The visual inspection of electric tools in our country shows the characteristics of backward inspection equipment and low reliability.In this paper,a visual inspection system for electric tools based on image recognition technology is introduced.The system uses machine vision sensors to collect images of the object under test,the original data is sent to the image recognition and detection module,which is composed of machine vision image algorithm and depth learning related image technology,at the same time,the visual detection project is modeled and analyzed by using image acquisition technology,and the hardware and software of the detection and control system for electric tools are described emphatically,including the motor,image acquisition,and its related applications have been analyzed and studied.
提供一种手持式电动工具质量隐患诊断方法,将手持式电动工具的一组特征参数作为预测样本输入预设的算法模型,将算法模型的输出作为手持式电动工具的质量隐患诊断结果.其中,算法模型包含有朴素贝叶斯网络的拓扑结构和对应的条件概率表,且朴素贝叶斯网络的拓扑结构用于表示手持式电动工具的各个特征参数与各个质量隐患诊断结果之间的对应关系,能够实现手持式电动工具的质量隐患智能自动化诊断,诊断过程高效快速且诊断结果准确率高.
无刷直流电机具备高效率、长寿命、低噪声及其良好的调速控制特性等优点,采用无刷直流电机的 24 V电动客车蒸发风机逐渐成为市场发展主流.阐述一种24 V电动客车蒸发风机控制器的研制过程,经通风量测试和EMC辐射发射(RE)测试表明,控制器满足蒸发风机参数需求.
蒸汽发生器是核电主热传输系统的重要设备之一.蒸汽发生器高压密封组件拆装期间,现场检修空间较小,拆装零件重量大,对检修作业造成很大困难.针对上述问题,设计一种便于现场拆装高压密封组件的专用工具.从专用工具的设计要求、方案结构和操作程序等方面做介绍.
随着社会发展和科技水平的不断提升,消费者对电动工具的电池管理水平需求不断提高.电动工具电池包的荷电状态(SOC)估计是电池管理系统设计的重点和难点,准确的电池模型对SOC的精确估计至关重要.以三元锂电池为对象展开研究,考虑了电动工具的复杂工况对电池模型类型进行选择,开展不同温度下的电池特性实验以分析电池容量规律及SOC与开路电压(OCV)之间的关系;结合不同温度下的HPPC实验进行电池模型的参数辨识,从而建立电池模型;通过搭建仿真模块在不同温度下对电池模型的精确度进行验证.结果表明:电池模型在不同温度下的最大误差小于7 mV,具有较高的精度,能为电池包SOC估计提供更精确的电池模型.
