CN107695205A - 一种热冲压模具的冷却系统 - Google Patents

一种热冲压模具的冷却系统 Download PDF

Info

Publication number
CN107695205A
CN107695205A CN201711099936.4A CN201711099936A CN107695205A CN 107695205 A CN107695205 A CN 107695205A CN 201711099936 A CN201711099936 A CN 201711099936A CN 107695205 A CN107695205 A CN 107695205A
Authority
CN
China
Prior art keywords
mrow
signal
msubsup
circuit
module
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201711099936.4A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107695205B (zh
Inventor
伏思静
王静
丁义超
鲜勇
罗建设
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Chengdu Technological University CDTU
Chengdu Univeristy of Technology
Original Assignee
Chengdu Technological University CDTU
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Chengdu Technological University CDTU filed Critical Chengdu Technological University CDTU
Priority to CN201711099936.4A priority Critical patent/CN107695205B/zh
Publication of CN107695205A publication Critical patent/CN107695205A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107695205B publication Critical patent/CN107695205B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B21MECHANICAL METAL-WORKING WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21DWORKING OR PROCESSING OF SHEET METAL OR METAL TUBES, RODS OR PROFILES WITHOUT ESSENTIALLY REMOVING MATERIAL; PUNCHING METAL
    • B21D37/00Tools as parts of machines covered by this subclass
    • B21D37/16Heating or cooling
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B30PRESSES
    • B30BPRESSES IN GENERAL
    • B30B15/00Details of, or accessories for, presses; Auxiliary measures in connection with pressing
    • B30B15/26Programme control arrangements

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Power Conversion In General (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Abstract

本发明属于智能制冷设备技术,尤其涉及一种热冲压模具的冷却系统,设置有控制单元,控制单元包括电源模块、传感器模块、微控制器、显示模块、音频报警电路和报警器;所述的微控制器与冷却水循环泵连接;电源模块接收外部输入的电源电压并分别输出工作电压到微控制器和传感器模块;传感器连接所述微控制器,显示模块和音频报警电路分别连接所述微控制器;报警器连接音频报警电路等。本发明解决了制冷设备在天气温度较低时,往往造成多制冷,对设备本身造成一定损伤同时也浪费了大量的电力资源;大大增加了冷却成本和生产成本,影响工作设备的工作寿命;传统设备不能实时监控室外温度,切换制冷状态的问题。

Description

一种热冲压模具的冷却系统
技术领域
本发明属于智能制冷设备技术,尤其涉及一种热冲压模具的冷却系统。
背景技术
目前,热成型冲压模具的冷却是靠水管通过模具进行冷却,内循环水不断流动带走热量,然而冷冻系统的工作并不受外界温度的控制,在天气温度较低时,往往造成多制冷,对设备本身造成一定损伤同时也浪费了大量的电力资源,大大提高了冷却成本和生产成本,影响工作设备的工作寿命。
现有的FPGA上电的时,通过特定接口从外部的EPCS器件读取FPGA的配置信息,完成FPGA的配置。因此,在需要改变FPGA的逻辑的时候需要重新烧写外部EPCS,配置过程才能完成。并且,对于一片容量足够的EPCS芯片也只保存一份的FPGA配置信息。现有的FPGA存储信息容量小,保存多份FPGA配置信息时需要多个芯片;并且对信息配置时需要停电处理,使用比较麻烦。
综上所述,现有技术存在的问题是:制冷设备在天气温度较低时,往往造成多制冷,对设备本身造成一定损伤同时也浪费了大量的电力资源,大大提高了冷却成本和生产成本,影响工作设备的工作寿命;传统设备不能实时监控室外温度,切换制冷状态;智能化程度低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种热冲压模具的冷却系统,旨在解决上述的问题。
本发明是这样实现的,一种热冲压模具的冷却系统,所述热冲压模具的冷却系统设置有控制单元,所述控制单元包括电源模块、传感器模块、微控制器、显示模块、音频报警电路和报警器;所述的微控制器与冷却水循环泵连接;
所述电源模块接收外部输入的电源电压并分别输出工作电压到微控制器和传感器模块;
所述传感器连接所述微控制器,所述显示模块和音频报警电路分别连接所述微控制器;
所述报警器连接音频报警电路;
传感器模块用于检测冲压模具的温度并根据检测的冲压模具的温度结果输出对应的检测信号到微控制器,所述微控制器根据传感器模块的检测信号控制显示模块显示所检测到的冲压模具的温度,并在检测到的冲压模具的温度较差时控制音频报警电路及报警器进行报警。
所述电源模块内置有掉电检测模块,用于检测电源开关状态,该掉电检测模块包括网络设备检测单元、电压检测单元、第一比较器、第二比较器以及单片机;
所述的网络设备检测单元,用于检测无线通信模块的数据传输是否正常;
所述电压检测单元的输入端与电源相连;所述电压检测单元的输出端分别与所述第一比较器和第二比较器相连;所述第一比较器和第二比较器的输出端与所述单片机相连;
所述电源模块内置有与电源输入端相连的输入滤波单元、与输入滤波单元输出端相连的PFC单元、与PCF单元输出端相连的电压变换单元、与电压变换单元输出端相连的输出单元;
所述输出单元与EMI滤波单元、直流变换单元、开关转换单元依次连接,并连接到稳流电源输出单元;开关转换单元的输出端连接驱动开关电源单元,驱动开关电源单元的输出分别连接独立循环控制单元、模拟光电隔离单元、稳流控制单元、脉宽调制光调节单元,模拟光电隔离单元的输出端通过独立循环控制单元连接开关转换单元,脉宽调制光调节单元通过稳流控制单元连接到稳流电源输出单元;
所述微控制器内置有用于对控制信息进行实时热切换的FPGA配置电路;所述FPGA配置电路包括串行FLASH存储器;串行FLASH存储器的FCLK、FnCS、FMOSI、FMIS接口连接外部处理器;通过上述接口将配置信息写至串行FLASH存储器;接口CLK、SDA连接外部处理;通过上述接口设置引导信息;nConfig、DI、DCLK、nCS、DO通过导线连接FPGA;
所述串行FLASH存储器的数据写入为:外部处理器通过FCLK、FnCS、FMOSI、FMIS完成配置信息写入;
所述FPGA配置电路引导的方法包括:过当nConfig信号有效后,FPGA就会进入重新配置的过程;FPGA会输出DI、DCLK与nCS信号组合,序列检测器在检测到特定的序列时,序列检测器的输出使得2选1模块输出来自引导信息缓存模块;序列检测器在未检测到特定的序列时,2选1模块输出直接来自FPGA的DI;
当外部处理器通过CLK、SDA完成引导信息的输入后,引起nConfig有效,同时将引导信息写入到引导信息缓存模块,nConfig信号有效之后,引起FPGA配置;
若外部处理器不通过CLK、SDA进行操作,则引导信息缓存模块中保存的信息默认和DI输出的引导信息一致;
所述FPGA配置电路对传感器模块的温度信号切换后,通过微控制器内置的处理模块对温度信号进行转换;所述转换方法包括:
首先进行离散化处理,在温度值上采集有限个采样点代替连续无限的坐标位置;每隔一定的时间间隔,抽取温度值信号的一个瞬间幅度值,将模拟信号离散化;
采样后所得出的一系列离散的样值称为样值序列;采样把模拟信号变成离散的样值序列,进行离散化处理,转换为有限个离散值,最终用数码来表示其幅值,实现连续信号幅度离散化处理;
采样、量化后的温度值信号变成一串幅度分级的脉冲信号,这串脉冲的包络代表模拟信号,把模拟信号转换成数字编码脉冲,用n比特二进制码来表示已经量化的样值,每个二进制数对应一个量化电平,然后排列,得到由二值脉冲组成的数字信息流,以进行传输和记录;
所述离散化处理具体包括:
(1)、将输入信号序列的信号样点x(n)减去M个采样间隔之前的信号样点x(n-M),得到差值信号d(n),即:
d(n)=x(n)-x(n-M);
其中,M是DFT变换点数,n信号样点的时域索引;
(2)、然后进行修正后的UVT变换:
其中,k为DFT变换的频域索引值,WM为复旋转因子并且WM=ej2π/M
(3)、将信号样点x(n)乘以调制序列将频点k的DFT变换移到k=0处,根据n-L时刻的DFT变换结果Xn-L(0)计算n时刻的DFT变换输出:
其中,m为调制序列的索引值,每个采样时刻增加1,初始值为0,增加到M-1时,下一采样时刻恢复到初始值0,作为迭代的n-L时刻的DFT变换结果Xn-L(0),其初始值采用传统DFT变换方法得到;
所述的调制序列采用一个复数振荡器来实现,形式为:
调制序列是以M为周期的,每M个样点就自动从开始;
所述的变换表示为:
其中,
L点信号序列d(n)被分成两个长度为L/2的子序列,分别对应d(n)中奇数索引和偶数索引的子序列,根据抽取得到的这两个子序列的DFT变换直接合成得到;
(4)、通过相位修正得到n时刻频点k的DFT变换结果即信号第k个频点的频谱信息:
进一步,所述传感器模块的温度信号检测方法包括:
首先,用感知设备在独立的采样周期内对目标信号x(t)进行采集,并用A/D方式对信号进行数字量化;然后,对量化后的信号x(i)进行降维;最后,对降维后的信号进行重构;其中t为采样时刻,i为量化后的信号排序。
进一步,对量化后的信号进行降维,具体是对量化后的信号通过有限脉冲响应滤波器的差分方程i=1,…,M,其中h(0),…,h(L-1)为滤波器系数,设计基于滤波的压缩感知信号采集框架,构造如下托普利兹测量矩阵:
则观测i=1,…,M,其中b1,…,bL看作滤波器系数;子矩阵ΦFT的奇异值是格拉姆矩阵G(ΦF,T)=Φ′FTΦFT特征值的算术根,验证G(ΦF,T)的所有特征值λi∈(1-δK,1+δK),i=1,…,T,则ΦF满足RIP,并通过求解如下式最优化问题来重构原信号:
即通过线性规划方法来重构原信号,亦即BP算法;
针对实际压缩信号,如温度信号的采集,则修改ΦF为如下形式:
如果信号在变换基矩阵Ψ上具有稀疏性,则通过求解如下式最优化问题,精确重构出原信号:
其中Φ与Ψ不相关,Ξ称为CS矩阵。
所述音频报警电路上集成有直流电源滤波电路、单向晶闸管触发电路及其控制电路、过流识别电路、直流电输出状态指示电路并依次连接;
所述的单向晶闸管触发电路及其控制电路由单向晶闸管SCR、按键开关AN和降压电阻R3组成,单向晶闸管SCR的阳极接15~85V直流电源的正极VCC和按键开关AN的一端,按键开关AN的另一端通过降压电阻R3接单向晶闸管SCR的控制极,单向晶闸管SCR的阴极接过流识别电路。
所述的过流识别电路由NPN型晶体管VT1、取样电阻R2组成,NPN型晶体管VT1的基极接单向晶闸管SCR的阴极和取样电阻R2的一端,NPN型晶体管VT1的发射极接取样电阻R2的另一端和直流电输出端的正极VCC1,NPN型晶体管VT1的集电极接直流电源供应器的正极VCC。
本发明解决了制冷设备在天气温度较低时,往往造成多制冷,对设备本身造成一定损伤同时也浪费了大量的电力资源;大大增加了冷却成本和生产成本,影响工作设备的工作寿命;传统设备不能实时监控室外温度,切换制冷状态的问题;本发明智能化程度高。
本发明的电源模块智能化程度高,保证了所有设备供电的安全性。
本发明的可引导的FPGA配置电路如果FLASH存储器容量足够,则可以在一片FLASH芯片中保存有两份及以上FPGA配置信息,可减少40%及以上的芯片数量;外部处理器通过CLK、SDA可以强制FPGA进行重新配置,可以实现FPGA功能的“热切换”,实现控制指令等实时切换。
本发明FPGA配置电路对传感器模块的温度信号切换后,通过微控制器内置的处理模块对温度信号进行转换,可获得准确的温度数据,为智能控制提供依据。本发明的温度控制方法可适用于精细化工领域。
本发明的音频报警电路工作时,当按键开关AN接通的瞬间,单向晶闸管SCR导通,直流电路也导通。当负载工作电流增大到超过允许值时,取样电阻R2上的电压大于0.75V时,NPN型晶体管VT1导通,此时NPN型晶体管VT1的集电极和基极之间电压下降到低于单向晶闸管SCR导通的维持电压,单向晶闸管SCR被关断,同时切断直流电源供应器,直流电输出状态指示灯LED立即熄灭。电阻R3是降压电阻,用于提供单向晶闸管SCR导通的触发电压。本发明提供的音频报警电路具有过流快速断流、恢复速度快、直流电源电压范围宽等特点,可广泛应用于直流电路中作过流保护装置,有效的保护了报警设备。
附图说明
图1是本发明实施例提供的热冲压模具的冷却系统示意图。
图中:1、电源模块;2、传感器模块;3、微控制器;4、显示模块;5、音频报警电路;6、报警器;7、冷却水循环泵。
图2是本发明实施例提供的微控制器内置有用于对控制信息进行实时热切换的FPGA配置电路原理图。
图3是本发明实施例提供的音频报警电路中的直流保护电路原理图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。
如图1所示,本发明实施例提供的热冲压模具的冷却系统,设置有控制单元,所述控制单元包括电源模块1、传感器模块2、微控制器3、显示模块4、音频报警电路5和报警器6;所述的微控制器与冷却水循环泵7连接;
所述电源模块接收外部输入的电源电压并分别输出工作电压到微控制器和传感器模块;
所述传感器连接所述微控制器,所述显示模块和音频报警电路分别连接所述微控制器;
所述报警器连接音频报警电路;
传感器模块用于检测冲压模具的温度并根据检测的冲压模具的温度结果输出对应的检测信号到微控制器,所述微控制器根据传感器模块的检测信号控制显示模块显示所检测到的冲压模具的温度,并在检测到的冲压模具的温度较差时控制音频报警电路及报警器进行报警。
所述电源模块内置有掉电检测模块,用于检测电源开关状态,该掉电检测模块包括网络设备检测单元、电压检测单元、第一比较器、第二比较器以及单片机;
所述的网络设备检测单元,用于检测无线通信模块的数据传输是否正常;
所述电压检测单元的输入端与电源相连;所述电压检测单元的输出端分别与所述第一比较器和第二比较器相连;所述第一比较器和第二比较器的输出端与所述单片机相连;
所述电源模块内置有与电源输入端相连的输入滤波单元、与输入滤波单元输出端相连的PFC单元、与PCF单元输出端相连的电压变换单元、与电压变换单元输出端相连的输出单元;
所述输出单元与EMI滤波单元、直流变换单元、开关转换单元依次连接,并连接到稳流电源输出单元;开关转换单元的输出端连接驱动开关电源单元,驱动开关电源单元的输出分别连接独立循环控制单元、模拟光电隔离单元、稳流控制单元、脉宽调制光调节单元,模拟光电隔离单元的输出端通过独立循环控制单元连接开关转换单元,脉宽调制光调节单元通过稳流控制单元连接到稳流电源输出单元;
如图2所示,所述微控制器内置有用于对控制信息进行实时热切换的FPGA配置电路;所述FPGA配置电路包括串行FLASH存储器;串行FLASH存储器的FCLK、FnCS、FMOSI、FMIS接口连接外部处理器;通过上述接口将配置信息写至串行FLASH存储器;接口CLK、SDA连接外部处理;通过上述接口设置引导信息;nConfig、DI、DCLK、nCS、DO通过导线连接FPGA;
所述串行FLASH存储器的数据写入为:外部处理器通过FCLK、FnCS、FMOSI、FMIS完成配置信息写入;
所述FPGA配置电路引导的方法包括:过当nConfig信号有效后,FPGA就会进入重新配置的过程;FPGA会输出DI、DCLK与nCS信号组合,序列检测器在检测到特定的序列时,序列检测器的输出使得2选1模块输出来自引导信息缓存模块;序列检测器在未检测到特定的序列时,2选1模块输出直接来自FPGA的DI;
当外部处理器通过CLK、SDA完成引导信息的输入后,引起nConfig有效,同时将引导信息写入到引导信息缓存模块,nConfig信号有效之后,引起FPGA配置;
若外部处理器不通过CLK、SDA进行操作,则引导信息缓存模块中保存的信息默认和DI输出的引导信息一致;
所述FPGA配置电路对传感器模块的温度信号切换后,通过微控制器内置的处理模块对温度信号进行转换;所述转换方法包括:
首先进行离散化处理,在温度值上采集有限个采样点代替连续无限的坐标位置;每隔一定的时间间隔,抽取温度值信号的一个瞬间幅度值,将模拟信号离散化;
采样后所得出的一系列离散的样值称为样值序列;采样把模拟信号变成离散的样值序列,进行离散化处理,转换为有限个离散值,最终用数码来表示其幅值,实现连续信号幅度离散化处理;
采样、量化后的温度值信号变成一串幅度分级的脉冲信号,这串脉冲的包络代表模拟信号,把模拟信号转换成数字编码脉冲,用n比特二进制码来表示已经量化的样值,每个二进制数对应一个量化电平,然后排列,得到由二值脉冲组成的数字信息流,以进行传输和记录;
所述离散化处理具体包括:
(1)、将输入信号序列的信号样点x(n)减去M个采样间隔之前的信号样点x(n-M),得到差值信号d(n),即:
d(n)=x(n)-x(n-M);
其中,M是DFT变换点数,n信号样点的时域索引;
(2)、然后进行修正后的UVT变换:
其中,k为DFT变换的频域索引值,WM为复旋转因子并且WM=ej2π/M
(3)、将信号样点x(n)乘以调制序列将频点k的DFT变换移到k=0处,根据n-L时刻的DFT变换结果Xn-L(0)计算n时刻的DFT变换输出:
其中,m为调制序列的索引值,每个采样时刻增加1,初始值为0,增加到M-1时,下一采样时刻恢复到初始值0,作为迭代的n-L时刻的DFT变换结果Xn-L(0),其初始值采用传统DFT变换方法得到;
所述的调制序列采用一个复数振荡器来实现,形式为:
调制序列是以M为周期的,每M个样点就自动从开始;
所述的变换表示为:
其中,
L点信号序列d(n)被分成两个长度为L/2的子序列,分别对应d(n)中奇数索引和偶数索引的子序列,根据抽取得到的这两个子序列的DFT变换直接合成得到;
(4)、通过相位修正得到n时刻频点k的DFT变换结果即信号第k个频点的频谱信息:
所述传感器模块的温度信号检测方法包括:
首先,用感知设备在独立的采样周期内对目标信号x(t)进行采集,并用A/D方式对信号进行数字量化;然后,对量化后的信号x(i)进行降维;最后,对降维后的信号进行重构;其中t为采样时刻,i为量化后的信号排序。
对量化后的信号进行降维,具体是对量化后的信号通过有限脉冲响应滤波器的差分方程i=1,…,M,其中h(0),…,h(L-1)为滤波器系数,设计基于滤波的压缩感知信号采集框架,构造如下托普利兹测量矩阵:
则观测i=1,…,M,其中b1,…,bL看作滤波器系数;子矩阵ΦFT的奇异值是格拉姆矩阵G(ΦF,T)=Φ′FTΦFT特征值的算术根,验证G(ΦF,T)的所有特征值λi∈(1-δK,1+δK),i=1,…,T,则ΦF满足RIP,并通过求解如下式最优化问题来重构原信号:
即通过线性规划方法来重构原信号,亦即BP算法;
针对实际压缩信号,如温度信号的采集,则修改ΦF为如下形式:
如果信号在变换基矩阵Ψ上具有稀疏性,则通过求解如下式最优化问题,精确重构出原信号:
其中Φ与Ψ不相关,Ξ称为CS矩阵。
如图3所示,所述音频报警电路上集成有直流电源滤波电路、单向晶闸管触发电路及其控制电路、过流识别电路、直流电输出状态指示电路并依次连接;
所述的单向晶闸管触发电路及其控制电路由单向晶闸管SCR、按键开关AN和降压电阻R3组成,单向晶闸管SCR的阳极接15~85V直流电源的正极VCC和按键开关AN的一端,按键开关AN的另一端通过降压电阻R3接单向晶闸管SCR的控制极,单向晶闸管SCR的阴极接过流识别电路。
所述的过流识别电路由NPN型晶体管VT1、取样电阻R2组成,NPN型晶体管VT1的基极接单向晶闸管SCR的阴极和取样电阻R2的一端,NPN型晶体管VT1的发射极接取样电阻R2的另一端和直流电输出端的正极VCC1,NPN型晶体管VT1的集电极接直流电源供应器的正极VCC。
元器件技术参数及选择:
当直流电源电压≤100V时,NPN型晶体管VT1可选用3DD15;
单向晶闸管SCR可选用技术参数为5A/200V任何型号;
降压电阻R1的阻值应根据所用直流电源的电压高低确定,降压电阻R1的取值范围1KΩ~8.2KΩ,直流电源电压越高,降压电阻R1的取值越大;
电阻R2为线绕电阻,电阻R2的阻值根据直流电源允许电流值确定,即:R2=0.75V/I(I为直流电源允许电流值),电阻R2的阻值约0.35Ω,其功率为5W;
R3为降压电阻,电阻R3的阻值约1.2KΩ;
LED为红色发光二极管,用于指示直流电输出工作状态;
直流电源供应器可用非稳压直流电源,最大输出电流≥2A。
电路制作要点与电路调试
在直流电过流保护装置的电路中,只要选用的电子元器件性能完好,并按照说明书附图3中的元器件连接关系进行焊接,物理连接线及焊接质量经过仔细检查正确无误后,电路基本不需要调试即可正常工作;
试验电源可使用15~85V、输出电流≥3A的非稳压直流电源,根据不同的输出电压,直流电输出端驳接相应的负载,在负载电流刚达到2A时,仔细观察本装置工作状态的变化;
过载电流为2A,当负载工作电流达到2A时,电过流保护装置将会立即动作,一旦负载功率下降,过流保护装置就会立刻恢复正常工作。
本发明解决了制冷设备在天气温度较低时,往往造成多制冷,对设备本身造成一定损伤同时也浪费了大量的电力资源;大大增加了冷却成本和生产成本,影响工作设备的工作寿命;传统设备不能实时监控室外温度,切换制冷状态的问题;本发明智能化程度高。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种热冲压模具的冷却系统,其特征在于,所述热冲压模具的冷却系统设置有控制单元,所述控制单元包括电源模块、传感器模块、微控制器、显示模块、音频报警电路和报警器;所述的微控制器与冷却水循环泵连接;
所述电源模块接收外部输入的电源电压并分别输出工作电压到微控制器和传感器模块;
所述传感器模块连接所述微控制器,所述显示模块和音频报警电路分别连接所述微控制器;
所述报警器连接音频报警电路;
传感器模块用于检测冲压模具的温度并根据检测的冲压模具的温度结果输出对应的检测信号到微控制器,所述微控制器根据传感器模块的检测信号控制显示模块显示所检测到的冲压模具的温度,并在检测到的冲压模具的温度较差时控制音频报警电路及报警器进行报警;
所述电源模块内置有掉电检测模块,用于检测电源开关状态,该掉电检测模块包括网络设备检测单元、电压检测单元、第一比较器、第二比较器以及单片机;
所述的网络设备检测单元,用于检测无线通信模块的数据传输是否正常;
所述电压检测单元的输入端与电源相连;所述电压检测单元的输出端分别与所述第一比较器和第二比较器相连;所述第一比较器和第二比较器的输出端与所述单片机相连;
所述电源模块内置有与电源输入端相连的输入滤波单元、与输入滤波单元输出端相连的PFC单元、与PCF单元输出端相连的电压变换单元、与电压变换单元输出端相连的输出单元;
所述输出单元与EMI滤波单元、直流变换单元、开关转换单元依次连接,并连接到稳流电源输出单元;开关转换单元的输出端连接驱动开关电源单元,驱动开关电源单元的输出分别连接独立循环控制单元、模拟光电隔离单元、稳流控制单元、脉宽调制光调节单元,模拟光电隔离单元的输出端通过独立循环控制单元连接开关转换单元,脉宽调制光调节单元通过稳流控制单元连接到稳流电源输出单元;
所述微控制器内置有用于对控制信息进行实时热切换的FPGA配置电路;所述FPGA配置电路包括串行FLASH存储器;串行FLASH存储器的FCLK、FnCS、FMOSI、FMIS接口连接外部处理器;通过上述接口将配置信息写至串行FLASH存储器;接口CLK、SDA连接外部处理;通过上述接口设置引导信息;nConfig、DI、DCLK、nCS、DO通过导线连接FPGA;
所述串行FLASH存储器的数据写入为:外部处理器通过FCLK、FnCS、FMOSI、FMIS完成配置信息写入;
所述FPGA配置电路引导的方法包括:当nConfig信号有效后,FPGA就会进入重新配置的过程;FPGA会输出DI、DCLK与nCS信号组合,序列检测器在检测到特定的序列时,序列检测器的输出使得2选1模块输出来自引导信息缓存模块;序列检测器在未检测到特定的序列时,2选1模块输出直接来自FPGA的DI;
当外部处理器通过CLK、SDA完成引导信息的输入后,引起nConfig有效,同时将引导信息写入到引导信息缓存模块,nConfig信号有效之后,引起FPGA配置;
若外部处理器不通过CLK、SDA进行操作,则引导信息缓存模块中保存的信息默认和DI输出的引导信息一致;
所述FPGA配置电路对传感器模块的温度信号切换后,通过微控制器内置的处理模块对温度信号进行转换;所述转换方法包括:
首先进行离散化处理,在温度值上采集有限个采样点代替连续无限的坐标位置;每隔一定的时间间隔,抽取温度值信号的一个瞬间幅度值,将模拟信号离散化;
采样后所得出的一系列离散的样值称为样值序列;采样把模拟信号变成离散的样值序列,进行离散化处理,转换为有限个离散值,最终用数码来表示其幅值,实现连续信号幅度离散化处理;
采样、量化后的温度值信号变成一串幅度分级的脉冲信号,这串脉冲的包络代表模拟信号,把模拟信号转换成数字编码脉冲,用n比特二进制码来表示已经量化的样值,每个二进制数对应一个量化电平,然后排列,得到由二值脉冲组成的数字信息流,以进行传输和记录;
所述离散化处理具体包括:
(1)、将输入信号序列的信号样点x(n)减去M个采样间隔之前的信号样点x(n-M),得到差值信号d(n),即:
d(n)=x(n)-x(n-M);
其中,M是DFT变换点数,n信号样点的时域索引;
(2)、然后进行修正后的UVT变换:
<mrow> <msubsup> <mi>G</mi> <mi>n</mi> <mi>L</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>t</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mrow> <mi>L</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munderover> <mi>d</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msubsup> <mi>W</mi> <mi>M</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>+</mo> <mi>L</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mi>k</mi> </mrow> </msubsup> <mo>;</mo> </mrow>
其中,k为DFT变换的频域索引值,WM为复旋转因子并且WM=ej2π/M
(3)、将信号样点x(n)乘以调制序列将频点k的DFT变换移到k=0处,根据n-L时刻的DFT变换结果Xn-L(0)计算n时刻的DFT变换输出:
<mrow> <msub> <mi>X</mi> <mi>n</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mn>0</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msub> <mi>X</mi> <mrow> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mi>L</mi> </mrow> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mn>0</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>W</mi> <mi>M</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msubsup> <msubsup> <mi>G</mi> <mi>n</mi> <mi>L</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
其中,m为调制序列的索引值,每个采样时刻增加1,初始值为0,增加到M-1时,下一采样时刻恢复到初始值0,作为迭代的n-L时刻的DFT变换结果Xn-L(0),其初始值采用传统DFT变换方法得到;
所述的调制序列采用一个复数振荡器来实现,形式为:
<mrow> <msubsup> <mi>W</mi> <mi>M</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mi>m</mi> </mrow> </msubsup> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>W</mi> <mi>M</mi> <mrow> <mi>k</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msubsup> <msubsup> <mi>W</mi> <mi>M</mi> <mi>k</mi> </msubsup> <mo>;</mo> </mrow>
调制序列是以M为周期的,每M个样点就自动从开始;
所述的变换表示为:
<mrow> <msubsup> <mi>G</mi> <mi>n</mi> <mi>L</mi> </msubsup> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <msubsup> <mi>W</mi> <mi>M</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mi>k</mi> </mrow> </msubsup> <mi>C</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>+</mo> <mi>D</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>;</mo> </mrow>
其中,
<mrow> <mi>D</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&amp;Sigma;</mo> <mrow> <mi>p</mi> <mo>=</mo> <mn>0</mn> </mrow> <mrow> <mi>L</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> <mo>-</mo> <mn>1</mn> </mrow> </munderover> <mi>d</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>n</mi> <mo>-</mo> <mn>2</mn> <mi>p</mi> <mo>)</mo> </mrow> <msubsup> <mi>W</mi> <mrow> <mi>M</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> </mrow> <mrow> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mi>p</mi> <mo>+</mo> <mi>L</mi> <mo>/</mo> <mn>2</mn> <mo>-</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mi>k</mi> </mrow> </msubsup> <mo>;</mo> </mrow>
L点信号序列d(n)被分成两个长度为L/2的子序列,分别对应d(n)中奇数索引和偶数索引的子序列,根据抽取得到的这两个子序列的DFT变换直接合成得到;
(4)、通过相位修正得到n时刻频点k的DFT变换结果即信号第k个频点的频谱信息:
<mrow> <msub> <mi>X</mi> <mi>n</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mi>k</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mo>=</mo> <mo>+</mo> <msubsup> <mi>W</mi> <mi>M</mi> <mrow> <mo>-</mo> <mi>k</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>m</mi> <mo>+</mo> <mi>L</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> </msubsup> <msub> <mi>X</mi> <mi>n</mi> </msub> <mrow> <mo>(</mo> <mn>0</mn> <mo>)</mo> </mrow> <mo>.</mo> </mrow>
2.如权利要求1所述的热冲压模具的冷却系统,其特征在于,所述传感器模块的温度信号检测方法包括:
首先,用感知设备在独立的采样周期内对目标信号x(t)进行采集,并用A/D方式对信号进行数字量化;然后,对量化后的信号x(i)进行降维;最后,对降维后的信号进行重构;其中t为采样时刻,i为量化后的信号排序。
3.如权利要求2所述的热冲压模具的冷却系统,其特征在于,对量化后的信号进行降维,具体是对量化后的信号通过有限脉冲响应滤波器的差分方程其中h(0),…,h(L-1)为滤波器系数,设计基于滤波的压缩感知信号采集框架,构造如下托普利兹测量矩阵:
则观测其中b1,…,bL看作滤波器系数;子矩阵ΦFT的奇异值是格拉姆矩阵G(ΦF,T)=Φ′FTΦFT特征值的算术根,验证G(ΦF,T)的所有特征值λi∈(1-δK,1+δK),i=1,…,T,则ΦF满足RIP,并通过求解如下式最优化问题来重构原信号:
<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> <mi>x</mi> </munder> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mi>x</mi> <mo>|</mo> <msub> <mo>|</mo> <mn>1</mn> </msub> <mi>s</mi> <mo>.</mo> <mi>t</mi> <mo>.</mo> <mi>y</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>&amp;Phi;</mi> <mi>x</mi> </msub> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
即通过线性规划方法来重构原信号,亦即BP算法;
针对实际压缩信号,如温度信号的采集,则修改ΦF为如下形式:
如果信号在变换基矩阵Ψ上具有稀疏性,则通过求解如下式最优化问题,精确重构出原信号:
<mfenced open = "" close = ""> <mtable> <mtr> <mtd> <munder> <mrow> <mi>m</mi> <mi>i</mi> <mi>n</mi> </mrow> <mi>&amp;alpha;</mi> </munder> </mtd> <mtd> <mrow> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>|</mo> <msub> <mo>|</mo> <mn>1</mn> </msub> <mi>s</mi> <mo>.</mo> <mi>t</mi> <mo>.</mo> <mi>y</mi> <mo>=</mo> <msub> <mi>&amp;Phi;</mi> <mi>x</mi> </msub> <mo>=</mo> <mi>&amp;Phi;</mi> <mi>&amp;Psi;</mi> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>=</mo> <mi>&amp;Xi;</mi> <mi>&amp;alpha;</mi> <mo>;</mo> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> </mfenced>
其中Φ与Ψ不相关,Ξ称为CS矩阵。
4.如权利要求1所述的热冲压模具的冷却系统,其特征在于,所述音频报警电路上集成有直流电源滤波电路、单向晶闸管触发电路及其控制电路、过流识别电路、直流电输出状态指示电路并依次连接;
所述的单向晶闸管触发电路及其控制电路由单向晶闸管SCR、按键开关AN和降压电阻R3组成,单向晶闸管SCR的阳极接15~85V直流电源的正极VCC和按键开关AN的一端,按键开关AN的另一端通过降压电阻R3接单向晶闸管SCR的控制极,单向晶闸管SCR的阴极接过流识别电路。
5.如权利要求4所述的热冲压模具的冷却系统,其特征在于,所述的过流识别电路由NPN型晶体管VT1、取样电阻R2组成,NPN型晶体管VT1的基极接单向晶闸管SCR的阴极和取样电阻R2的一端,NPN型晶体管VT1的发射极接取样电阻R2的另一端和直流电输出端的正极VCC1,NPN型晶体管VT1的集电极接直流电源供应器的正极VCC。
CN201711099936.4A 2017-11-09 2017-11-09 一种热冲压模具的冷却系统 Active CN107695205B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711099936.4A CN107695205B (zh) 2017-11-09 2017-11-09 一种热冲压模具的冷却系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201711099936.4A CN107695205B (zh) 2017-11-09 2017-11-09 一种热冲压模具的冷却系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107695205A true CN107695205A (zh) 2018-02-16
CN107695205B CN107695205B (zh) 2019-01-22

Family

ID=61179033

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201711099936.4A Active CN107695205B (zh) 2017-11-09 2017-11-09 一种热冲压模具的冷却系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN107695205B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102006035516A1 (de) * 2006-07-31 2008-02-07 Audi Ag Vorrichtung und Verfahren zur Umformung, insbesondere Warmumformung, eines Werkstücks
CN102092125A (zh) * 2009-12-14 2011-06-15 常振伟 动态模具加热、冷却控制系统
KR101462923B1 (ko) * 2012-11-15 2014-11-28 주식회사 성우하이텍 핫 스탬핑 금형용 온도센서유닛
CN105172079A (zh) * 2015-09-28 2015-12-23 上海交通大学 用于注塑模具的冷却循环系统及其控制方法
CN205364455U (zh) * 2015-12-18 2016-07-06 广东鸿图南通压铸有限公司 一种压铸模具冷却系统的检测装置
CN106944554A (zh) * 2017-04-19 2017-07-14 苏州汇程精密模具有限公司 一种热冲压模具的冷却系统

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE102006035516A1 (de) * 2006-07-31 2008-02-07 Audi Ag Vorrichtung und Verfahren zur Umformung, insbesondere Warmumformung, eines Werkstücks
CN102092125A (zh) * 2009-12-14 2011-06-15 常振伟 动态模具加热、冷却控制系统
KR101462923B1 (ko) * 2012-11-15 2014-11-28 주식회사 성우하이텍 핫 스탬핑 금형용 온도센서유닛
CN105172079A (zh) * 2015-09-28 2015-12-23 上海交通大学 用于注塑模具的冷却循环系统及其控制方法
CN205364455U (zh) * 2015-12-18 2016-07-06 广东鸿图南通压铸有限公司 一种压铸模具冷却系统的检测装置
CN106944554A (zh) * 2017-04-19 2017-07-14 苏州汇程精密模具有限公司 一种热冲压模具的冷却系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN107695205B (zh) 2019-01-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101799368B (zh) 一种机电设备非线性故障预测方法
CN101925091B (zh) 一种基于非阈值的无线传感器网络节点数据压缩方法
CN103269129B (zh) 一种电能监测数据的优化装置及其优化方法
CN116454772A (zh) 用于集装箱中压配电柜的泄压装置及方法
CN116520182A (zh) 一种dcs装置电源模块异常早期诊断方法
RU2015124794A (ru) Устройство для сбора данных, система сбора данных и способ сбора данных в транспортных средствах
CN116828412B (zh) 一种新能源汽车充换电箱变机柜无线通信系统
CN107695205A (zh) 一种热冲压模具的冷却系统
CN115851332A (zh) 从合成氨驰放气膜提氢尾气中制取天然气的方法及系统
Luo et al. VLSI implementation of a lossless ECG encoder design with fuzzy decision and two-stage Huffman coding for wireless body sensor network
CN107204613B (zh) 一种过压保护装置及方法
Han et al. A novel dense residual network based on Adam-S optimizer for fault diagnosis of bearings under different working conditions
CN103822720B (zh) 传感器的类型识别电路及方法
CN202991217U (zh) 基于单片机的发动机水温监测系统
CN203966548U (zh) 婴儿声音识别装置
CN204007859U (zh) 一种移动式噪音自动监测系统
CN103368148B (zh) 一种适用于电力电子设备仿真的保护系统
Khairi et al. Run-length encoding (RLE) data compression algorithm performance analysis on climate datasets for Internet of Things (IoT) application
Roh et al. Energy-efficient two-dimensional skyline query processing in wireless sensor networks
CN104218898B (zh) 基于多参数物理模型的三相程控功率源过热保护方法
CN106066825A (zh) Gpu集群功耗监控系统及其监控方法
CN114648078B (zh) 一种地热清洁能源深浅联动降碳增效监控系统
CN203837817U (zh) 一种红外测温系统探头校点装置
WO2018137099A1 (zh) 一种基于物联网的风电机组监控方法及系统
CN204988304U (zh) 基于usb传输的全数字传感器

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant