BTL1RLH可力矩與轉角檢測的傳感器BTL7-E170-M0500-B-KA05

BTL7-E170-M0500-B-KA05針對高壓隔離開關機械故障的檢測與診斷,尚無行之有效的檢測診斷技術,為此文中開展隔離開關機械故障檢測診斷技術研究。以某GW4-126型隔離開關為試驗研究對象,在不破壞改變隔離開關原有軸系基礎上提出一種隔離開關操作力矩與轉角檢測技術,測得隔離開關處于正常狀態、軸承卡澀、三相不同期、合閘不到位等典型機械狀態的操作力矩—轉角曲線,對比分析得出隔離開關機械狀態改變時其對應的操作力矩—轉角曲線會發生相應的改變,由此提出基于操作力矩—轉角曲線的縱向比較法與橫向比較法來判斷隔離開關機械狀態,為隔離開關的機械故障檢測與診斷提供參考,以及時發現隔離開關機械故障隱患,防止事故擴大造成更大的損失。 受地面測控系統、衛星自身體積功耗等的限制,傳統衛星的定軌方法遠遠無法滿足現代低成本大數量微納衛星的長期自主定軌需求。本文以微型星載GNSS導航接收機為核心,結合星上MEMS陀螺、磁強計、太陽敏感器等傳感設備,研究一種多傳感融合的自主定軌方法,采用多種組合導航模式計算實時軌道參數和事后精密軌道參數,實現微納衛星的高可靠長期自主定軌與自我完好性監測。 有效降低使用單一傳感器進行移動機器人定位時的不確定誤差,提高機器人定位與建圖的準確性和魯棒性,提出了一種多傳感器信息融合的移動機器人定位算法。基于激光RBPF-SLAM算法實現機器人同時定位與路標地圖構建,運用圖優化理論約束優化蒙特卡洛定位的位姿估計結果;通過雙目視覺重建環境的三維點特征,針對視覺信息處理計算量大、跟蹤精度不高的問題,研究改進基于ORB的特征點提取與四邊形閉環匹配算法;利用因子圖模型對激光RBPF-SLAM定位和雙目視覺定位進行大后驗概率準則下的信息融合。仿真和實驗結果表明通過上述方法可以得到比傳統RBPF-SLAM算法及一般改進算法更高的定位精度,驗證了所提方法的有效性和實用性。 

BTL1RLH可力矩與轉角檢測的傳感器BTL7-E170-M0500-B-KA05

BTL7-E170-M0500-B-KA05一種無融合中心的分布式多傳感器信息融合結構及相應的融合算法。首先，傳感器將獲得的目標信息發送給其“收信”鄰居，同時關聯和融合來自“送信”鄰居的信息，再將融合后的目標信息發送給其“收信”鄰居，如此循壞，從而形成一種多地并行融合、去融合中心的分布式融合結構。運用輿情動力學理論，設計了一種離散時間融合算法，并證明當傳感器網絡為強連通網絡或存在一株有向生成樹時，即使存在“盲”傳感器，該算法也可以使各傳感器在短時間內對目標信息達成一致。

BTL7-E170-M0075-B-NEX-S32    BTL0JN1
BTL7-E170-M0075-B-S32    BTL0705
BTL7-E170-M0100-B-KA05    BTL0L9T
BTL7-E170-M0100-B-S32    BTL0706
BTL7-E170-M0110-B-S32    BTL137C
BTL7-E170-M0125-B-KA05    BTL0FLT
BTL7-E170-M0125-B-S32    BTL0FLU
BTL7-E170-M0130-B-S32    BTL0T4A
BTL7-E170-M0140-B-S32    BTL1697
BTL7-E170-M0150-B-S32    BTL0707
BTL7-E170-M0165-B-S32    BTL109R
BTL7-E170-M0175-B-S32    BTL0ZTF
BTL7-E170-M0200-B-KA05    BTL0RFK