简介：绕线转子式感应电动机中铜滑环和碳刷之间的接触电阻值对这些感应电机的性能有着深远的影响，由接触不好引起的这种电阻的增加可能是很有害的，本文介绍了影响电阻的重要因数。这就是PV因数（接触压力和圆周速度的乘积），它代表了界面上的摩擦功率密度，它也是体积或线性磨损率的指示，用实验方法导出了碳刷使用寿命和PV因数之间的关系。

简介：光刻机集光学机械、微电子、计算机、自动控制和精密测量等高新技术于一体,是集成电路制造的关键设备。为维持光刻机正常作业,以企业损失最小为优化目标,对于光刻机常见故障按照设备功能单元逐步缩小排查范围,提出合理的预防措施和故障修复方法。

简介：循环发电工程是以天然气作为燃料，采用燃气一蒸汽联合循环发电技术来发电的工程。在此过程中，由于受到诸多因素影响，送往燃气轮机的气体压力产生无法避免的波动。为解决该问题，设计了天然气稳压系统，建立了系统数学模型，在MATLAB环境下分别对系统进行了PID控制、模糊控制和模糊PID控制的仿真与比较。结果表明，模糊PID控制能明显提高稳压系统对压力扰动的抑制能力和控制品质。

简介：提出了一种利用单片机实现的红外遥控技术，即用某种编码芯片组成的发射电路发射编码，而将经红外预接收电路预处理后的编码信号直接送入单片机中进行解码处理，并给出了硬件实施方案和编、解码的软件设计流程。

简介：根据珩磨车床加工工艺原理和控制要求,利用可编程控制PLC技术,设计了珩磨车床控制系统。阐述了系统PLC主控制器系统硬件组成和I/O端口设计、控制参数设置及运行控制方式。

简介：摄像机标定是三维计算机视觉系统的基本任务之一。介绍单摄像机的标定系统,讨论在未知场景和未知摄像机运动下的基本矩阵的摄像机定标方法和算法。实验表明,该算法是一个较好的单摄像机标定方法。

简介：虽然导电（低阻）和均压（高阻）带早已用于多胶绝缘线圈，但在真空压力浸渍线圈上的应用，由于存在一些工艺问题而进展不快。

简介：在单片机教学中应用仿真软件可使教学更形象、更直观,为了提高教学效果,必须对教学过程、演示所用的程序、演示操作内容、学生课后仿真实验等方面进行策划设计.

简介：TSC-51/98单片机实验开发系统是清华大学计算机工厂研制和开发的,它是单片机教学和科研的好助手,在全国得到了广泛的应用.但与其配套的实验指导书和配套实验软件有些地方出现错误,有些地方不够完善.笔者在实验时发现了几点,并提出了相应的对策.

简介：本文提出高等职教育遵循"在理论指导实践的过程中,以能力培养为本位,突出应用性原则"的观点,并从职业教育的特点入手从理论上论述了这种观点的正确性.进一步通过,课程的教学实践探讨了高职教育如课程改革的具体方法和步骤,总结出"光→像→稳→声;直→管→交→校框→极→路→点"十二字方针.训练学生观察,分析判断和处理实际问题的能力,进而开发学生的智能,培养学生的创新意识.

简介：通过对风机传动系统中齿轮故障进行模拟试验,构建结构风险最优的支持向量机（SVM）网络,对采集到的电磁速度信号进行快速傅里叶分解,选取高频段的频谱特性作为分量进行样本化学习,完成对齿轮故障样本的训练,使SVM具备分类功能.最后,采用SVM对齿轮箱试验台齿轮故障进行诊断分类识别,取得较好的效果,说明齿轮故障信号高频特性所包含故障信息在整个频谱中的有效性以及SVM作为一种故障诊断方法的实用性.

简介：超短期风速预测对风电场功率预报系统的建立和运行至关重要。针对具有较大随机波动性的风速预测,研究了一种基于误差修正的极端学习机（ELM）超短期风速预测方法。利用ELM模型对风速进行初步预测,并利用由此得到的误差数据样本建立差分自回归滑动平均模型（ARIMA）,进行误差预测,最后使用预测误差对风速的初步预测值进行补正,从而求得最终预测值。仿真实验结果表明,该方法在风速超短期预测中的可行性及有效性。

简介：提出一套有别于ISP(在线编程)的单片机程序在线更新和选择系统,适用于同类型不同产品的性能测试.根据与产品匹配的安装底座差异选择不同测试程序,利用一个89C51与上位机通信,获得数据烧入到AT49F001Flash存储器供另一89C51执行,可降低成本并提高测试的灵活性.

简介：介绍了单总线数字温暖传感器DS1820的结构及功能特点，给出DS1820在单片机温度测控时的电路图与软件设计程序。与传统测温元件相比，其与单片机配套测温的硬件电路简单，使用方便、灵活。

简介：结合税控收款机的实际应用,从信息安全的关键技术出发,提出了利用信息化和安全防伪技术,采用符合国家相关密码管理规定的安全防伪技术,确保实现经营数据的正确生成、可靠存储和安全传输的税控收款机安全性设计方案,以达到控制税源、堵塞漏洞、强化税收征管的目的.

简介：提出了基于核主元分析（KPCA）和支持向量机（SVM）相结合的齿轮箱齿轮故障识别方法。采用振动信号初始特征空间的内积核函数,将初始特征空间中的非线性问题转换成高维特征空间中的线性问题。通过主元分析对映射到高维空间中的数据信息进行处理,得到初始特征的非线性主元,实现对高维特征参数进行降维。再结合SVM良好的分类能力,结果表明,KPCA和SVM相结合的分类性能在齿轮箱故障诊断方面有更好的效果。