矢量参考值 对应的角度,判定该角度所属的扇区,从扇区中提取候选电压控制矢 量;(5)将候选电压控制矢量代入目标函数,选取使得目标函数值最小 对应的候选电压控制矢量作为最佳电压
华中科技大学 2021-04-14
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