第一篇：短路保護和負載識別電路小結(jié)[精選]

短路保護和負載識別電路小結(jié)

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短路保護和負載識別其本質(zhì)其實是一樣的，都是對電流的檢測控制，其區(qū)別在于負載識別檢測的是小電流，而短路保護的則是大電流。首先，對于電流的檢測電路，首先是采樣，一般有兩種，一種是通過串聯(lián)小電阻（一般是0.1歐）把電流轉(zhuǎn)換成電壓，然后再用放大器放大電壓，如果電壓過小，或者電路對電壓的精度要求很高，可以采用儀表放大器，如果電壓有可能會很高，就必須在放大前有一個限幅電路。經(jīng)放大的的電壓可以被AD采樣讓CPU進行數(shù)字信號處理，也可以直接進一個比較器，設(shè)定好閾值電壓。另外一種是采用電流互感器檢測電流，處理方法同電阻采樣相同。

1.一個經(jīng)典的負載識別電路

該電路由穩(wěn)壓二極管產(chǎn)生5.1V電壓供運放工作，場效應(yīng)管與電阻組成恒流源，運放和晶體三極管構(gòu)成電壓跟隨器，三極管的作用是進行電流放大。

2.短路保護電路

短路保護可分為自鎖式和自動恢復(fù)式，自鎖式是指電路一旦被判為短路后，電路就會自動關(guān)閉，不再啟動，除非再次上電，而自動回復(fù)式就算電路被判為短路，只要在一段時間內(nèi)，短路故障被解決了，電路就會自動恢復(fù)到正常工作狀態(tài)。其中自鎖式保護可以用比較器的遲滯比較方式實現(xiàn)，后面會講到。

短路保護電路要注意的是，一定要避免短路保護影響整個系統(tǒng)的啟動，設(shè)計前一定要設(shè)定短路保護電路開始啟動延時電路，防止系統(tǒng)一上電啟動就被誤判為短路，特別是設(shè)計自鎖短路保護電路是尤其要注意這一點，不然電路就會一上電就自鎖了！

下面來看幾個典型的短路保護電路 1.電阻檢測自鎖式短路（過流）保護電路

該電路采用的就是0.1歐過流取樣電阻，采樣的電壓經(jīng)過一個減法放大器（NE5532）放大，然后通過一個峰值檢波電路，檢出幅度電平，送給由LM393組成的電壓比較器“+”端，“-”端設(shè)置為5.1V，由電阻和穩(wěn)壓管組成，比較器接成了遲滯比較方式，一旦過載，就可以鎖定。為了防止開機瞬間比較器自鎖，增加了開機延時電路，由R11、C3、D2、D3組成。D2的作用是保證關(guān)機后C3上的電壓能快速放掉，以保證再開機時C3的起始電壓為零。

2.電流互感器檢測自動恢復(fù)式過流保護電路

電流檢測電路由一個電流互感器組成，然后整流，經(jīng)過一個π形濾波器，然后把檢測到的電流送給控制器，控制器由光電耦合隔離器TIL113、集成電路555定時器等組成，555定時器構(gòu)成了一個施密特反相器，并且電阻RT和電容CT組成一個簡單的定時器電路，用以實現(xiàn)控制器關(guān)斷及再次接通電路的間隔小時段。電位器RP、電阻R 組成一個放電及整定調(diào)節(jié)電路。V關(guān)斷后，檢測變換電路輸出電流本應(yīng)即刻變?yōu)榱?，但因π形濾波器中電容存儲電荷的作用，IO實際并不會即刻變?yōu)榱愣菨u變減小到零。設(shè)置RP、R 后可大大地加快IO減小到零的過程，以保證下次電路接通時IO能真正反應(yīng)IL大小的實際情況。電位器RP、電阻R同時又是一個分流器電路，調(diào)節(jié)電位器RP可改變該支路電流的大小，這實際上相當于改變了控制器動作電流的臨界值，這將為限電器電流整定的實際操作提供方便。3.最后請出我的壓軸電路--------經(jīng)典的晶體管自鎖式短路保護電路

該電路沒有利用上述的電阻檢測和互感器檢測方式，而是一種獨特的電位檢測方式，利用了一個典型的晶體三極管鎖存器電路。要說明它，先來看看晶體鎖存器電路的原理。

首先剛上電時，VCC給通過回路R4，R5給電容C2充電，通過R3給C3充電，我們知道剛開始電容兩端的電壓為0V，隨著電容充電電容兩端的電壓就會升高，從而兩個三級管的基極電位會降低，當電位降低到一定時，三極管就會導(dǎo)通，假設(shè)當電容兩端電壓升到uo時，三極管導(dǎo)通，則導(dǎo)通時間為t=RC*In(u/u-u0)，計算得到Q3會先導(dǎo)通，一旦導(dǎo)通，Q2的基極電壓就不可能降低了，也就是說Q2不能導(dǎo)通了，從而OUT鎖定為1。如果某時，OUT輸入了一個低電位，Q2就會導(dǎo)通從而使Q3截止，OUT端就會被鎖定為0。

注意：該電路由于我沒有去尋找權(quán)威解釋，所以上述解釋全憑個人的理解，所以并不一定是正確的，只做參考！

下面再順便介紹一下兩個用繼電器做的特有意思的短路保護電路，全當好玩，電路原理很簡單，自己分析！

下面終于可以請出壓軸電路了。

上電：C2 兩端電壓不能突變，Q2基極電壓由VCC開始下降，下降到Q2可以導(dǎo)通（BE結(jié)壓降取0.7V），這個時間大概是0.12mS。但是同時Q1也在起到阻止Q2導(dǎo)通的作用，Q1導(dǎo)通的時間大概是：5.87mS也就是說 Q2在5.87mS后才會導(dǎo)通，但是同時C3在阻止Q3的導(dǎo)通，阻止時間是0.17mS。Q3在上電0。17MS后導(dǎo)通，負載得電，Q3 C極電壓達到13.3左右，迫使Q2截至。Q1是起通電防保護電路誤動作C1決定保護電路通電時保護電路的靈敏度,C1容量不能太大,Q1同樣是為了保護電路的可靠性穩(wěn)定性而設(shè)計的,Q1、R1、R2、C1、D1主要是在電源突變時起了很大的作用。

短路時，Q3 C極被拉低，Q2導(dǎo)通，形成自鎖，迫使Q3截止，Q3截至后面負載沒有電壓，這時有沒有負載已經(jīng)沒有關(guān)系了，所以即使拿掉負載也不會有輸出。要想拿掉負載后恢復(fù)輸出，可以在Q3得 C E結(jié)上接一個電阻，取1K左右。

未完待續(xù)......

第二篇：電工電路小結(jié)

小 結(jié)（電工電路）

這一階段接觸到了強電，所以操作就更加注意，更加細心，欣慰的是付出的也得到了回報，所有的操作都是一次性完成的，效果很理想，在網(wǎng)版上的接線也越來越整齊美觀。

第一次在網(wǎng)板上接線時，那這一砸銅線放在面前有點茫然，看著邊上的樣板感到一些壓力。不過還是靜了靜開始接線了，起初仍然有一種不知所措的感覺在接主回路的時候，由于沒有經(jīng)驗加上急于把線接好的想法，接的有些亂。因此，又把一些先拆了重新接，結(jié)果浪費不少時間。之后，可能還是因為心急的緣故，一些導(dǎo)線沒有扳直，也沒有認真考慮到版面排線導(dǎo)致第一次接線下來整個板面看到不是那樣整齊，但經(jīng)過對照原理圖將線路進行好幾次檢查，在測試時結(jié)果還是很好的。

第二次接線時，由于第一次接線不理想，就把線拆了重新接。這次接起來顯然比上次熟練了，主回路在稍考慮后就接出來了，相對上次速度也快了一些，也更整齊美觀。不過在接控制回路時，雖然線扳直了，但由于線比較多，沒有合理排布，所以看起來就不是很整齊，測試結(jié)果同樣很好。

第三次接線時沒有急于去接線，去看了接線接的好的同學(xué)的樣板?？赐旰笫艿揭恍﹩l(fā)，改掉了線在中間亂穿的局面，盡量將線合在一起，也可以作必要搭線。結(jié)果接完線，可以說讓我很滿意，測試結(jié)果也是一次完成，效果很好。不過，讓自己擔(dān)心的是花的時間很多，遠遠超過考試所給的時間，我想我應(yīng)該考慮一下考試時時間的問題，如何合理安排。

三周的實訓(xùn)匆匆結(jié)束了，時間雖短，卻很充實，我想用“膽大心細”四個字來總結(jié)一下這次實訓(xùn)應(yīng)有的態(tài)度，這次實訓(xùn)讓我對這四字又有了新的更深刻的理解。

第三篇：人臉識別小結(jié)

人臉識別總結(jié)

一、概述

生物特征識別技術(shù)包括人臉識別、指紋識別、語音識別、表情分析及理解、虹膜識別等 人臉識別的實質(zhì)就是借助計算機工具來分析人臉面部圖像，采用不同的特征表示方法提取有效地人臉特征，是可用來辨識身份的一門自動處理技術(shù)，常見重要應(yīng)用案例包括銀行和軍事重地的自動門禁系統(tǒng)、智能人臉監(jiān)控系統(tǒng)、用于公共交通體系中安檢系統(tǒng)的嫌疑人自動識別系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中的在線驗證系統(tǒng)等。產(chǎn)生不同個體較大差異性的內(nèi)在因素主要有種族、性別、年齡、心理等。外在因素主要有光照變化、角度偏轉(zhuǎn)、姿態(tài)、噪聲千擾、遮擋、以及化妝遮擋物等。18世紀,就有一篇依據(jù)人臉特征信息進行身份鑒別的文章發(fā)表在《Nature》上,開啟了近代最早的人臉識別研宄，最早的自動人臉識別系統(tǒng)是由Chan和Bledsoe創(chuàng)于1965年 人臉識別包括四個主要步驟：圖像預(yù)處理、人臉檢測、面部特征提取和分類識別。

二、研究領(lǐng)域

1、身份驗證領(lǐng)域：通過人臉識別技術(shù)來判斷和鑒別當前用戶是否合法或者具備相應(yīng)的功能權(quán)限，例如2008年北京奧運所采用的人臉識別系統(tǒng)。

2、智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域，例如車站安裝智能監(jiān)控系統(tǒng),該系統(tǒng)中加入了人臉識別技術(shù)以捕捉人群中的可疑罪犯。

3、人機交互領(lǐng)，例如人臉面部為視覺系統(tǒng)提供了最為主要的特征信息。

三、人臉識別方法及其算法

（一）方法分類

可以分為：基于幾何特征的人臉識別、基于彈性圖匹配的人臉識別、基于子空間分析的人臉識別、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別、基于隱馬爾可夫模型等。? 經(jīng)典的特征臉“Eigenface”就是該時期由麻省理工學(xué)院的M.Turk和A.Pentlaiid提出的，采用PCA變換對原始圖像進行降維處理,然后再進行分類識別。? ? P.Belhumeur等提出的Fisherfaces人臉也被廣泛應(yīng)用在人臉識別中。

90年代中后期,出現(xiàn)了一種基于動態(tài)連接結(jié)構(gòu)(Dynamic Link Architecture)的彈性圖匹配(Elastic GraphMatching)識別方法。? 90年代末支持向量機被應(yīng)用到人臉識別技術(shù)中。

（二）流行算法

主要分為：等距離映射_(Isometrical Mapping,簡稱 ISOMAP)、局部線性嵌入(Locally LinearEmbedding,簡稱LLE、拉普拉斯算子特征映射(Laplacian Eigenmaps)、拉普拉斯臉(Laplacianface)方法?；诶绽笲elkin M等提出局部投影(LPP)方法。近期算法包括： ? 基于稀疏表示的人臉識別方法(Sparserepresentation recognition, SRC)針對此識別方法還出現(xiàn)了較多的改進模型,典型的有

? 基于Gabor的稀疏表示 ? 基于Metaface的稀疏表示等

（三）難點

1、人臉圖像的成像條件包括較大的隨機性：光照變化、姿態(tài)變換、表情變化、發(fā) 型改變、化妝、以及遮擋等復(fù)雜條件

2、人臉面部圖像的復(fù)雜的三維結(jié)構(gòu)屬性：包括線性結(jié)構(gòu)和非線性結(jié)構(gòu)

3、人臉圖像數(shù)據(jù)的維數(shù)問題

4、不同個體間的面部特征的差異性

四、人臉特征提取研究

（一）人臉特征提取和識別算法分類

? ? 基于統(tǒng)計方法 基于幾何方法

（二）具體實現(xiàn)

? 主成分分析(principal component analysis, PCA)是一種典型的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)降維方法

? Sirovich和Kirby首先研究人臉降維過程，采用基于鏡像臉的技術(shù) ? M.Turk_提出了基于PCA表示的特征臉的概念

? Fisher線性判別方法也是人工智能和模式識別領(lǐng)域中的重要方法之一

? Foley和Sammon提出了基于Sammon最佳鑒別平面的技術(shù)

? Duchene和Leclercq提 出了針對多類問題的Foley-Sammon最佳鑒別矢量集的求解公式

? Turk和Pentland提出了基于特征臉的特征提取方法 ? Kittler又提出了基于Fisher鑒別準則的提取面部特征方法 ? Hong和Yang提出了采用SVD進行特征提取方法 ? Cheng等改進并提出了一種新的相似性鑒別準則

? Liu等提出了基于最佳鑒別廣義平面和最佳鑒別廣義矢量集的一系列特征提取方法 ? 郭等在此基礎(chǔ)上提出了改進的最佳鑒別矢量方法 ? 吳等又改進了廣義最佳鑒別矢量方法 ? 基于模型的特征提取方法

? Kass等首次提出了主動輪廊線模型(Active Contour Model,ACM), ACM也被稱為Snake模型

? Lee等提出了一種改進Snake模型的方法,改進方法是由正面和側(cè)面結(jié)構(gòu)化特征來對面部進行特征點定位

? 基于統(tǒng)計參數(shù)化模型的主動形狀模型(Active Shape Model, ASM)? 優(yōu)勢在于它不僅能有效地定位和提取目標物體的外部輪廓信息,而且能提取目標物體的內(nèi)部輪廓和形狀特征

? Cootes等在ASM基礎(chǔ)上提出了主動表觀模型(Active AppearanceModel,AAM)

（三）需要解決的問題

1、根據(jù)奇異值分解原理可以得到人臉圖像的奇異值向量所在的基空間(矩陣)是由 人臉圖像本身決定的。

2、當光照、姿態(tài)、表情變化以及遮擋等復(fù)雜條件下,人臉的表象會產(chǎn)生較大變化, 從而造成人臉識別系統(tǒng)的性能下降。

3、需要構(gòu)造一種能有效描述目標紋理特性的局部紋理輪廓模型,進一步提高模型的 特征點定位精度。

第四篇：信號識別小結(jié)

信號識別 1.特征參數(shù)法

思路：根據(jù)瞬時幅度，瞬時相位，瞬時頻率特征參數(shù)的差異進行識別 優(yōu)點：計算量小，簡單 缺點：受信噪比影響大

2.功率譜方法

思路：經(jīng)典功率譜估計有直接法，間接法

直接法： = 2

優(yōu)點：簡單，快速

缺點：當數(shù)據(jù)N太大時，譜曲線起伏加劇，N太小時，譜分辨率不好。

1間接法：PPER??MM?1k?02jN

1?x(k)e?jwk

優(yōu)點：采用分段取平均值方法使方差性能得到改善。缺點：方差性能的改善是以犧牲偏差和分辨率為代價的。

3.基于小波變換（衍生的方法）思路：1.對信號進行小波變換，提取變化后時域的包絡(luò)方差與均值平方之比作為特征參數(shù)

2.提取頻域頻率，幅度，相位，功率譜密度等特征

3.時域頻域相結(jié)合

優(yōu)點：克服傅里葉變換的不足，對瞬時信息具有較強的檢測能力

缺點：小波變換的方法對于類間識別效果還不是很理想, 如對2PSK 和4PSK的

識別, 單獨用該方法還不能達到很好的分類效果, 必須與其它方法結(jié)合 使用。

4.高階累積量方法

思路：計算二階、四階、六階、八階累積量，并通過歸一化、平方等變換尋找差異進行區(qū)分

優(yōu)點：對噪聲不敏感

缺點：對載波和碼元同步要求較高

5.人工智能識別方法

思路：利用專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊推理、Agent理論、遺傳算法等人工智能方法形成經(jīng)驗與知識的推理規(guī)則

優(yōu)點：不依賴數(shù)據(jù)庫的先驗知識，分析靈活，自我學(xué)習(xí)缺點：容易漏檢、誤判

6.基于支持向量機的信號識別

思路：通過優(yōu)化算法函數(shù)（結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理，粒子群優(yōu)化，模糊數(shù)學(xué)，粗集理論），模型建立（一對一或一對多）和參數(shù)的而選擇（帶寬、均值、峰值點，歸一化瞬時幅度等）進行信號的識別 優(yōu)點：善于解決高維分類問題，識別準確率高 缺點：復(fù)雜度高，理論算法還不夠完善 通信信號調(diào)制方式識別方法綜述 1.AWGN條件下的基本識別方法 1.1基于統(tǒng)計模式的調(diào)制識別方法

特征參數(shù)：信號譜特征，信號平方譜的譜峰數(shù)，譜功率，瞬時值統(tǒng)計特征，星座點間的Hellinger距離，高階累積量、小波變換降噪，分形集維數(shù)

優(yōu) 點：理論分析簡單；高信噪比時特征易于提取、適用類型多、識別性能好；在預(yù)處理精度較差、先驗知識較少的非合作通信環(huán)境下仍具有較好的識別性能。

缺 點：算法識別體系繁雜；理論基礎(chǔ)不完善；算法效率低。1.2基于決策論的調(diào)試識別方法 主要算法：似然比檢驗法（LRT），最大似然比檢驗（MLRT），平均似然比檢驗（ALRT），廣義似然比檢驗（GLRT），混合似然比檢驗（HLRT），類似然比算法。

優(yōu) 點：理論基礎(chǔ)完備；在低信噪比環(huán)境下能夠保證較好的性能。缺 點：算法復(fù)雜，計算量大；適用性差；識別條件嚴格。

2.非理想信道的調(diào)制識別（非高斯即存在信號衰落，多徑效應(yīng)，色噪聲等）2.1基于決策論的調(diào)制識別方法：GLRT算法，qHLRT算法，qHLRT-UB算法

2.2基于統(tǒng)計模式的調(diào)制識別方法：循環(huán)累計特征矢量，四階累積量，六階累積量

3.共信道多信號的調(diào)制識別（一個信道內(nèi)存在多個時頻混疊的信號）

3.1基于信號分離的識別方法：擬合法；經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法；獨立分量分解法 3.2基于提取特征參數(shù)的方法：基于信號的周期譜特征完成重疊信號調(diào)試識別；

基于小波變換利用Haar脊線構(gòu)建識別特征參量的方法；

基于循環(huán)譜，循環(huán)累積量特性的識別方法； 基于AR、GAR模型提取特征參量的識別方法； 基于壓縮感知與高階循環(huán)累計量的識別方法。

經(jīng)典功率譜估計有直接法和間接法兩種,直接法又稱周期圖法,它是把隨機信號y(k)的N點觀察數(shù)據(jù)yN(k)視為一能量有限信號,直接取yN(k)的傅里葉變換,得到XN(ejω),然后再取其幅值的平方,并除以N,作為對y(k)真實的功率譜P(ejω)的估計。以 PPER(ejω)表示周期圖法估計出的功率譜,即: PPER(ω)=1N XN(ω)2(1)由于yN(k)可以用FFT快速計算,所以此方法成了譜估計中的一個常用的方法。但是直接法估計出的譜 PPER(ω)性能不好,當數(shù)據(jù)長度N太大時,譜曲線起伏加劇;N太小時,譜的分辨率又不好,因此需要加以改進。

間接法是對直接法的一種改進,又稱之為周期圖的平滑。對其改進的另一種方法是所謂平均法,它的指導(dǎo)思想是把一長度為N的數(shù)據(jù)yN(k)分為L段,分別求每一段的功率譜,然后加以平均。最常用的是Bartlett法,以及Bartlett法的改進Welch法。Bart-lett法中,將信號yN(k)在時間[1,N-1]上分成L段,每段的長度都是M,即N= LM,第i段數(shù)據(jù)加矩形窗后,變?yōu)? yiN(k)= yN[ n+(i-1)M] di[ n+(i-1)M],0≤ n≤ M-1,1≤ i≤ L

(2)式中di(n)是長度為M的矩形窗口。分別計算每一段的功率譜,即 PiPER=1M ∑M-1K= 0xjN(k)e-jwk 2,0≤ i≤ L(3)信號分段越多,方差越小[5]。但方差性能的改善是以犧牲偏差和分辨率為代價的。每段數(shù)據(jù)長度的選擇主要取決于所需的分辨率

小波變換（wavelet transform，WT）是一種新的變換分析方法，它繼承和發(fā)展了短時傅立葉變換局部化的思想，同時又克服了窗口大小不隨頻率變化等缺點，能夠提供一個隨頻率改變的“時間-頻率”窗口，是進行信號時頻分析和處理的理想工具。它的主要特點是通過變換能夠充分突出問題某些方面的特征，能對時間（空間）頻率的局部化分析，通過伸縮平移運算對信號（函數(shù))逐步進行多尺度細化，最終達到高頻處時間細分，低頻處頻率細分，能自動適應(yīng)時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細節(jié)，解決了Fourier變換的困難問題，成為繼Fourier變換以來在科學(xué)方法上的重大突破。

第五篇：高低壓保護電路改進建議

控制器高低壓保護電路改進建議

各位領(lǐng)導(dǎo)、專家：你們好！

由于我司目前控制器的高低壓保護電路是采用的22K、33K氧化膜電阻降壓和限流，而根據(jù)實際售后反饋的數(shù)量來看，該兩個電阻售后故障率極高（根據(jù)篩選發(fā)出06年1至8月份售后復(fù)核數(shù)據(jù)分析，該兩個電阻累計數(shù)量達20單，故障數(shù)排列前3位，故障原因均為開路），06總部也納入重點整改項目之一。該電阻在現(xiàn)電路具體中如下圖：

建議采用電容降壓的理論可行性分析：

而在我們重慶復(fù)核過程中，也常發(fā)現(xiàn)該兩個電阻 R5 和R6 的阻值開路狀況，經(jīng)分析，這兩個電阻在電路中承受的功率為220V×0.005A=1.1W，而實際電阻的標稱值為2W，從理論上說該電阻在原電路工作中是沒有問題的。但是，實際上因為廠家在制造上的原因不可能100%不出現(xiàn)質(zhì)量問題而導(dǎo)致電阻功率的實際值有所偏差；另外，電阻是一個功耗原件，發(fā)熱是不可避免的；同時用戶的使用環(huán)境也不可估計；因此，根據(jù)理論分析，原電路中的兩個電阻限流完全可以采用無功耗原件電容來代替，在改進電路圖中引入了一個電容（如下圖），采用電容降壓式供電方式，因為在本電路中電容的容抗相當?shù)拇?，所以我們分析電路的時候可以把它看作是一個恒流源，電容C的電流取值可以根據(jù)公式來計算，而負載的兩端的電壓由負載的電阻大小而決定的，負載電阻大，負載的兩端的電壓就高，反之亦然，而本電路的負載電壓值就是光耦發(fā)光管的正向壓降，反向壓降由于D4導(dǎo)通，只有0.7V的反向壓降，完全不會因為電壓的問題而導(dǎo)致光耦損壞，故可靠性也是非常高。如下改進后的電路：

（注：該改進后電路中的電容C取值初步為0.1uf/630v）改進后的電路實際試驗情況分析：

改進的電路至目前模擬試驗已運行近200小時，試驗情況很好，試驗過程未出現(xiàn)任何異常問題；另外測得電路中的相關(guān)電參數(shù)也是完全符合要求，可靠性非常高。

現(xiàn)將該方案推薦給總相關(guān)領(lǐng)導(dǎo)、專家評審，請總部領(lǐng)導(dǎo)、專家給予指導(dǎo)。謝謝！

電子科技質(zhì)控部

2006-8-22