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一文搞懂永磁同步電機(jī)的FOC/ DTC

  • 永磁同步電機(jī)在汽車上的應(yīng)用越來越廣泛，從動(dòng)力驅(qū)動(dòng)到轉(zhuǎn)向剎車的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，都可以見到其蹤影。今天想談?wù)動(dòng)来磐诫姍C(jī)的控制。什么是力矩控制做控制的人都知道，任何電機(jī)的控制，無非三種不同的控制目標(biāo)：位置控制：想讓電機(jī)轉(zhuǎn)多少度它就轉(zhuǎn)多少度速度控制：想讓電機(jī)轉(zhuǎn)多快它就轉(zhuǎn)多快力矩控制：想讓電機(jī)出多少力它就出多少但無論是哪種控制目標(biāo)，無非是一個(gè)閉環(huán)還是兩個(gè)閉環(huán)還是三個(gè)閉環(huán)的區(qū)別，力矩控制作為最內(nèi)層的環(huán)，是必不可少的。今天就來講講什么是力矩控制？要控制一個(gè)電機(jī)，首先對被控對象的了解是必須的。讓我們用下面這張動(dòng)圖來幫助理解永
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適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統(tǒng)

  • 設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一款以ESP32-C3-WROOM-02為核心，基于物聯(lián)網(wǎng)、UDP協(xié)議、姿態(tài)傳感器和彎曲傳感器的適用于手語采集與輸入的智能手套及翻譯系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過在手套上綁定姿態(tài)傳感器MPU6050，配合彎曲傳感器動(dòng)態(tài)監(jiān)測手的運(yùn)動(dòng)和姿態(tài)，通過ESP32芯片采集傳感器數(shù)據(jù)并做初步處理，經(jīng)單片機(jī)上的Wi-Fi模塊通過 UDP 協(xié)議傳輸給云端采用 SVM 算法識(shí)別靜態(tài)手勢，此外，本設(shè)計(jì)還搭建了基于Python的Web應(yīng)用程序框架Streamlit實(shí)現(xiàn)在網(wǎng)頁上實(shí)時(shí)呈現(xiàn)處理結(jié)果和全平臺(tái)兼容，方便用戶使用。
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了解基于FastCV視覺庫的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法

  • 了解基于FastCV視覺庫的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法-SVM是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在人工智能、模式識(shí)別、圖像識(shí)別等領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用，本節(jié)將結(jié)合FastCV庫提供的fcvSVMPredict2Classf32機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)API，對SVM原理及用法進(jìn)行介紹，為后續(xù)大家在使用FastCV進(jìn)行圖像識(shí)別類的應(yīng)用開發(fā)提供參考。
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開課筆記8- 核技法、軟間隔分類器、SMO算法

  • 　　本篇對應(yīng)斯坦福公開課的第8個(gè)視頻，主要講述了SVM(Support Vector Machine,支持向量機(jī))的剩余部分。即核技法(Kernels)、軟間隔分類器(softmargin classifier)、對SVM求解的序列最小化算法(Sequential Minimal Optimization,SMO)以及SVM的一些應(yīng)用?！　×硗?，由于筆記6-8大部分都是SVM的內(nèi)容，因而打包上傳到了csdn資源上，下載請猛擊此處。 　　 
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電鏟ACS800變頻器常見故障分析

  • 由于ACS800系列DTC控制變頻器的優(yōu)異性能，與西門子6SE120系列變頻器一同被選用于WK系列電鏟。本文介紹了ACS800系列DTC控制變頻器在WK系列電鏟中常見的故障，并詳細(xì)介紹了檢查及維修方法，希望能對相關(guān)維護(hù)及維修人員的工作有所幫助。
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基于SVM和sigmoid函數(shù)的字符識(shí)別自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法

  • 　　手寫字符的一個(gè)突出特點(diǎn)就是模式具有較大的變化性，表現(xiàn)為模式空間的類內(nèi)分布過于分散，類間交疊嚴(yán)重，這使得識(shí)別模型無法“恰當(dāng)”地?cái)M合每類模式的數(shù)據(jù)分布或類別之間的判別面。在識(shí)別模型過程中，通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)就能較好地?cái)M合特定書寫者筆跡特征向量的空間分布，從而有利于識(shí)別率的提高。當(dāng)然，自適應(yīng)學(xué)習(xí)的結(jié)果只是提高了對特定書寫者的識(shí)別率，但通過為不同人的筆跡特征向量提供不同的識(shí)別模型，就能夠從總體上提高系統(tǒng)的識(shí)別率。 　　任何一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法都基于一定的識(shí)別方法。從目前已有的文獻(xiàn)來看，大致
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高性能DSP在直接轉(zhuǎn)矩控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

  • 電子產(chǎn)品世界,為電子工程師提供全面的電子產(chǎn)品信息和行業(yè)解決方案,是電子工程師的技術(shù)中心和交流中心,是電子產(chǎn)品的市場中心,EEPW 20年的品牌歷史,是電子工程師的網(wǎng)絡(luò)家園
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索泰GTX560毀滅者DTC拆解

  •  　　這款顯卡使用了完全的非公版設(shè)計(jì)思路，特別是在散熱器方面的改進(jìn)巨大。我們簡單回顧散熱器原理可以發(fā)現(xiàn)，索泰毀滅者DTC散熱器采用了正反轉(zhuǎn)一大一小的扇葉設(shè)計(jì)，側(cè)部融入了汽車空氣動(dòng)力學(xué)的設(shè)計(jì)原理，加入了透氣孔，增強(qiáng)透氣性能。 　　   　　索泰GTX560毀滅者DTC顯卡 　　索泰GTX560毀滅者DTC顯卡基于最新的40nm GF114核心，支持DirectX11 API，內(nèi)建多達(dá)336個(gè)統(tǒng)一流處理器，56個(gè)紋理單元，具備PhysX物理加速技術(shù)和CUDA并行加速技術(shù)技術(shù)，支
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飛思卡爾與南京航空航天大學(xué)合作推出空間矢量調(diào)制–直接轉(zhuǎn)矩控制(SVM-DTC)解決方案

  • 　　飛思卡爾半導(dǎo)體 [NYSE: FSL] 與南京航空航天大學(xué)日前聯(lián)合宣布，雙方合作推出無位置傳感器型空間矢量調(diào)制—直接轉(zhuǎn)矩控制(SVM-DTC)解決方案。該創(chuàng)新解決方案基于飛思卡爾數(shù)字信號(hào)控制器(DSC)56F8xxx系列，并極好地解決了壓縮機(jī)、風(fēng)機(jī)控制應(yīng)用在綠色環(huán)保、高性價(jià)比、面市時(shí)間和自適應(yīng)性等方面的多項(xiàng)要求。 　　與當(dāng)前業(yè)內(nèi)采用的其它控制算法相比，SVM-DTC是一種結(jié)構(gòu)簡單、動(dòng)態(tài)性能良好的自適應(yīng)電機(jī)控制算法，具有低噪音、低振動(dòng)等特點(diǎn)。SVM-DTC不依賴于轉(zhuǎn)子參數(shù)，控制回路較少，因
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基于滑?？刂频漠惒诫姍C(jī)無速度傳感器DTC研究

  • 摘要：建立了一種滑模速度觀測器，用于電機(jī)轉(zhuǎn)速的精確觀測。該觀測器充分利用電機(jī)狀態(tài)方程具有的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)出簡單有效的速度估算方法，在轉(zhuǎn)子磁鏈的估算中無須用到轉(zhuǎn)子時(shí)間常數(shù)和轉(zhuǎn)速等信息，提高了觀測器對于參
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基于優(yōu)化GDTW-SVM算法的聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別

  • 摘要：基于高斯動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整核函數(shù)(Gaussian Dynamic Time Warping kernel)的支持向量機(jī)(GDTW-SVM)在聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別中有較高的識(shí)別率，但是存在計(jì)算復(fù)雜度高的問題。結(jié)合聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別中特征向量的特點(diǎn)，提出了通過引入
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基于LS-SVM的車牌圖像傾斜校正新方法

  • 汽車牌照的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)有重要的應(yīng)用價(jià)值，是智能交通系統(tǒng)ITS(Intelligent Traffic System)的關(guān)鍵技術(shù)之一。牌照識(shí)別系統(tǒng)中圖像的獲取一般通過固定架設(shè)在通道上方及兩旁的CCD攝像機(jī)拍攝得到，理想情況下拍攝的車牌圖
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基于決策導(dǎo)向非循環(huán)圖SVM的汽車車型識(shí)別

  • 隨著社會(huì)的發(fā)展，車輛越來越多，交通變得非常繁忙，城市對于公路和交通的管理已成為一個(gè)很重要的問題。交通管理部門要實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的科學(xué)管理，必須依靠交通管理系統(tǒng)。汽車是交通系統(tǒng)管理中的主要對象，能否自動(dòng)識(shí)別汽
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基于LS-SVM非線性內(nèi)?？刂圃诤缚p跟蹤中的運(yùn)用

  • 焊接過程中，由于工件的加工誤差、熱變形、定位誤差等各種因素的影響，經(jīng)常使焊槍偏離焊縫中心，導(dǎo)致焊接質(zhì)量下降...
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一種基于SVM的數(shù)字儀表顯示值識(shí)別方法

  • 數(shù)字儀表識(shí)別在工業(yè)中應(yīng)用廣泛，但各種儀表差別較大，方法也差別很多。在此提出了一種數(shù)字儀表顯示值的快速識(shí)別方法，該方法首先由計(jì)算機(jī)自動(dòng)定位分割圖像中的數(shù)字區(qū)域，并實(shí)現(xiàn)了單個(gè)數(shù)字的切分，然后根據(jù)數(shù)字特點(diǎn)，創(chuàng)新性地改進(jìn)了特征提取方法，對每個(gè)數(shù)字圖像提取了一組具有較高區(qū)分度，且計(jì)算簡單的典型特征。最后，基于SVM識(shí)別，構(gòu)造了一種數(shù)字識(shí)別器，實(shí)現(xiàn)了儀表顯示值的實(shí)時(shí)識(shí)別。
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