超稳定线性温控模块设计

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在大多数光电应用系统中,温度的波动将直接导致激光器波长和光电探测器响应度漂移,从而导致整体性能下降,因此,研制出高稳定的温度控制模块对光电应用具有重要意义.基于此,以半导体制冷片(TEC)为控温元件,以热敏电阻为温度传感器,采用100μA恒流源电路来驱动热敏电阻,采用模拟比例—积分—微分(PID)电路来计算误差信号,采用大功率恒流源驱动电路来驱动TEC,隔离核心模拟电路与发热元件,从而实现温度的精确闭环控制.通过软件控制Agilent六位半34411 A数字万用表来连续记录数据,测试结果表明:此温度模块在1 h内波动仅±0.01℃,具有极高的稳定性,尤其适用于高稳定的光电系统应用.
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针对一些工业机器人在较小的工作空间,且对机器人精度要求不高的应用场合,设计使用小尺寸和低成本的桌面机械手代替工业级机械手进行作业任务,同时用两台桌面机械手组成的双臂机械手进行协作完成任务.以桌面机械手双臂为研究对象,采用D-H法对机械手双臂进行建模并进行运动学分析.在运动学基础上结合蒙特—卡罗法求解双臂工作空间,同时对桌面机械手的运动路径进行轨迹规划,并对双臂协作任务进行实验分析.结果表明:桌面机械手可以进行小物品平稳搬运.
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对于工业中需要考虑温度特性的密集物体抓取时出现的操作难度系数大、温度优先性不强等典型问题,提出一种基于深度强化学习(DRL)的密集物体温度优先推抓(TPG)方法.方法涉及一种深度Q网络算法,以RGB-D图像与红外图像作为输入,使用两个全卷积网络(FCN),将推动和抓取放在一个框架内联合动作,输出对应的Q值,指导机器人对密集物体进行推抓动作,并与环境交互获得奖励.实验结果表明:对于所设抓取对象的完成率为100%;抓取成功率为69.4%,高于无推动的对比实验11.2%,温度相关度为79.5%,具有优先抓取温度
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采用固相烧结法制备了不同铁(Fe)掺杂量的锆钛酸钡陶瓷,研究了Fe掺杂量对锆钛酸钡陶物相组成、微观结构和电学性能的影响.结果表明:未掺杂和掺杂0.5%~6%Fe的锆钛酸钡陶瓷都为单一钙钛矿结构,Fe掺杂量的增加会增大晶面间距.掺杂Fe的锆钛酸钡陶瓷的Tc,Tm,C,TB,Tcw和γ都小于未掺杂Fe时.随着Fe掺杂量从0增加至6%,平均晶粒尺寸、Tm,TB,Tcw,Pr和d33逐渐减小,Ec先减小后增大.掺杂量为2%时Ec最小;掺杂量小于2%时γ值都大于1.5,此时锆钛酸钡陶瓷为铁电相状态;而掺杂量为2%时
可靠的动力电池等效电路模型是建立各种状态估计方法的基础.建立了锂电池Thevenin模型、双极化(DP)模型并对其进行参数辨识.结合实验数据在MATLAB/SIMULINK中对模型进行仿真验证.最后,基于估计精度和运算速度建立模型评价方法,得出Thevenin模型相比于DP模型能够在精度和速度方面取得更好的平衡,当精度权重因子大于2倍的速度权重因子时,才适合采用DP等效电路模型.
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