CN110415670A - 一种多角度泄水的蜂鸣器 - Google Patents
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Abstract
本发明属于报警设备技术领域,公开了一种多角度泄水的蜂鸣器,壳体上端卡接连接有壳盖,壳体底部固定连接有基座,基座上套设有磁性线圈,基座内部穿设有接线柱,接线柱下端伸出所述壳体;基座上部固定有隔板;隔板下端固定有振动膜;壳体内壁上固定有振荡器,隔板上端设有泄水结构;壳体上开设有环形通槽,与泄水结构连通进行多角度泄水。本发明通过设置在隔板上的环形轨道内部的铁球,随着蜂鸣器的工作,振动膜振动带动铁球振动,在环形轨道内部受迫转动,抖动挡水膜,可在蜂鸣器壳体内部积水时,通过振动膜的振动带动泄水结构的工作,向环形通槽外部分散排水,进行多角度排水。
Description
技术领域
本发明属于报警设备技术领域,尤其涉及一种多角度泄水的蜂鸣器。
背景技术
蜂鸣器是一种电子讯响器,采用电压供电,广泛应用于计算器、打印机、复印机、报警器、电子玩具、汽车电子设备、电话机、定时器等电子产品中作发声器件。蜂鸣器与喇叭是不同的产品,蜂鸣器通电后会发出震动警示音,用于防盗或其它警示用,当使用于汽车或者设置于户外时,往往受到天候的影响,例如下雨天或者车辆行驶经过积水之处,在这些情况下,往往会在音腔内产生积水的现象,当音腔内积水时,立刻会影响到压电陶瓷片的工作,也会影响到音腔的共鸣,甚至会影响到蜂鸣器结构的功能及寿命,因此成为不得不重视的问题。
综上所述,现有技术存在的问题是:
目前的蜂鸣器不具备排水功能,在积水过多时,容易损坏蜂鸣器。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种多角度泄水的蜂鸣器。
本发明是这样实现的,一种多角度泄水的蜂鸣器,所述多角度泄水的蜂鸣器设有壳体、壳盖、基座、磁性线圈、接线柱、隔板、振动膜、振荡器、环形通槽、泄水结构、卡块、凸起、环形轨道、铁球、挡水膜、连接柱。
所述壳体上端卡接连接有壳盖,所述壳体底部固定连接有基座,所述基座上套设有磁性线圈,所述基座内部穿设有接线柱。
所述接线柱下端伸出所述壳体,所述基座上部固定有隔板,所述隔板下端固定有振动膜,所述壳体内壁上固定有振荡器。
所述隔板上端设有泄水结构,所述壳体上开设有环形通槽,与泄水结构连通进行多角度泄水。
进一步,所述壳体通过设置在壳体外壁上的卡块卡接固定连接壳盖,所述壳盖内壁对应设有凸起。
进一步,所述泄水结构包括开设在隔板上表面的环形轨道,所述环形轨道内部设有铁球,所述铁球上部设有挡水膜,所述挡水膜沿壳体圆周方向固定连在壳体上。
进一步,所述铁球沿环形轨道设有若干。
进一步,所述环形通槽内部设有连接柱,所述连接柱沿环形通槽圆周方向设有若干。
进一步,振动膜振动带动铁球振动中,振动膜的控制单元通过信号采集模块采集电路信号,根据接收的信号产生相应的驱动信号;通过合闸控制模块对断路器合闸时间进行粗调和微调控制。
进一步,振动膜的控制单元通过光电隔离模块以光为媒介传输电信号。
通过故障识别模块采集电路故障信号数据,建立故障特征数据样本进行识别故障特征;如果识别出故障信号,则触发报警器进行报警;通过显示屏显示采集的信号信息及故障状态信息。
进一步,振动膜的控制单元的中央控制模块对驱动信号、粗调和微调后合闸信号、光传输电信号、故障识别信号进行控制处理,其中,首先对驱动信号、粗调和微调后合闸信号、光传输电信号、故障识别信号进行利用k均值聚类算法进行样本预选,依据数据预选的结果,在未标记实例集中对重要样本集L*中的每个实例进行查询,将查询得到的类标返回;得到未标记实例集中的部分“重要”实例并获取标记,来代替全部未标记实例;利用样本预选结果,重要样本集L*作为支持向量机主动学习的训练集,构建神经网络模型BP,产生神经网络模型BP的初始权值;将权值初始化为[a,b]之间的随机数,其中a,b为满足以下方程的整数:
其中H为网络隐含层节点数;对神经网络模型BP的权值和阈值进行动态改进,获得动态神经网络模型DBP,产生动态神经网络模型DBP的权值和阈值。
进一步,振动膜的控制单元运用自适应免疫遗传AIGA优化动态神经网络模型DBP,获得预测模型AIGA-DBP,根据预测模型AIGA-DBP计算驱动信号、粗调和微调后合闸信号、光传输电信号、故障识别信号的预测值。
进一步,振动膜的控制单元首先进行抗原识别,即均方误差的识别,产生初始的抗体(动态神经网络模型DBP的权值和阈值)后,进行抗体编码,然后计算抗体适应度和抗体浓度,根据计算的结果进行基于浓度的自适应抗体选择操作,若此操作满足条件,则获得合适的权值和阈值,并将结果输出;若此操作不满足条件,需要进行自适应交叉操作和自适应变异操作,并进行权值和阈值的更新,再重新计算抗体适应度和抗体浓度,直到获得满足条件的权值和阈值,最后根据满足条件的权值和阈值,获得预测模型AIGA-DBP。
本发明的优点及积极效果为:
本发明通过设置在隔板上的环形轨道内部的铁球,随着蜂鸣器的工作,振动膜振动带动铁球振动,在环形轨道内部受迫转动,抖动挡水膜,可在蜂鸣器壳体内部积水时,通过振动膜的振动带动泄水结构的工作,向环形通槽外部分散排水,进行多角度排水。
本发明振动膜振动带动铁球振动中,振动膜的控制单元通过信号采集模块采集电路信号,根据接收的信号产生相应的驱动信号;通过合闸控制模块对断路器合闸时间进行粗调和微调控制。振动膜的控制单元通过光电隔离模块以光为媒介传输电信号;通过故障识别模块采集电路故障信号数据,建立故障特征数据样本进行识别故障特征;如果识别出故障信号,则触发报警器进行报警;通过显示屏显示采集的信号信息及故障状态信息。可进一步实现智能控制。
附图说明
图1是本发明实施例提供的多角度泄水的蜂鸣器的结构示意图;
图2是本发明实施例提供的多角度泄水的蜂鸣器的壳体剖面示意图;
图中:1、壳体;2、壳盖;3、基座;4、磁性线圈;5、接线柱;6、隔板;7、振动膜;8、振荡器;9、环形通槽;10、泄水结构;11、卡块;12、凸起;13、环形轨道;101、铁球;102、挡水膜;14、连接柱。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效,兹例举以下实施例,并配合附图详细说明如下。
目前的蜂鸣器不具备排水功能,在积水过多时,容易损坏蜂鸣器。
为解决上述问题,下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1-图2所示,本发明实施例提供的所多角度泄水的蜂鸣器设有壳体1、壳盖2、基座3、磁性线圈4、接线柱5、隔板6、振动膜7、振荡器8、环形通槽9、泄水结构10、卡块11、凸起12、环形轨道13、铁球101、挡水膜102、连接柱14,所述壳体1上端卡接连接有壳盖2,所述壳体1底部固定连接有基座3,所述基座3上套设有磁性线圈4。
所述基座3内部穿设有接线柱5,所述接线柱5下端伸出所述壳体1,所述基座3上部固定有隔板6,所述隔板6下端固定有振动膜7。
所述壳体1内壁上固定有振荡器8,所述隔板6上端设有泄水结构10,所述壳体1上开设有环形通槽,与泄水结构10连通进行多角度泄水。
所述壳体1通过设置在壳体1外壁上的卡块11卡接固定连接壳盖2,所述壳盖2内壁对应设有凸起12。所述泄水结构10包括开设在隔板6上表面的环形轨道13,所述环形轨道13内部设有铁球101,所述铁球101上部设有挡水膜102,所述挡水膜102沿壳体1圆周方向固定连在壳体1上。所述铁球101沿环形轨道13设有若干。所述环形通槽9内部设有连接柱14,所述连接柱14沿环形通槽9圆周方向设有若干。
下面结合设备运行原理对本发明技术方案作进一步描述。
本发明提供的装置在使用时,通过接线柱14连接电路进行工作,在壳体1内部有积水时,通过设置在隔板6上的环形轨道13内部的铁球101,随着蜂鸣器的工作,振动膜7振动带动铁球101振动,在环形轨道13内部受迫转动,抖动挡水膜102,向环形通槽9外部分散排水,进行多角度排水。
本发明中,振动膜振动带动铁球振动中,振动膜的控制单元通过信号采集模块采集电路信号,根据接收的信号产生相应的驱动信号;通过合闸控制模块对断路器合闸时间进行粗调和微调控制。
振动膜的控制单元通过光电隔离模块以光为媒介传输电信号。
通过故障识别模块采集电路故障信号数据,建立故障特征数据样本进行识别故障特征;如果识别出故障信号,则触发报警器进行报警;通过显示屏显示采集的信号信息及故障状态信息。
振动膜的控制单元的中央控制模块对驱动信号、粗调和微调后合闸信号、光传输电信号、故障识别信号进行控制处理,其中,首先对驱动信号、粗调和微调后合闸信号、光传输电信号、故障识别信号进行利用k均值聚类算法进行样本预选,依据数据预选的结果,在未标记实例集中对重要样本集L*中的每个实例进行查询,将查询得到的类标返回;得到未标记实例集中的部分“重要”实例并获取标记,来代替全部未标记实例;利用样本预选结果,重要样本集L*作为支持向量机主动学习的训练集,构建神经网络模型BP,产生神经网络模型BP的初始权值;将权值初始化为[a,b]之间的随机数,其中a,b为满足以下方程的整数:
其中H为网络隐含层节点数;对神经网络模型BP的权值和阈值进行动态改进,获得动态神经网络模型DBP,产生动态神经网络模型DBP的权值和阈值。
振动膜的控制单元运用自适应免疫遗传AIGA优化动态神经网络模型DBP,获得预测模型AIGA-DBP,根据预测模型AIGA-DBP计算驱动信号、粗调和微调后合闸信号、光传输电信号、故障识别信号的预测值。
振动膜的控制单元首先进行抗原识别,即均方误差的识别,产生初始的抗体(动态神经网络模型DBP的权值和阈值)后,进行抗体编码,然后计算抗体适应度和抗体浓度,根据计算的结果进行基于浓度的自适应抗体选择操作,若此操作满足条件,则获得合适的权值和阈值,并将结果输出;若此操作不满足条件,需要进行自适应交叉操作和自适应变异操作,并进行权值和阈值的更新,再重新计算抗体适应度和抗体浓度,直到获得满足条件的权值和阈值,最后根据满足条件的权值和阈值,获得预测模型AIGA-DBP。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已,并非对本发明作任何形式上的限制,凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改,等同变化与修饰,均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (10)
1.一种多角度泄水的蜂鸣器,其特征在于,所述多角度泄水的蜂鸣器设有壳体;
所述壳体上端卡接连接有壳盖,所述壳体底部固定连接有基座,所述基座上套设有磁性线圈;
所述基座内部穿设有接线柱,所述接线柱下端伸出所述壳体,所述基座上部固定有隔板,所述隔板下端固定有振动膜;
所述壳体内壁上固定有振荡器,所述隔板上端设有泄水结构;
所述壳体上开设有环形通槽,与泄水结构连通进行多角度泄水。
2.如权利要求1所述多角度泄水的蜂鸣器,其特征在于,所述壳体通过设置在壳体外壁上的卡块卡接固定连接壳盖,所述壳盖内壁对应设有凸起。
3.如权利要求1所述多角度泄水的蜂鸣器,其特征在于,所述泄水结构包括开设在隔板上表面的环形轨道,所述环形轨道内部设有铁球,所述铁球上部设有挡水膜,所述挡水膜沿壳体圆周方向固定连在壳体上。
4.如权利要求3所述多角度泄水的蜂鸣器,其特征在于,所述铁球沿环形轨道设有若干。
5.如权利要求1所述多角度泄水的蜂鸣器,其特征在于,所述环形通槽内部设有连接柱,所述连接柱沿环形通槽圆周方向设有若干。
6.如权利要求1所述多角度泄水的蜂鸣器,其特征在于,振动膜振动带动铁球振动中,振动膜的控制单元通过信号采集模块采集电路信号,根据接收的信号产生相应的驱动信号;
通过合闸控制模块对断路器合闸时间进行粗调和微调控制。
7.如权利要求6所述多角度泄水的蜂鸣器,其特征在于,振动膜的控制单元通过光电隔离模块以光为媒介传输电信号;
通过故障识别模块采集电路故障信号数据,建立故障特征数据样本进行识别故障特征;如果识别出故障信号,则触发报警器进行报警;通过显示屏显示采集的信号信息及故障状态信息。
8.如权利要求6所述多角度泄水的蜂鸣器,其特征在于,振动膜的控制单元的中央控制模块对驱动信号、粗调和微调后合闸信号、光传输电信号、故障识别信号进行控制处理,其中,首先对驱动信号、粗调和微调后合闸信号、光传输电信号、故障识别信号进行利用k均值聚类算法进行样本预选,依据数据预选的结果,在未标记实例集中对重要样本集L*中的每个实例进行查询,将查询得到的类标返回;得到未标记实例集中的部分“重要”实例并获取标记,来代替全部未标记实例;利用样本预选结果,重要样本集L*作为支持向量机主动学习的训练集,构建神经网络模型BP,产生神经网络模型BP的初始权值;将权值初始化为[a,b]之间的随机数,其中a,b为满足以下方程的整数:
其中H为网络隐含层节点数;对神经网络模型BP的权值和阈值进行动态改进,获得动态神经网络模型DBP,产生动态神经网络模型DBP的权值和阈值。
9.如权利要求6所述多角度泄水的蜂鸣器,其特征在于,振动膜的控制单元运用自适应免疫遗传AIGA优化动态神经网络模型DBP,获得预测模型AIGA-DBP,根据预测模型AIGA-DBP计算驱动信号、粗调和微调后合闸信号、光传输电信号、故障识别信号的预测值。
10.如权利要求6所述多角度泄水的蜂鸣器,其特征在于,振动膜的控制单元首先进行抗原识别,即均方误差的识别,产生初始的抗体(动态神经网络模型DBP的权值和阈值)后,进行抗体编码,然后计算抗体适应度和抗体浓度,根据计算的结果进行基于浓度的自适应抗体选择操作,若此操作满足条件,则获得合适的权值和阈值,并将结果输出;若此操作不满足条件,需要进行自适应交叉操作和自适应变异操作,并进行权值和阈值的更新,再重新计算抗体适应度和抗体浓度,直到获得满足条件的权值和阈值,最后根据满足条件的权值和阈值,获得预测模型AIGA-DBP。
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