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异步测功机双馈变频电源的技术原理设计

电机电器技术 1999年第2期 2-7页

作者：何湘吉广州电器科学研究所

分析了异步测功机双馈变频电源的设计原理及优越性，还分析了部分元器件的参数选择。本研制在测试技术上是一个新的突破。

关键词：异步测功机双馈变频电源电动机设计

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混合式步进电动机运行矩频特性实用计算研究

中国科学院电工研究所论文报告集 1989年第17期 1-16页

作者：何湘吉

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测功机精度的自校性

电机电器技术 1991年第3期 17-18页

作者：何湘吉

测功机通过直接法测量电机或一般旋转机械的转矩特性,与转速测量仪器配合,确定机械功率特性。其方法直观简捷,测量数据稳定精确,是小功率电机、电动工具以及相当部分家用电器行业的主导测量装置。计算机数据采集和控制系统的日益完善,... 详细信息

测功机通过直接法测量电机或一般旋转机械的转矩特性,与转速测量仪器配合,确定机械功率特性。其方法直观简捷,测量数据稳定精确,是小功率电机、电动工具以及相当部分家用电器行业的主导测量装置。计算机数据采集和控制系统的日益完善,进一步开拓了各种类型测功机的应用前景。测功机是集转矩加载、传感和测量单元为一体的系统装置。作为广泛应用的测量仪器,测功机本身精度的校正与定级工作却一直不能令人满意。

关键词：测功机电机精度自校性测试

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双气浮轴承高速无刷同步测功机研制

电机电器技术 1994年第3期 15-17,48页

作者：何湘吉

介绍了新研制的高速同步测功机。样机采用双气浮轴承的机械结构，两极转子的无刷励磁的电磁结构，在测功机生产技术上是一次新的尝试。对样机在设计、特殊结构及工艺特点等方面进行了讨论和分析。

关键词：高速同步测功机气浮轴承制造

不同驱动电源下混合式步进电机的运行矩频特性

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微电机 1988年第2期 25-30页

作者：刘维澄何湘吉中科院电工所

本文对混合式步进电动机在不同驱动电源下的运行矩频特性进行了分析,并推导出相应的计算公式,它包括最常见的恒压,高低压以及恒流斩波电源情形。至今为止,有关电源类型具体影响电机稳态运行指标方面尚未能得到充分的研究,

关键词：混合式步进电机矩频特性驱动电源

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经济型机床数控系统用步进伺服驱动器

微电机 1987年第1期 35-37页

作者：刘维澄何湘吉中科院电工研究所

一、步进伺服驱动器的性能目前,普遍采用的反应式步进伺服驱动器由反应式步进电机和高低压驱动电源组成。我所研制的永磁感应子式步进伺服驱动器由永磁感应子式步进电机和异极性斩波电源组成。异极性斩波电源输出电压为90伏,其每相原理... 详细信息

一、步进伺服驱动器的性能目前,普遍采用的反应式步进伺服驱动器由反应式步进电机和高低压驱动电源组成。我所研制的永磁感应子式步进伺服驱动器由永磁感应子式步进电机和异极性斩波电源组成。异极性斩波电源输出电压为90伏,其每相原理图如图1所示。永磁感应子式步进电机有110BFY和130BFY两种,其主要技术指标如表1所示。

关键词：伺服驱动器子式磁感应极性斩波电源电机转子电机构件高低压驱动感应子式步进电机反应式步进电机永磁气隙磁导

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步进驱动器的比较和改进

电工电能新技术 1987年第4期 32-37页

作者：刘维澄张吟蓉何湘吉中国科学院电工研究所

本文指出步进驱动器前途光明,今后我国应发展混合式步进电机和异极性斩波电源。提出混合式电机和电源的改进方案,并进行简要分析。进一步提高步进驱动器性能,应开展微步电子技术和闭环控制的研究。

关键词：混合式步进电机微步步进驱动器反应式步进电机斩波电源

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单相电容运转电机型式试验自动测试系统

中小型电机 1997年第5期24卷 41-43页

作者：何湘吉樊利民徐惠珍广州电器科学研究所华南理工大学

以ＰＣ机为测控核心，研制出单相电容运转电机型式试验自动测试系统。文章着重讨论了电机温升带电测量、电机额定点自动调整及其实时性保证等关键技术问题，介绍了系统组成、工作过程和特点。

关键词：电机试验自动检测系统

YOLOv4-Tiny的改进轻量级目标检测算法

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计算机科学与探索 2024年第1期18卷 138-150页

作者：何湘杰宋晓宁江南大学人工智能与计算机学院江苏省模式识别与计算智能工程实验室江苏无锡214122

目标检测是深度学习的重要分支领域,大量的边缘设备需要轻量级的目标检测算法,但现有的轻量级的通用目标检测算法存在检测精度低、检测速度慢的问题。针对这一问题,提出了一种基于注意力机制的YOLOv4-Tiny的改进算法。调整了原有的YOLOv... 详细信息

目标检测是深度学习的重要分支领域,大量的边缘设备需要轻量级的目标检测算法,但现有的轻量级的通用目标检测算法存在检测精度低、检测速度慢的问题。针对这一问题,提出了一种基于注意力机制的YOLOv4-Tiny的改进算法。调整了原有的YOLOv4-Tiny算法的主干网络的结构,引入了ECA注意力机制,使用空洞卷积改进了传统的SPP结构为DC-SPP结构,并提出了CSATT注意力机制,与特征融合网络PAN形成CSATT-PAN的颈部网络,提高了网络的特征融合能力。提出的YOLOv4-CSATT算法和原始YOLOv4-Tiny算法相比,在检测速度基本持平的情况下,对于信息的敏感程度以及分类的准确程度有了明显的提高,在VOC数据集上精度提高了12.3个百分点,在COCO数据集上高出了6.4个百分点。在VOC数据集上,相比Faster RCNN、SSD、Efficientdet-d1、YOLOv3-Tiny、YOLOv4-MobileNetv1、YOLOv4-MobileNetv2、PP-YOLO算法在精度上分别高出3.3、5.5、6.3、17.4、10.3、0.9和0.6个百分点,在召回率上分别高出2.8、7.1、4.2、18.0、12.2、2.1和4.0个百分点,FPS达到94。通过提出CSATT注意力机制提高了模型对于空间的通道信息的捕捉能力,并结合ECA注意力机制和特征融合金字塔算法,提高了模型的特征融合的能力以及目标检测精度。

关键词：目标检测 YOLOv4-Tiny算法注意力机制轻量级神经网络特征融合