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基于DSP的磨機(jī)物料監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[其他][工業(yè)自動(dòng)化]

為了解決球磨機(jī)在運(yùn)行過(guò)程中的工作負(fù)荷監(jiān)測(cè)問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一款基于數(shù)字信號(hào)處理器(DSP)的磨機(jī)物料監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。系統(tǒng)硬件主要由電源電路、磨音采集電路、信號(hào)處理電路和液晶(LCD)數(shù)據(jù)顯示電路組成。系統(tǒng)通過(guò)拾音器采集磨音信號(hào)，利用離散傅里葉變換(DFT)將磨音時(shí)域信號(hào)變換到頻域，根據(jù)Parseval定理計(jì)算磨音能量，最后通過(guò)多項(xiàng)式擬合的方式得出磨音能量與磨機(jī)物料的關(guān)系。系統(tǒng)在DSP中進(jìn)行磨音信號(hào)的實(shí)時(shí)處理，將處理的頻譜、聲音強(qiáng)度(分貝值)和物料比實(shí)時(shí)顯示在LCD觸摸屏上，以便監(jiān)控人員優(yōu)化生產(chǎn)工藝。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)可有效地監(jiān)測(cè)磨機(jī)工況，計(jì)算磨機(jī)的負(fù)荷比，在實(shí)際的球磨機(jī)作業(yè)中得到了應(yīng)用。

發(fā)表于：9/24/2020

英飛凌傳感器讓樓宇更智慧、更環(huán)保、更節(jié)能[MEMS|傳感技術(shù)][物聯(lián)網(wǎng)]

未來(lái)，越來(lái)越多的人將生活在城市。據(jù)聯(lián)合國(guó)預(yù)測(cè)，到2022年，全球56%的人口將是城市居民；到2050年，這一數(shù)字將上升至68%。這意味著我們必須更高效地利用現(xiàn)有資源，同時(shí)必須減少總體能源消耗和二氧化碳排放。

發(fā)表于：9/23/2020

一種用于可編程序控制器的自動(dòng)化測(cè)試方法及實(shí)現(xiàn)[可編程邏輯][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)可編程序控制器測(cè)試過(guò)程中重復(fù)操作量大、人工手動(dòng)測(cè)試易引入誤操作等問(wèn)題，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一種自動(dòng)化測(cè)試方法。該方法包括測(cè)試用例的批量自動(dòng)編譯、自動(dòng)執(zhí)行、自動(dòng)顯示和存儲(chǔ)測(cè)試結(jié)果以及自動(dòng)生成測(cè)試報(bào)表的過(guò)程，涵蓋基本功能測(cè)試以及壓力測(cè)試兩方面。經(jīng)實(shí)際驗(yàn)證，使用基于該方法實(shí)現(xiàn)的軟件進(jìn)行測(cè)試，提高了測(cè)試的準(zhǔn)確性及其效率。

發(fā)表于：9/23/2020

運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)生成點(diǎn)云的密度調(diào)控方法[其他][其他]

針對(duì)序列圖像生成點(diǎn)云與激光掃描點(diǎn)云密度不一致問(wèn)題，提出了一種基于運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)生成點(diǎn)云的密度調(diào)控方法。該方法首先比較序列圖像生成的點(diǎn)云與目標(biāo)點(diǎn)云的密度以確定密度增大減小方向；其次提取圖像特征點(diǎn)，根據(jù)圖像特征點(diǎn)與對(duì)應(yīng)生成點(diǎn)云的空間映射關(guān)系設(shè)定單元格大小，對(duì)圖像特征點(diǎn)區(qū)域均勻網(wǎng)格劃分，以距各單元格中心距離最近的特征點(diǎn)來(lái)表示其所屬單元格中的所有點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)密度減小，最小二乘擬合插值各單元格中的特征點(diǎn)實(shí)現(xiàn)密度增大；然后采用KLT特征點(diǎn)跟蹤算法得到匹配點(diǎn)；最后根據(jù)匹配點(diǎn)對(duì)生成圖像點(diǎn)云。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法通過(guò)調(diào)整單元格大小或插值步長(zhǎng)來(lái)控制圖像生成點(diǎn)云密度，并取得了較好的調(diào)控效果。

發(fā)表于：9/23/2020

OnRobot一站式協(xié)作應(yīng)用產(chǎn)品和解決方案亮相2020工博會(huì)[模擬設(shè)計(jì)][物聯(lián)網(wǎng)]

協(xié)作應(yīng)用提供全系列即插即用機(jī)器人工具的制造商O(píng)nRobot參展第22屆中國(guó)國(guó)際工業(yè)博覽會(huì)，帶來(lái)一站式協(xié)作應(yīng)用全系列產(chǎn)品和解決方案。同期，OnRobot還發(fā)布了即插即用的機(jī)器人打磨裝置OnRobot Sander。

發(fā)表于：9/22/2020

羅德與施瓦茨通過(guò)R&S AVQA保證ATC語(yǔ)音質(zhì)量[測(cè)試測(cè)量][通信網(wǎng)絡(luò)]

2020年9月14日，在慕尼黑舉辦的ATCA技術(shù)研討會(huì)上，羅德與施瓦茨介紹了在R&S AVQA中引入RSSI監(jiān)測(cè)的方案。在空中交通管制（ATC）應(yīng)用中，高質(zhì)量的語(yǔ)音通信至關(guān)重要。ED-136和ED-137等國(guó)際性標(biāo)準(zhǔn)中規(guī)定了基于IP的ATC系統(tǒng)應(yīng)具有的高可用性、安全性和靈活性，而高質(zhì)量的語(yǔ)音通信能夠滿(mǎn)足這些標(biāo)準(zhǔn)。

發(fā)表于：9/22/2020

基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的水稻病害識(shí)別算法研究[其他][其他]

結(jié)合圖像處理技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法，對(duì)水稻的3種最常見(jiàn)病害(即稻瘟病、白葉枯病和細(xì)菌性條斑病)進(jìn)行識(shí)別和分類(lèi)。首先，分割出水稻病害圖像中的病斑部分并建立圖像集，然后針對(duì)病理外在表現(xiàn)提取和優(yōu)化病斑特征。接著，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來(lái)根據(jù)優(yōu)化后的特征來(lái)識(shí)別不同種類(lèi)的水稻病害。最后，利用模擬退火算法結(jié)合自適應(yīng)遺傳算法，為BP算法選擇合適的初始參數(shù)，以尋求最優(yōu)解，改進(jìn)分類(lèi)模型。結(jié)果表明，改進(jìn)后的NAGSA-BP算法具有較高的水稻病害識(shí)別準(zhǔn)確率，具有可行性，且與傳統(tǒng)的人工檢測(cè)方法相比更加準(zhǔn)確和高效。

發(fā)表于：9/22/2020

基于RFID和區(qū)塊鏈的預(yù)制構(gòu)件管理系統(tǒng)[其他][其他]

針對(duì)預(yù)制構(gòu)件從生產(chǎn)、運(yùn)輸?shù)绞┕み^(guò)程中數(shù)據(jù)割裂和易被篡改等問(wèn)題，提出一種基于RFID和區(qū)塊鏈的預(yù)制構(gòu)件管理系統(tǒng)。首先，對(duì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)思路和系統(tǒng)架構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)介紹；其次，結(jié)合生產(chǎn)、運(yùn)輸和施工的業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)App，并分析數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢(xún)的實(shí)現(xiàn)思路；最后，實(shí)現(xiàn)了管理系統(tǒng)并進(jìn)行測(cè)試部署。該系統(tǒng)利用RFID技術(shù)為每個(gè)構(gòu)件進(jìn)行唯一標(biāo)識(shí)，并將App采集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在區(qū)塊鏈中。利用區(qū)塊鏈的去中心化、不可篡改等特點(diǎn)，為管理者提供真實(shí)可信的溯源數(shù)據(jù)，進(jìn)而提高施工效率。

發(fā)表于：9/22/2020

應(yīng)用筆記140 第1/3部分：線(xiàn)性調(diào)節(jié)器和開(kāi)關(guān)模式電源的基本概念[電源技術(shù)][工業(yè)自動(dòng)化]

本文介紹線(xiàn)性穩(wěn)壓器和開(kāi)關(guān)模式電源(SMPS)的基本概念。主要面向不太熟悉電源設(shè)計(jì)和選擇的系統(tǒng)工程師。還介紹了線(xiàn)性穩(wěn)壓器和SMPS的基本工作原理并討論了每個(gè)解決方案的優(yōu)缺點(diǎn)。此外，以降壓轉(zhuǎn)換器為例進(jìn)一步說(shuō)明了開(kāi)關(guān)穩(wěn)壓器的設(shè)計(jì)考慮因素。

發(fā)表于：9/21/2020

瓴盛重磅打造核心平臺(tái)+產(chǎn)業(yè)生態(tài)，加速AIoT萬(wàn)千應(yīng)用場(chǎng)景落地[電子元件][物聯(lián)網(wǎng)]

發(fā)表于：9/21/2020

基于FPGA的低資源極化碼SC譯碼架構(gòu)研究與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

針對(duì)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中對(duì)資源消耗及成本敏感的應(yīng)用場(chǎng)景，研究并提出了一種基于FPGA的低資源極化碼連續(xù)刪除(Successive Cancellation，SC)譯碼架構(gòu)。該譯碼架構(gòu)采用同級(jí)計(jì)算單元串行運(yùn)算，不同級(jí)計(jì)算單元并行運(yùn)算，不同組譯碼數(shù)據(jù)并行處理的方式，通過(guò)減少計(jì)算單元(Processing Element，PE)個(gè)數(shù)、復(fù)用寄存器存儲(chǔ)資源提升硬件資源利用率，復(fù)用譯碼延遲提升吞吐率。通過(guò)Xilinx xc7vx330t綜合結(jié)果分析，該譯碼架構(gòu)在碼長(zhǎng)為N=128時(shí)譯碼最高時(shí)鐘頻率為220.444 MHz，吞吐率為89.86 Mb/s，與樹(shù)型SC譯碼架構(gòu)相比，計(jì)算單元利用率提升了14.67倍，在主要硬件資源指標(biāo)查找表(Look-Up-Table，LUT)和觸發(fā)器(Filp-Flop，F(xiàn)F)上分別節(jié)省了74.22%和62.1%。

發(fā)表于：9/21/2020

基于家庭WiFi的室內(nèi)漏水檢測(cè)[通信與網(wǎng)絡(luò)][物聯(lián)網(wǎng)]

隨著無(wú)線(xiàn)傳感系統(tǒng)和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的提高，使用無(wú)線(xiàn)信號(hào)進(jìn)行人機(jī)交互、行為識(shí)別、非接觸式感知檢測(cè)在無(wú)線(xiàn)傳感領(lǐng)域越來(lái)越受到重視。針對(duì)在家庭環(huán)境中經(jīng)常發(fā)生漏水意外，提出一種使用商業(yè)WiFi信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè)漏水的系統(tǒng)。主要利用商業(yè)WiFi信號(hào)中的信道狀態(tài)信息，通過(guò)接收信號(hào)捕獲由物體的不同特性引起的信號(hào)變化，并進(jìn)行三步處理：數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)，以達(dá)到能夠?qū)崟r(shí)檢測(cè)漏水的目標(biāo)，革新傳統(tǒng)漏水檢測(cè)系統(tǒng)。為了證明所提出的系統(tǒng)的分類(lèi)模型適用于任意普通家庭環(huán)境，最后進(jìn)行了實(shí)際測(cè)試并輸出結(jié)果，驗(yàn)證了該系統(tǒng)的可行性。

發(fā)表于：9/21/2020

阿里賣(mài)房終于來(lái)了，能成功革命嗎？[模擬設(shè)計(jì)][消費(fèi)電子]

開(kāi)發(fā)商其實(shí)同樣痛苦，為了能吸引購(gòu)買(mǎi)者，耗資數(shù)億打造售樓部的新聞已經(jīng)是屢見(jiàn)不鮮了，然后就是各種盛大的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，雖然這樣的營(yíng)銷(xiāo)成本巨大，但為了能博得購(gòu)房者的一看，不得不如此，在消費(fèi)者眼中光鮮的開(kāi)發(fā)商，其實(shí)遠(yuǎn)要比我們想的慘的多。

發(fā)表于：9/20/2020

海思IPC芯片供貨緊張，安防行業(yè)面臨大浪淘沙[模擬設(shè)計(jì)][安防電子]

近日，有不少媒體報(bào)道，在美國(guó)制裁的影響下，海思 IPC 芯片出現(xiàn)供貨緊張的情況，海思的安防芯片缺口逐漸擴(kuò)大，價(jià)格也一路飆漲。

發(fā)表于：9/20/2020

智能頭盔，“拯救”騎手[模擬設(shè)計(jì)][工業(yè)自動(dòng)化]

　一系列數(shù)據(jù)和采訪背后，反應(yīng)了外賣(mài)員已成高危職業(yè)的窘境。在科技高速發(fā)展和企業(yè)唯效率至上的時(shí)代趨勢(shì)下，人的安危是否值得被關(guān)注？

發(fā)表于：9/20/2020