摘要：针对无刷直流电机BLDCM(brushless DC motor)的精确控制和快速动态响应的需求,设计了一种新型集成式DRV8301驱动BLDCM的控制器。在分析PID控制算法的基础上,采用增量型PID算法实现速度闭环调节;采用TMS320F28035型DSP为控制器主控芯片,设计了高集成度的驱动保护电路、三相桥式逆变电路以及转子位置检测电路,简化了硬件电路结构,并完成了控制器的软件设计。实验结果验证了所设计的BLDCM控制器具有良好的控制精度和动态响应性能。

摘要：在衣服尺寸在线测量过程中,提出了一种基于图像处理的衣服尺寸自动在线测量系统。针对于衣服尺寸自动测量困难等问题,运用了基于机器视觉的图像处理技术,采用自适应阈值Harris角点检测算法提取初步边缘角点,构成初步角点集,运用Susan角点检测算法去除初步角点集中的伪角点,使用Harris角点检测算法和Susan角点检测算法相结合的算法对衣服关键角点进行提取标定和检测分析。通过坐标值定位对关键角点的位置进行分析,并且利用比例计算进行尺寸测量。设计的系统用于对512×512的256级灰度图像进行检测,测量的相对误差小于5%,绝对误差小于10 mm。实验误差和尺寸测量精度能够达到服装尺寸测量的标准。

摘要：为克服传统BP神经网络(BP Neural Network, BPNN)在销售预测中,预测精度低、收敛速度慢的缺点.提出了一种基于改进免疫遗传算法(Improved Immune Genetic Algorithm, IIGA)优化BP神经网络的销售预测模型.改进的免疫遗传算法提出了新的种群初始化方式、抗体浓度的调节机制及自适应交叉算子、变异算子的设计方法,有效的提高了IIGA的收敛能力和寻优能力.并用IIGA优化BPNN的初始权值和阈值,改善网络参数的随机性导致BPNN输出不稳定和易陷入局部极值的缺点.以某钢铁企业的历史销售数据为例进行实证研究,利用Matlab分别构建BP、IGA-BP和IIGA-BP神经网络预测模型进行仿真对比分析.实验证明, IIGA-BP神经网络预测模型较BP神经网络预测模型预测精度提高了23.82%,较IGA-BP神经网络预测模型预测精度提高了22.02%.IIGA-BP神经网络模型对钢材销售预测的泛化性能更好,预测效果更稳定误差基本保持在[-0.25, 0.25]之间,预测精度大幅度提高,为企业销售预测提供了一种较为有效的方法.

摘要：为了解决城市停车难问题和电动汽车的续航问题,对基于自动化立体车库电动汽车无线充电方式进行了研究。通过对3种无线充电技术的对比,选择磁耦合谐振式电动汽车无线充电技术应用于立体车库中。对发射线圈和接收线圈间的相对偏移距离进行了分析,以保证电动汽车充电的效率。设计了一种自动连接装置来解决充电电缆随载车板移动的问题,实现了电动汽车停车、充电的自动化,为电动汽车的普及提供了有力的保障。

摘要：为探究喷孔锥度对喷气织机多圆孔辅助喷嘴喷射性能的影响规律,课题组设计了3类等大中心环形分布喷孔辅助喷嘴,研究其流场特性。分别建立了不同喷孔锥度时3类辅助喷嘴的流场模型;利用FLUENT软件对上述流场模型进行数值模拟,得到供气压力0.3 MPa时各辅助喷嘴对称面上速度云图、出口流速中心线上速度衰减曲线图及距喷嘴出口不同距离处截面速度分布图;提取截面上速度分布数据点得到了3类多圆孔辅助喷嘴0°和10°时距出口不同距离处截面速度径向分布图。结果表明:随喷孔锥度增大,各多圆孔辅助喷嘴的喷射性能明显增强;喷孔锥度大于0°时,喷孔锥度越大各型喷嘴出口处射流速度也随之增大。课题组既分析了喷孔锥度和孔心距各自单一因素对喷嘴喷射性能的影响,又考虑了喷孔锥度和孔心距双因素对喷嘴喷射性能的影响,结果表明喷孔锥度对辅助喷嘴整体喷射性能的影响较孔心距的影响更为显著。