59、振荡扫描器的挠性枢轴技术解析

振荡扫描器的挠性枢轴技术解析

1. 挠性件安装要点

在安装挠性件时,使用带有宽松搭接夹板的垫片,让夹板位于螺丝头下方以分散局部负载,这种方式更好,从长远来看成本也更低。建议在挠性件与其两侧配合面之间添加一层锡箔、铟箔或粘合剂,这样既能填充表面微观空隙和波谷,又能为界面连接处提供防腐蚀保护。在安装挠性件时必须格外小心,尤其是在试图使配合结构极其坚固的情况下。

2. 交叉轴挠性枢轴
2.1 概述

挠性件有多种用途和类型,挠性铰链可能是最古老的一种。直线运动机构设计难度较大,但从挠性技术中受益匪浅。有一种由已故的尼尔·杨设计的挠性枢轴很有趣,最初它是用于扫描迈克尔逊干涉仪的直线运动机构。其隔膜上有许多准径向弯曲槽,这些槽在不显著降低径向刚度和不偏离直线运动的情况下,大大增加了隔膜的轴向柔度。后来发现,若将两个这样的隔膜槽对齐安装在分隔柱上,柱体旋转时会伴随平移,这在应用中是不希望出现的,所以将隔膜反向安装以限制旋转。

自20世纪60年代以来,交叉轴挠性枢轴被认为是所有单挠性枢轴类型中应用最广泛的。本迪克斯公司设计并制造了一系列不同材料和尺寸的独立挠性枢轴,这种枢轴在全球被称为本迪克斯枢轴。

2.2 本迪克斯枢轴

本迪克斯“自由挠曲”枢轴于1962年11月在《自动控制》杂志的一篇开创性论文中被介绍给世界。目前卢卡斯航空航天公司仍有提供这种高质量、标准化且参数明确的枢轴。当有空间安装且产品产量适中时,应考虑使用它们,这样可以节省大量时间和精力,尤其是在资格测试方面。

本迪克斯枢轴有单端(悬臂)和双端两种类型,其90°对称十字布局已成为标准结构,也是许多专业设计的起点。但这种布局存

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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。
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