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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. 相似文献
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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。 相似文献
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