• 光电编码器是通过光电转换将输出轴上的机械几何位移量转换成一串脉冲或数字量的传感器。在电机伺服控制系统中,它与电机同轴连接,常用来测量电机转子的速度和位置[1]。近年来,随着研究室小批量军工生产的开展,需要批量采购部分绝对值编码器等外协器件。为方便检验采购的编码器,保障生产任务的按时完成,设计了一个单圈绝对值编码器实时读出电路板,其结构如图1所示。

  • 正确接线至关重要,如图1 为NPN 输出增量型E6B2-CWZ6C 的接线原理,图2 为NPN 输出增量型E6B2-CWZ6C 的实际接线,棕色线接电源正极,蓝色线接电源负极,黑色线接输入0.00,白色线接输入0.01,橙色线接输入0.04,PLC 的COM 接电源正极。

  • 精浦新推HA90系列不锈钢重载型双输出编码器 钢铁、港口机械、起重机械等重工行业首选双增量型 型号:HA90 I1024/1000E FB-I1024/1000E FB 双独立信号输出,可分别进变频及PLC调速、定位、同步、保护等多重控制

  • 社区结构是复杂网络的重要特征之一,社区发现对研究网络结构有重要的应用价值.K均值等经典聚类算法是解决社区发现问题的一类基本方法.然而,在处理网络的高维矩阵时,使用这些经典聚类方法得到的社区往往不够准确.提出一种基于深度稀疏自动编码器的社区发现算法CoDDA(a community detection algorithm based on deep sparse autoencoder),尝试提高使用这些经典方法处理高维邻接矩阵进行社区发现的准确性.首先,提出基于跳数的处理方法,对稀疏的邻接矩

  • 针对现有广告短语相关性研究成果多采用字面匹配,忽略了短语所包含的深层语义信息,限制了任务的性能等问题,提出了采用深度学习算法研究广告短语的相关性,采用递归自编码器( RAE)对短语进行深层结构分析,使得短语向量包含深层的语义信息,以此来构建广告语境下的短语相关性计算方法。具体地,给定一个包含若干词的序列,序列中所有相邻的两个元素尝试合并产生一个重构误差,遍历将重构误差最小的元素两两合并,形成类似哈夫曼树结

  • 搭载无电池绝对值编码器的伺服电机可取消安装在伺服驱动器每根轴上或上位控制器侧的电池或电池单元,简化控制柜内的布线,无需定期的电池更换作业与维护。

  • 为了提高自动编码器算法的学习精度,更进一步降低分类任务的分类错误率,提出一种组合稀疏自动编码器(SAE)和边缘降噪自动编码器(mDAE)从而形成稀疏边缘降噪自动编码器(SmDAE)的方法,将稀疏自动编码器和边缘降噪自动编码器的限制条件加载到一个自动编码器(AE)之上,使得这个自动编码器同时具有稀疏自动编码器的稀疏性约束条件和边缘降噪自动编码器的边缘降噪约束条件,提高自动编码器算法的学习能力。实验表明,稀疏边缘降噪自动

  • LTE是3G的下一代演进技术,它在高数据速率、分组传送、延迟降低、广域覆盖和向下兼容等方面具有比3G更好的技术优势,成为下一代移动通信技术领域的主导技术。 LTE系统上行采用单载波频分多址接入(SC-FDMA)技术,下行采用正交频分多址接入(OFDMA)技术,其中物理层的技术相对于3G发生了革命性的变化。本文针对物理层下行链路的Turbo编码器进行研究,实现了基于FPGA的Turbo编码器。