【摘 要】
:
婴儿车大多以手动方式刹车,当监护人疏忽而松手时,会出现“溜车”的现象,尤其是在斜坡上,这种情况更加危险.针对这个安全隐患,设计一种基于碟刹与STM芯片的智能刹车系统,能够实时监测监护人双手是否在婴儿车上,从而进行智能刹车.同时,刹车系统采用了碟刹装置,降低了婴儿车刹车时的顿挫感,提高了舒适度.实验数据表明,在不同的速度、重量的条件下,该智能刹车系统能够在安全时间内完成刹车,极大地提高了婴儿车的安全性及稳定性.
【机 构】
:
沈阳工程学院 自动化学院,辽宁 沈阳 110136
论文部分内容阅读
婴儿车大多以手动方式刹车,当监护人疏忽而松手时,会出现“溜车”的现象,尤其是在斜坡上,这种情况更加危险.针对这个安全隐患,设计一种基于碟刹与STM芯片的智能刹车系统,能够实时监测监护人双手是否在婴儿车上,从而进行智能刹车.同时,刹车系统采用了碟刹装置,降低了婴儿车刹车时的顿挫感,提高了舒适度.实验数据表明,在不同的速度、重量的条件下,该智能刹车系统能够在安全时间内完成刹车,极大地提高了婴儿车的安全性及稳定性.
其他文献
针对电动汽车接入新能源小镇后造成负荷“峰上加峰”并进一步加深风电消纳不足的问题,从源荷两侧对含电动汽车的新能源小镇进行优化,源侧对各机组出力进行协调,荷侧通过电价补偿对电动汽车充电曲线进行调整.以系统运行成本最小为目标函数,综合考虑各机组约束和电热能量平衡约束,建立含电动汽车的综合能源系统优化运行模型.以某小镇数据为例进行仿真分析,验证了该模型可降低负荷波动水平,提高风电消纳率,对电动汽车大规模接入新能源小镇的优化运行具有指导意义.
某燃煤锅炉在运行过程中存在再热器减温水量偏大的问题,严重影响了锅炉的经济运行.为了找到再热器减温水量的控制规律,分别研究了省煤器出口氧量、再热器挡板开度和磨煤机组合方式等对再热器减温水量的影响.研究结果表明,为了降低再热器的减温水量,随着机组负荷的升高,省煤器出口氧量宜降低;同时,再热器侧挡板开度宜逐渐减小,而过热器侧挡板开度宜相应增大;若5台磨煤机运行时,应多投B磨煤机,少投E磨煤机.此外,由于再热器对流受热面布置过多,在设备不做改动的前提下,优化运行方式可以适当降低再热器的喷水量.
为提高动态电压恢复器应用的普适性,使其更好地服务于系统稳定性控制,改善由于电压中断或骤降等原因造成的电能质量问题,分析了异常电压干扰的状态、特性及影响,介绍了动态电压恢复器的工作原理和基本结构,并比较系统地研究了多种动态电压恢复器的检测方法和控制策略.通过对比分析,得出多种动态电压恢复器的检测方法和控制策略的优缺点,最后得到动态电压恢复器在不同应用场合中需要注意的相关技术.
针对氧化铝结构陶瓷,选取目前国内市场上应用较为广泛且氧化铝含量在75%~99%的5组陶瓷样品,在高温条件下进行绝缘性测试.以实验结果为依据,选出符合要求的氧化铝陶瓷材料,并应用于电蓄热炉的电加热丝套管材料中,取得了较为理想的实际效果.
软件日益推陈出新,当前方法无法满足源项目与目标项目的预测需求,因此创建一种基于代价敏感半监督的跨项目软件缺陷数预测模型.首先,利用斯皮尔曼等级相关系数选择方法,选取合适度量元,按照系数降序对其实施排列,得到所需的度量元集合.其次,运用版本控制工具,完成版本源代码收集,从而获取缺陷数据.再次,经过静态分析统计源代码,架构度量元矩阵,并通过引入极小值方法,实现属性值对数化预处理,再基于源代码度量元与缺陷之间的潜在相关性,对候选集样本实施采样.然后,寻求一个代价敏感半监督支持向量机的超平面,使最小化分类整体代价
采用非侵入式独立成分分析算法来提取电动汽车充电负载,包括电动汽车负载充电模式的3个阶段.所提出的无监督算法,能够提取不同类型的电动汽车(包括高压特斯拉电动汽车)的全部充电过程,并且回顾了所提出的独立成分分析方法的理论背景,说明了提取电动汽车充电模式中每一阶段的算法形成过程,显示了利用所提出的算法获得了从实际家庭获取的数据集的结果,验证了此算法的有效性.
煤矿开采容易导致严重的水污染、煤矸石污染、噪声污染、大气环境污染、地表塌陷等问题.分析了煤矿开采对水资源、土地资源、大气环境等方面的影响,并提出了相应对策.
由于传统的ADC电路所使用的对接芯片价格昂贵,处理器的速度较低,所以亟需一种ADC采集电路来解决电信号传输效率较低和采集成本高的问题.研究并设计一种以STM32H743IIT6单片机和Cortex-M7处理器为核心的高速ADC采集电路,通过该电路实现超高速的AD转换,同时降低了研发成本.
我国北方地区冬季寒冷,供暖期长,对供热质量有很高要求.北方地区的火电机组大多是热电联产型,通过抽汽供热可以更好地利用能源.抚顺热电分公司对抽汽供热机组进行高背压供热改造,但受供热负荷影响,发电负荷灵活性有所下降.为了解决这一矛盾,采用了循环水双冷源改造运行模式,使损失热量远小于高背压运行方式,达到了预期的经济效果.
为了提高智能消防小车自动避障能力,设计了基于深度强化学习的智能消防小车自动避障预警系统.首先,构建了智能消防小车自动避障区域规划模型;其次,融合动力学模型分析方法与避障路径参数,进行避障路径寻优;最后,采用深度强化学习算法进行运动路径参数拟合,自适应控制智能消防小车避障与路径偏移纠正,实现了自动避障预警.仿真结果表明,采用该方法避障自适性较好,而且自动控制能力较强,提高了智能消防小车避障参数调节和偏移纠正能力.