如今,數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)很多,有基于數(shù)字信號處理器DSP設(shè)計的,也有基于現(xiàn)場可編程門陣列FPGA設(shè)計的,這些采集系統(tǒng)盡管采集處理數(shù)據(jù)能力不差,但大多都采用傳統(tǒng)授時模式。 而異地同步測量是工程中經(jīng)常用到的方
引言隨著工業(yè)測試領(lǐng)域?qū)π盘栐挫`活性要求的不斷深入,各種利用當(dāng)前先進技術(shù)所設(shè)計的信號發(fā)生器也有了較為成熟的發(fā)展,但因體積較大使得攜帶不便,同時也沒有相應(yīng)針對某一特定測試系統(tǒng)的信號源。為了適應(yīng)這一需求,采
語音識別技術(shù)與嵌入式USB主機系統(tǒng)是目前電子設(shè)計領(lǐng)域的新興技術(shù),其應(yīng)用十分廣泛。本系統(tǒng)結(jié)合該兩項技術(shù),實現(xiàn)了一個嵌入式USB主機結(jié)構(gòu)的電子語音記錄系統(tǒng)。該系統(tǒng)充分利用了凌陽單片機強大的語音識別功能。并通過嵌
集成多路模擬開關(guān)(以下簡稱多路開關(guān))是自動數(shù)據(jù)采集、程控增益放大等重要技術(shù)領(lǐng)域的常用器件,其實際使用性能的優(yōu)劣對系統(tǒng)的嚴謹和可靠性重要影響。 關(guān)于多路開關(guān)的應(yīng)用技術(shù),些文獻上介紹有兩點不足:一是對器件
以片上系統(tǒng)(SoC)CC2431為核心,以IAR Embedded Workbench7.50及Borland Delphi7為基本的軟件開發(fā)平臺,實現(xiàn)ZigBee無線定位系統(tǒng)。介紹SoC解決方案CC2431的技術(shù)特點、無線定位引擎的功能以及使用方法、定位系統(tǒng)的組成、定位的工作流程。通過實驗表明該系統(tǒng)的定位誤差最小能控制在1 m之內(nèi),精度較高,系統(tǒng)性能穩(wěn)定。
目前,基于降壓型Buck變換器的LED驅(qū)動器廣泛應(yīng)用于通用的照明系統(tǒng),如一些樓宇和草地的照明,通常使用交流適配器從110V/220V交流市電得到12V/24的直流電壓,然后12V/24輸出接一個Buck變換器,用于驅(qū)動LED;在汽車系統(tǒng)
基于瞬時無功功率諧波動態(tài)檢測法,檢測的精度高、實時性好。本文闡述了基于瞬時無功功率與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合控制電網(wǎng)諧波動態(tài)檢測方法的基本原理,分析了基于瞬時無功功率的諧波檢測方法,在負載突變是引進神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高準確實時性,在此基礎(chǔ)上結(jié)合有源電力濾波器進行仿真實驗,觀察諧波動態(tài)檢測。
概述 隨著LED技術(shù)的發(fā)展,帶來了照明界的一場革命。尤其是1W和3W大功率LED技術(shù)的成熟和成本的降低,LED在E27、GU10、PAR燈和MR16等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。然而,在電子變壓器驅(qū)動的3*1W的LED-MR16應(yīng)用中,也存在一些問題。
闡述了一種基于數(shù)控機床切削加工過程的模型參考自適應(yīng)控制方法。通過MATLAB/SIMULINK分別仿真了閉環(huán)、開環(huán)和模型參考自適應(yīng)控制3種情況下的機床切削加工過程模型。仿真結(jié)果表明:模型參考自適應(yīng)控制方法比其它兩種方法更能根據(jù)機床變化的切削條件及時修正切削用量,使機床在加工中保持良好的切削性能。
0 引 言 GPS(全球定位系統(tǒng))是為海上、陸地和空中各種運輸工具和移動設(shè)備的導(dǎo)航和定位而開發(fā)的,具有高精度、全天候、全球性和點間無需通視等優(yōu)點,使測量技術(shù)發(fā)生了質(zhì)的飛躍。GPS技術(shù)引入我國后,特別是美國取
本文介紹了基于PLC的鍋爐煙氣脫硫控制系統(tǒng)的設(shè)計。該系統(tǒng)性能穩(wěn)定、安全可靠,提高了脫硫系統(tǒng)的脫硫效率和自動化程度。
0 引言 隨著汽車業(yè)的飛速發(fā)展,汽車電控系統(tǒng)的配置不斷升級,使得車輛上的電子元件越來越多,其相互連接的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也越來越復(fù)雜。過去所采用的電纜連接方式所帶來的龐大布線負擔(dān),容易造成車體過重和線路的磨
該智能車控制系統(tǒng)的硬件以MC9S12DG128單片機為核心,包括路徑檢測模塊、車速檢測模塊、舵機轉(zhuǎn)向模塊、直流電機驅(qū)動模塊、電源模塊和通訊調(diào)試模塊等部分。路徑檢測采用CMOS攝像頭,車速檢測采用安裝于后軸上的旋轉(zhuǎn)編碼器,從而分別構(gòu)成了轉(zhuǎn)向和車速兩個閉環(huán)控制系統(tǒng)。轉(zhuǎn)向控制采用不完全微分PD控制器,速度控制采用PID控制器。兩個閉環(huán)控制系統(tǒng)的設(shè)定值均由主控程序給出,形成了具有分層結(jié)構(gòu)的智能車控制系統(tǒng)。
隨著集成電路設(shè)計技術(shù)和深亞微米制造技術(shù)的發(fā)展,集成電路已進入了片上系統(tǒng)時代。由于SoC結(jié)構(gòu)極其復(fù)雜,對于設(shè)計者而言,數(shù)百萬門規(guī)模的系統(tǒng)級芯片設(shè)計不可能一切從頭開始,隨著集成電路設(shè)計技術(shù)的發(fā)展,IP核的
本文提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電機故障預(yù)測新方法。該方法將時間序列與模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合,同時引入時差法,對電機狀態(tài)進行預(yù)測,從而提高了預(yù)測精度,減少了系統(tǒng)誤差。仿真結(jié)果表明,該預(yù)測方法的誤差明顯較小,是一種較實用的預(yù)測方法。