BTL167T擴展滑模觀測器的永磁同步傳感器BTL7-S511B-M0800-B-KA15-ZA0A

BTL7-S511B-M0800-B-KA15-ZA0A傳統導航系統自主性差、抗電磁*力弱的問題,本文提出一種基于天空光偏振模式的仿生導航方案。利用自主研發的偏振光傳感器實現導航定向功能,并結合慣性測量單元設計了一種導航姿態化解算方法。現有的姿態化求解策略一般是采用步長固定的搜索算法,但是其直接影響了運動狀態下姿態估計的準確性,為此本文采取動態步長搜索機制。實驗結果表明:本文提出的算法能有效抑制陀螺儀漂移誤差,而且對高頻噪聲干擾有明顯濾除效果,表現出良好的靜態性能;同時,本文提出的方法較常規算法具有更高的動態精度,進一步提高了偏振光導航系統的穩定性與可靠性,為無人機飛行控制提供更準確的參數信息。 無位置傳感器控制是船舶電力推進系統可靠性的重要保障,針對目前沒有一類算法能夠實現全速度范圍的無位置傳感器控制,提出了一種全速度范圍無位置傳感器混合控制方案。分析了反電動勢積分法存在的缺陷并提出了帶有補償及修正的改進反電動勢積分法,應用I/F控制策略解決反電動勢積分法在零速和低速狀態下無法工作的問題,并加入轉子預定位算法以確保開環啟動的帶載能力及可靠性,后針對兩種算法切換的問題提出了融合過渡方案。算法通過仿真和實驗驗證,結果表明此算法提高了轉子位置及速度估算精度,實現了全轉速范圍永磁同步電機無位置傳感器控制。 當大展弦比太陽能無人機采用低成本傳感器組成的飛控平臺時,受限于傳感器誤差精度、無人機長航時、廣域度的任務要求,傳統數據融合算法無法實現其姿態、空速和風場長時間的準確和可靠估計.從飛控搭載的傳感器測量原理出發,對測量過程的誤差特性和溫度影響進行建模,基于擴展卡爾曼濾波算法實現狀態的可靠估計.首先將壓力傳感器與慣導的數據進行融合實現姿態估計,其次結合無人機的布局特征將磁力計獨立安裝實現航向估計,后融合GPS的數據進行導航估計.仿真結果表明,較傳統的變增益估計算法(VGO),該算法的層次更分明,結果更為可靠,而且可以和太陽能無人機的特征較好地結合. 

BTL167T擴展滑模觀測器的永磁同步傳感器BTL7-S511B-M0800-B-KA15-ZA0A

BTL7-S511B-M0800-B-KA15-ZA0A為了提高魚粉品質檢測裝置的鑒別能力,利用研制的魚粉品質檢測裝置,提取魚粉樣本的響應特征信息(10×6個)構成原始特征矩陣,以多層感知器神經網絡的鑒別正確率為評價指標,對其傳感器陣列進行多特征數據融合優化.首先,通過不同的歸一化處理,得到了的歸一化處理方法;其次,通過因子載荷分析結果計算獲得1770個特征距離值,按從小到大的順序對1770個距離進行排序,并依據特征值距離原點的歐式距離,剔除歐氏距離較小的19個特征值,獲得的鑒別正確率;后,對經過載荷分析優化后的原始特征值進行相關性分析,按相關系數值累加和大小進行排序,當剔除掉相關系數值累加和大于37.2時的8個特征值時,此時鑒別正確率為98.3%,特征子集也更緊湊.結果表明:特征優化前后的傳感器信號的表征特征發生了明顯的變化,33個特征值被用來表征魚粉樣本的傳感器特征信號.同時,采用馬氏距離解釋了MLP神經網絡鑒別結果的可信性,進一步說明了特征優化方法的合理性. 

BTL7-S571B-M0125-A-MA211-S147    BTL16Z1
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BES 516-110-D-RK    BES03J8
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BES 516-340-H2-Y    BES01ET