Optimale besturingstechniek voor gereedschapsmachines met hoge snelheid en hoge precisie
Conventionele werktuigmachines hebben slechts één actuator in dezelfde richting, wat de machinale efficiëntie van de machine niet optimaliseert. Hier wordt algemeen verwacht dat de huidige werktuigmachinetoepassingen zullen verbeteren en optimaliseren. De uiterst snelle en uiterst nauwkeurige optimalisatiebesturingstechnologie voor werktuigmachines waarmee MERL bezig is, is om de efficiëntie van de werktuigmachine te verbeteren door het actuatoralgoritme te verbeteren. Daarom heeft het optimale regelalgoritme van MERL het machinegereedschap het ontwerp van twee actuatoren in dezelfde richting gerealiseerd, zodat de twee actuatoren effectief kunnen werken volgens het optimale regelalgoritme. Op dit moment kan de uiterst precieze machinegereedschap optimale besturingstechniek de bewerkingssnelheid met 10% tot 40% verhogen in vergelijking met de werktuigmachine zonder de geoptimaliseerde besturingstechnologie, en de werktuigmachine kan worden gemaakt zonder de noodzaak van herhaalde snelheidsvermindering en versnelling. van de actuator. De beweging is soepeler en de maximale energiebesparing is 50%.
Bewustzijn van bewustzijn
Als het gaat om bewustzijn, kunnen we denken aan superkrachten. Maar MERL-ingenieurs vertellen ons dat bewustzijn van bewustzijn technisch volledig mogelijk is om deze droom te bereiken. Onlangs zijn in hun onderzoek het gebruik van hersengolven om de rolstoel te besturen, hersengolven om auto-cruise en andere functies te bereiken, gerealiseerd. MERL-ingenieurs geloven dat ze volledig gebruik kunnen maken van goedkope, draagbare sensoren (EEG, elektromechanica) en andere niet-contact (zoals camera, stem) sensoren voor intelligente hersencomputerinteractie, evenals systemen om ongevallen te vermijden in de automobiel- en productie-industrie . Tegelijkertijd hebben MERL-ingenieurs door veel oefening bewezen dat, net als menselijke vingerafdrukken, het EEG van elke persoon ook anders is. Daarom zijn ze van mening dat EEG kan worden gebruikt als een belangrijk biometrisch kenmerk om verschillende mensen in de toekomst te kunnen onderscheiden.
