DFS60B-S4EA006001037268耐高温增量式光电编码器航天领域中技术难题的不断突破,对火箭品质的需求也日益提升。火箭发动机是火箭动力系统的核心,电磁阀是火箭发动机的重要零部件之一,电磁阀中漆包线的缠绕质量直接决定了发动机工作的稳定性和可靠性。目前大部分火箭发动机电磁阀线圈的绕制还是依赖手工缠绕,工作效率低,废品率高。一般绕线设备绕制层数少、张力波动大,因此需要研制一套能够实现张力稳定控制的线圈绕制系统。本文对电磁阀线圈绕制过程、参数要求、运动轨迹和控制算法进行了分析,设计并装配一台由放线轴结构、排线?？?、绕线轴结构和张力缓冲调节装置组成的线圈缠绕设备,采用基于STM32板为控制核心的多电机偏差耦合协同控制方式来完成多各电机的同步控制,通过对?？樵硕旒５墓婊?推出各轴电机的变速过程、变速节点和各节点处的三角函数加减速曲线,搭建线圈绕制自动化设备控制系统的硬件模块,利用张力传感器、外接角度编码器和伺服电机编码器的反馈完成整个绕线过程的控制和监管。同时开发能实时显示张力、压线角度和绕制圈数,绘制相应曲线,记录必要数据的上位机软件。通过确定对张力稳定值与排线?？檎伊惴绞骄?线圈绕制张力控制算法和关键参数,压线角度控制算法,奇偶层连接处折返位置及线圈边缘绕制方式的实验分析和实验研究,确定控制组合方案和参数配比,实现线圈绕制的技术要求。研制一台火箭发动机电磁阀线圈自动绕制设备,实现绕线过程中的自动出线、张力自动控制、自动紧密排线、路径自动规划、自动绕线、绕线匝数自动计数等功能,能适用于线编码器作为一种精密位置传感器在军事及民用等各个领域得到广泛应用。随着对编码器精度、生产效率等要求的不断提高,提高编码器的精度成为各个厂家日益关注的问题。传统编码器码盘与狭缝的间隙是通过相关机械件组装实现的,其中既包含各零件加工公差耦合带来的偏差,同时又容易产生装配误差。针对以上问题,本文设计了一种对编码器组件精细化加工的调修平台,降低了零件加工以及装配环节的技术要求,具有精度高、通用性强、效率高等特点。本文首先对论文的课题背景和研究意义进行阐述,给出论文的主体结构和内容；其次对编码器原理以及编码器轴系进行论述,对影响编码器轴系精度的要素进行归纳总结；再次研究编码器组件轴系形位公差调修平台的结构,对调修平台的快速装夹机构进行模态分析：然后对调修平台的控制系统进行设计。

DFS60B-S4EA006001037268耐高温增量式光电编码器自动化事业的发展,光学编码器的应用领域不断扩大,市场上不断涌现新技术原理新结构形式的光学编码器。在光学编码器生产过程中,光学编码器在线检测分析仪器至关重要,它关系到光学编码器质量的控制,可以分析光学编码器的电气性能,在其生产应用过程中*。本文系统地介绍了光学编码器的工作原理,在对光学编码器有全面深刻认识的基础上,成功地完成了光学编码器在线电气性能测试和评价仪器系统的设计和应用一系列研究工作。该仪器提供的电机转数线性范围达150转/分～8000转/分,单通道采样率1.25MS/s。该仪器可以同时显示三个通道的波形,并实现通道的叠加。可以直接读取增量型光学编码器的A/B/Z各通道信号的相位差、幅值范围、占空比大小、频率、相位参数及其动态特性,实现对光学编码器输出脉冲的计数功能,综合评估光学编码器的电气性能。研制工作为增量型光学编码器的生产提供了参数调整、性能检测和质量控制的高性能新手段。本文还通过光学编码器电器特性在线检测仪器进行的调试实验、冲击实验、高低转速对比实验、码盘落尘实验等一系列实验,检测了各项因素对光学编码器性能的影响,本文还结合光学编码器工作原理,讨论在生产制造及应用过程中,哪些因素对光学编码器性能有重要影响,本文的研究成果对光学编码器的制造与应用不但具有学术意义,而且具有明显的经济价.

       量记录位置信息的数据被不断产生,对这些位置数据进行实时分析和充分利用的需求日益迫切。轨迹数据作为见的位置数据,是智能交通系统（Intelligent Transportation System,ITS）中研究的重点方向。本文将研究移动轨迹的预测模型,该领域是近几年智慧城市与智能交通的研究热点之一,主要是因为对移动对象的轨迹进行实时的预测可以有效地防止交通拥堵,同时能够为用户提供更加个性化的基于位置的服务。目前已存在多种轨迹预测问题的解决方法,包括基于统计的方法和基于深度学习的方法。但是现有的方法缺少统一的评测环境,因此很难对不同算法的性能进行客观比较。其次,许多算法借助额外的数据来提高预测精度,而这些外部数据往往难以获得,这就导致评价这些算法时缺少公平的实验设定和评价标准。针对这些问题,本文对多种主流的预测算法在相同的数据集、硬件环境、实验设定和评价标准的情况下进行全面的评估。我们选取5个基于统计的算法和10个基于深度学习的算法,给定的评估设定是利用一个移动对象过去30个时间戳的原始轨迹数据,对未来不同长度时间的轨迹进行预测,使用平均误差和来对预测效果进行统一的评估。我们利用三个具有不同运动模式的真实轨迹数据集对上述15种算法进行广泛的实证评估,并根据实验结果揭示有趣的发现和规律。在评估各个轨迹预测算法的过程中,我们发现两个问题,一个是在真实的轨迹数据集中,存在大量符合真实运动模式的静止轨迹,现有的预测方法在处理这种输入数据时,通常都会输出一条运动的轨迹,这会导致预测的误差很大。第二个问题是,由于轨迹点都是由二维经纬度组成,许多数据之间的差异非常微小,直接使用单个模型无法很好的对数据建模。针对个问题,本文提出一个移动状态预测组件,在预测轨迹之前先对其运动状态进行预测,该组件能够有效地提高预测精度。针对第二个问题,我们借助多层感知机和长短期记忆网络来解决,利用多层感知机来捕获轨迹数据中的局部特征,利用长短期记忆网络来捕获轨迹数据中的时间特征。我们将移动预测组件组合到多层感知机和长短期记忆网络中,得到一个新的基于随机森林和MLP-LSTM的轨迹预测混合模型。