基于DSP的船舶同步发电机微机保护

在船舶电站中的船舶同步发电机采用了以TMS320C206数字信号处理器(DSP)为基础的保护装置,可以实现船舶同步发电机的过载、外部短路、欠压和逆功率保护。装置硬件包括信号输入电路、CPU系统、人机接口和输出通道。选用TMS320F206 DSP,采集船舶同步发电机电压及开关状态,实时检测船舶同步发电机的故障电流和不正常状态,发出保护动作命令实现故障隔离;选用GAL16V8,确定各芯片的逻辑选通信号。软件设计中,采用全波差分傅氏算法消除衰减直流分量的影响;主程序包括初始化模块、保护逻辑判断模块和保护跳闸处理模块;中断服务程序分为定时器中断、采样中断和测频率中断。试验结果表明,该设计在电网品质恶劣的船舶电站同步发电机保护中具有较高的可靠性。     

应用于低温流体两相流测量的修正电容层析成像线性反演算法

针对低温流体液、气两相的介电特性,通过向传统的电容-介电分布函数关系的线性近似方程中引入修正偏量,得到了修正的电容层析成像线性反演算法。以8电极电容层析成像传感器作为几何模型,对液氧-氧气管内两相流进行了模拟,对比了4种不同流型下原始线性算法、修正的线性算法及以全变分1范数正则化为代表的非线性算法的反演结果。采用相关性系数及图像误差定量衡量了反演结果的质量,结果表明,修正线性反演算法显著提升了反演结果的质量,全变分1范数正则化的求解耗时是修正线性算法的10倍以上。当赋以3%测量噪声时,非线性算法表现出对噪声极强的敏感性,修正线性算法具备更好的抗噪能力和反演结果准确性。     

面向印刷工程的研究生教材建设探讨

随着我国研究生教育规模的不断扩大和水平的提高,高水平研究生教材的缺乏成为影响研究生教育教学质量的重要制约条件。通过对研究生教材现状的分析,总结了研究生教材的特点,提出了建设立体化、案例式、分层次、多媒体形式的研究生教材的基本设想,对完善研究生教育教学体系和培养研究生创新能力具有重要意义。     

曼罗兰平张印刷专题(十一) 传统胶印与数字印刷联合的力量

透过差异化策略和增值印刷方案,印刷企业可以赢得市场,赢得商机。为此.曼罗兰公司集结国内知名专家和学者.全面剖析印刷前沿技术和完善方案.帮助您踏上高效高能印刷之旅。     

一种实用新型圆运动振动筛

通过对几种圆运动振动筛比较分析，作者设计出一种3ZD1250新型的圆运动振动筛，该筛具有低的驱动功率．高效率，很好的惯性平衡力.     

基于LabVIEW的通信原理试验研究与实现

以图形编程语言LabVIEW为平台进行虚拟仪器开发，设计了基于LabVIEW的通信原理试验，说明虚拟仪器在现代试验中的重要地位以及其广阔的应用前景。     

考虑参数不确定性的移动机器人轨迹跟踪控制

针对移动机器人系统中轮胎半径和轮胎间距存在的参数不确定性问题,提出自适应轨迹跟踪控制方法.首先,推导适合进行自适应控制器设计的系统误差模型,将原有控制问题转化为不确定参数的自适应更新率和虚拟控制输入的设计问题;然后,针对系统中的不确定性参数,设计自适应更新率对其进行在线估计,并设计虚拟的控制输入,得到移动机器人驱动电机的左右轮转速;其次在Lyapunov稳定性框架下证明闭环跟踪误差系统的渐近稳定性和估计误差系统的稳定性;最后通过仿真和实验表明,所提出方法能够通过在线学习估计出参数真实值,使得实际运行轨迹收敛到参考轨迹,同时表明所提出方法能够抑制系统参数不确定性对控制系统的影响.     

ISO/IEC17025:2017中要素“改进”的理解与实施

ISO/IEC17025:2017《检测和校准实验室能力的通用要求》发布实施以来,实验室致力于理解并应用该标准。本文从标准修订的原则入手,找出标准要素"改进"理解和应用的难点,从改进的理解、改进的策划、制定改进措施、实施改进措施、改进措施的验证、改进措施的记录等几个方面进行了详细的讨论,以期实验室能够正确的理解和实施该要素。     

智能时代的汽车控制

自动驾驶是汽车产业发展的重要里程碑. 汽车驾驶自动化一直都在进行, 其发展进程是对驾驶人认知感知、决策规划和执行控制等各个重要环节的逐步增强或最终替代. 智能时代下, 大数据分析、泛在计算、泛在传感和人工智能等颠覆性技术为汽车驾驶自动化向着高级别迈进提供了新的机遇. 控制技术是智能时代汽车自动化进程中的基石, 更多的信息在先进控制技术的赋能下将衍生出更多的新功能与新系统, 从而实现汽车安全性、经济性以及舒适性等各个方面的提升. 本文对智能时代的汽车控制进行综述, 首先回顾汽车自动化的发展进程, 然后探讨汽车自动化进程中面临的问题, 最后梳理出一些未来智能汽车控制发展趋势与关键技术.     

基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配算法

针对传统的尺度不变特征变换（SIFT）图像匹配算法存在的误匹配率较高、剔除误匹配点条件单一的问题,提出一种基于SIFT算子融合最大相异系数的自适应图像匹配方法。首先,在欧氏距离（Euclidean distance）比测度基础上,对SIFT算法中128维特征向量自适应获取最大相异系数优化;然后,确定最大相异系数最优取值进行匹配点筛选,并采用随机抽样一致性（RANSAC）算法进行匹配正确率计算;最后,利用Daniel Scharstein和Richard Szeliski立体匹配图像进行了算法验证。实验结果表明,改进算法较传统SIFT算法匹配正确率提升10个百分点左右,有效降低误匹配,更能够适应相似区域较多的图像匹配应用。在实时性上,所提方法单次匹配平均耗时1.236 s,可应用于实时性要求不高的系统。