智能剥离SOI高温压力传感器
标签: 压力传感器
上传时间: 2022-01-18
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TURCK智能压力传感器操作说明
标签: 压力传感器
上传时间: 2022-01-20
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基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制基于传感器和模糊规则的机器人在动态障碍环境中的智能运动控制 oIlI~0(、r> 王 敏 金·波斯科 黄心汉 ,O、l、L (华i 面面辜写j幕.武汉,43074) \I。L上、o 捌要:提出了一种基于传感器和模糊规则的智能机器人运动规划方法 .该方法运用了基于调和函数分析的人 工势能 场原 理 .采用模糊规则 可减少推导势能函数所 必须的计算 ,同时给机器人伺服 系统发 出指令 ,使它能够 自动 地寻找通向目标的路径.提出的方法具有简单、快速的特点,而且能对 n自由度机械手的整个手臂实现最碰.建立 在非线性机器人动力学之上的整 个闭环系统和模糊控制器 的稳定性 由李雅普诺 夫原理 保证 .仿真结 果证明 了该方 法 的有效性 ,通 过比较分析显示 出文 中所提 出的最障算法的优越性 . 美t词:基于传感器的机器人运动控制;模糊规则;人工势能场;动态避障;机器人操作手 1 叫哑oducd0n R。boIsarewjdelyusedfor诅sb inchasma~ia]b柚· 血 , spot : ng, spray Ijl岫 1g, mech卸icaland elec咖 icas搴enlb1y,ma al埘 IIovaland wa时 cut· ring 咖 . ofsuch tasks_堋 llldea pri|柚ary ptd 眦 of 她 ar0botto e oncpositiontoanother withoutbur叩inginto anyobstacles. s 曲km,de. notedasthefDbotm ∞ pJan,liDgp∞ 舶1,hasbeen the倒 娜bj0ct锄l哪gIeseat℃ll∞ . Every method o0血∞rI1ing 如b0tmotionplanninghas itsownadv∞ngesandapplicationdoma~ asweftasits di戤ldvaIIta麟 and constr~dnts. Therefore it would be ratherdifficulteithertoc0Ⅱ】paremethodsorton~ vate thechoio~ofan dl0‘iupon othP~s. 0州 d眦 :1999—07—29;Revised~ :2000一∞ 一丝 In conU~astto many n~ hods,rob
上传时间: 2022-02-15
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针对随钻测量系统中压力传感器需要标定的问题,本文采用C8051F060作为微处理器,配合ZIGBEE无线传输模块及标准自动加压台,设计了一种对未知压力传感器进行智能标定的系统,经过室内试验和现场试验验证,这种压力标定系统具有易操作、稳定性好、精度高等特点,可以满足压力传感器标定要求。
上传时间: 2013-11-18
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一、传感器的定义信息处理技术取得的进展以及微处理器和计算机技术的高速发展,都需要在传感器的开发方面有相应的进展。微处理器现在已经在测量和控制系统中得到了广泛的应用。随着这些系统能力的增强,作为信息采集系统的前端单元,传感器的作用越来越重要。传感器已成为自动化系统和机器人技术中的关键部件,作为系统中的一个结构组成,其重要性变得越来越明显。最广义地来说,传感器是一种能把物理量或化学量转变成便于利用的电信号的器件。国际电工委员会(IEC:International Electrotechnical Committee)的定义为:“传感器是测量系统中的一种前置部件,它将输入变量转换成可供测量的信号”。按照Gopel等的说法是:“传感器是包括承载体和电路连接的敏感元件”,而“传感器系统则是组合有某种信息处理(模拟或数字)能力的传感器”。传感器是传感器系统的一个组成部分,它是被测量信号输入的第一道关口。传感器系统的原则框图示于图1-1,进入传感器的信号幅度是很小的,而且混杂有干扰信号和噪声。为了方便随后的处理过程,首先要将信号整形成具有最佳特性的波形,有时还需要将信号线性化,该工作是由放大器、滤波器以及其他一些模拟电路完成的。在某些情况下,这些电路的一部分是和传感器部件直接相邻的。成形后的信号随后转换成数字信号,并输入到微处理器。德国和俄罗斯学者认为传感器应是由二部分组成的,即直接感知被测量信号的敏感元件部分和初始处理信号的电路部分。按这种理解,传感器还包含了信号成形器的电路部分。传感器系统的性能主要取决于传感器,传感器把某种形式的能量转换成另一种形式的能量。有两类传感器:有源的和无源的。有源传感器能将一种能量形式直接转变成另一种,不需要外接的能源或激励源(参阅图1-2(a))。有源(a)和无源(b)传感器的信号流程无源传感器不能直接转换能量形式,但它能控制从另一输入端输入的能量或激励能传感器承担将某个对象或过程的特定特性转换成数量的工作。其“对象”可以是固体、液体或气体,而它们的状态可以是静态的,也可以是动态(即过程)的。对象特性被转换量化后可以通过多种方式检测。对象的特性可以是物理性质的,也可以是化学性质的。按照其工作原理,传感器将对象特性或状态参数转换成可测定的电学量,然后将此电信号分离出来,送入传感器系统加以评测或标示。各种物理效应和工作机理被用于制作不同功能的传感器。传感器可以直接接触被测量对象,也可以不接触。用于传感器的工作机制和效应类型不断增加,其包含的处理过程日益完善。常将传感器的功能与人类5大感觉器官相比拟: 光敏传感器——视觉;声敏传感器——听觉;气敏传感器——嗅觉;化学传感器——味觉;压敏、温敏、流体传感器——触觉。与当代的传感器相比,人类的感觉能力好得多,但也有一些传感器比人的感觉功能优越,例如人类没有能力感知紫外或红外线辐射,感觉不到电磁场、无色无味的气体等。对传感器设定了许多技术要求,有一些是对所有类型传感器都适用的,也有只对特定类型传感器适用的特殊要求。针对传感器的工作原理和结构在不同场合均需要的基本要求是: 高灵敏度,抗干扰的稳定性(对噪声不敏感),线性,容易调节(校准简易),高精度,高可靠性,无迟滞性,工作寿命长(耐用性) ,可重复性,抗老化,高响应速率,抗环境影响(热、振动、酸、碱、空气、水、尘埃)的能力 ,选择性,安全性(传感器应是无污染的),互换性 低成本 ,宽测量范围,小尺寸、重量轻和高强度,宽工作温度范围 。二、传感器的分类可以用不同的观点对传感器进行分类:它们的转换原理(传感器工作的基本物理或化学效应);它们的用途;它们的输出信号类型以及制作它们的材料和工艺等。根据传感器工作原理,可分为物理传感器和化学传感器二大类:传感器工作原理的分类物理传感器应用的是物理效应,诸如压电效应,磁致伸缩现象,离化、极化、热电、光电、磁电等效应。被测信号量的微小变化都将转换成电信号。化学传感器包括那些以化学吸附、电化学反应等现象为因果关系的传感器,被测信号量的微小变化也将转换成电信号。有些传感器既不能划分到物理类,也不能划分为化学类。大多数传感器是以物理原理为基础运作的。化学传感器技术问题较多,例如可靠性问题,规模生产的可能性,价格问题等,解决了这类难题,化学传感器的应用将会有巨大增长。常见传感器的应用领域和工作原理列于表1.1。按照其用途,传感器可分类为: 压力敏和力敏传感器 ,位置传感器 , 液面传感器 能耗传感器 ,速度传感器 ,热敏传感器,加速度传感器,射线辐射传感器 ,振动传感器,湿敏传感器 ,磁敏传感器,气敏传感器,真空度传感器,生物传感器等。以其输出信号为标准可将传感器分为: 模拟传感器——将被测量的非电学量转换成模拟电信号。数字传感器——将被测量的非电学量转换成数字输出信号(包括直接和间接转换)。膺数字传感器——将被测量的信号量转换成频率信号或短周期信号的输出(包括直接或间接转换)。开关传感器——当一个被测量的信号达到某个特定的阈值时,传感器相应地输出一个设定的低电平或高电平信号。
上传时间: 2013-10-11
上传用户:zhangdebiao
1、本系统采用B/S架构,是学校智能办公系统的一部分,菜单中的“用户管理”、“权限管理”、“菜单管理”、“帮助主题”已集成在办公系统之中,因此本系统不提供这几项功能。 2、本系统采用集中管理、分工合作的方式,将用户分为五个级别,每个级别的用户只能使用相应的功能,因此,能公平、公正、公开地考评各位教师的教学质量。 3、支持多人同时操作和远程操作,大大缩短数据录入时间。 安装和使用注意事项: 1、将压缩文件解压到IIS目录后,运行cjcl目录下的reg.bat。 2、系统内置五个用户:系统管理、学校领导、成绩录入、班主任、一般用户,其中前四个用户的密码均为1,而一般用户在登录页面只需点提交,一般用户只提供查询功能。 3、使用前先由学校领导创建新任务,录入学校信息、教师信息、班信息等,再由班主任录入学生信息,最后由成绩录入员录入学生成绩。 4、在数据库中的user表中更改或增加用户,在jbqx表中更改每个级别的权限。 如有建议或疑问请与作者联系。
标签: 架构
上传时间: 2015-03-11
上传用户:qlpqlq
本系统采用B/S架构,是学校智能办公系统的一部分,菜单中的“用户管理”、“权限管理”、“菜单管理”、“帮助主题”已集成在办公系统之中,因此本系统不提供这几项功能。 2、本系统采用集中管理、分工合作的方式,将用户分为五个级别,每个级别的用户只能使用相应的功能,因此,能公平、公正、公开地考评各位教师的教学质量。 3、支持多人同时操作和远程操作,大大缩短数据录入时间。
标签: 架构
上传时间: 2015-03-16
上传用户:yan2267246
停车诱导系统中车位预测模型的研究 摘 要 研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出墓于B P神经网络的车位占有预测模型, 同时将自适应 学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本B P神经网络, 优化了学习速率, 减少了训练过程的震荡趋势, 改善了网络的收效 隆。以此为基础实现了停车位的智能预测 0最后, 进行了多种方法比对实验
上传时间: 2013-12-17
上传用户:GavinNeko
本网络考核系统采用现在比较先进的基于B-S模式的全新的网络考试系统。服务器端对数据库进行管理,客户端通过浏览器登录网络考场,进行选择性考试,考试结束用户答案自动提交服务器数据库,服务器自动对用户的考试进行评分。与传统的基于C-S模式的网络考场相比,它更加稳定,更适宜于互联网上的考试。同时,网络考场是基于题库操作的,所以能实现智能自动组卷、自动阅卷和自动分析,大大缩短了考试周期,减低了对客户端的要求。
上传时间: 2014-01-21
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摘要: 智能机器人仿真系统,由于智能机器人受到自身多传感器信息融合和控制多样性等因素的影响,仿真系统设计主要都 是以数学建模的形式化仿真为主,无法实现数学建模与场景实现协调仿真。为此,首先分析两轮移动机器人数学运动模型, 然后设计与机器人控制系统相关的传感器数据采集分析、机器人智能自动控制和人工控制等模块,以实现机器人控制的真 实场景。仿真系统利用 LabVIEW 设计控制界面,并结合 Robotics 工具包的建模、计算和控制功能。仿真结果表明设计的平 台更适合教学和实验室研究,并可为实际的物理过程提供数据参考和决策建议。 关键词: 机器人; 虚拟; 系统仿真 中图分类号: TP242 文献标识码: B1 引言 随着测控技术的发展,虚拟仪器技术已成为工业控制和 自动化测试等领域的新生力量[1]。而机器人作为一种新型 的生产工具,应用范围已经越来越广泛,几乎渗透到各个领 域,是一项多学科理论与技术集成的机电一体化技术。目前 机器人仿真系统主要集中在复杂的机器人数学模型构建与 形式化仿真,无法实现分析机器人运动控制的静态和动态特 性,更加无法实现控制的真实场景[2]。为了改善专业控制软 件在硬件开发周期较长的缺点,本文拟建立一个基于通用软 件的实时仿真和控制平台,以更适合教学和实验室研究。本 文以通用仿真软件 LabVIEW 和 Robotics [3]为实时仿真与控 制平台,采用 LabVIEW 搭建控制界面,利用 Robotics 在后台 进行系统模型和优化控制算法计算,使其完成机器人控制系 统应有的静态和动态性能分析,不同环境下传感器变化模拟 显示以及目标路径形成等功能。 2 系统构成 仿真系统的构成主要包括了仿真界面、主控制界面、障 碍检测、智能控制和人工控制模块。其中主要对人工控制和 智能控制进行程序设计。仿真运行时,障碍检测一直存在, 主要是为了在智能控制模式下的智能决策提供原始数据。 在人工控制模式下,障碍检测依然存在,只不过对机器人行 动不产生影响,目的是把环境信息直观
标签: 智能机器人
上传时间: 2022-03-11
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