基于DS18B20的电缆设备电气接点温度预警系统设计

来源 :西安工程大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liyuanboliwenya2009
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为了有效监测和预警电气接点的温度,维护电缆设备的平稳运行,在监控器模块中置入DS18B20型温度传感器中,实时采集电气接头的温度信息,提升各接点温度信息的连接效率,并降低温度分析与处理资源的时间;然后,通过配置标记控制器构建内部通信转换机制,利用不同传导通道弱化数据间的差异,并对数据格式归一化处理,清除噪声和无效数据,有效缩短数据传输用时.综合上述过程,在集中强化数据的基础上,利用指示灯颜色的变化和语音提醒实现超温预警,并设计了具体的监测预警实现流程.结果表明:该系统的温度数据采集用时始终少于6 s,系统的最小误警率仅为4.27%,远低于对比系统的温度采集用时和误警率,证明该系统能够高效实现温度监测与预警.
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针对飞机装配过程中无法准确预测铆接变形的问题,将BP神经网络应用于铆接最大变形量预测领域.首先,利用Python语言对ABAQUS进行二次开发,进行参数化建模和批量处理;其次,采用拉丁超立方抽样(Latin hypercube sampling,LHS)方法设计了500个样本量,其中450个样本作为训练、50个样本作为测试;最后,以铆钉直径、钉杆长度、板件孔径及压铆位移量作为输入变量,以最大变形量作为输出,建立BP神经网络预测模型,对单钉铆接最大变形量进行预测.结果表明:此模型在单钉铆接最大变形量预测方面
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