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公开(公告)号：CN115395831B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202110551501.9
申请日：2021-05-20
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于PWM‑ON调控方式的无刷直流电机控制电路，属于无刷直流电机换相技术领域，解决了现有技术中缺乏针对PWM‑ON调控方式的、无刷直流电机控制外围电路的问题。一种基于PWM‑ON调控方式的无刷直流电机控制电路，包括：换相控制逻辑电路，基于方向控制信号、PWM信号及无刷直流电机输出的位置霍尔信号，生成适配于PWM‑ON调控方式的换相控制逻辑信号；所述功率主电路，基于所述换相控制逻辑信号，控制功率主电路执行PWM‑ON调控过程，并输出用于驱动所述直流电机工作的电机输入控制信号。
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公开(公告)号：CN118294771A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310011267.X
申请日：2023-01-05
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于干扰误报警滤除机制的IGBT故障检测方法，属于IGBT故障检测技术领域，解决了现有技术中面临不同的外部强电磁干扰环境，如何滤除干扰报警的问题。所述检测方法包括：在每一个周期采样之后按照下述步骤判断是否存在故障：根据所述累计故障信号计数器的计数值确定累计故障信号计时计数器的计数值；根据所述累计故障信号计数器的计数值、累计故障信号计时计数器的计数值和累计故障触发阈值确定是否报警累计故障；根据所述连续故障信号计数器的计数值和连续故障触发阈值确定是否报警连续故障。实现了在面临不同的外部强电磁干扰环境，能够及时有效地滤除干扰报警，避免误触发报警故障。
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公开(公告)号：CN118294770A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310011253.8
申请日：2023-01-05
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于干扰误报警滤除机制的IGBT故障检测系统，属于IGBT故障检测技术领域，解决了现有技术中面临不同的外部强电磁干扰环境，如何滤除干扰报警的问题。所述检测系统包括：IGBT模块、驱动电路、信号传输电路和DSP模块；驱动电路用于根据IGBT模块产生故障报警信号，将故障报警信号发送至信号传输电路；信号传输电路用于将故障报警信号传输至DSP模块；DSP模块根据故障报警信号，生成故障事件信号；并根据故障报警信号和故障事件信号判断IGBT模块是否存在故障；信号传输电路包括依次连接的光耦隔离电路和二阶阻容滤波电路。实现了在面临不同的外部强电磁干扰环境，能够及时有效地滤除干扰报警，避免误触发报警故障。
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公开(公告)号：CN115395830A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110551459.0
申请日：2021-05-20
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: H02P6/16 , H02P29/024 , H02P29/028
Abstract: 本发明涉及一种无刷直流电机换相控制电路，属于无刷直流电机换相技术领域，解决了现有技术存在的换相控制电路开关损耗和电机损耗较大的问题。无刷直流电机换相控制电路包括：换相控制逻辑电路，用于接收并处理方向控制信号、PWM信号、无刷直流电机输出的位置霍尔信号、以及所述位置霍尔信号和所述方向控制信号经取非逻辑运算后的信号，生成适配于功率主电路PWM调制方式的换相控制逻辑信号；驱动电路，用于放大所述换相控制逻辑信号，得到驱动信号；所述功率主电路，用于基于所述驱动信号生成无刷直流电机输入控制信号，并利用所述无刷直流电机输入控制信号驱动所述无刷直流电机工作。该电路能够有效降低开关损耗和电机损耗。
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公开(公告)号：CN114515146A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202011285933.1
申请日：2020-11-17
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于电学测量的智能手势识别方法及系统，属于智能手势识别技术领域，解决了现有技术设计复杂、使用条件受限、识别率过低的问题。该方法包括如下步骤：布设分布式电极传感器阵列，对阵列中各电极通电；在用户手部动作时，通过所述分布式传感器阵列采集用户手部皮肤上各点的电压信号；对上述各点的电压信号分别进行预处理，获得各点的有效电压幅值和相位；将上述各点的有效电压幅值和相位输入事先训练好的深度神经网络中，获得每类手势的预测概率；将上述每类手势的预测概率输入事先训练好的分类器中，获得当前手势类型。本发明将电学测量和深度学习相结合进行手势的识别，提高了识别准确率，降低了设备造价，并提高了设备的便携性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113644847A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202010340724.6
申请日：2020-04-26
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: H02P6/18
Abstract: 本发明涉及一种无刷直流电机换相信号提取装置，属于无刷直流电机换相技术领域，解决了现有无刷直流电机无位置传感器控制电路中换相信号提取准确性、可靠性低问题。装置包括：功率主电路，输出无刷直流电机的电周期频率的同频信号uAN0’和3倍频信号uSN0’；固定延迟信号提取电路，基于驱动信号对uAN0’和uSN0’做90°固定延迟处理后输出信号uAN1’和uSN1’；信号隔离电路，对信号uAN1’和uSN1’隔离后得到信号uAN2’和uSN2’；换相信号提取电路，基于uSN2’和uAN2’提取得到3倍频换相信号Z1和同频换相信号Z2；锁相倍频电路，对Z1倍频得到倍频信号H1，将H1反相得到H2；固定延迟信号驱动电路，用于分别驱动放大H1、H2，并将H1、H2放大后的信号作为前述驱动信号。
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公开(公告)号：CN109150023B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201811092054.X
申请日：2018-09-19
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: H02P6/16
Abstract: 本发明涉及一种永磁无刷直流电机换相控制电路，属于电机换相控制技术领域，解决了现有电路设计成本高、可靠性低的问题。包括：换相逻辑电路、信号滤波电路、上桥臂控制电路、下桥臂控制电路、功率主电路、能量回馈电路；电机位置信号输入换相逻辑电路输入端，换相逻辑电路输出信号H1、H3、H5经信号滤波电路后接入上桥臂控制电路，换相逻辑电路输出信号H2、H4、H6经信号滤波电路后接入下桥臂控制电路，上桥臂控制电路及下桥臂控制电路的输出信号均接入功率主电路，功率逆变功率主电路的输出信号UA、UB、UC与直流电机的输入端连接，供电总电源VCC通过能量回馈电路与功率主电路进行能量交互。实现了电机换相控制电路低成本、小体积和高可靠性。
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公开(公告)号：CN115395834B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202110553134.6
申请日：2021-05-20
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种带过流保护的无刷直流电机控制电路及方法，属于无刷直流电机换相技术领域，解决了现有电机换相控制电路开关损耗和电机损耗大等问题。包括：换相控制逻辑电路，用于接收并处理方向控制信号、PWM信号、无刷直流电机输出的位置霍尔信号、过流保护信号以及位置霍尔信号和方向控制信号经取非逻辑运算后的信号，生成适配于H‑ON_L‑PWM调制方式的换相控制逻辑信号；驱动电路，用于放大换相控制逻辑信号，得到驱动信号；功率主电路，用于基于驱动信号执行H‑ON_L‑PWM调制过程，输出电机输入控制信号，并利用输入控制信号驱动无刷直流电机工作；还用于当监测到所述无刷直流电机过流时，输出过流信号；过流保护电路，受控于过流信号，生成过流保护信号。
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公开(公告)号：CN115395830B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202110551459.0
申请日：2021-05-20
Applicant: 北京机械设备研究所
IPC: H02P6/16 , H02P29/024 , H02P29/028
Abstract: 本发明涉及一种无刷直流电机换相控制电路，属于无刷直流电机换相技术领域，解决了现有技术存在的换相控制电路开关损耗和电机损耗较大的问题。无刷直流电机换相控制电路包括：换相控制逻辑电路，用于接收并处理方向控制信号、PWM信号、无刷直流电机输出的位置霍尔信号、以及所述位置霍尔信号和所述方向控制信号经取非逻辑运算后的信号，生成适配于功率主电路PWM调制方式的换相控制逻辑信号；驱动电路，用于放大所述换相控制逻辑信号，得到驱动信号；所述功率主电路，用于基于所述驱动信号生成无刷直流电机输入控制信号，并利用所述无刷直流电机输入控制信号驱动所述无刷直流电机工作。该电路能够有效降低开关损耗和电机损耗。
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公开(公告)号：CN114515146B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202011285933.1
申请日：2020-11-17
Applicant: 北京机械设备研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于电学测量的智能手势识别方法及系统，属于智能手势识别技术领域，解决了现有技术设计复杂、使用条件受限、识别率过低的问题。该方法包括如下步骤：布设分布式电极传感器阵列，对阵列中各电极通电；在用户手部动作时，通过所述分布式传感器阵列采集用户手部皮肤上各点的电压信号；对上述各点的电压信号分别进行预处理，获得各点的有效电压幅值和相位；将上述各点的有效电压幅值和相位输入事先训练好的深度神经网络中，获得每类手势的预测概率；将上述每类手势的预测概率输入事先训练好的分类器中，获得当前手势类型。本发明将电学测量和深度学习相结合进行手势的识别，提高了识别准确率，降低了设备造价，并提高了设备的便携性。
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