在全球倡导绿色出行与可持续发展的大背景下,新型燃料电池汽车凭借其高效、清洁的特点,逐渐成为汽车产业未来发展的重要方向。然而,由于氢具有易燃、易爆、扩散性强等特性,燃料电池汽车氢系统的安全问题备受关注。传感技术作为保障氢系统安全运行的关键手段,正发挥着不可替代的作用。
在当今科技飞速发展的时代,人工智能正以前所未有的速度渗透到各个领域,汽车产业也不例外。“人工智能 +” 正逐渐成为汽车产业实现转型升级、突破发展瓶颈的关键战略机遇,为汽车产业带来了全方位的变革与创新。
POE交换机(Power over Ethernet)是一种通过网线为远端受电终端提供网络供电的设备,它结合了网络交换机和POE供电两个功能。POE交换机不仅具备普通交换机的数据传输功能,还能同时为网络终端设备供电,免去了额外的电源布线需求。
运算放大器(Operational Amplifier,简称Op-Amp)是一种具有很高放大倍数的电路单元,主要用于对输入信号进行放大、运算等处理。 运算放大器通常结合反馈网络共同组成某种功能模块,其输出信号可以是输入信号加、减或微分、积分等数学运算的结果。
物联网是指通过各种信息传感设备,如射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等装置,实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程的信息,并与互联网结合形成的一个巨大网络。其核心要素包括感知层、网络层、平台层和应用层,分别负责数据采集、数据传输、数据处理和应用服务。
光耦(光电耦合器)是一种利用光信号来传输电信号的半导体器件,它通常由一个发光二极管(LED)和一个光敏元件(如光敏三极管、光电晶体管等)组成,封装在同一管壳内。光耦的主要作用是实现输入和输出之间的电气隔离,从而提高电路的抗干扰能力,保障信号传输的稳定性和安全性。
示波器提供了多种模式供用户选择,包括单次触发模式、自动触发模式和常规模式等。单次触发模式特别适用于观察瞬态信号,自动触发模式则用于稳定展示信号,而常规模式则适用于观察周期性信号。根据实际需求选择合适的模式,以利于更详尽地观察和分析信号。
一直以来,瞬态抑制二极管都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在,小编将为大家带来瞬态抑制二极管的相关介绍,详细内容请看下文。
华为技术有限公司近日被曝申请注册“MATEROBOT”商标,涵盖类人机器人等多种用途,引发了行业内外的广泛关注。
3月15日,新华社“新华视点”栏目曝光了通信行业电话营销乱象,指出诱导升级、隐性扣费等问题依然存在。对此,中国电信、中国移动和中国联通于3月16日作出回应,均表示高度重视,并已开展全面自查。
本文介绍了一种集成了自研电解质倾角传感器、无线模组(支持WiFi和4G)、温湿度、电池电压及振动监测模块的低功耗倾斜稳固性形变监测系统。该系统设计旨在通过高精度、低功耗的技术手段,实现对结构健康状态的实时监测与预警,特别适用于无法直接供电的远程或野外环境。本文详细阐述了系统的硬件构成、软件平台、核心优势以及在边缘计算领域的应用潜力,为结构健康监测领域提供了新的解决方案。
本文聚焦基于MCU平台的物体检测算法的讨论,并提供了一套完整的工程实现示例:人脸追踪风扇。工程不仅提供了一个高效的物体检测算法,并且实现了一个自动追踪人体的控制系统,控制双路舵机转动底座,实现了风扇一直跟随人脸转动。本文所提供的检测控制系统也可以集成到监控设备,智能家居,工业自动化领域等等。
在当今电气系统和设备日益普及的背景下,电器故障和老化等因素引发的火灾事故频繁发生,严重威胁着人们的生命安全和财产。现有的火灾预警方案多数依赖于电气参数与固定阈值的比较,存在响应速度慢、准确性不足等问题,无法有效应对复杂的电气故障情况。为了解决这种问题,提出一种创新的电气火灾预警系统,基于长短期记忆网络(LSTM)技术,结合高频电气参数循环神经网络(HF-LSTM)和低频电气参数循环神经网络(LF-LSTM)进行研究。HF-LSTM深入挖掘线路的温升规律和超温故障特性,而LF-LSTM则用于探索线路温度变化的周期性模式。通过这两种模型的结合,使系统能够精确预测线路温度,实现对电气火灾风险的早期识别和预警。该系统突破了传统模式只依赖某几个参量的数据特征对电气火灾危险性进行计算和研判,忽略了参量间的物理关联,本文采用基于LSTM的动态阈值调整机制,增强了时间序列信息的连续性和相关性,从而提高了预警准确性和响应速度。系统还引入了预警分位的概念,实现了火灾风险的定量评估和分级管理。硬件电路实时采集电流、电压和温度信息,并与物联网平台结合,实现实时监控和自动响应。通过先进算法,系统提高了对微弱信号的识别能力,确保了早期风险感知和预防。实验数据表明,该电气火灾预警系统在预测准确性和响应速度上均显著优于现有方案,能够有效降低火灾发生率,为保障生命和财产安全提供了高效可靠的解决方案。
由于传统PID控制器面临参数调整繁琐、实时调适滞后、工况适应局限等挑战,本研究提出了一种以人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)为核心的BP神经网络优化策略。研究表明,ABC算法对蜜蜂觅食行为的模拟机制,显著增强了BP神经网络在参数空间中的探索能力,有效维持了粒子群的多样性特征,构建起了高效的PID控制参数自适应调节框架,成功地克服了因参数失配而引发的控制效能递减难题,确保了控制系统在复杂工况下的稳定性与鲁棒性,为提升控制系统整体性能提供了坚实保障与有力支撑。ABC算法在提升BP神经网络性能上卓越可靠,为PID控制革新提供了依据与范式。
针对矿热炉电极端部位置检测精度低及开发过程中的复杂性问题,本文介绍了一种新型差动式磁场阵列检测系统。该系统通过布置磁场传感阵列,利用差动信号处理技术,有效消除了环境干扰和系统噪声,提高了电极端部位置检测的精度和可靠性。研究首先构建了矿热炉磁场检测模型,并基于毕奥–萨伐尔定律,分析了矿热炉的炉外磁场分布。仿真验证了差动式磁场阵列检测方法的有效性。测试结果表明,该系统能够在恶劣的工业环境中准确检测电极端部位置,为矿热炉的高效运行提供了有力支持。本研究为矿热炉的工业参数检测和控制提供了新的思路和技术支持。