用于光电传感器光源的限流稳光控制电路

    公开(公告)号:CN104486874A

    公开(公告)日:2015-04-01

    申请号:CN201410705185.6

    申请日:2014-11-27

    Inventor: 陈德传 陈雪亭

    Abstract: 本发明涉及一种用于光电传感器光源的限流稳光控制电路,包括稳光控制电路、电流闭环控制电路,具体包括光源RD1、光电池CE1、稳光调节器IC1、电流调节器IC2、开关放大器IC3、电流变送器IC4、光强变送器IC5、选择开关K1、电位器RP1、给定电阻R1、正端电阻R2、输入电阻R3、反馈电阻R4、负端电阻R5、电感L1、二极管D1。本发明以稳光控制电路为外环、以电流控制电路为内环,使得无论动态、静态以及稳光电路部分的正常与否,都能将光源的最大电流控制在允许值上,实现了集光照度自动调节与光源电流的最大约束控制等功能于一体的控制目标,且稳光与限流约束控制性能好、功能强、成本低、可靠性高、用途广。

    模拟量信号限向电路
    42.
    发明授权

    公开(公告)号:CN102751978B

    公开(公告)日:2014-09-17

    申请号:CN201210240519.8

    申请日:2012-07-12

    Inventor: 陈德传 卢玲

    Abstract: 本发明公开一种模拟量信号限向电路。包括信号传输电路、信号极性钳位电路,具体包括连接件CN1、跟随器IC1、输入电阻R1、上负限管Q1、上正限管Q3、滤波电容C1、负限电阻R2、正限电阻R3、下负限管Q2、下正限管Q4;连接件CN1正电源输入端VCC、信号输出端OUT、正限向控制端UL+、负限向控制端UL-、信号输入端UIN与跟随器IC1正电源端+V、跟随器IC1信号输出端OUT、正限电阻R3、负限电阻R2、输入电阻R1连接,负限电阻R2另一端与上负限管Q1、下负限管Q2集极c端和基极b端连接,正限电阻R3另一端与上正限管Q3、下正限管Q4射极e端连接。本发明通用性强、可靠性高、成本低。

    低压直流负载断路监测电路

    公开(公告)号:CN103983883A

    公开(公告)日:2014-08-13

    申请号:CN201410128507.5

    申请日:2014-04-01

    Abstract: 本发明涉及一种低压直流负载断路监测电路,包括反极性稳压电路和断路报警电路,具体包括直流驱动器DR1、直流负载DL1、反极性芯片IC1、光耦IC2、电感L1、三极管Q1、开关二极管D1、监测二极管D2、发光二极管LED1、实验开关L1、输入电容C1、限流电阻R1、下反馈电阻R2、上反馈电阻R3、上拉电阻R4、基极电阻R5等。本发明基于对直流驱动电源的反极性升降型DC/DC变换取电和利用二极管的钳位功能进行断路判别,而不需要用电流传感器直接检测直流负载电流的大小即可实现对低压直流负载断路的准确监测,本发明结构简单、使用便捷、安全可靠、成本低。

    直流电机电枢电感检测电路

    公开(公告)号:CN102735944B

    公开(公告)日:2014-08-13

    申请号:CN201210240716.X

    申请日:2012-07-12

    Inventor: 陈德传 卢玲

    Abstract: 本发明公开一种直流电机电枢电感检测电路,包括直流电机的电枢电流检测电路和信号运算电路,具体包括直流电机M1、电流传感器CS1、正电源电容C1、负电源电容C2、隔直电容C3、有效值芯片IC1、运放IC2、乘法器IC3、滤波电容C4、限流电阻R1、输入电阻R2、反馈电阻R3;直流电机M1的电枢正端A、负端A-与外部输入的电枢供电正端Ud+、负端Ud-连接,电流传感器CS1的输出端OUT与隔直电容C3的一端连接,有效值芯片IC1的第一输入端IN1、输出端OUT与隔直电容C3另一端、乘法器IC3正X输入端X1连接,运放IC2的负输入端-IN与输入电阻R2一端连接。本发明通用性强、电路简单、性能好。

    基于多抽头电抗器的容性负载功率因数补偿电路

    公开(公告)号:CN103825284A

    公开(公告)日:2014-05-28

    申请号:CN201410040887.7

    申请日:2014-01-28

    Inventor: 陈德传 卢玲

    CPC classification number: Y02E40/30 Y02P80/112

    Abstract: 本发明涉及一种基于多抽头电抗器的容性负载功率因数补偿电路,包括负载电压电流信号处理电路、补偿控制与稳压电源电路,具体包括电压互感器VS1、电流互感器CS1、处理器IC1、驱动芯片IC2、稳压电源模块U0、A固态继电器U1、B固态继电器U2、C固态继电器U3、D固态继电器U4、E固态继电器U5、F固态继电器U6、G固态继电器U7、电抗器L1、基准管D1、上稳压管D2、下稳压管D3、负载电阻R1等。本发明利用基于多个过零型交流固态继电器与一只多抽头的补偿电抗器进行对电网无扰动的投切控制,以实现对功率因数的多级补偿控制,能满足多数容性负载对功率因数补偿控制的要求,该方法性价比高、通用性好、安全可靠。

    一种卷绕线速度实时运算电路

    公开(公告)号:CN103149378A

    公开(公告)日:2013-06-12

    申请号:CN201310042761.9

    申请日:2013-01-31

    Abstract: 本发明涉及一种卷绕线速度实时运算电路。本发明包括卷绕轴转速脉冲宽度变换电路和线速度信号运算电路,连接件CN1的转速脉冲信号端PGA与隔直电容C1连接,隔直电容C1与定时器IC1的输入端连接,定时器IC1的输出端与模拟开关IC2的控制端连接,连接件CN1的卷径信号端与输入滤波电阻R6连接,跟随器IC4的输出端与模拟开关IC2的常开端连接,模拟开关IC2的输出端与滤波电阻R3连接,放大器IC3的输出端与连接件CN1的输出端连接。本发明通用性强、性价比高。

    可绕性带材厚度软检测方法

    公开(公告)号:CN102230781B

    公开(公告)日:2012-07-25

    申请号:CN201110170864.4

    申请日:2011-06-23

    Inventor: 陈德传 卢玲

    Abstract: 本发明涉及一种可绕性带材厚度软检测方法。现有的检测方法存在检测传感器价格昂贵、测量精度低等。本发明方法首先根据卷绕轴及其邻轴上光电编码器输出的脉冲频率信号计算卷径,并在卷绕轴每转一圈、其光电编码器输出每转标志信号的时刻建立实时卷径数据列,根据用户对卷径数据平滑性的不同要求,计算当前卷径与前N次获取的卷径间的差值及对N求平均,且依次递推,卷轴每转一圈即可获得可绕性带材的实时厚度信号以供后续系统使用。本发明方法不需要增加传感器与现有系统的硬件配置,无需定期校准,输出数据平滑性好,用户设置灵活,特别适于需检测带材厚度的各类可绕性带材加工、卷绕过程中。

    直流电机的动态电势检测电路

    公开(公告)号:CN101915895B

    公开(公告)日:2012-07-25

    申请号:CN201010225803.9

    申请日:2010-07-13

    Inventor: 陈德传 卢玲

    Abstract: 本发明涉及一种直流电机的动态电势检测电路。现有的设备得到的检测量无法反映被测物理量的动态过程,实时性差。本发明包括直流电机电枢电量检测电路和动态电势运算电路,直流电机电枢电量检测电路包括直流电机的电枢绕组M1,电枢绕组的正端A+分别与连接件CN1的Ud端、上分压电阻R2的一端连接;电枢绕组的负端A-分别与微电感L1的一端、电势正输入电阻R4的一端连接;动态电势运算电路包括电势运放U1,电流运放U2和叠加运放U3。本发明电路结构简单、通用性强、成本低。

    卷绕物张力在线软检测电路

    公开(公告)号:CN102313620A

    公开(公告)日:2012-01-11

    申请号:CN201110170863.X

    申请日:2011-06-23

    Inventor: 陈德传 卢玲

    Abstract: 本发明涉及一种卷绕物张力在线软检测电路。现有的检测装置复杂及代价大。本发明利用生产单元中的前、后两驱动轴电机上已有的速度传感器信号,提出对两轴相对线速度差的信号进行电路运算而获取张力信号,本发明包括速度脉冲信号变换电路和张力信号运算电路,速度脉冲信号变换电路包括连接件,连接件的脉冲信号1输入端FV1端与上微分电容的一端,上微分电容的另一端与上F/V芯片的输入端IN端连接,上F/V芯片的输出端OUT端与上跟随器的正输入端+IN端连接;张力信号运算电路包括轴选乘法器、运算乘法器、放大器和仪表运放等。本发明无需张力传感器、不受机械振动的影响、可靠性高。

    一种基于改进深度学习模型的制冷机组故障检测方法

    公开(公告)号:CN118468204B

    公开(公告)日:2024-11-01

    申请号:CN202410931991.9

    申请日:2024-07-12

    Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度学习模型的制冷机组故障检测方法;该方法采用LOF算法剔除故障数据集中离群值,而后采用ADASYN技术来解决数据不平衡问题。同时,本发明针对现有制冷机组故障诊断深度学习模型容易出现网络退化,且制冷机组故障诊断模型普遍缺乏对关键特征的权重加权的问题;首先以ResNet为基础,缓解深度神经网络训练过程中易出现的网络性能退化问题;然后融入CBAM用于捕捉故障数据中的关键特征,提高网络的特征提取能力。实验结果表明,本发明提供的LOF‑ADASYN‑ResNet‑CBAM方法实现了制冷机组故障的有效诊断。

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