1.简谐运动的运动学方程先化为标准形式:振幅>0;角频率>0 再进行运用2.简谐运动的速度加速度运动学方程分别求一阶导数、二阶导数3.简谐运动的特征量振幅固有周期、固有频率、固有角频率;由振动系统的自身性质决定,与初始时刻的运动状态无关相位、初相位相位1-相位2=2Kπ ,同向;相位1-相位2=(2k+1)π ,反向4.旋转矢量法确定初相位时要根据初始时刻的位置和速度方向5.简谐运动
本帖最后由 rzyzzxw 于 2018-12-21 17:35 编辑截图201812211735084048.png (227.42 KB, 下载次数: 4)2018-12-21 17:35 上传水平仪是一种测量小角度的常用。在机械行业和仪表制造中,用于测量相对于水平位置的倾斜角、机床类设备导轨的平面度和、设备安装的水平位置和垂直位置等。按水平仪的外形不同可分为:框式水平仪和尺式水平仪两种;按水
大家好,我是逸珺。今天想分享一种超级实用的步进电机调速算法,这种算法在步进电机调速方案中可以说是一种非常优异的方案。梯形调速算法为啥需要设计一个调速算法呢?步进电机不是给多少脉冲就动多少步吗?但是带上负载了就可能失步,所谓失步,简单理解就是实际电机轴转过的度数,没有输入脉冲对应度数多。为什么会这样呢?电机的扭矩有可能无法驱动负载。一般会做一个启动加速控制过程,停止的时候做一个减速控制,中间做一个匀
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.animation import FuncAnimation import scipy.integrate as si ''' 模拟弹簧的强迫振动,是个二阶微分方程 dx^2/dt^2 + u/m*dx/dt + c/m*x = H/m*sinpt 第二项是阻尼,
转载 2024-07-01 19:32:06
205阅读
# 从加速度波形转换为速度波形 在工程领域中,经常需要将传感器采集到的加速度波形数据转换为速度波形数据。这样可以更好地分析和理解机械设备的运行状态。本文将介绍如何使用Python加速度波形转换为速度波形,并给出代码示例。 ## 加速度速度的转换原理 加速度速度随时间的变化率,速度是位移随时间的变化率。因此,可以通过对加速度数据进行积分来得到速度数据。在离散情况下,可以使用数值积分的方法
原创 2024-03-07 06:10:34
264阅读
1.前言积分电路是使输出信号与输入信号的时间积分值成比例的电路。积分电路主要用于波形变换、放大电路失调电压的消除及反馈控制中的积分补偿等场合。积分电路是一种应用比较广泛的模拟信号运算电路。它是组成模拟计算机的基本单元,用以实现对微分方程的模拟。同时,积分电路也是控制和测量系统中常用的重要单元,利用其充放电过程可以实现延时、定时以及各种波形的产生。2.电路组成 图 积分电路 电容两端的电压
# Python 速度波形分析加速度的实现 对于刚入行的小白来说,进行速度加速度波形分析可能会觉得很复杂,但其实我们可以通过一步一步的方式来完成这个任务。本篇文章将指导你如何使用Python进行速度加速度波形分析,同时还会通过代码示例、饼状图和关系图来帮助你更好地理解整个过程。 ## 整体流程 我们可以将整个分析过程分为五个主要步骤,具体流程如表格所示: | 步骤 | 描述
原创 8月前
63阅读
(14条消息) 加速度频域积分的实现及其局限性分析_L_KAYA的博客-_加速度信号中存在直流分量,直接将加速度信号 进行积分处理,积分所得的速度会有一 首先,相信大家都尝试过直接在时域中通过加速度传感器积分得到位移。在加速度精度不高或者加速度数据不经处理的情况下,积分得到的位移量会一直有一个累计误差,而且会越来越大,这时有人就会把目光移到频域中,在频域中对加速度进行积分会怎样呢?会不会
通过视频监视进行基于计算机视觉的事故检测已经成为一项有益而艰巨的任务。介绍如今,车辆交通已成为人们生活的刚需部分,它每天都会影响许多人类活动和服务。因此,有效的道路交通组织和管理对于平稳的交通至关重要,特别是在人们习惯通勤的城市地区。每年,人员伤亡和财产损失与车辆碰撞和车辆生产的数量成比例飙升,尽管采取了多项措施,以高涨道路监控技术,如摄像机在道路交叉口和雷达通常放置在公路上,捕捉超速汽车,但依然
1、场景描述在数据统计分析过程中,求累计值(总和)是最常用的统计指标之一,市面上的各种流行数据库均支持的查询方式基本如下:select sum(c) from table_name;当数据量在小规模时,sum只是一瞬间的事情,让你感觉电脑真牛逼啊,我掰手指头要算半天的数,它居然可以这么快,下面是1万多条数据的字段求和,只用了8ms。 但是当数据量不断增长到一个量级时,比如
# Python 加速度波形换算为速度的实现指南 在物理学和工程学中,加速度速度之间是有直接关系的。加速度速度变化的速率,而我们可以通过对加速度积分来计算速度。本文将教你如何在 Python 中实现这一过程。我们将通过明确的步骤和代码示例来帮助你理解这个过程。 ## 整体流程 首先,我们定义整个过程的步骤。下面的表格展示了实现加速度速度转换的整个流程。 | 步骤 | 描述 | |-
原创 10月前
181阅读
众所周知,Python的简单和易读性是靠牺牲性能为代价的尤其是在计算密集的情况下,比如多重for循环。不过现在,大佬胡渊鸣说了:只需import 一个叫做“Taichi”的库,就可以把代码速度提升100倍!不信?来看三个例子。计算素数的个数,速度x120第一个例子非常非常简单,求所有小于给定正整数N的素数。标准答案如下: 我们将上面的代码保存,运行。当N为100万时,需要2.235s得到
# 用Python加速度进行积分速度 在物理学中,速度加速度对时间的积分。对于一个刚入行的小白,理解如何在Python中实现这一点可能会让人感到棘手。本文将详细介绍如何用Python加速度数据进行积分,以计算相应的速度。 ## 整体流程 为了实现加速度积分速度,我们可以按照以下步骤进行: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 准备加速度数据 |
原创 2024-10-14 05:20:40
319阅读
问题的提出如何让步进电机平滑地加减速运动一段固定的行程硬件平台86步进电机STM32F103ZET6微控制器步进电机的转速由由输出给驱动器的PWM频率而定,使用MCU的一个定时器(TIM2_CH1)输出占空比 D=50% 的脉冲。定时器的时钟频率为72MHz,分频后8Mhz,于是输出PWM的最低频率大约为120Hz。假定需要在时间 t 内运行 θ 角度,根据驱动器的细分数,齿轮传动比等可
文章目录一、概述二、最小二乘法去除趋势项原理三、python模块介绍3.1 scikitlearn简介(1)转化器(Transformer)(2)估计器(Estimator)3.2 线性回归LinearRegression3.3 多项式PolynomialFeatures3.4 工作流Pipeline四、python代码实现4.1 构造模拟信号4.2 编写去除趋势项主代码4.3 展示算法效果五、
# Python 振动加速度数据分析入门指南 在许多工程和科学领域,振动加速度数据分析是极为重要的一环。通过分析这些数据,我们可以有效监测设备的状态,防止故障发生。本文将详细介绍如何使用Python实现振动加速度数据分析。 ## 流程概览 以下表格展示了进行振动加速度数据分析的基本步骤: | 步骤 | 描述 | |----
原创 2024-10-10 06:03:04
150阅读
十五种常见的振动故障及其特征频谱: 不平衡,不对中,偏心转子,弯曲轴,机械松动,转子摩擦,共振,皮带和皮带轮,流体动力激振,拍振,偏心转子,电机,齿轮故障,滚动轴承,滑动轴承一、不平衡不平衡故障症状特征: 振动主频率等于转子转速; 径向振动占优势; 振动相位稳定; 振动随转速平方变化; 振动相位偏移方向与测量方向成正比。1、力偶不平衡力偶不平衡症状特征: 同一轴上相位差180°; 存在1X转速频率
VTN208-432是多通道振弦、温度、模拟传感信号系列数据采集仪,可对32通道振弦频率、32通道热敏电阻或DS18B20温度传感器、32通道模拟量传感器(电流或电压)进行实时在线采集或全自动定时采集存储工作;预留一路可调电源输出为模拟传感器定时供电;程控多路DAC输出,可以用于将振弦频率信号实时转换为模拟信号输出。设备支持RS485数据接口(支持Modbus或自定义AABB简单通讯协议)可以直接
转载 2024-10-24 07:15:28
47阅读
# Python实现加速度积分算位移 ## 引言 在物理学中,加速度是指物体单位时间内速度的变化率。对于一个物体在某一时刻的加速度,我们可以通过对加速度进行积分来计算其位移。在本文中,我们将使用Python编程语言来实现加速度积分算位移的处理过程。 ## 加速度积分算位移原理 加速度积分算位移的基本原理是根据加速度对时间的积分得到速度,然后再对速度对时间积分得到位移。数学上可以表示为下面的
原创 2023-10-03 07:16:07
1232阅读
自去年发布 Python 的指代消解包(coreference resolution package)之后,很多用户开始用它来构建许多应用程序,而这些应用与我们最初的对话应用完全不同。利用 spaCy 和一点点 Cython 给 NLP 加速。自去年发布 Python 的指代消解包(coreference resolution package)之后,很多用户开始用它来构建许多应用程序,而这些应用与
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5