一、執(zhí)行器概述 1、執(zhí)行器作用 執(zhí)行器接受調(diào)節(jié)器的指令信號(hào)，經(jīng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)將其轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的角位移或直線位移，去操縱調(diào)節(jié)機(jī)構(gòu)，改變被控對(duì)象進(jìn)、出的能量或物料，以實(shí)現(xiàn)過程的自動(dòng)控制。 執(zhí)行器常常工作在高溫、高壓、深冷、強(qiáng)腐蝕、高粘度、易結(jié)晶、閃蒸、汽蝕、高壓差等狀態(tài)下，使用條件惡劣，因此，它是整個(gè)控制系統(tǒng)的薄弱環(huán)節(jié)。 2、執(zhí)行器結(jié)構(gòu)與工作原理 3、執(zhí)行器種類二、QSTP智能電動(dòng)調(diào)節(jié)閥簡(jiǎn)介 2、執(zhí)行機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)組成 圖示是一個(gè)一體化的直行程電動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)。它由相互隔離的電氣部分和齒輪傳動(dòng)部分組成，電機(jī)作為連接兩個(gè)隔離部分的中間部件。電機(jī)按控制要求輸出轉(zhuǎn)矩，通過多級(jí)正齒輪傳遞到梯形絲桿上，梯形絲桿通過螺紋變換轉(zhuǎn)矩為推力。輸出軸止動(dòng)環(huán)上連有一個(gè)旗桿，旗桿隨輸出軸同步運(yùn)行，通過與旗桿連接的齒條板將輸出軸位移轉(zhuǎn)換成電信號(hào)，提供給智能控制板作為比較信號(hào)和閥位反饋輸出。
標(biāo)簽： 智能電動(dòng) 調(diào)節(jié)閥
上傳時(shí)間： 2013-10-24
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智能彩燈的控制，運(yùn)用89C52單片機(jī)控制彩燈，具有輝度控制，比較適合彩燈廣告，燈光的色彩控制。
上傳時(shí)間： 2014-02-25
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基于智能模塊的溫濕度測(cè)量系統(tǒng) .pdf：LTM8901是一種內(nèi)嵌MCU的智能化溫濕度測(cè)量模塊，模塊可獨(dú)立 的完成溫濕度測(cè)量，也可多個(gè)模塊掛在同一條單總線上組成多點(diǎn)數(shù)字化溫濕 度監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。文中給出了LTM8901智能模塊構(gòu)成的溫濕度測(cè)量系統(tǒng)應(yīng)用電 路及應(yīng)用程序。
上傳時(shí)間： 2016-02-19
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基于遺傳算法的智能組卷研究與應(yīng)用 詳細(xì)介紹了改進(jìn)的動(dòng)態(tài)分層遺傳算法應(yīng)用于組卷問題的解決步驟，涵蓋了其中的各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù) 包括模擬試題庫的建立、組卷策略、編碼方案、適應(yīng)度函數(shù)的確定、選擇交叉變異算子、動(dòng)態(tài)分層遺傳算法的實(shí)現(xiàn)等。
標(biāo)簽： 算法 動(dòng)態(tài) 分層 應(yīng)用于
上傳時(shí)間： 2016-05-10
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通過調(diào)節(jié)一個(gè)可變電阻得到變化的電壓來模擬一個(gè)濕度度傳感器，Led顯示顯示當(dāng)前采集到的濕度值。另外設(shè)置四個(gè)按鍵，通過按鍵可以調(diào)整系統(tǒng)的參數(shù)設(shè)置。當(dāng)濕度值高于濕度上限或者低于濕度下限時(shí)，報(bào)警燈會(huì)亮。當(dāng)濕度值小于目標(biāo)濕度并且不在比例調(diào)節(jié)范圍時(shí)，系統(tǒng)輸出高電平，濕度加濕器將全負(fù)荷工作，當(dāng)濕度達(dá)到比例調(diào)節(jié)范圍時(shí)，系統(tǒng)輸出PWM脈沖，濕度加濕器將時(shí)斷時(shí)續(xù)的工作，以保證逐步達(dá)到目標(biāo)濕度值。最終實(shí)現(xiàn)一個(gè)閉環(huán)的智能濕度控制儀
標(biāo)簽： 調(diào)節(jié) 可變電阻 變化 電壓
上傳時(shí)間： 2016-12-31
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由國外公司開發(fā)的一款ebba智能聊天機(jī)器人軟件，英文自動(dòng)對(duì)話，自然逼真，另一個(gè)特點(diǎn)是可視化三維人臉，360度全透明
上傳時(shí)間： 2014-01-25
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表面粗糙度是機(jī)械加工工藝中主要的技術(shù)參數(shù)， 對(duì)零件質(zhì)量和產(chǎn)品性能有著極為重要的影響。 以加工表面粗糙度與切削用量三要素的關(guān)系為對(duì)象， 采用正交試驗(yàn)方法， 利用立方氮化硼刀具對(duì)冷作模具鋼 Cr12MoV 進(jìn)行硬態(tài)干式車削試驗(yàn)，測(cè)量得到選定參數(shù)條件下的加工表面粗糙度值，并應(yīng)用人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方 法建立了加工表面粗糙度預(yù)測(cè)模型。結(jié)果表明，該預(yù)測(cè)模型具有很好的預(yù)測(cè)精度， 其最大誤差不超過 5% 。模 型可以對(duì)不同切削速度、 進(jìn)給量和切削深度參數(shù)組合下加工后的表面粗糙度進(jìn)行預(yù)測(cè)，對(duì)干式硬車條件下的切 削用量選擇和零件表面質(zhì)量的控制具有重要指導(dǎo)意義。
標(biāo)簽： 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的車削加工表面粗糙度智能預(yù)測(cè)
上傳時(shí)間： 2016-03-20
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為克服目前負(fù)載識(shí)別終端的低準(zhǔn)確率、高復(fù)雜度、高硬件成本等弊端，該文設(shè)計(jì)了一 種基于SoC芯片RN8213B的微型化、多功能的智能電表。 闡述和應(yīng)用了相似度負(fù)載識(shí)別算 法， 應(yīng)用了兩光耦485通信和開關(guān)電源等技術(shù)
上傳時(shí)間： 2021-09-19
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用STM32設(shè)計(jì)一個(gè)項(xiàng)目功能如下：(1)智能風(fēng)扇可通過溫度檢測(cè)到即時(shí)室溫，然后根據(jù)室溫的高低以及設(shè)定的溫度對(duì)扇葉的轉(zhuǎn)速進(jìn)行自我調(diào)節(jié)。比如設(shè)定的溫度為20度，則室溫為21度時(shí)，風(fēng)扇轉(zhuǎn)速慢，室溫為22度時(shí)，風(fēng)扇轉(zhuǎn)速變快，室溫為23度時(shí)，風(fēng)扇轉(zhuǎn)速更快，以此類推。(2)智能風(fēng)扇可通過紅外傳感器感受人的存在，無人時(shí)可自動(dòng)關(guān)閉，節(jié)省能源。(3)通過設(shè)定時(shí)間，定時(shí)關(guān)閉風(fēng)扇(4)風(fēng)扇有普通模式，可以設(shè)置為快檔，中檔，慢檔，跟普通風(fēng)扇一樣，不受溫度影響。(5)本系統(tǒng)通過藍(lán)牙來連接安卓客戶端，可以進(jìn)行一些相關(guān)功能的控制，簡(jiǎn)單方便。手動(dòng)模式下可以有三檔調(diào)節(jié)轉(zhuǎn)速，自動(dòng)模式下采用DS18B20模塊對(duì)溫度進(jìn)行檢測(cè)，轉(zhuǎn)速隨溫度的升高而變大，隨溫度的降低而變小。自動(dòng)模式和手動(dòng)模式的切換均通過手機(jī)對(duì)藍(lán)牙模塊的控制來實(shí)現(xiàn)。在自動(dòng)模式下，將自動(dòng)進(jìn)行人員檢測(cè)，如果有人則風(fēng)扇工作，沒有人風(fēng)扇停止工作。利用RTC時(shí)鐘可以對(duì)其定時(shí)關(guān)閉或開啟風(fēng)扇。在OLED上顯示如下內(nèi)容 ：當(dāng)前溫度，當(dāng)前模式，當(dāng)前風(fēng)扇擋位，當(dāng)前時(shí)間。
標(biāo)簽： stm32f407 智能可調(diào)節(jié)風(fēng)扇
上傳時(shí)間： 2021-12-18
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用 對(duì)環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊(cè)格法表示范圍較大的工作環(huán)境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵 格法進(jìn)行路徑規(guī)劃，其計(jì)算量是相當(dāng)大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡(luò)為機(jī)器人對(duì)未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對(duì)輸入樣本實(shí)現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 ?；?網(wǎng)絡(luò) 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)向量來表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機(jī)地選 取坐標(biāo)點(diǎn)xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡(luò)輸入，神經(jīng)嘲絡(luò)通 過對(duì)大量的輸八樣本的學(xué)習(xí)，其神經(jīng)元就會(huì)體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學(xué)習(xí)過程如下：開 始時(shí)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機(jī)地賦值 ， 其后接下式進(jìn)行學(xué) 習(xí)： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經(jīng)元 1在t時(shí)刻對(duì) 應(yīng)的權(quán)值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量；Ⅳ()：學(xué)習(xí)的 I域。每個(gè)神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問的基本框架。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的鄰域 (，) 可 以動(dòng) 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復(fù)雜度 ，如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結(jié)果會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)穿過障礙物區(qū)域 如果節(jié)點(diǎn) 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點(diǎn)就會(huì)表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點(diǎn)是對(duì)整個(gè) 自由空間 的學(xué) 習(xí)，而不是 學(xué)習(xí)最 小框架空 間 。節(jié) 點(diǎn)的數(shù) 量可 以動(dòng)態(tài) 地定義，在每個(gè)學(xué)習(xí)階段的結(jié)柬．機(jī)器人會(huì)檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒有足夠的節(jié)點(diǎn) 來 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)來 重新學(xué) 習(xí) 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)升 始學(xué)習(xí)，逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺(tái)對(duì)擁擠的'E{= 境的學(xué)習(xí)，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問 較大，就需要由二維結(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個(gè)新的方法。由 于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu)，可在較短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行大量的計(jì)算。并 且不需要了解障礙物的過細(xì)信息．如形狀、位置等 通過 學(xué)習(xí)可用樹結(jié)構(gòu)表示自由空問的基本框架，起、終點(diǎn)問路 徑 可利用樹的遍 歷技術(shù)報(bào)容易地被找到 在機(jī)器人對(duì)環(huán)境的感知的過程中，可采用人】：神經(jīng)嘲 絡(luò)技術(shù)對(duì) 多傳 感器的信息進(jìn) 行融臺(tái) 。由于單個(gè)傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環(huán)境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機(jī)器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動(dòng)吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導(dǎo) 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時(shí)問內(nèi)
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機(jī)器人 導(dǎo)航
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