工业控制
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如何利用Arduino控制直流电机MOSFET速度
在本教程中，我们将学习如何使用MOSFET模块控制直流电机速度。
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某1000MW机组磨煤机动态分离器转速异常过程分析及处置
磨煤机动态分离器转速异常是影响火力发电机组制粉系统稳定性的典型问题 ,其异常表现与炉膛燃烧及制粉系统参数波动密切相关 。鉴于此 ,针对某1 000 MW机组磨煤机动态分离器转速异常事件展开分析 ,结合冷却水泄漏与传动皮带打滑两起典型故障案例 , 阐述动态分离器转速异常时的参数变化特征 , 总结制粉系统及炉膛燃烧参数变化规律 , 为运行人员判断和处置类似事件提供了参考。
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如何使用Arduino 实现直流电机调速
控制直流电机的速度是电子学和机器人技术中的一个基本概念。在Arduino的帮助下，您可以使用PWM(脉冲宽度调制)信号控制直流电机的速度和方向。这个项目是理想的初学者希望了解电机控制，模拟输入读取，并与电位器和电机驱动器等组件接口。
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如何使用Arduino Uno的L298n电机驱动器
在这里，我们将学习“如何使用Arduino Uno的L298n电机驱动器”。我们还将控制电机的速度和方向。
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构建一个系统：用于实时显示月相
这个装置就像在你手里或墙上有一个真正的月亮。它会根据你当前的位置显示月相。
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使用Arduino的自动大学钟项目
大家好，欢迎回到techrononic。你们都见过在学校和大学里用来维持课程表或时间表的电铃。但是这些铃是手动的，当有人按下开关时就会响。在本文中，我们将使用Arduino制作一个自动大学钟项目。这可能是一个很好的Arduino迷你项目。这些手动铃的一个主要问题是，必须有人在场，根据时间按下开关。所以有时它会造成延误和时间表紊乱。我们使用Arduino UNO微控制器和16×2 LCD来制作这个项目。你可以根据时间表来设置，这样它就会自动响了。你也可以看看我们在Arduino上做的更神奇的项目。
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BeagleY-AI：处理来自电机控制器的直流电动机的电机运动
我正在展示这一套Pololu简单电机控制器和9v电池与SBC的大脑称为BeagleY-AI。
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构建一个基于ESP8266/ESP32和MAX7219的wifi连接的LED矩阵时钟和气象站
ESPTimeCast是一个基于ESP8266/ESP32和MAX7219的wifi连接的LED矩阵时钟和气象站。它显示从OpenWeatherMap获取的当前时间、星期几和当地天气(温度/湿度/天气描述)。安装和配置完全通过内置的web界面进行管理。
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控制器板上如何实现多行显示
TTL 6510计算机设计了用于插入hexdisplaycontroller的连接器，用于显示寄存器内容等。最初这些十六进制显示器用于微码步骤，指令寄存器和微码输出。
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用Unihiker K10 - Arduino制作复古模拟NTP时钟
不久前，我向您介绍了一种在Unihiker k10开发板上使用标准Arduino库的方法。具体来说，该项目包括使用TFT-eSPI库和集成传感器，结果显示在模拟仪表上。这次我将向你展示一个项目，我将测试Wi-Fi功能以及使用A和B按钮。
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OUI-SPY：一款功能强大的基于ESP32-S3的蓝牙低功耗检测系统监控时代对隐私保护工具的需求
在无线监控和跟踪技术日益普及的时代，对可访问的检测工具的需求从未如此重要。OUI-SPY代表了便携式低功耗蓝牙(BLE)检测技术的突破，为爱好者、安全研究人员和隐私倡导者提供了一个强大而易用的平台，可以监控他们周围的无线环境。这种创新的设备弥合了复杂的射频分析和用户友好型设计之间的差距，将复杂的BLE扫描功能转变为一种可接近的，随时可用的系统，不需要额外的组件或技术专长即可操作。
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如何在Windows上手动安装和配置功能强大的Zephyr RTOS环境
Zephyr是一个现代的开源RTOS，已经在工业设备和物联网系统中使用。它支持数十种微控制器，包括STM32和ESP32-S3，非常适合那些想要超越Arduino并了解实时系统如何工作的人。
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DIY智能锂电池充电器与LED燃料计
厌倦了猜测你的电池电量吗?在本指南中，我将向您展示如何构建具有视觉10段LED指示灯的专业级锂电池充电器。该项目结合了可靠的BQ24075充电IC和经典的LM3914显示驱动器，创建了一个紧凑，功能丰富的模块，非常适合为您的DIY项目供电。无论你是在建造一个便携式扬声器，机器人，还是任何电池供电的设备，这个充电器都会让你的电源得到控制!
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使用BGT60-Radar和MicroPython探索环境
BGT60雷达传感器是一个迷人的工具，使用雷达波来检测距离和速度，让您轻松创建复杂的范围配置文件。该项目使用英飞凌的CY8CKIT-062S2-AI板，其中已经包含bgt60tr13c雷达传感器。当然，本项目适用于使用雷达传感器的其他板。
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在高通Dragonwing SoC上使用12 TOPS AI加速器的Edge Impulse YOLO-Pro模型的推理过程
粒子速子默认运行Ubuntu 20.04，它与所有硬件和附加组件一起完全工作。Particle已经为Ubuntu 24.04添加了实验性支持，但这个版本还不支持5G蜂窝调制解调器和GPS等重要部分，所以它们现在还不能工作。通过Docker容器对高通AI Hub模型提供了一些支持，但我们的目标是部署一个自定义模型，在我们自己的数据集上进行训练，并为高通芯片本地编译。为了在设备上使用强大的高通AI加速器和快速5G连接来快速完成AI任务，您需要高通AI引擎直接SDK (QNN SDK)。遗憾的是，Ubuntu 20.04没有简单的官方软件包来获得这个SDK，这阻碍了在主操作系统上访问这些功能。
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