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World File Search System位置控制
bifold.co.uk 气动位置控制
Bifold Orange 提供广泛的电子控制和定位器解决方案，用于液压和气动阀门驱动。EHPC210 通用控制器是该系列中最先进的控制器，允许同一平台用于液压和气动定位和部分测试执行器系统。它结合了图形显示、蓝牙通信、整体阀门反馈测量、低功耗模式、ESD 监控和控制、部分行程测试和本地控制设置开关。外壳组件允许安装在 1 区或 2 区危险区域。
拉丝直流电动机的无传感器位置控制
超出财务负担，外部传感器的使用提出了另一个挑战 - 对PCB董事会空间的需求。鉴于电子设备的微型化趋势，保存董事会空间至关重要，尤其是在尺寸受限的应用中，例如智能锁，打印机和真空机器人。外部传感器占据了宝贵的房地产，这可能使设计紧凑的系统具有挑战性。通过消除这些外部传感器，我们可以从表1中可以看到，波纹计数可以将总设计尺寸降低85％。工程师不再需要连接到电动机背面的PCB。此减少为更简化的设计铺平了道路，从而促进了整合到溢价空间的各种应用中。
使用 PID 的实时直流电机位置控制...
摘要 — 直流 (DC) 电机是控制工程应用中最常用的电机，因为它们结构简单、易于控制且性能优异。这些电机应得到很好的控制以执行所需的任务。本研究使用 LabVIEW 进行位置控制系统，重点研究直流电机的功能应用。该控制系统使用一个闭环实时控制系统，该系统在电机轴上附加了一个 298 编码器，为比例积分微分 (PID) 控制器提供反馈位置信号。PID 以最小的误差将直流电机的位置控制在所需位置。PID 控制器在 LabVIEW 软件中实现，该软件通过 Arduino 板将控制信号发送到实时直流电机。此外，还开发了 LabVIEW 软件来显示电机位置随时间的输出响应，以便于观察系统的性能。PID 控制器增益是基于试错法获得的。在这些控制器参数下，系统已在跟踪信号的不同位置和干扰抑制下进行了测试。最后，结果表明，设计的控制器具有良好的性能特性，可保持电机的所需位置。
具有5度自由度的机器人的设计和位置控制
摘要 - 近几十年来，机器人技术和人工智能对于当前达到顶峰的各种工业过程而变得非常重要。然而，高级机器人并未明确设计用于柠檬供应。本研究旨在开发具有5度自由度的操纵机器人，并控制其用于柠檬供应目的的轨迹。为了实现此目标，对操纵器机器人进行了运动和动态计算，并在MATLAB中开发了编程代码，以确定其轨迹，位置，速度和加速度。另外，比例积分衍生物（PID）调谐器用于获得最佳控制器参数并确保准确的关节轨迹产生。关键字 - 机器人臂，比例积分衍生物（PID）控制器，机器人路径，控制，建模，人类机器人相互作用
基于航空发动机动态模型的 FADEC 系统 VBV 位置控制功能的 FHA 方法
航空发动机压气机的设计重点是巡航飞行阶段的性能。当发动机运行状态偏离设计状态时，压气机需要将气流保持在限制范围内并防止失速和喘振的系统 [13]。为了确保这一点，有效的方法之一是引入 VBV 系统，该系统已广泛应用于现代大涵道比涡扇发动机，大多位于助推器出口处。对于 VBV 以能量利用效率换取助推器喘振裕度而言，VBV 位置控制功能既影响发动机性能也影响发动机安全性。因此，该功能应体现发动机性能和安全性之间的平衡。如果 VBV 位置控制功能执行不正确，将影响发动机性能和发动机安全性。尽管如此，VBV 位置控制功能应满足 FAR33 中规定的最低安全要求。因此，本文仅研究安全系数的方法是合理的。航空发动机在瞬态过程中的失效机理非常复杂，这使得航空发动机的安全性分析很难完成。VBV位置控制功能失效将通过发动机重匹配过程影响整个发动机，而发动机重匹配过程受发动机非线性方程控制。经验，
摩擦搅拌焊接工艺及性能评估...
• 变化和故障位置控制 – 通过过程控制将故障促进/控制到唯一故障模式/位置，从而减少变化 • 母体 • HAZ • TMAZ • DXZ（熔核） – 熔断方法/概念 • 将故障置于“过时”的母体材料中（在允许范围内）
机器人运动技能的加固学习中的动作空间设计
增强学习（RL）是合成机器人运动技能的强大工具。但是，实践者必须仔细选择学习的动作空间，这一决定通常以直觉为指导。例如，轮式机器人可能与车轮速度动作空间，具有关节位置的腿部机器人以及带有笛卡尔空间目标的操纵器相关联。对于一些精心研究的任务，该领域已在共同的动作空间上汇聚。例如，位置控制动作空间被广泛用于学习腿部运动[1，2，3]。但是，为了启动机器人的运动，这些位置命令必须通过反馈定律转换为扭矩，以执行模拟和控制真实的机器人。这提出了几个问题：位置控制的哪些属性使其对于腿部运动任务特别有用，而不是直接学习使用扭矩行动？位置控制对所有类型的机器人任务有用，还是其他能力更有效的动力空间对具有不同动态的系统更有效？其他未经研究的任务将如何从不同的动作空间设计选择中受益？
网站手册 - 都柏林
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农业喷洒无人机的路径跟踪
1 埃尔吉耶斯大学，工程学院，机电一体化工程系，38039，开塞利，土耳其 收稿日期：2024 年 3 月 27 日 修订日期：2024 年 6 月 11 日 接受日期：2024 年 7 月 8 日 摘要 Öz 本文介绍了 Pure Pursuit 控制算法在农业农药喷洒无人机路径跟踪中的实现。精确的路径跟踪可确保准确的农药覆盖范围，最大限度地提高作物产量并最大限度地减少环境影响。大多数农业无人机使用的传统位置控制架构会导致农药分布不一致，因为无人机速度不稳定。位置控制还会导致角落处的减速和加速，导致这些区域喷洒过度。这种缺乏均匀的喷雾分布对高效和可持续农业提出了挑战。Pure Pursuit 算法因其在自主导航中的简单性和有效性而受到青睐。软件架构（包括飞行控制堆栈和基于 ROS2 的 PX4 仿真架构）展示了无人机的精确轨迹跟踪能力。仿真测试评估了系统的路径跟踪精度和整体性能。比较结果表明，Pure Pursuit 控制器在精度、鲁棒性和适应性方面优于标准位置控制器。此外，本文介绍了一种基于网格分解的创新覆盖路径规划 (CPP) 策略。该 CPP 策略与 Pure Pursuit 控制机制相结合，可确保精确的路径跟踪并最大限度地提高覆盖均匀性，从而进一步提高农业喷洒作业的有效性和可持续性。