SICK編碼器1037441輕巧攜帶方便AFS60A-S4AA262144增量式編碼器檢測精度和效率,實現增量式編碼器的自動檢測,設計一種基于FPGA的增量式光電編碼器自動檢測系統,該檢測系統能夠快速地檢測出被檢增量式光電編碼器的均勻性和正交性誤差。首先,利用無刷直流電機帶動被檢增量式編碼器勻速轉動;其次,利用FPGA構成高速數據采集系統,自動采集被檢編碼器的相關數據,并計算出均勻性與正交性誤差;后,通過LCD液晶顯示屏顯示檢測結果濟社會快速發展,隨著世界各國化合作日益加深,人類社會對機器翻譯的需求也迅速增加,而人工智能技術的進步,也對機器翻譯的質量提出了新的要求。同時,機器翻譯研究的開展,對自然語言處理的其他領域有著*性的作用。因此,對于機器翻譯的研究不僅具有很高的實用價值,更能推動自然語言處理理論研究的進步。機器翻譯模型可以分為統計機器翻譯和神經機器翻譯兩大類。其中神經機器翻譯模型是利用深度學習技術,*依賴于神經網絡搭建的翻譯模型,主要由編碼器和個部分組成。經典的“編碼器-”模型中大多采用的是循環神經網絡。但由于循環神經網絡本身不適合進行深層網絡的疊加,所以很難通過疊加多層網絡來提高機器翻譯模型的性能。而當下正流行的Transformer模型在延用“編碼器-框架的同時,*摒棄了循環神經網絡,采用多頭自注意力機制和前饋神經網絡進行模型網絡的搭建,雖可以進行多層網絡疊加,但因其摒棄循環神經網絡,所以失去了輸入序列的位置信息特征,為解決此問題,該模型在對文本進行轉換表示的過程中加入了位置信息向量?；趯σ陨蠁栴}的思考,本文作出如下工作和研究:（1）針對種經典的基于循環神經網絡的翻譯模型,本文引入了獨立循環神經網絡作為模型的網絡結構。通過分析推導,證明了該網絡不但能保持循環神經網絡的基本序列位置特性,還可以有效的解決梯度消失和梯度爆炸的問題,同時該網絡能夠很好的通過疊加多層網絡來提高模型的效果。（2）對改進后的種模型進行了實驗驗證。在實驗中設置了3組對照實驗,其網絡結構分別為循環神經網絡、長短期記憶LSTM、GRU。通過比對分析得出在實驗的數據集上,獨立循環神經網絡的表現優于其余三組對照實驗,并且疊加多層后對模型的提升效果高于其余三個模型。（3）針對第二種Transformer模型,受到其文本編碼過程及翻譯工作的語言認知學本質啟發。本文將文本中單詞的詞性信息融入到編碼過程中,與詞向量表示和位置向量表示相加后作為終輸入向量。過程中生成的系統矩陣規模較大,導致計算復雜度高,重建時間長。為了加快重建速度并保證其準確性,基于人工神經網絡理論,通過降低系統矩陣規模,提出了一種快速FMT重建方法。具體來說,采用的降維方法是自編碼器,即一種典型的人工神經網絡,訓練數據為由系統矩陣和表面熒光測量值組成的矩陣,然后使用自編碼器網絡的編碼部分得到原始矩陣在低維空間上的表示。為了測試所提方法的性能,設計了一系列數值模擬實驗,包括非勻質圓柱體實驗和數字鼠實驗。實驗結果表明,該方法能有效縮短重建時間,

SICK編碼器1037441輕巧攜帶方便AFS60A-S4AA262144光電編碼器在動態狀態下的誤碼檢測,提高批量生產時對光電編碼器的誤碼檢測速度,設計了光電編碼器動態誤碼檢測系統。首先,對光電編碼器誤碼產生原因進行了分析,并對光電編碼器誤碼進行特征識別。其次,針對光電編碼器誤碼的特征,采用微分方法對光電編碼器進行動態誤碼檢測。然后,搭建了光電編碼器動態誤碼檢測系統,設計了軟硬件電路。后,對所設計光電編碼器動態誤碼檢測系統進行實驗驗證。實驗表明:所設計的動態誤碼檢測系統能夠實現對0~8 r/s轉速下光電編碼器的誤碼檢測,檢測結果直觀、準確。