1037832旋轉編碼器抗抖動接口完美處理

1037832旋轉編碼器抗抖動接口完美處理DFS60B-BHEM05000制冷系統(tǒng)故障診斷大多采用監(jiān)督式學習,依賴人工專業(yè)經驗,所提取的特征非線性程度較低等現狀,提出運用稀疏自編碼器實現非監(jiān)督式故障特征提取,并與已有的特征提取方法進行對比分析。對診斷模型所采用的人工神經網絡分類原理、支持向量機分類器原理、主成分分析算法、稀疏自編碼器算法做簡要分析,對空調制冷系統(tǒng)及其常見故障進行分析,了解典型故障發(fā)生原理,簡要介紹ASHRAE資助實驗,以該制冷機組實驗數據作為歷史數據,進行空調制冷系統(tǒng)故障診斷模型建立。運用稀疏自編碼器、主成分分析法提取故障特征,并將特征作為分類器的輸入,進行空調制冷系統(tǒng)的故障診斷,比較兩個模型的性能,稀疏自編碼器進行特征提取的模型準確率、召回率和率等均有所提高,尤其是對于具有較高復雜度的故障（故障偏離程度較低的情況,故障判別較難的情況如全局故障:制冷劑、潤滑油不足或過量,正常情況）,證明對于本文的數據對象,稀疏自編碼器所提取的特征故障敏感程度優(yōu)于主成分分析法所提取的特征。對稀疏自編碼器網絡結構進行調優(yōu),如改變隱藏層層數和節(jié)點數等,建立診斷模型。調整訓練樣本數據量,分析稀疏自編碼器特征學習能力,可知其對訓練樣本數據規(guī)模的要求較低,泛化能力較強,對大規(guī)模數據也具有高效優(yōu)勢。利用稀疏自編碼器可有效地優(yōu)化分類器的診斷性能。分析對比了稀疏自編碼器、主成分分析、人工神經網絡和人工故障特征提取的特點,稀疏自編碼器特征提取優(yōu)勢在于,不依賴于標簽數據與人工專業(yè)經驗,適用于非線性程度及復雜度較高的數據,多隱藏層自學習的多維特征,對訓練樣本數據規(guī)模要求較低,所提取的特征故障敏感度更高,具備一定的數據降維能力,特征提取速度快。轉編碼器抗抖動二倍頻設計的原理,提出了一種簡易旋轉編碼器的實現方法,同時分析了兩種旋轉編碼器接口電路。采用單片機計數及RS-232與PC通信的接口電路具有低成本、易設計、穩(wěn)定可靠等優(yōu)點;采用CPLD計數及PCI接口與PC通信的接口電路具有計數頻率高、同時計數多個編碼器信號、與PC通信速率高等優(yōu)點。在多級倒立擺系統(tǒng)旋轉編碼器的信號采集使用中證明,采用二倍頻設計的旋轉編碼器接口電路具有抗各種抖動性能。

1037832旋轉編碼器抗抖動接口完美處理DFS60B-BHEM05000技的高速發(fā)展,衛(wèi)星作為空地間通信的重要載體,人們對其通信質量的要求也隨之提高。相比于傳統(tǒng)的微波通信,衛(wèi)星激光通信作為新型的通信方式,具有頻率高、波長短、方向性佳、波段相對獨立和保密性強等優(yōu)點,故衛(wèi)星激光通信自從誕生之日起就展現出蓬勃的生命力,成為各國研究熱點。在衛(wèi)星激光通信系統(tǒng)中,為了維持良好的通信鏈路,我們必須建立起捕獲、瞄準和跟系統(tǒng),粗瞄控制子系統(tǒng)是APT系統(tǒng)的重要組成部分。本課題以哈爾濱工業(yè)大學承擔的“中繼衛(wèi)星星間鏈路技術”課題為背景,對其粗瞄控制子系統(tǒng)各部分進行深入研究和優(yōu)化,提出假設并進行了相應仿真和實驗進行驗證。掃描捕獲作為APT系統(tǒng)的關鍵步驟,本文首先對星間光通信的掃描捕獲過程進行說明,闡述了目前常用的掃描捕獲方式,然后通過模型建立和仿真提出優(yōu)化方案,其中包括分別應用于單場掃描和多場掃描情形下的優(yōu)化,結合螺旋和正弦掃描提出新型掃描方案,以及針對粗瞄誤差的不對稱性較高時的掃描方式選擇。其次,針對目前粗瞄反饋環(huán)節(jié)出現的問題進行分析,對反饋測量器件式光電碼盤提出誤差補償的復合算法;并對解碼單元板的粗碼譯碼電路進行優(yōu)化改進,以期其適應如火箭發(fā)射引起劇烈振動導致的機械結構變形或外太空高低溫等因素造成的各類誤差所帶來的影響。后,針對粗瞄控制單元的控制算法進行優(yōu)化。指出目前課題中使用的增量式PID算法在實際工作中存在的不足,然后介紹了具有快速響應、對參數變化和擾動不敏感、無需系統(tǒng)的在線辨識和建模的滑模變結構控制,并進行了仿真分析。提出滑模變結構控制器作為增量式PID控制器的備份,在太空中待命工作,以期達到粗瞄控制效果,為后續(xù)精瞄控制系統(tǒng)達到所維持良好通信鏈路提供必要的.