基于开关磁阻电机的矿用电机车调速系统设计

针对直流串激式电机作为矿用电机车的弊端,采用开关磁阻电机作为矿用电机车的动力源并利用STM32F103作为系统控制器。介绍了开关磁阻电机的特点,并设计其硬件电路和利用直接转矩作为SRD调速方式。实验结果显示,开关磁阻电机可以稳定运行,并且满足矿用电机车控制要求。     

带CAN总线接口的双局扇双电源真空起动器的研制

介绍了一种带CAN总线接口的1140/660V双局扇双电源真空起动器的设计过程。给出了该起动器的整体结构框架,详细阐述了系统的漏电、过载、对称短路和不对称短路保护的实现过程,并进行了相应保护功能的测试。测试结果表明,该起动器方案设计合理可行、保护动作灵敏可靠。     

智能功率模块PM25RSB120在变频调速中的应用

介绍智能功率模块ＰＭ２５ＲＳＢ１２０的特性和内部结构，并用它构成了一个实用的变频调速系统。     

带PROFIBUS-DP接口的电机综合保护器设计

0引言电机作为厂矿企业动力来源的必备设备,在实际使用中,由于过载、缺相、漏电等情况的发生,很容易造成电机的损坏,有时甚至还威胁到工作人员的生命安全。设计电机综合保护装置,在电机起动和运行过程中,实现电机上述故障     

矿井安全监控系统中无线传感网络干扰控制研究

无线传感网络易受延时、丢包、干扰等因素的影响。煤矿井下环境非常复杂,使得矿井安全监控系统采集的井下环境参数在矿井下的传输受到不确定干扰的影响。针对干扰的不确定性,提出非线性PID控制策略控制的无线传感网络应用于矿井安全监控系统。在Matlab/Simulink仿真环境下建立了无线传感网络仿真模型,分别对其用常规PID控制和非线性PID控制。仿真结果表明非线性PID控制要比常规PID控制对无线传感网络干扰控制效果更好。     

基于物联网的井下瓦斯检测系统设计

针对传统的井下有线瓦斯检测系统中存在的线路繁琐、瓦斯检测节点位置固定、难以维护等问题,设计了一个低能耗、低成本、高鲁棒性的物联网瓦斯检测系统,解决了传统瓦斯检测方式的不足。该系统应用于井下瓦斯检测系统,实现对瓦斯浓度的检测、井下人员的实时信息采集和定位等功能。仿真实验表明,基于物联网的井下瓦斯检测系统具有更高的鲁棒性。     

基于模糊神经网络的SZ绞合成缆机现场总线控制系统

在对SZ绞合成缆机设备组成简介的基础上,设计了基于模糊神经网络的SZ绞合成缆机现场总线控制系统.该控制系统采用三层网络结构即管理层、控制层和设备层来完成对SZ绞合成缆机的控制.对光纤放线装置的控制采用模糊神经网络控制算法,较好地适应了负荷和外部扰动的变化,获得了满意的控制质量.系统采用WinCC工控软件实现复杂友好的图形界面,用Matlab完成模糊神经网络控制算法的计算任务.该系统已运行一年多,效益良好.     

引入注意力机制的多分辨率人体姿态估计研究

针对人体姿态估计任务中多分辨率特征表征直接融合时存在无法有效利用特征图空间特征信息的问题,基于High-Resolution Net（HRNet）进行结构设计,构建出结合了通道域注意力和空间域注意力机制的多分辨率人体姿态估计网络GCT-Nonlocal Net（GNNet）,提出了一种基于注意力机制的多分辨率表征融合方法,在不同分辨率表征融合前由空间注意力提取出各分辨率表征更有用的空间特征信息来改进融合单元,使得各分辨率表征间的信息融合效果更佳,最终输出的高分辨率表征含有更丰富的特征信息,同时构造了Gateneck模块和Gateblock模块,其通过引入通道注意力更明确地对通道关系建模从而高效地提取通道信息。在MS COCOVAL 2017进行验证,结果显示提出的GNNet相较于SOTA级表现的HRNet在相当参数量与运算量的情况下获得了更高的准确度,mAP提高了1.4个百分点。实验结果表明,所提方法有效地提高了多分辨率特征表征融合效果。     

混合式步进电机的新型驱动电路

本文论述了采用Ｎ沟道ＶＭＯＳ开关管构成的功率步进电动机驱动电源的设计,给出了电源中的斩波限流电路和调频调压电路。     

航拍绝缘子自爆缺陷的轻量化检测方法

为了精准识别、定位架空输电线路中航拍绝缘子串的自爆缺陷,提出一种轻量化检测方法 MDD-YOLOv3。首先将YOLOv3主干网络残差单元中的普通卷积替换为深度可分离卷积,设计主干网络D-Darknet53,在网络检测精度微降的情况下,大幅提升网络的检测速度。特征挖掘模块中,设计了Dense-SPP模块,Dense-SPP和它前后串联的卷积特征提取层能充分挖掘自爆缺陷的全局和局部特征,提高网络对自爆缺陷的特征表达能力。最后构建了四维度预测层,能充分提取自爆缺陷的位置、纹理和语义等信息,提高网络的小目标检测性能。仿真实验表明,MDD-YOLOv3对绝缘子的检测精确度达到96.1%,检测速度达到36帧/s,相比YOLOv3,检测精确度和速度分别提升了4.0%和28.6%。研究结果证明所提方法可以在复杂背景下快速且精准的识别和定位绝缘子缺陷。