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| 產(chǎn)地類別 | 進口 | 電動機功率 | 12kW |
|---|---|---|---|
| 讀出方式 | 光纖讀出 | 工作原理 | 模擬量輸出 |
| 外形尺寸 | 40*45mm | 外型尺寸 | 36*42mm |
| 應用領(lǐng)域 | 化工,地礦,能源,電子,紡織皮革 | 重量 | 1.2kg |
產(chǎn)品簡介
詳細介紹
1071825一種數(shù)控機床用安全監(jiān)控編碼器DFS60B-S4EB01005
DFS60B-S4EB01005剪板機作為金屬加工行業(yè)中的常用鍛壓設備,被廣泛應用于冶金,、輕工,、建筑等板材需求較大的領(lǐng)域,但是,目前一些剪板機不能實現(xiàn)精確高效的板料加工,本文采用PLC作為剪板機的核心控制方式進行設計,并在實踐中對剪板機控制系統(tǒng)的計算方法進行優(yōu)化。 編碼器是將信號或數(shù)據(jù)進行編制,、轉(zhuǎn)換為可用于通訊,、傳輸和存儲的信號形式的設備。編碼器有著諸多的優(yōu)點,在工業(yè)中的應用越來越廣泛,。但在使用過程中也常有故障發(fā)生,。介紹了韶鋼特軋廠板材工序編碼器在應用中常見的故障,提出了解決方法,并闡述了在編碼器應用中減少故障的具體措施和方法。為了達到低成本實現(xiàn)高精度大長度光柵尺測量的目的,筆者使用FPGA設計一個精度高,、反應迅速的BiSS通訊的雙讀數(shù)頭式光柵尺測量控制電路,。首先,通過對BiSS通訊協(xié)議原理與雙讀數(shù)頭測量原理的研究,筆者在QUARTUSⅡ軟件開發(fā)平臺上使用VerilogHDL語言來完成各個模塊的描述、編譯,然后在第三方仿真工具Modelsim中對其進行調(diào)試與模擬仿真實驗,。仿真實驗結(jié)果證明,系統(tǒng)可實現(xiàn)100kHz的傳輸速率,數(shù)據(jù)大延時為41ns,接收及計算數(shù)據(jù)正確,工作狀態(tài)穩(wěn)定,、良好,達到了設計要求,實現(xiàn)了高精度大長度光柵尺測量的目標。 針對飛行器被測信號種類和數(shù)量不斷增多帶來的遙測系統(tǒng)采編器多樣化、定制化的問題,設計并實現(xiàn)一種模塊化可配置采編器,。采用模塊化設計理念,對采編器進行硬件和軟件模塊化設計,實現(xiàn)采編器各類需求間組合和裁剪的能力;通過可配置協(xié)議設計和可配置物理設計,實現(xiàn)采編器適配相應遙測系統(tǒng)需求的能力,。經(jīng)過大量試驗驗證,采編器良好適配各類遙測系統(tǒng)需求,縮短設計周期,降低設計成本,具有較高的可靠性和工程應用價值。橋梁裂縫檢測對于橋梁健康檢測具有重要的意義.基于布里淵時域分析的分布式光纖傳感器能夠測量整個結(jié)構(gòu)表面的應變數(shù)據(jù).由于測量所得應變數(shù)據(jù)信噪比低,存在裂縫損傷處的應變異常被噪聲"淹沒"和"混淆"的問題.針對這一問題,提出一種基于一維堆疊卷積自編碼器的分類檢測方法.該方法具有噪聲魯棒性強,、自提取特征可判別性高等優(yōu)勢.首先,通過布置光纖傳感器獲取結(jié)構(gòu)表面應變數(shù)據(jù),對光纖應變數(shù)據(jù)進行標準化預處理,并劃分應變子序列.然后,使用一維堆疊卷積自編碼器自動提取應變子序列的特征.后,通過Softmax分類器對所提取的應變子序列特征進行分類,即裂縫或非裂縫.實驗結(jié)果表明,該方法可以有效檢測微小裂縫,檢測準確率高.并且該方法提取的特征可判別性優(yōu)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和堆疊自編碼器等方法.
1071825一種數(shù)控機床用安全監(jiān)控編碼器DFS60B-S4EB01005
DFS60B-S4EB01005對電力變壓器油中溶解氣體進行預測分析可以有效掌握設備狀態(tài)和發(fā)展趨勢,。該文以長短時記憶網(wǎng)絡時序分析模型為基礎(chǔ),引入特征和時序雙重注意力機制,利用參量間關(guān)聯(lián)關(guān)系和時序信息依賴關(guān)系提升氣體的預測準確率。特征注意力機制可以自動提取待預測氣體與其他狀態(tài)信息,、環(huán)境和運行數(shù)據(jù)等特征之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,為預測提供輔助信息進行適當修正,并不受傳統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的預設閾值限制;同時,利用時序注意力機制自主選取歷史信息關(guān)鍵時間點,在LSTM時序模型基礎(chǔ)上進一步增強關(guān)鍵時間點的信息表達,提升較長時間段預測效果的穩(wěn)定性,。在對某正常狀態(tài)運行變壓器甲烷氣體數(shù)值預測實驗中,該方法在基礎(chǔ)LSTM模型上降低大相對誤差3%;在對某缺陷變壓器的發(fā)展趨勢預測中,能準確給出關(guān)鍵氣體異常上升警戒的參考信息;具有更準確和更穩(wěn)定的變壓器油中溶解氣體預測效果。
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