57、振荡扫描仪的挠性枢轴:原理、设计与材料选择

振荡扫描仪的挠性枢轴:原理、设计与材料选择

1. 挠性枢轴的优势与局限性

挠性枢轴在许多领域展现出显著优势。在低功率水平下,它能支持超过10 kHz的共振扫描仪运行。而且,无需润滑这一特性在光学仪器、光谱学、太空研究、医学和半导体加工等应用中是一大优势,因为在这些领域,即使是微小的污染都可能成为问题。

  • 小角度应用表现出色 :在小角度应用中,挠性枢轴表现极佳。其他类型的枢轴会受到静摩擦、牵引、表面光洁度限制、机械公差和润滑分布要求等因素的影响,而挠性枢轴则不受这些问题的困扰。它没有松动或间隙,因此使用时不存在“回差”现象。此外,由于它依赖分子拉伸,在中性位置附近的小角度范围内,其固有滞后总是小于因安装不可避免的不对称性产生的不平衡力(在实际设计中会产生一些滞后,实现小于0.1%的滞后水平很困难,但并非不可能)。
  • 无连续旋转能力 :然而,与其他类型的枢轴不同,挠性枢轴不能进行连续旋转。虽然几百度的旋转似乎是可行的,但目前还没有设计用于超过90°操作的挠性枢轴应用,大多数设计用于更小的角度。
  • 无几何误差 :传统的精密枢轴,如球轴承和宝石(“手表”)轴承,其几何精度受到各自制造工艺精度的限制。例如,最好等级的轴承球(3级)允许的圆度误差为3 x 10 - 6英寸。在一个有九个球的轴承中平均后,整个组件的“摆动”误差约为1微英寸。如果两个相距1英寸的此类轴承支撑一根轴,那么轴的摆动约为2微弧度,还不包括轴承环的同心度、轴与环的安装等误差。这些与枢轴部件几何特征相关的误差往往与枢轴的运动相关,因此是周期性的。在光栅扫描系统中,这些误差会产
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值