基于西门子S7-200PLC控制步进电机的设计及应用

PLC控制步进电机在许多工业控制中应用广泛,本文介绍了PLC（Programmable Logic Controller）通过发送脉冲和方向信号给步进电机的驱动器,由驱动器来控制步进电机工作的原理。本设计采用PLC和大功率晶体管实现步进电机的驱动和控制,结构简单,可靠性高,成本低,实用性强,具有较高的通用性和应用推广价值。     

动态环境下混合生产的Makespan调度方法

针对动态生产环境下混合生产的最小完工时间(Makespan)调度问题,借鉴于预测控制的思想,用滚动优化的原理求解.提出可操作集的概念,将动态环境下的调度问题合理分解,并将所得的子问题规范化,并给出适用小规模问题的基于混合整数规划的算法,对于较大规模的问题给出快速收敛的启发式算法.仿真算例表明方法的可行性.     

基于FPGA双优先级P坚持CSMA协议的研究

为了在实际信道条件下研究无线传感器网络中的双优先级MAC协议,提出了一种基于现场可编程门阵列(FPGA)的硬件电路实现方案.首先运用平均周期法建立数学模型,求得双优先级P坚持CSMA协议的吞吐量与节点平均功率理论值;然后运用Verilog HDL依据协议控制原理设计相应功能模块,建立了稳定传输的电路系统.电路实验的仿真值与理论值一致,证实了该设计方案实现准确率较高,实时传输性能好等特点.     

连续生产过程的最速生产调度

研究了一类有固定生产任务的连续生产过程最早完工指标调度问题，通过对最早守工指标和约束的分析，将该问题转换为线性规划问题；继而给出基于线性规划的简化调度方法及其在应用中出现“负生产”时的求解方法，仿真算例表明，该方法是有效的。     

10万立方米石油贮罐焊接变形的控制

分析了10万立方米油罐焊接变形的产生原因,并介绍了控制焊接变形的工艺措施.     

胃癌的自体荧光特征谱

利用激光诱导荧光法（laser-induced auto fluorescence,LIAF)选择多种波长测试和比较了胃癌和胃正常组织标本，得到区分癌变组织与正常组织的最佳激发波长；选取光谱特征差异最显著的波段425－475nm，采用形状识别技术分析31例胃癌及胃正常组织的自体荧光光谱曲线，经去噪声，曲线拟合，求区间最大曲率，最终以区间最大曲率的理想平均值作为区分阈值标准，获得高达93．5％的敏感性和100％的特异性，为临床实用奠定了基础。     

“纳沙”台风期间广西白龙尾近岸海域余流特征及产生机制

【目的】研究"纳沙"台风影响期间广西白龙尾近岸海域余流特征及产生机制,为探讨台风作用下近岸余流的变形和强化提供理论依据。【方法】根据"纳沙"台风期间,广西白龙尾近岸一定点S1站的高分辨率连续实测海流剖面资料,对该观测点各层实测流速流向特征和余流流动特点进行研究。【结果】在无台风期间,观测点各层的余流流速一般小于10cm/s,表层的余流流速平均值为5.7cm/s,中层为3.5cm/s,底层为3.1cm/s。最大余流流速,表层为16.3cm/s、中层为14.2cm/s、底层为12.0cm/s。在台风登陆期间,观测点表、中、底层最大余流流速分别为39.7cm/s、32.4cm/s和20.7cm/s,最大流速值可达60.9cm/s,超出正常值3倍以上。随着水深深度的增加,风应力对水体的作用迅速减小,底层低频流流速最大值仅为31.1cm/s。从余流流向分级图可以看出:无台风期间,表层余流流向为WSW向,中层以下流向为NE向,台风登陆期间,余流流向为SW向。【结论】余流流速大小与方向的变化与风、补偿流、地形有密切关系。     

胃癌及胃炎的临床诊断中红外光谱方法研究

用中红外光谱ATR方法对110例冻存,89例新鲜离体胃组织样品,80例新鲜胃镜样品进行研究,同时用中红外光纤法进行了6例在体原位的检测。对110例冻存样品,各项指标与病理检测结果的符合率平均可达到90%以上。新鲜离体与在体原位也大致同病理结果符合。为了研究地区差别,对杭州市第一医院消化科80例胃镜样品进行了光谱测定,根据病变程度可以看到相应的光谱变化。结果表明中红外光谱法用于各种胃炎等胃部疾病和恶性肿瘤的检测是一种有效方便的方法。     

浅谈调频多工器的原理与安装调试

近年来,伴随着电子技术和通信技术的不断发展,广电事业也不断飞速前进,各电台都把调频广播作为主要发展方向,目前,以多个调频频率采用多工馈电的方式共用一付天线进行播出,是最为经济实用,也是广泛采用的方法。本文主要探讨了调频多工器的原理,并深入地研究了调频多工器的安装调试。     

HOG结合随机森林的新型手势识别框架

针对现有手势识别方法在复杂环境中识别率较低的问题,提出了一种HOG与随机森林结合的新型手势识别框架.首先对输入视频进行帧差分处理,使用n帧累积差分来确定具有最大强度的区域.通过识别感兴趣区域(ROI)来提取动作信息.然后提取梯度方向直方图(HOG)作为特征.最后将提取的特征反馈到基于随机森林的分类器以用于手势识别.使用Jochen Triesch静态手势库作为提出算法的评测标准.实验结果表明,提出的新型手势识别框架取得了良好的识别精度.