永磁无刷直流电机霍尔位置传感器的安装

永磁无刷直流电机在各行各业的应用越来越广泛。在永磁无刷直流电机中,霍尔位置传感器经常用来测量电机的转子位置和转速。转子位置传感器的安装精度直接关系到永磁无刷直流电机的运行,因此如何安装传感器是非常重要的。本文结合作者多年从事无刷直流电机开发的经验,提出了简便易行的霍尔位置传感器安装方法。     

霍尔式凸轮轴位置传感器的作用及故障诊断

凸轮轴位置传感器又称为气缸识别传感器,其作用是采集凸轮轴位置信号,然后将信号传送至发动机控制单元,由发动机控制单元结合曲轴位置传感器信号识别1缸压缩上止点,从而进行顺序喷油控制、点火时刻控制和爆震控制。在单缸独立点火系统中,凸轮轴位置传感器严重影响着发动机的起动性能,若该信号丢失,则发动机起动困难,甚至无法起动;     

中华人民共和国交通行业标准牵引杆挂车转盘JT/T××××-××××

1 范围 本标准规定了牵引杆挂车转盘的型号、基本参数系列、技术条件、检验规则、标志、使用说明书、运输和贮存。     

永磁同步电机四电流矢量转子预定位技术研究

由于机械式位置传感器成本高、体积大,永磁同步电机的无位置传感器控制技术逐渐成为研究热点。在永磁同步电机无位置传感器控制中,转子初始位置检测对电机启动非常重要。目前常用于检测转子初始位置的定子绕组电流比较法和高频信号注入法存在运算量大、对电流检测精度要求高、算法复杂等不足。针对这一问题,提出了一种四电流矢量转子预定位方法,该方法通过在永磁同步电机的定子中依次产生大小相等、方向固定的四个电流矢量,利用定子绕组电流与转子相互作用产生的电磁转矩,将转子拖动至设定位置实现转子预定位。通过分析转子的受力情况与运动方程,推算出实现转子预定位的电流幅值。最后,通过仿真对所提预定位策略进行了验证。     

国产长输管道焊接施工装备研究

近年来,长输油气管道焊接施工装备技术快速发展,大量新型管道施工装备投入管道工程现场应用,比如管道全位置自动焊机、管道管端坡口机、管道内环缝自动焊机已被分别用于管口焊接、坡口加工、管口组对。在大厚壁、高钢级、大口径管道施工中,这些设备既提高了管道施工效率,也提高了管口的焊接质量。根据实际应用情况,阐述了前述设备的结构、性能和其他技术特点,以使相关技术人员对国产管道施工装备有进一步的认识。     

基于卡尔曼-高斯联合滤波的车辆位置跟踪

车辆位置的精确、可靠获取,一直是阻碍智能驾驶技术的难题.特别当车辆处于复杂道路环境中时,车辆卫星定位信号易受较大干扰,使车辆定位产生漂移现象.针对车辆定位的这种漂移现象,研究了针对车辆位置跟踪的卡尔曼-高斯联合滤波方法.对于车辆卫星定位受到的干扰不同,采用分层处理的滤波方法;针对卡尔曼滤波不能较好地滤除一些干扰较大的位置漂移点,通过设置与车速、航向角等相关的动态阈值,对卫星定位的车辆位置进行动态阈值判断;通过动态阈值识别出的车辆位置漂移数据,结合高斯过程回归,以车辆的历史数据作为学习样本,使用预测值和真实观测值构建补偿量,通过对卡尔曼观测方程加入动态观测补偿实现车辆位置优化;对于一般噪声产生的卫星定位波动,联合滤波也可以有效优化.实车实验表明,该方法可以有效识别出车辆定位的漂移点,车辆卫星定位在信号受较大干扰的情况下,车辆卫星定位的精度可以提高30%左右,最大误差由9 m降低到0.8 m左右.该联合滤波方法在使用低成本定位装置的情况下,有效提高车辆卫星定位的精度及可靠性.      

DP系统设计流程及标准化方案

随着深水海洋工程技术的不断发展,出于安全和操作需求,DP系统在海洋工程项目上得到广泛应用。为提高DP设计的可靠性和高效性,从规范和行业领先的供应商系统方案出发,深入研究对比各等级DP的系统配置,结合实际应用经验,总结并给出标准化设计方案。     

喷孔位置对船用天然气发动机燃烧及排放影响的模拟研究

为了探究天然气与柴油喷孔位置对天然气发动机燃烧和排放的影响,基于L23/30天然气发动机,建立了柴油引燃天然气的发动机模型,利用CONVERGE软件对燃烧过程和排放进行模拟分析。模拟结果表明：由于天然气与柴油喷孔位置变化的影响,会导致柴油引燃天然气在空间的变化,因此对发动机的燃烧和排放造成了影响,通过对比不同喷嘴间的距离和不同喷嘴分布的设计方案得出,采用中心对称设计时获得了较好的燃烧和排放性能。     

千寻位置在江乌航道测量中的应用

航道测量范围大、距离长并且跨省区,但CORS系统测量不能跨省区。针对这一问题,论述了RTK测量、CORS系统测量和千寻位置的定位导航技术。千寻知寸测量方法具有厘米级定位精度,覆盖范围全、无缝衔接、整体精度高,能满足大范围、长距离和跨省区航道测量要求,为类似工程测量提供了一种新方法。     

基于深度学习的智能车辆视觉里程计技术发展综述

针对基于模型的视觉里程计在光照条件恶劣的情况下存在鲁棒性差、回环检测准确率低、动态场景中精度不够、无法对场景进行语义理解等问题,利用深度学习可以弥补其不足。首先,简略介绍了基于模型的里程计的研究现状,然后对比了常用的智能车数据集,将基于深度学习的视觉里程计分为有监督学习、无监督学习和模型法与深度学习结合3种,从网络结构、输入和输出特征、鲁棒性等方面进行分析,最后,讨论了基于深度学习的智能车辆视觉里程计研究热点,从视觉里程计在动态场景的鲁棒性优化、多传感器融合、场景语义分割3个方面对智能车辆视觉里程计技术的发展趋势进行了展望。