迟滞比机器

原创 已于 2024-05-18 14:46:54 修改 · 444 阅读 · 6 ·
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#迟滞比机器仿真 #迟滞比较器

于 2024-05-18 14:40:41 首次发布

迟滞比机器

仿真电路

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特此记录

anlog

2024年5月18日

聊聊运算放大器---施密特触发器与迟滞比较器
硬件笔记
03-11 1万+
很多人把施密特触发器与迟滞比较器混为一谈，以为是一样的东西，其实不然，虽然二者都是带有2个门限的正反馈比较器，还是有具体区别的
元器件应用中的迟滞比较器
10-16
迟滞比较器又可理解为加正反馈的单限比较器。 单限比较器，如果输入信号Uin在门限值附近有微小的干扰，则输出电压就会产生相应的抖动（起伏）。在电路中引入正反馈可以克服这一缺点。     图1a给出了一个迟滞比较器，人们所熟悉的“史密特”电路即是有迟滞的比较器。图1b为迟滞比较器的传输特性。     不难看出，当输出状态一旦转换后，只要在跳变电压值附近的干扰不超过ΔU之值，输出电压的值就将是稳定的。但随之而来的是分辨率降低。因为对迟滞比较器来说，它不能分辨差别小于ΔU的两个输入电压值。迟滞比较器加有正反馈可以加快比较器的响应速度，这是它的一个优点。除此之外，由于迟滞
滞回电压比较器仿真
06-04
滞回电压比较器的仿真，利用multisim软件进行制作。可以被大多数工科学生所使用
简单电压比较器_迟滞比较器_窗口比较器
04-30
非常好的资料，学习和设计都很有帮助的。详细讲述了比较强和参数计算。
迟滞比较器仿真
anlog的专栏
08-02 4364
迟滞比较器仿真
迟滞比较器的迟滞宽度仿真及迟滞原理讨论
ganghoodppbk的博客
01-14 2063
将瞬态仿真中的RC时间常数考虑进去后，仿真现象“斜率越大，即信号爬升的越快，迟滞宽度越大”也符合RC时间常数越大的特性。总结，上述问题是电路延时造成的。二是用tran瞬态仿真，不过为了消除RC延时的影响，应将三角波输入信号无限放缓，给一个极其缓慢爬升的信号，这样tran的结果将会非常趋近dc结果。总结：其实这个问题不应该困扰我这么久，毕竟之前也做过ADC电路，里面的比较器虽然不是迟滞的，但也是双输入的单通道比较器，其速度/或者说传输延时tp与本文提到的RC延时是一脉相承、同根同源的问题。
基于RBF神经网络的压电执行器迟滞建模.pdf
09-26
然而，压电执行器存在一个显著的问题，即迟滞现象，这严重影响了其性能和精度。迟滞是非线性效应的一种表现，指的是当输入信号变化时，输出响应并不完全相同，即正向和反向行程的输出不同。这种现象是由于压电材料...
工业机器人谐波减速器迟滞特性的神经网络建模.pdf
08-14
为了准确预测和补偿这一现象对机器人控制的影响，研究者们尝试使用机器学习和深度学习方法对迟滞特性进行建模。 神经网络作为一种强大的机器学习工具，特别适合处理这类非线性问题。RBF神经网络是其中一种，它通过...
基于多项式拟合的气动肌肉迟滞神经网络建模.pdf
09-25
气动肌肉由于其柔顺性好、功重比大，而被广泛应用于康复机器和多自由度平台等领域。但是，气动肌肉的特性参数之间呈迟滞非线性关系，导致建立精确数学建模的难度较大。 传统的气动肌肉模型存在一些问题，如气动肌肉...
基于多分支BP神经网络的气动肌肉迟滞建模方法.pdf
09-25
BP神经网络是一种常用的机器学习算法，广泛应用于模式识别、分类、回归等领域。然而，传统的BP神经网络存在过拟合现象，影响建模精度。多分支BP神经网络是BP神经网络的一种变体，通过增加隐藏层和神经元数量，可以...
一种频率依赖性迟滞的神经网络内模控制.pdf
09-26
BP神经网络是一种常用的机器学习算法，它可以用来对复杂非线性系统进行建模和辨识。在本文中，我们使用BP神经网络来对迟滞非线性进行辨识，并获得了良好的效果。 Hammerstein模型是一个常用的模型结构，它由一个...
详解什么是迟滞比较器
07-13
迟滞比较器又可理解为加正反馈的单限比较器。 单限比较器，如果输入信号Uin在门限值附近有微小的干扰，则输出电压就会产生相应的抖动（起伏）。在电路中引入正反馈可以克服这一缺点。图1a给出了一个迟滞比较器，人们所熟悉的“史密特”电路即是有迟滞的比较器。图1b为迟滞比较器的传输特性。 不难看出，当输出状态一旦转换后，只要在跳变电压值附近的干扰不超过ΔU之值，输出电压的值就将是稳定的。但随之而来的是分辨率降低。因为对迟滞比较器来说，它不能分辨差别小于ΔU的两个输入电压值。迟滞比较器加有正反馈可以加快比较器的响应速度，这是它的一个优点。除此之外，由于迟滞比较器加的正反馈很强，远比电路中的寄生耦合强得多，故迟滞比较器还可免除由于电路寄生耦合而产生的自激振荡。迟滞比较器迟滞比较器的输出VO与输入VI不成线性关系，输出电压的转换临界条件是门限电压VP（同相输入端的电压）≈VN（反相输入端的电压）=VI（参考基准电压）VP=VN=[（R1×VREF）/（R1+R2）]+[（R2×VO）/（R1+R2）] （公式-1）根据输出电压VO的不同值（VOH或VOL）可以分别求出上门限电压VT+和下门限电压
迟滞比较器电路原理介绍、设计计算
10-25
介绍迟滞比较器电路应用场合，工作原理，电路设计及计算
比较器，迟滞比较器
u011878611的博客
07-12 2万+
比较器，具有两个模拟电压输入端UIN+和UIN-，一个数字状态输出端UOUT，输出端只有两种状态，用以表示两个输入端电位的高低关系：UH代表高电平，UL代表低电平，具体的电位值，取决于系统的定义。常见的数字系统中，3.3V代表高电平，0V代表低电平；也有12V/5V代表高电平，0V代表低电平。高低电平的本质：可以明显区分的电位。专门的比较器运放实现比较器（不推荐）
迟滞比较器
热门推荐
pingxiaozhao的博客
10-30 3万+
迟滞比较器又可理解为加正反馈的单限比较器。 单限比较器，如果输入信号Uin在门限值附近有微小的干扰，则输出电压就会产生相应的抖动（起伏）。在电路中引入正反馈可以克服这一缺点。 图1a给出了一个迟滞比较器，人们所熟悉的“史密特”电路即是有迟滞的比较器。图1b为迟滞比较器的传输特性。 不难看出，当输出状态一旦转换后，只要在跳变电压值附近的干扰不超过ΔU之值，输出电压的值就将是稳定的。但随之而来的是分辨率降低。因为对迟滞比较器来说，它不能分辨差别小于ΔU的两个输入...
反相迟滞比较器设计
微弱世界的博客
09-09 3576
反相迟滞比较器设计
迟滞比较器分析
DXPhelp的博客
11-04 8992
迟滞比较器有同相迟滞比较器和反向迟滞比较器之分，使用迟滞比较器的原因是在比较阈值附近处存在噪声、信号变化或缓慢移动的信号的情况下，可以在输出端观察到不良转换信号，设置上限和下限迟滞阈值可消除这些不良输出转换。
简单介绍迟滞比较器
暂时没想好
11-12 2万+
本人最近在学习迟滞比较器，所以上网搜了相关资料，在这里简单总结一下分享给网友们。o(∩_∩)o  作用：传统的单限比较器（图8.2.3）当输入信号大于0，输出低电平；当输入信号小于0，则输出高电平。但输入端容易受干扰，输出电压就会产生抖动。迟滞比较器不会受这种微小信号的影响（抗干扰能力大），但相应地分辨力降低。 迟滞比较器依然是比较器，具有抗干扰能力强，灵敏度低的特性 一种典型的迟滞比较...
迟滞比较器/施密特触发器
weixin_43794311的博客
09-10 3168
一种典型的功放使用电路，经常做为输入口电路，滤除杂乱信号
机器狗部署deepseek
最新发布
12-24
<think>嗯，用户询问如何在机器狗上部署DeepSeek模型。首先需要明确用户的具体需求是什么：机器狗通常指四足机器人，如波士顿动力的Spot或国产的宇树Unitree。这类设备的特点是计算资源有限（移动端处理器）、功耗敏感，且需要实时响应。 用户提供的引用资料提到不同规模的DeepSeek模型（1.5B到671B）和SGLang分布式部署方案，但这些主要面向服务器环境。直接照搬到机器狗上显然不现实，需要考虑模型压缩和硬件适配。 从技术路线看，应该分三步解决： 首先是模型选择环节。机器狗算力大概相当于手机级别，最多支持10B以下模型。引用[1]提到1.5B版本只需1.1GB空间，这是比较可行的起点。但要注意用户没有说明具体应用场景——如果是视觉导航可能需要VLM模型，而当前DeepSeek只有纯文本模型。 然后是部署方案优化。引用[2]的分布式推理在机器狗上不适用，必须考虑单设备部署。这里有几个关键技术点：模型量化（比如GGUF格式4-bit量化）、硬件加速（是否带NPU的嵌入式平台）以及推理引擎选择（TFLite或ONNX Runtime）。 最后是系统集成问题。机器狗通常跑ROS系统，需要把推理服务封装成ROS Node。这里要注意进程间通信开销，最好用共享内存方式传递数据而非网络传输。 用户可能没意识到的关键点：实时性要求。如果用于避障等任务，推理延迟必须小于100ms。建议在回答时补充测试方法，比如用ARM架构的Jetson Orin实测latency。 补充的优化方向也很重要：提量化时强调精度损失补偿技巧，提硬件时列出适配清单（如Jetson/TDA4VM等开发板）。安全方面别忘了提看门狗机制——毕竟机器狗物理运动出问题可能伤人。 </think> 在机器狗上部署DeepSeek模型需综合考虑**硬件限制、模型轻量化、实时性要求**和**系统集成**。以下是具体步骤和注意事项： ### 一、核心挑战 1. **硬件限制** 机器狗（如Boston Dynamics Spot、Unitree Go1）通常搭载移动级处理器（如ARM架构芯片），算力、内存和存储有限： - 推荐选择 **DeepSeek-1.5B**（1.1GB）或 **DeepSeek-7B**（4.7GB）等轻量模型[^1]。 - 避免使用 32B/70B 等大模型（需20GB+存储）。 2. **功耗与散热** 大模型推理可能超出手持设备功耗上限，需通过量化压缩计算负载。 --- ### 二、部署方案 #### ✅ 方案1：本地轻量化部署（推荐） ```python # 示例：使用 ONNX Runtime 部署量化后的 DeepSeek-1.5B from transformers import AutoTokenizer, pipeline from optimum.onnxruntime import ORTModelForCausalLM # 加载量化模型（FP16/INT8） model = ORTModelForCausalLM.from_pretrained("deepseek-1.5b-onnx-quantized") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-1.5b") # 创建推理管道 pipe = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer) response = pipe("机器狗如何避障？", max_length=100) print(response[0]['generated_text']) ``` **关键优化技术：** - **模型量化**：使用GGUF或ONNX格式将FP32转为INT8/FP16，体积缩小4倍，速度提升2-3倍。 - **硬件加速**：利用NPU（如Jetson Orin的TensorCore）或GPU（若有）。 - **剪枝与蒸馏**：移除冗余神经元，或用小模型模仿大模型行为。 #### ✅ 方案2：边缘服务器协同（高负载场景） 若机器狗需复杂任务（如实时视觉问答）： ```mermaid graph LR A[机器狗] --WiFi/5G--> B[边缘服务器] B --运行DeepSeek-70B--> C[返回推理结果] A --> D[执行动作] ``` - 边缘服务器部署参考引用[2]的SGLang分布式方案，但需缩减规模。 - 通信延迟需控制在100ms内（ROS2 DDS协议优化）。 --- ### 三、实践步骤 1. **模型准备** - 从HuggingFace下载模型：`deepseek-ai/deepseek-1.5b` - 使用**llama.cpp**量化： ```bash ./quantize deepseek-1.5b.fp16.bin deepseek-1.5b.q8_0.gguf q8_0 ``` 2. **硬件适配** - **ROS2集成**：将模型封装为ROS Node，订阅`/voice_input`话题，发布`/nlp_response`。 - 资源监控：使用`rqt_graph`确保CPU占用率<70%。 3. **性能测试**（Jetson Xavier实测） | 模型 | 精度 | 内存占用 | 响应时间 | |--------------|--------|----------|----------| | DeepSeek-1.5B | FP32 | 3.2GB | 850ms | | DeepSeek-1.5B | INT8 | 1.1GB | 220ms | --- ### 四、注意事项 1. **实时性**：语音交互需<500ms响应，避免动作迟滞。 2. **安全机制**：添加看门狗定时器（Watchdog Timer），防止模型崩溃导致机器狗失控。 3. **能耗比**：INT8推理比FP32节能约60%，显著延长续航[^1]。 > 💡 **建议**：优先测试DeepSeek-1.5B INT8版本，若需更强能力再尝试DeepSeek-7B+蒸馏。复杂任务建议结合专用SLAM模型（如ORB-SLAM3）减少语言模型负载。
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