產(chǎn)地類別 | 進(jìn)口 | 電動機(jī)功率 | 360kW |
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讀出方式 | SSI讀出 | 工作原理 | 可編程 |
外形尺寸 | 40mm*50mmmm | 外型尺寸 | 30mm*45mmmm |
應(yīng)用領(lǐng)域 | 能源,建材,電子,交通,紡織皮革 | 重量 | 0.8kg |
產(chǎn)品簡介
詳細(xì)介紹
編碼器DBS60E-S1AN05000分布式無線覆蓋DBS60E-TAEC02400
DBS60E-TAEC02400低空遙感檢測系統(tǒng)與無人機(jī)-無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(UAV-WSN)集成,,實現(xiàn)通過一套系統(tǒng)進(jìn)行低空遙感監(jiān)測和地面長期監(jiān)測的雙重監(jiān)測,,為耕地質(zhì)量的空間變化和時間變化提供監(jiān)測數(shù)據(jù)?!痉椒ā勘狙芯刻接懥爽F(xiàn)有UAV-WSN系統(tǒng)無法實現(xiàn)雙重采集的問題,,算法的節(jié)點部署方案,,該方案能夠在網(wǎng)絡(luò)中找到滿足K-覆蓋和M-連通性要求的傳感器節(jié)點部署位置。提出的基于BBO的算法為目標(biāo)節(jié)點提供了一種有效的編碼方案,,通過優(yōu)化構(gòu)建的加權(quán)多目標(biāo)函數(shù)來獲得近似解,,選擇小數(shù)量的合適點P,使得所有目標(biāo)點在滿足K-覆蓋的同時,,覆蓋目標(biāo)的傳感器節(jié)點也滿足M-連接,。仿真結(jié)果表明,該方案能夠在不同的K和M組合下找到合適位置的數(shù),,而且與其他技術(shù)方案相比,,所提出的方案的性能具有明顯的優(yōu)勢。針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)中能量,、帶寬和內(nèi)存等各種資源的限制問題,,提出了一種XGboost結(jié)合加權(quán)自適應(yīng)分層分?jǐn)?shù)小均方誤差(hierarchical fractional least-mean-square,HFLMS)的數(shù)據(jù)約減組合預(yù)測方法。首先,,利用XGboost方法對損失函數(shù)進(jìn)行了二階的泰勒展開,,權(quán)衡模型的復(fù)雜度和損失函數(shù)的下降速度,實現(xiàn)了資源限制的穩(wěn)定預(yù)測,;然后,,提出自適應(yīng)HFLMS濾波器實現(xiàn)WSN數(shù)據(jù)約簡的傳輸,并基于誤差估計來預(yù)測所感測的數(shù)據(jù),,有效降低了WSN中的能量約束;后,,利用兩個評估參數(shù)(能量和預(yù)測誤差)來驗證所提組合預(yù)測方法的性能,。實驗結(jié)果表明,相比沒有預(yù)測,、近似速下降算法和分層小均方濾波技術(shù),,提出的預(yù)測方法獲得的預(yù)測結(jié)果更好,第500輪的剩余能量仍然可達(dá)0.1192,,小預(yù)測誤差僅為0.0259,。
編碼器DBS60E-S1AN05000分布式無線覆蓋DBS60E-TAEC02400
DBS60E-TAEC02400PEC算法利用傳感器獲得的目標(biāo)距離信息以兩步定位法獲得的目標(biāo)位置估計為初值,在極坐標(biāo)系中將測距殘差沿極徑方向引入固定偏移量形成偏移圓,,利用偏移圓圓心的位置矢量估計對目標(biāo)位置初始估計進(jìn)行校正,,從而獲得更精確的目標(biāo)位置估計。與經(jīng)典分布式無源定位算法相比,,PEC算法對傳感器布局具有更強(qiáng)的適應(yīng)性,,具有更高的精度,在不同的傳感器測距精度下均具有較優(yōu)異的性能,,具有很好的工程應(yīng)用前景,。
1073185 DBS60E-S4EK02500
1073186 DFS25A-B4BBL001000
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1073190 DFS60B-BHCA01500
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1073253 AHS36B-S9CC004096