SICK編碼器1037441輕巧攜帶方便AFS60A-S4AA262144增量式編碼器檢測(cè)精度和效率,實(shí)現(xiàn)增量式編碼器的自動(dòng)檢測(cè),設(shè)計(jì)一種基于FPGA的增量式光電編碼器自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),該檢測(cè)系統(tǒng)能夠快速地檢測(cè)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(wú)刷直流電機(jī)帶動(dòng)被檢增量式編碼器勻速轉(zhuǎn)動(dòng);其次,利用FPGA構(gòu)成高速數(shù)據(jù)采集系統(tǒng),自動(dòng)采集被檢編碼器的相關(guān)數(shù)據(jù),并計(jì)算出均勻性與正交性誤差;后,通過(guò)LCD液晶顯示屏顯示檢測(cè)結(jié)果濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展,隨著世界各國(guó)化合作日益加深,人類(lèi)社會(huì)對(duì)機(jī)器翻譯的需求也迅速增加,而人工智能技術(shù)的進(jìn)步,也對(duì)機(jī)器翻譯的質(zhì)量提出了新的要求。同時(shí),機(jī)器翻譯研究的開(kāi)展,對(duì)自然語(yǔ)言處理的其他領(lǐng)域有著*性的作用。因此,對(duì)于機(jī)器翻譯的研究不僅具有很高的實(shí)用價(jià)值,更能推動(dòng)自然語(yǔ)言處理理論研究的進(jìn)步。機(jī)器翻譯模型可以分為統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯和神經(jīng)機(jī)器翻譯兩大類(lèi)。其中神經(jīng)機(jī)器翻譯模型是利用深度學(xué)習(xí)技術(shù),*依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建的翻譯模型,主要由編碼器和個(gè)部分組成。經(jīng)典的“編碼器-”模型中大多采用的是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但由于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身不適合進(jìn)行深層網(wǎng)絡(luò)的疊加,所以很難通過(guò)疊加多層網(wǎng)絡(luò)來(lái)提高機(jī)器翻譯模型的性能。而當(dāng)下正流行的Transformer模型在延用“編碼器-框架的同時(shí),*摒棄了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),采用多頭自注意力機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型網(wǎng)絡(luò)的搭建,雖可以進(jìn)行多層網(wǎng)絡(luò)疊加,但因其摒棄循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),所以失去了輸入序列的位置信息特征,為解決此問(wèn)題,該模型在對(duì)文本進(jìn)行轉(zhuǎn)換表示的過(guò)程中加入了位置信息向量。基于對(duì)以上問(wèn)題的思考,本文作出如下工作和研究:（1）針對(duì)種經(jīng)典的基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯模型,本文引入了獨(dú)立循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模型的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。通過(guò)分析推導(dǎo),證明了該網(wǎng)絡(luò)不但能保持循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(wèn)題,同時(shí)該網(wǎng)絡(luò)能夠很好的通過(guò)疊加多層網(wǎng)絡(luò)來(lái)提高模型的效果。（2）對(duì)改進(jìn)后的種模型進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。在實(shí)驗(yàn)中設(shè)置了3組對(duì)照實(shí)驗(yàn),其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分別為循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶LSTM、GRU。通過(guò)比對(duì)分析得出在實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)集上,獨(dú)立循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)優(yōu)于其余三組對(duì)照實(shí)驗(yàn),并且疊加多層后對(duì)模型的提升效果高于其余三個(gè)模型。（3）針對(duì)第二種Transformer模型,受到其文本編碼過(guò)程及翻譯工作的語(yǔ)言認(rèn)知學(xué)本質(zhì)啟發(fā)。本文將文本中單詞的詞性信息融入到編碼過(guò)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(guò)程中生成的系統(tǒng)矩陣規(guī)模較大,導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度高,重建時(shí)間長(zhǎng)。為了加快重建速度并保證其準(zhǔn)確性,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,通過(guò)降低系統(tǒng)矩陣規(guī)模,提出了一種快速FMT重建方法。具體來(lái)說(shuō),采用的降維方法是自編碼器,即一種典型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練數(shù)據(jù)為由系統(tǒng)矩陣和表面熒光測(cè)量值組成的矩陣,然后使用自編碼器網(wǎng)絡(luò)的編碼部分得到原始矩陣在低維空間上的表示。為了測(cè)試所提方法的性能,設(shè)計(jì)了一系列數(shù)值模擬實(shí)驗(yàn),包括非勻質(zhì)圓柱體實(shí)驗(yàn)和數(shù)字鼠實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效縮短重建時(shí)間,

SICK編碼器1037441輕巧攜帶方便AFS60A-S4AA262144光電編碼器在動(dòng)態(tài)狀態(tài)下的誤碼檢測(cè),提高批量生產(chǎn)時(shí)對(duì)光電編碼器的誤碼檢測(cè)速度,設(shè)計(jì)了光電編碼器動(dòng)態(tài)誤碼檢測(cè)系統(tǒng)。首先,對(duì)光電編碼器誤碼產(chǎn)生原因進(jìn)行了分析,并對(duì)光電編碼器誤碼進(jìn)行特征識(shí)別。其次,針對(duì)光電編碼器誤碼的特征,采用微分方法對(duì)光電編碼器進(jìn)行動(dòng)態(tài)誤碼檢測(cè)。然后,搭建了光電編碼器動(dòng)態(tài)誤碼檢測(cè)系統(tǒng),設(shè)計(jì)了軟硬件電路。后,對(duì)所設(shè)計(jì)光電編碼器動(dòng)態(tài)誤碼檢測(cè)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)表明:所設(shè)計(jì)的動(dòng)態(tài)誤碼檢測(cè)系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)0~8 r/s轉(zhuǎn)速下光電編碼器的誤碼檢測(cè),檢測(cè)結(jié)果直觀、準(zhǔn)確。