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为了优化步进电机开环控制性能,对非零速启停的加减速曲线算法及其低功耗硬件逻辑实现进行了研究。针对零速启停的加减速曲线存在控制性能难以充分发挥的问题,提出了一种非零速启停的步进电机线性加减速曲线算法,将加减速过程划分为四种转动模式,可构建任意的线性速度剖面。首先理论推导了四种加减速转动模式的控制脉冲周期;其次结合流水线设计思想优化加减速曲线算法的硬件逻辑模型,在FPGA中设计了步进电机控制器IP核,并采用门控时钟等低功耗IC设计技术实现了IP核的低功耗;最后,搭建了实验平台进行验证。实验结果表明,IP核可以实现四种转动模式的非零速启停控制,实现了高实时、高精度驱动,提升了20%的控制性能,电路面积优化约30%,功耗降低53%,验证了方案的可行性与有效性。 相似文献
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我国的民生水利工程管理任务仍然十分艰巨,一方面原因是传统的管理方式在中小型民生水利工程管理中缺乏实用性、可操作性等;另一方面则是民生水利工程自身涉及面广、规模小等特点。因此,解决民生水利工程建设的现状问题及应对策略具有极其重要的意义。 相似文献
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对比中国与土耳其抗震设计规范钢结构的适用范围、钢材强度等级限值和冲击韧性要求,中抗规对钢结构细化区别规定,土抗规钢结构适用面广;中抗规要求的钢材强度等级低于于土抗规,中抗规对钢材冲击韧性的要求高于土抗规。介绍中、土抗规钢板材宽厚比限值,以工字形截面钢框架梁为例,对比分析两抗规差别,得到梁轴压比较小时,两抗规翼缘宽度、腹板高度和单位屈曲弯矩差别较小;梁轴压比较大时,两抗规翼缘宽度差别较小,腹板高度、单位屈曲弯矩差别较大。 相似文献
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提出一种应用现场可编程门阵列( FPGA)实现多轴步进电机控制器的方法.采用IP设计思想,步进电机的运动控制由硬件电路(步进电机IP核)实现,轨迹计算由同一芯片上的微处理器(NiosⅡ软核)实现,从而可以构建多轴步进电机控制器的可编程片上系统(SoPC系统).利用VHDL硬件描述语言,设计了一种高性能步进电机IP核,并进行了仿真验证.为了验证该IP核的复用性,构建了一个4轴步进电机控制器的SoPC系统.实验结果表明,此系统可对多轴步进电机实现高精确度控制,每轴的运动是相互独立的,并且控制参数在线可编程.基于这种方式构建的系统,扩展方便、可移植性高、具有广泛的适用性,可用于多轴伺服系统的工业领域. 相似文献
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针对现有文本标注工具中缺乏复杂类型标注功能和众包质量检测方法等问题,构建了一个基于Web的众包文本标注平台。一方面,平台采用浏览器/服务器(B/S)的开发架构和前后端分离的开发方式,实现了复杂类型文本标注的需求,提供序列标注、单标签标注、量级标签标注、多层次标签标注和嵌套文本标注等场景的文本标注功能;另一方面,还提出了一种基于监督数据的多数投票一致性检测方法,在随机注入的监督数据上计算标注参与者的标注能力,作为多数投票的权重,进行真值推断得到最终的标注结果。最后,进行了系统功能测试、系统性能测试和浏览器兼容性测试,测试结果表明该系统能够满足复杂类型文本标注的需求,所提出的一致性检测方法能够筛选出高质量的标注内容反馈给用户。提供了一个高效便捷的众包文本标注平台,以构建高质量的文本语料库,助力自然语言处理(NLP)相关任务的研究,并已部署在服务器上,互联网用户可直接通过浏览器访问。 相似文献
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步进电机控制系统建模及加减速曲线优化 总被引:1,自引:0,他引:1
为了优化步进电机开环控制系统,对其加减速曲线的控制性能进行了研究。以步进电机运行原理为基础,建立了两相混合式步进电机开环控制系统仿真模型,设计了一种与电机矩频特性更为符合且可以用于实时在线计算的抛物线型加减速曲线算法,并与典型的匀加减速曲线算法、指数型加减速曲线算法进行了仿真比较分析,最后进行了实验验证。仿真和实验结果均表明,在相同的控制周期内,抛物线型加减速曲线的最大无失步转动角度有了显著提高,同时其中间过程的位置跟踪误差和平衡位置处的残余振荡误差也较小。抛物线型加减速曲线具有更快速的动态响应能力,已在某相控阵列天线的单元相位控制中得到了应用。 相似文献
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本文首先介绍了HSDPA的特性,然后对如何在HSDPA中传输VoIP包进行了探讨,最后通过仿真实验对HSDPA中小区的VoIP容量进行了研究。仿真实验检验了不同的延迟预算、不同的包调度算法以及其他相关参数的设置改变对小区VoIP容量的影响。实验结果显示了在HSDPA中传输VoIP的可行性及有效性。 相似文献
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沿海深填土地质特种设备基础投入使用7年内,出现不均匀沉降,严重影响生产使用.对比分析沉降观测数据发现不均匀沉降差已超出规范限制,同时对造成沉降的原因——地质情况差、实际使用荷载不均匀、沿海地区水位变化及其他因素进行研究分析.结合特种设备使用要求,提出预制桩(钢桩或混凝土桩)或混凝土搅拌桩和偏载纠偏技术两个解决方案,综合... 相似文献
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中文命名实体识别(CNER)任务是问答系统、机器翻译、信息抽取等自然语言应用的基础底层任务。传统的CNER系统借助人工设计的领域词典和语法规则,取得了不错的实验效果,但存在泛化能力弱、鲁棒性差、维护难等缺点。近年来兴起的深度学习技术通过端到端的方式自动提取文本特征,弥补了上述不足。该文对基于深度学习的中文命名实体识别任务最新研究进展进行了综述,先介绍中文命名实体识别任务的概念、应用现状和难点,接着简要介绍中文命名实体识别任务的常用数据集和评估方法,并按照主要网络架构对中文命名实体识别任务上的深度学习模型进行分类和梳理,最后对这一任务的未来研究方向进行了展望。 相似文献