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402.
403.
基于FPGA和AVR单片机的惯组电源板信号检测 总被引:1,自引:0,他引:1
对惯组电源板的3种输出信号的性能参数进行使用前的综合检测,以确保惯组电源板在投入使用后可以稳定的正常工作。测试内容包括:交流信号的频率与相位、方波信号的频率与占空比、正弦波信号的频率与失真度。本系统利用FPGA(EP2C5Q208C8N)和AVR单片机(ATmega 128)的综合使用,配合必要的外部电路,采用测周法、计数法以及FFT等数字方法进行频率、相位、占空比及失真度的综合检测。经过实验和仿真表明:该系统可同时对这3种信号的几种待测参数进行测试,且均能达到系统所要求的1%的精度。本系统验证了各类参数的数字测试方法的可行性,从实践出发结合理论进行了合理的误差分析。针对系统要求对各测试方法进行了综合,解决了传统测试方法精度不足、效率不高的问题,综合性更强,更加节省时间。 相似文献
404.
为了提高配电网对分布式电源的消纳能力,考虑配电网不同节点之间存在差异性与耦合性,提出一种考虑电动汽车时空分布的配电网消纳边界评估。首先,除了传统电力系统分区的电气指标外,引入用户生产生活指标与电动汽车出行指标,对配电网进行合理的分区。其次,在考虑电动汽车时空分布对消纳边界的影响,构建考虑不同功能区的电价模型,并建立考虑电动汽车时空分布的配电网消纳边界评估模型。该方法以最大化消纳边界,最小化电动汽车花费和配电网经济损失为目标,通过优化配电网中电动汽车行为,来提高配电网的消纳边界。实验结果表明结果验证了所提方法能够更准确地得到配电网的消纳边界。 相似文献
405.
406.
目前,基于传统图像方式的刮板机故障检测方法得到了广泛应用,然而由于实际生产过程中刮板形态多变,同时存在着被输送物质附着等会对检测结果带来较大干扰,影响检测的准确度。针对当前传统图像检测无法准确识别刮板的问题,提出了一种基于图像增强与深度网络结合的方法来准确识别刮板轮廓。首先,利用自适应直方图均衡的图像增强方法增加刮板与背景之间的对比度,提高刮板可区分度;然后,利用U-MobileNet深度网络对刮板进行轮廓分割,根据轮廓计算刮板的倾斜角度,给出故障报警。根据实验结果,本文方法分割准确度在87.32%,在单张图片的推理时间为81 ms,可以有效分割出刮板轮廓,提升检测准确度。 相似文献