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1.
利用LabVIEW研制了风电叶片疲劳加载综合测试系统,包括数据采集显示、数据存储和通信控制等功能。采用激光传感器测距,虚拟仪器软件采集数据处理,PLC趋势二分法搜索频率,执行相关程序算法对频率跟踪、输出控制,完成叶片疲劳加载测试过程。试验结果表明:使用图形化软件编程,数据处理功能强大,操作简便,检测效率得到很大提高,降低了设备成本,为风电叶片检测与分析提供一种的实用手段。  相似文献   
2.
研发一种新型风电叶片电驱动两点并激惯性疲劳试验系统。为了消除风电叶片两激振器加载过程中耦合效应,提出虚拟主令耦合同步控制策略,以滑模变结构控制算法设计误差补偿器,利用李雅普诺夫函数证明算法稳定性,然后建立控制仿真模型,数值仿真分析该算法收敛性及鲁棒性。风电叶片两点激振现场试验结果表明,控制算法能使两激振器快速跟随,并激加载能较好地维持同步状态,两激振器的相位差的波动很小,其值约±2°,叶片振幅稳定,实现了风电叶片的平稳有效加载。  相似文献   
3.
为了满足电能质量监测高速、高精度、实时性和连续性等性能指标,设计了基于双CPU结构的风力机组电能质量监测系统。介绍了电能质量监测系统的组成,分析了电力参数测量算法,并进行了软件设计。试验结果表明,电能质量监测系统运行可靠,满足电能质量在线监测的实际需求。  相似文献   
4.
为了可靠跟踪焊缝,对管道的焊接缺陷检测,视觉传感器采集的焊缝原始图像需要进行预处理,以消除噪声的影响,提出了管道焊缝视觉图像处理方法。首先采用邻域均值滤波进行平滑处理,最大方差阈值法自适应选取阈值分割图像,将图像二值化,然后采用标记法去除小区域噪声,获得清晰的焊缝图像,水平投影图法进行焊缝图像识别并确定焊缝的位置。试验...  相似文献   
5.
设计了偏心旋转质量块疲劳加载系统,对风机叶片疲劳加载试验传动系统中关键参数进行了分析及匹配优化,使得系统传动效果最优化。采用激光传感器测距,虚拟仪器开发软件实现信号的采集读取、分析运算、显示存储及通信控制,PLC执行相关程序算法对频率搜索跟踪、输出控制,完成叶片疲劳加载测试过程。试验结果表明:疲劳加载系统具有足够的安全性和可靠性,达到了较好的控制效果,降低了设备成本,为风电叶片检测与分析提供一种的实用手段。  相似文献   
6.
廖高华 《微电机》2011,44(11):76-79
结合开放式系统需求,开发了一种开放式网络运动控制系统。采用"NC嵌入PC"结构,采用基于PCI总线的运动控制卡完成实时控制,以Windows为开发平台,利用Winsock控件,完成了开发客户端和控制服务器端的程序设计,实现了基于C/S结构的网络运动控制系统。实验表明,速度曲线中电机实际转速与给定转速波形基本相同,延时很小(4 ms),匀速段速度波动很小(±1%),误差只有±3脉冲,运行平稳没有速度超调,定位准确实时可靠,控制灵活、速度运行宽,具有友好的人机界面接口设计。  相似文献   
7.
对配电网中位置分散、结构复杂、管理手段落后的问题,开发了分布式的配电远程智能监控系统。采用基于Rallonal统一过程软件开发过程的UML(Unified Modeling Language)建模方法,利用RS485、GPRS无线网络通信、RS232接口等技术,系统集中数据管理,分层、分布监测控制,实现了配电变压器参数的远程监控和对突发事件的发短信功能。现场使用表明系统组建网方便,自动化程度高,运行安全可靠、优质经济,有较高的推广价值。  相似文献   
8.
为了在等载荷加载过程下测试金属材料及其合金材料室温状态的最大抗折强度,开发了一套试验机抗折测试系统.借助单片机技术、传感器技术、计算机技术、点阵图形液晶及交流电机伺服控制等技术,以手动或自动控制两种方式完成伺服电机的控制,实现了材料断裂试验的全过程.现场结果表明,抗折试验机测试系统达到了高精度材料试验的要求,具有可靠性高、成本低、使用方便和维护性好等优点,满足了工程需要.  相似文献   
9.
设计了双轴液压作动器叶片疲劳加载装置。对翼面向和翼弦向运动耦合问题进行分析,设计加载装置的液压系统,按照工作周期能量守恒原则,进行作动器性能参数匹配,采用蓄能器作为辅助动力源,模糊自整定PID参数对作动器进行控制。试验结果表明:在翼面向振幅维持阶段,液压作动器加载装置能很好地捕捉叶片共振点,并逐步达到共振峰值且维持峰值变化率在试验要求的误差范围内(±5%),达到了较好的控制效果。  相似文献   
10.
智能家居系统网络的构架与实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对当前智能家居系统的的研究状况和存在的问题,研究了智能家居系统的系统架构。对整个系统进行构架设计,采用分布式控制方式。把整个智能系统分解为多个家庭智能子系统。各子系统的智能控制行为通过智能节点来实现。运用模糊神经网络技术对智能家居控制器进行构建。解决了家居控制器的智能分析、判断、自学习、自适应能力问题。满足了智能家居控制的需求,具有较好的经济性和实用性。  相似文献   
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