完整英文版MBNLV148：2013ElectricandElectronicComponentsinMotorvehicles-48VOn-BoardElectricalSystemRequirementsandTestConditions(汽车48V动力系统要求及测试条件),本文件规定了机动车使用的电气、电子和机电元件和系统的要求、试验条件和试验。
附加或偏离的要求、测试条件和测试必须在相关的部件性能规格中定义。

车道偏离预警系统(LDW)研究报告

为提高麦克纳姆轮移动平台移动的可靠性和准确性，在分析了麦克纳姆轮全向移动的原理和运动模型的基础上，发现麦克纳姆轮移动平台中如果四个轮子的转速控制不理想或某个轮子打滑，造成了移动平台的移动不稳定。
采用模糊PID控制算法，实现了对麦克纳姆轮的4个轮子的转速精确控制，解决了麦克纳姆移动平台运动的不稳定性和运动方向偏离。
通过MATLAB仿真实验和测试实验表明，模糊PID算法对麦克纳姆移动平台的控制具有很好的鲁棒性。

基于matlabsimulink的BPSK仿真连线图，二进制相移键控，是把模拟信号转换成数据值的转换方式之一，利用偏离相位的复数波浪组合来表现信息键控移相方式。
BPSK使用了基准的正弦波和相位反转的波浪，使一方为0，另一方为1，从而可以同时传送接受2值(1比特)的信息。

智能小车循迹走8字是一项常见的机器人竞赛项目，它要求小车能够在设定的路径上自动行驶，形成“8”字形的轨迹。
这个过程涉及到了单片机控制、传感器技术、电机驱动以及算法设计等多个方面的知识。
下面将对这些知识点进行详细说明。
1.**单片机基础**：单片机是整个智能小车的核心，负责接收传感器信号、处理数据并控制电机运转。
这里使用的单片机可能是Arduino、STM32等常见开发平台，它们具有低功耗、高性能的特点，适合于实时控制系统。
2.**传感器技术**：智能小车通常使用颜色传感器或红外线传感器来检测路径。
颜色传感器通过识别赛道的颜色差异来确定行驶方向，红外线传感器则通过检测前方障碍物的距离辅助定位。
在“8”字走法中，传感器需要能够准确识别赛道边界，以确保小车不会偏离路线。
3.**电机驱动**：小车通常采用直流电机或者步进电机，通过电机驱动电路来控制电机的速度和方向。
电机控制器（如L298N）连接单片机，根据指令调整电机的转速和转向，使得小车能够按照预设路径行进。
4.**PID控制算法**：为了使小车能稳定跟踪路径，通常会采用PID（比例-积分-微分）控制算法。
PID算法可以实时调整电机的输出，以减小小车实际位置与目标位置的偏差，实现精准的路径跟随。
5.**轨迹识别与路径规划**：在“8”字走法中，需要预先定义好小车的行驶轨迹，这可能涉及到图像处理技术，通过对赛道的数字化表示，转化为小车可以理解和执行的指令序列。
6.**编程与调试**：编写程序实现上述功能是关键步骤。
代码需要包含初始化设置、传感器读取、PID计算、电机控制等模块。
同时，通过串口通信或LCD屏幕显示状态信息，以便于调试和优化。
7.**硬件组装与调参**：除了软件部分，硬件的组装和参数调整也至关重要。
包括传感器的安装位置、电机的扭矩和速度设置、小车的整体重量分配等，都会影响到小车的行走性能。
总结来说，智能小车循迹走8字是一个综合性的项目，它融合了单片机控制、传感器技术、电机驱动、控制算法、路径规划以及硬件设计等多个领域知识。
通过这样的实践项目，可以提升动手能力和解决问题的能力，对于学习和掌握嵌入式系统开发有着重要的意义。

PID算法巡线详细通俗解析,含口诀参数整定找最佳，从小到大顺序查　　先是比例后积分，最后再把微分加　　曲线振荡很频繁，比例度盘要放大　　曲线漂浮绕大湾，比例度盘往小扳　　曲线偏离回复慢，积分时间往下降　　曲线波动周期长，积分时间再加长　　曲线振荡频率快，先把微分降下来　　动差大来波动慢。
微分时间应加长　　理想曲线两个波，前高后低4比1　　一看二调多分析，调节质量不会低

自己开发的风资源分析工具包WindAnalysis-WindAnalysis1-V1.4.1.zip本帖最后由He_Challen于2017-9-614:40编辑由于工作的原因，今年项目开始转型风电项目，在慢慢上手的过程中发现，风电所涉及的软件清一色北欧的，好不好用只有用了才知道。
因为仅是为前期风电开发做技术分析，老外的软件一个是不容易上手，二是操作复杂。
随下决心自己开发一套专门用于项目前期的风资源分析工具包。
就这样开始而一发不可收拾，从最开始的结构搭建、输出设计便沉迷此中两个月，推出的前三个版本都不太稳定，要么是兼容不好，要么是数据处理的时逻辑顺序有问题，总之在最初的三个版本在大量项目的测风数据的测试下暴漏出一堆又一堆的BUG。
说实话，中途曾想过放弃，一个人孤军奋战实在是太孤独难耐了，多年工作环境造就的内心还是比较强大的，最终还是坚持了下来。
在飞机上、动车上、出差的酒店里、办公桌前开始了一遍又一遍的调试修改，度过了一个又一个难免的夜晚。
最终完成的兼容性和稳定性都可靠的V.1.4.1版本，经反复测试没有问题后，将这个版本作为目前能完成的最终的版本发出来供同行们使用，方便工作和分析。
下面对工具包中的WindAnalysis1和WindAnalysis2的功能做个介绍，过一阵闲了编个教程发出来供大家使用。
WindAnalysis1工具包能够对获取的整个测风数据构建dateset结构体，根据时间序列进行综合整理分析，通过运行可以获得如下分析结果：a．不同高度风速、风向、温度、压强的时间序列分布图；
风速、风向、温度、压强.jpgb．整个测风数据质量判断，及质量分析图；
测风数据质量评估.jpgc．不同高度湍流强度按照风速的分布、各风速对应的湍流强度与其平均湍流强度的分布图；
湍流分布.jpgd．不同高度月平均风速分布图；
月平均风速.jpge．不同高度日平均风速分布图；
日平均风速.jpgf．不同高度风速频率分布直方图；
风频分布.jpgg．不同高度风速风向玫瑰图；
风向、风能玫瑰图.jpgh．风切变拟合和计算；
风切变拟合.jpgi．风切变系数随月分布图；
月风切变.jpgWindAnalysis2为针对特定高度H处的风资源进行详细分析，包括：a.测风时间序列上风速、湍流偏离测风周期内平均值的偏离程度；
风速、湍流时间序列分布.jpgb.风速的威布尔分布拟合和参数计算；
威布尔分布.jpgc.威布尔分布拟合的误差和相关系数R2的计算分析；
拟合误差分析.jpgd.风切变拟合和切边系数计算；
风切变拟合.jpge.指定轮毂高度处的平均风速推算及威布尔分布拟合；
轮毂高度处威布尔分布.jpgf.根据选型风机的参数，绘制功率曲线和推力系数曲线；
功率特性曲线.jpg不仅限于以上figure图文件的生成，还能够估算出指定轮毂高度hub（hub＞H）测风塔处的发电量，在CommandWindow窗口中输出计算结果，作为风资源分析的参考。
计算结果.pngWindAnalysis风数据分析工具包教程-V1.4.pdfWindAnalysis1-V1.4.1.zipWindAnalysis2-V1.4.1.zip-------------------------------------------------------------------

用解析方法求出消除中心视场球差、彗差及像散的偏轴两镜系统的结构及面形参数.根据解出的参数进行光线追迹,得到中心视场像斑尺寸在0.2″以内.要改善边缘视场的像质,需要在双曲率面镜上加高次项,并偏离解出的某些参数.对于F/11左右的系统,可以得到±0.6°视场边缘有1.5″～1.9″的像斑角尺寸.这种系统的子午与弧矢焦距不等,相差在1%以内.

控制器设计往往需要精确的电机参数值来辅助设计，如无速度传感器控制、矢量控制最优PI值设计、电压源逆变器非线性因素在线辨识/补偿等。
但是随着温度、负载和磁饱和程度的变化，永磁同步电机的定子电感、绕组电阻和转子永磁磁链幅值等参数值大小都会随之而变化(偏离常温下设计值)。
其中，温度对永磁电机参数的影响(尤其是定子绕组电阻和转子永磁磁链幅值)是最明显也是最常见的。
对于定子绕组来说，温度的上升会导致绕组电阻值变大，而对于转子永磁来说，温度的上升会导致转子永磁磁链幅值下降。
当电机实际参数值相对于常温下的设计参数值发生比较大变化时，会对所设计的控制系统性能造成很大影响，甚至会让其无法工作。
因此，现在主流的研究趋势是通过系统辨识理论，利用量测的电机终端信号如定子绕组电流、电压和转速来估算定子绕组电阻和转子永磁磁链幅值的大小，进而在线调整控制器参数和间接估算定子绕组和转子永磁的温度。
本文对该类技术进行了深入和全面的研究，提出该技术的核心是要解决“两个问题”,并在这“两个问题”的基础上提出“三个解决方案”，最终在一套基于矢量控制的表面式永磁同步电机试验平台上进行了验证。

研究了面向海洋应用的光纤法布里-珀罗高压传感器，通过建立有限元数值模型对传感器满量程腔长变化量进行分析。
数值仿真显示，有限元模型的满量程腔长变化量处于固支模型和简支模型之间，且随着法布里-珀罗腔半径的减小和硅膜片厚度的增加而偏离固支模型。
引入固支边界条件偏离度β对偏离程度进行量化分析。
制作了三种不同规格的传感器进行压力实验研究。
实验结果显示，实际测量得到的传感器芯片满量程腔长变化量与有限元数值计算的结果基本吻合，使用该有限元模型设计传感器芯片可将满量程腔长变化量误差降低到13.4%以下。
传感器最大量程达到105MPa，满量程测量精度均优于0.100%。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。