17、电子测试仪器全解析:从基础到高级应用

电子测试仪器全解析:从基础到高级应用

一、电子测试的基础认知

在电子领域,测试仪器是不可或缺的工具。除了常见的简单设备,还有一些高级测试仪器能让工作台的工作变得更加轻松。不过,建议先积累使用简单设备的经验,再去接触高级设备,因为个人对电路的专业兴趣会自然引导你选择特定类型的测试设备。

(一)利用自身感官进行测试

我们自身其实就携带了非常敏感的“测试设备”,即眼睛、耳朵、鼻子和手指,它们能为电路或设备的运行状况提供有价值的反馈。
1. 视觉线索 :眼睛能从测试仪器到电路布局提供持续的线索。比如,测试仪器读数不稳定、仪表显示意外数值、电线或探头位置异常等,这些都是排查和解决问题的线索。
2. 听觉反馈 :在处理音频电路(如放大器)时,耳朵就像是最终的质量控制部门。当构建带有电机的项目时,电机运行过快、过慢、过载或控制不佳都会发出独特的声音,就像汽车发出异常噪音时需要去维修一样,耳朵能很好地检测出问题。
3. 嗅觉警示 :正常工作的电路板或设备有其独特的气味。当闻到“热”味时,要立即关闭所有设备并进行排查。随着经验的积累,仅通过气味就能诊断出故障电路,如烧焦的电阻、烤糊的变压器、炭化的电容和融化的电机都有非常独特的气味。
4. 触觉感知 :使用手指时要格外小心,切勿触碰可能存在超过30伏电压的地方。但手指能很好地找到发热部件,即使在设备外壳外也能察觉。例如,排出的空气是否过热、通常发热的部位是否凉爽、连接是否松动、连接器插入是否费力等。通过熟悉正常工作和组装好的设备的触感,培养自己的触觉感知能

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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