西门子变频器6SL3210-5BB12-5UV1济宁代理商

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数控机床可以加工出越来越精密的部件。而这种精密部件的精度显然对刀具驱动进给量的误差控制提出了更高要求，而数控机床主轴在加工过程中由于发热而引起的主轴变形是造成刀具进给量误差的一个重要因素。因此在数控机床中，通常要消除这种由于主轴变形对刀具的驱动进给量的影响。在传统技术中，通常使用传感器来实际检测数控机床主轴的发热程度，通常这些传感器安装在数控机床上，从主轴外部对主轴温度进行检测，或者由主轴生产厂家直接在主轴中嵌入温度传感器，由此与数控机床连接的工业主机可在数控机床控制器的加工过程中直接读取该主轴中传感器测量的主轴温度，并根据实测的主轴温度估算出主轴的变形量，从而依据估算得到的主轴的变相量来确定刀具的驱动进给量。虽然利用温度传感器可以很好地解决主轴变形的校正问题，但是在某些环境下并不适宜于传感器的使用。例如切削碎屑或切削液可能会腐蚀传感器的连线，甚至影响传感器的检测元件，因此常常导致传感器不能够正常工作。
    确认通过对用户进行的针对数据使用的授权认证。8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述授权认证消息是从所述用户经由广播的方式发送给所述第二用户的，或者所述授权认证消息是从所述用户经由所述云端系统发送给所述第二用户的。9.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，与所述应用的执行相关的用户的用户数据是在所述用户处利用所述用户的私有密钥/公共密钥对中的私有密钥加密的数据，并且所述用户的公共密钥被与所述用户的用户身份相关联地存储在所述云端系统的数据密钥库(60)中，以及，所述方法还包括：从所述用户获取所述用户的用户身份；从所述数据密钥库(60)中获取与所获取的所述用户的用户身份对应的所述用户的私有密钥/公共密钥对中的公共密。
    以及，所述方法还包括：从所述用户获取所述用户的用户身份和第二用户的用户身份；从所述数据密钥库(60)中获取与所获取的所述用户的用户身份对应的所述用户的私有密钥/公共密钥对中的公共密钥，并从所述数据密钥库(60)中获取与所获取的所述第二用户的用户身份对应的所述第二用户的私有密钥/公共密钥对中的公共密钥；将所获取的所述用户的公共密钥和第二用户的公共密钥存储到所述计算环境(40)的第三存储区中；以及在所述计算环境(40)中，利用存储在所述第三存储区中的所述用户的公共密钥和所述第二用户的公共密钥来对所接收的用户的经过加密的用户数据和第二用户的经过加密的用户数据进行解密。11.如权利要求1或2所述的方法。
    该数控机床还包括一个机床控制器，一个用于切削工件的刀具以及一个与所述刀具连接的主轴，所述主轴内置一个电机，所述主轴在所述电机的驱动下完成所述刀具的切削动作，所述控制方法包括：从所述机床控制器处获取所述数控机床的至少一个工作参数，所述至少一个工作参数用于表示所述数控机床在加工过程中所处的状态；根据获取的所述至少一个工作参数确定所述主轴的温度分布信息；根据所确定主轴的温度分布信息，计算所述主轴的变形量；根据计算得到的所述主轴的变形量确定所述刀具的驱动进给量。【技术特征摘要】1.一种数控机床的控制方法，该数控机床还包括一个机床控制器，一个用于切削工件的刀具以及一个与所述刀具连接的主轴，所述主轴内置一个电。
    以及所述第二用户对所述第二存储区(43)的访问权限是只读权限；以及当确定所述应用的执行需要所述第二用户的用户数据时，从所述第二用户接收所述第二用户的用户数据，并将接收的所述第二用户的用户数据存储到所述存储区(41)中。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述应用的执行是否需要第二用户的用户数据包括：基于所述应用的属性信息来确定所述应用的执行是否需要第二用户的用户数据。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述第二用户处利用来自所述用户的授权认证消息来对所述用户进行针对数据使用的授权认证，以及在所述第二用户处执行的针对所述用户的授权认证通过后，从所述第二用户接收所述第二用户的用户数。

    以及基于所述至少两个检测数据集及其对应的所述结果数据集，确定所述至少两个数据中不具有所述变化规律的数据作为异常数据。【技术特征摘要】1.一种用于检测异常数据的方法，包括：利用顺序采集的相互关联的至少两个数据来创建至少两个检测数据集，其中，每一个检测数据集包含所述至少两个数据中的数目的顺序采集的数据；利用一个自编码器来处理所述至少两个检测数据集，以输出与所述至少两个检测数据集各自对应的结果数据集，其中，所述数目等于所述自编码器的输入层的神经元数目，所述自编码器是利用与所述至少两个数据具有*的变化规律的训练数据训练的；以及基于所述至少两个检测数据集及其对应的所述结果数据集，确定所述至少两个数据中不具有所述变化规律的数据作为异常数。
    其特征在于，所述多个散热片(13)具有沿所述散热本体(1)的径向方向等间隔布置的辐射状样式。6.根据权利要求1所述的功率半导体器件的散热器组件，其特征在于，所述功率半导体器件布置位(14)为棱面形状或弧面形状；和/或所述功率半导体器件第二布置位(15)为棱面形状或弧面形状。7.根据权利要求1-6中任一项所述的功率半导体器件的散热器组件，其特征在于，所述内环基板(11)为菱形环，所述外环基板(12)为圆形环；或所述内环基板(11)为圆形环，所述外环基板为(12)菱形环；或所述内环基板(11)和所述外环基板(12)都为圆形环；或所述内环基板(11)和所述外环基板(12)都为菱形环；或所述内环基板(11)为菱形。
    其中，每一个检测数据集包含所述至少两个数据中的数目的顺序采集的数据；利用一个自编码器来处理所述至少两个检测数据集，以输出与所述至少两个检测数据集各自对应的结果数据集，其中，所述数目等于所述自编码器的输入层的神经元数目，所述自编码器是利用与所述至少两个数据具...【技术保护点】1.一种用于检测异常数据的方法，包括：利用顺序采集的相互关联的至少两个数据来创建至少两个检测数据集，其中，每一个检测数据集包含所述至少两个数据中的数目的顺序采集的数据；利用一个自编码器来处理所述至少两个检测数据集，以输出与所述至少两个检测数据集各自对应的结果数据集，其中，所述数目等于所述自编码器的输入层的神经元数目，所述自编码器是利用与所述至少两个数据具有*的变化规律的训练数据训练。
    2.如权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述至少两个数据中不具有所述变化规律的数据作为异常数据，包括：利用包含所述至少两个数据中的任一数据的检测数据集及其对应的结果数据集，计算所述任一数据的残差，以得到所述至少两个数据各自的残差；找出所述至少两个数据中其残差大于一个阈值的数据，作为所述异常数据。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述确定所述至少两个数据中不具有所述变化规律的数据作为异常数据还包括：基于所述至少两个数据各自的残差，确定所述阈值。4.如权利要求1～3任一项所述的方法，其中，所述创建多个检测数据集包括：将所述多个数据转换成一维数组，其中，在所述一维数组中所述多个数据按照生成的次序从所述一维数组的头部到尾部依次排。
    以及所述第二用户对所述第二存储区(43)的访问权限是只读权限；以及当确定所述应用的执行需要所述第二用户的用户数据时，从所述第二用户接收所述第二用户的用户数据，并将接收的所述第二用户的用户数据存储到所述存储区(41)中。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，确定所述应用的执行是否需要第二用户的用户数据包括：基于所述应用的属性信息来确定所述应用的执行是否需要第二用户的用户数据。6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述第二用户处利用来自所述用户的授权认证消息来对所述用户进行针对数据使用的授权认证，以及在所述第二用户处执行的针对所述用户的授权认证通过后，从所述第二用户接收所述第二用户的用户数。
    3.根据权利要求1所述的用于通断直流导线内的直流电流的设备(20)，其特征在于，提供了电阻性构件(38)。所述构件布置在桥接支路(25)内，使得待关断的直流电流能够被引导通过所述电阻性构件(38)。4.根据权利要求1所述的用于通断直流导线内的直流电流的设备(20)，其特征在于，设备(20)进一步具有预充电单元，其中能量存储器能够通过所述预充电单元被充电。5.根据权利要求4所述的用于通断直流导线内的直流电流的设备(20)，其特征在于，

    3.根据权利要求1所述的用于通断直流导线内的直流电流的设备(20)，其特征在于，提供了电阻性构件(38)。所述构件布置在桥接支路(25)内，使得待关断的直流电流能够被引导通过所述电阻性构件(38)。4.根据权利要求1所述的用于通断直流导线内的直流电流的设备(20)，其特征在于，设备(20)进一步具有预充电单元，其中能量存储器能够通过所述预充电单元被充电。5.根据权利要求4所述的用于通断直流导线内的直流电流的设备(20)，其特征在于，
    7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述授权认证消息包括所述用户的加密地址、公共密钥、所述用户的块链上的私有密钥签名以及所述第二用户的加密地址，其中，在所述第二用户处利用来自所述用户的授权认证消息来对所述用户进行针对数据使用的授权认证的步骤包括：在所述第二用户处，利用所述授权认证消息中的所述用户的公共密钥计算所述用户的加密地址，并且比较所计算出的加密地址与所述授权认证消息中包含的所述用户的加密地址是否相同；在所述第二用户处，利用所述授权认证消息中的所述用户的公共密钥解码所述用户的块链上的私有密钥签名，并且比较所解码出的私有密钥签名与所述第二用户的块链上的后一个块的散列值是否相同；以及当所计算出的加密地址与所述授权认证消息中包含的所述用户的加密地址相同并且所解码出的私有密钥签名与所述第二用户的块链上的后一个块的散列值相同。
    并且将所述函数区(12)配置为经由所述输入/输出模块(31)从所述机器人操作系统模块(21)获取所述处理后的数据，其中，所述多种预设处理逻辑与数据处理模式相关联地存储在所述可编程逻辑控制器中。4.如权利要求3所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述多种预设处理逻辑被存储在所述机器人操作系统模块(21)或所述函数区(12)中，或者被存储在所述配置单元(50)中。5.如权利要求1到4中任一所述的可编程逻辑控制器，其特征在于，所述可编程逻辑控制器还包括：程序管理单元(60)，用于调度所述机器人操作系统模块其特征在于，所述散热本体(1)的主风道与所述风扇组件(2)的流场相匹配。5.根据权利要求1所述的功率半导体器件的散热器组。

    其中，每一个检测数据集包含所述至少两个数据中的数目的顺序采集的数据；利用一个自编码器来处理所述至少两个检测数据集，以输出与所述至少两个检测数据集各自对应的结果数据集，其中，所述数目等于所述自编码器的输入层的神经元数目，所述自编码器是利用与所述至少两个数据具...【技术保护点】1.一种用于检测异常数据的方法，包括：利用顺序采集的相互关联的至少两个数据来创建至少两个检测数据集，其中，每一个检测数据集包含所述至少两个数据中的数目的顺序采集的数据；利用一个自编码器来处理所述至少两个检测数据集，以输出与所述至少两个检测数据集各自对应的结果数据集，其中，所述数目等于所述自编码器的输入层的神经元数目，所述自编码器是利用与所述至少两个数据具有*的变化规律的训练数据训练。
    2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：在所述执行结果被所述用户得到后，擦除所述存储区(41)和所述第二存储区(43)中存储的数据。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述