基于分时电压采样的电子继电器控制电路设计

针对传统电磁继电器在起动机启动时保护能力弱、灵敏度低、寿命短、体积大等缺点,基于0.35 μm CMOS工艺,设计了一种分时电压采样与保护的电子继电器控制集成电路.该电路通过A/D采样模块采集功率MOSFET的漏源电压和过流阈值电压,并利用减法器进行比较,用于判断起动机是否发生堵转,进而控制功率MOSFET的导通/截止,进一步判断起动机的开启或关断.测试结果表明,该电子继电器可在400 A电流下正常启动和在500 A大电流下堵转330 ms后完成过流保护功能.该电路实现了对起动机启动过程的实时监测,确保了起动机的正常启动及发生故障时的快速响应,并增加了过温、欠压等保护功能,提高了电子继电器工作的可靠性.芯片面积为2.24 mm2.     

开创数字投影新纪元

随着信息产业的发展,投影机产品已经由最初单纯的广播电视输出设备成长为目前增长速度最快的多媒体设备。连续几年在全球市场保持了近40％的年增长率。随着中国成功加入WTO,全球的目光必将越来越多地聚焦于中国市场。进入2002年,中国投影机产品市场需求呈现上扬趋势,国内主要经济活跃城市的商务环境会在3～5年内发生巨大的变化。投影机在强调商务应用的同时,提供针对于教育、政府、军队等行业应用的全面解决方案,必将成为投影机产业未来发展的大势所趋。     

无刷直流电动机单神经元自适应PID控制系统仿真

设计单神经元自适应PID控制器,实现在线调整PID参数,克服电机参数非线性和易变的影响,达到快速控制的目的。并在Matlab/Simulink环境下研究控制系统。仿真结果表明:控制器自适应能力好,鲁棒性强,具有比单纯PID控制更好的系统静态和动态特性。     

基于树莓派Raspberry Pi的智能垃圾分类设计

目前，随着人口增长与城市化推进，生活垃圾产量与清运量大幅增加，垃圾分类处理效率低且浪费大量资源，基于上述社会环境，设计垃圾分类系统具有重要意义。本文章介绍在树莓派4代B型开发板上使用垃圾分类数据集训练的Keras模型识别垃圾的过程。采用卷积神经网络，通过Python搭载神经网络来做到图像识别进l行垃圾分类，将垃圾分类数据集在LeNet-5网络模型上深度学习得到训练模型，最后通过PyQt5构建图形化的界面。运行在搭建好TensorFow框架和Opencv计算机视觉库的树莓派开发板上，树莓派4B通过载入照片识别垃圾。