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101.
基于PXI总线设计了一个新型的汽油发动机点火提前角测试系统。系统硬件由PXI硬件、传感器、信号调理电路、闪光装置等组成。系统界面由虚拟仪器软件LabVIEW设计,测试结果直观地显示在显示器上。系统能测量独立点火及有分电器的汽油发动机点火提前角和转速,同时显示、存储多缸的测量值。系统在日产Pulsar发动机实验台架上试验,转速测量绝对误差为±5 r/min,相对误差为±0.51%;提前角测量绝对精度为±1°,相对误差为±4.28%。系统在某乘用车公司发动机装配车间的发动机测试中应用。 相似文献
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103.
104.
单节干电池供电的滴灌控制器的设计与试验 总被引:2,自引:0,他引:2
为提高无电力设施果园的滴灌管理效率,设计了一款可用单节干电池供电的滴灌定时自动控制器.控制器主要由MSP430F2132单片机、电源升压电路、人机交互单元、双稳态脉冲电磁阀及其驱动电路组成.在0.9~1.8 V输入电压范围内测试了控制器的静态电流和电磁阀动作时的工作电流,结果表明:静态电流随着输入电压的减小而增大,其范围为20.0~46.6μA;控制器驱动电磁阀开关动作时所消耗的电流随电压的升高而升高,其范围为200~413 mA,而且电磁阀在开启时所消耗的电流略大于关闭时.分别以单节型号为劲量L91的1.5 V AA电池、2节同型号的电池并联作为电源供电,使控制器每休眠5 s驱动电磁阀开关动作一次,测试了电池的使用寿命,结果表明:能驱动电磁阀的最低电压为0.9 V;单节电池持续供电30 h,共驱动电磁阀开关动作11 160次;两节电池并联可用46 h,共动作16 740次.根据试验结果估算出,一节额定容量为3 000 mA.h的1.5 V电池可使滴灌控制器工作3 a以上. 相似文献
105.
106.
把精细农业技术应用于草地资源调查,利用GPS和GIS精确采集数据和管理数据,用Suffer绘制了草地土壤含水量、土壤容重、土壤圆锥指数、土壤全氮、土壤全磷、土壤全钾、土壤有机质、土壤速效磷和土壤速效氮的分布图,并以最高产草量处的土壤理化性质为目标制作了土壤理化性质处方图,为精细农业技术的实施提供了依据。试验结果表明:在草地资源管理中应用精细农业技术是可行的;调查草地的土壤磷含量比较缺乏。 相似文献
107.
山地橘园无线环境监测系统优化设计及提高监测有效性 总被引:2,自引:1,他引:1
针对山地橘园生长环境时空变异大,气候复杂多变的情况,对山地橘园无线监测系统进行了优化设计及试验,以实现橘园生长环境信息的有效监测。设计了适合山地橘园环境工作的信息帧结构,引入了双向指令控制机制,节点拓扑发现,路由监测以及节点信息多样化采集优化机制,以增强山地环境下橘园信息采集的鲁棒性和可控性。对橘园无线信道衰减情况进行了测试,引入阻挡和雨衰因子建立无线信道衰减模型,并用于指导橘园无线监测网络部署试验。无线信道衰减分析与网络部署试验结果表明,在复杂气候条件下,系统天线部署高度在1.5 m,单跳通信距离在30 m内,可较好地完成山地橘园环境信息采集和传输任务。744 h的连续监测运行试验数据表明,优化设计后的无线监测系统信息传输成功率得到了提高,30 m距离内的传输成功率在99.12%以上,监测系统工作稳定,运行良好,适于野外条件下山地橘园生长环境无人远程实时监测工作。 相似文献
108.
基于太阳能的微灌系统恒压供水自动控制装置研制 总被引:7,自引:6,他引:1
微灌系统入口水压的稳定性影响着微灌的均匀性以及自动混肥装置的混肥精度。为采用自流滴灌的中小规模灌溉管网提供恒定的入口水压,采用太阳能供电驱动隔膜泵DP-60提水的方式,研制了一个恒压供水自动控制装置。该装置利用液位传感器YZ-YO-LAG1在线检测建设于高处的蓄水池的水位,根据水位信息控制DP-60提水至蓄水中,并使其水位在滴灌过程中维持于某一固定高度来实现恒压供水。蓄水池的水位检测信息及DP-60的启停通过无线通信模块CC1100进行无线传输和控制。通过光伏容量设计,确定了太阳能电池板的功率为60W、蓄电池的容量为60A·h。为最大程度利用太阳能,通过试验标定了太阳能板输出功率与太阳辐射传感器TSL230输出频率的关系,并根据太阳能板实际输出功率和蓄电池荷电状态,自动选择直接以太阳能板或蓄电池为DP-60供电。在测试DP-60性能以及无线通信可靠性的基础上,对装置进行了6个多月的实际应用试验,装置运行稳定,且在整个滴灌过程中蓄水池的水位误差小于1cm。 相似文献
109.
为探讨基于高光谱图像技术对沙梨糖度无损检测的可行性,采集80个沙梨样本在400~1 000 nm内的高光谱图像数据及其对应的糖度,采用变量标准化、多元散射校正(MSC)、平滑滤波、基线校正等方法对原始光谱数据进行预处理,发现MSC预处理效果最佳,再通过无信息变量消除法对MSC预处理后的光谱数据进行压缩,最后分别建立BP神经网络和PLS沙梨糖度预测模型.结果表明:无信息变量消除法将光谱变量压缩到234个,有效减少了建模的输入变量,建立的PLS预测模型和BP神经网络的预测相关系数均在0.85以上,而PLS预测模型的相关系数为0.9508,均方根误差为0.268,优于BP神经网络模型. 相似文献
110.