◆ 电池槽、盖为ABS材料，并采用环氧树脂封合，确保无泄露。

  ◆ 极柱采用纯铅材质，耐腐蚀性能好，极柱与电池盖采用压环结构即压环与密封胶圈将电池极柱实现机械密封，再用树脂封合剂粘合，确保了其密封可靠性。

  ◆ 2V、12V全系列电池均具备滤气防爆片装置，电池外部遇到明火无引爆，并将析出气体进行过滤，使其对环境无污染。

  ◆ 胶体电池电解质为凝胶电解质，无酸液分层现象，使极板各部反应均匀，增强了大型电池容量及使用寿命的可靠性。

  ◆过量的电解质，胶体注入时为溶胶状态，可充满电池内所有的空间。电池在高温及过充电的情况下，不易出现干涸现象，电池热容量大，散热性好，不易产生热失控现象。

  ◆ 胶体电池凝胶电解质对正极、负极活物质结晶过程产生有益影响，使电池的深放电循环能力好，抗负极硫酸盐化能力增强，使电池在过放电后恢复能力大幅提高。

  ◆ 电池使用温度范围广(-30℃～50℃)，自放电极低。

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4 新一代智能PDU的高可用性

可以说,数据中心功耗的最佳视图来自位于机架内的配电单元,管理员随时了解机架式设备的用电情况。
新一代智能PDU具备全功能的网络管理接口、集成远程监控和控制功能能够通过Web、SNMP和Telnet提供基于标准的管理,允许用户从远程位置访问、配置和管理PDU,其实时监测功能对电流、电压、功率、功率因数、电量、温湿度等数据进行监测和精细化管理,使管理员更好的获知PDU总用电量、各支路的状态,打开和关闭各单独插座及监控单独的插座及整体机架PDU,而USB接口用于外接WiFi,实现*通讯,以及自身程序升级等。有关监控参数如表1所示。
(1)精细化电源管理
基于时间点和单台IT设备的数据采集,并可输出供数据分析使用。
(2)新一代智能PDU的高可靠性
①通过监视PDU,管理员可大大提高对电力资产管理的可靠性,实现端到端精细化的用电安全管理;
②通过对设备用电状况的实时监控及阀值告警,及时获取设备的运行状态信息,建立机柜/设备级的用电预警机制;
③对设备所处的机柜微环境的温度、湿度监控,并进行统计趋势分析,根据微环境变化及时检查设备健康状况,建立机柜级环境预警机制;
④通过对PDU插座的来电延时设置,避免因设备同时加电,引起瞬时电流峰值导致断电跳闸;
⑤将PDU空闲插座设为无电状态,消除因人为失误插入设备导致PDU的过载跳闸及宕机;
⑥为众多应用和系统的扩展,提供计划和部署所需的精确用电信息。
5 新一代智能PDU帮助数据中心节能
IT设备能耗基本上约占数据中心总能耗50%。PDU通过端口级的数据采集和分析,监测主设备(服务器)的业务情况,可分析、对比主设备的效率、能效,为淘汰落后设备提供依据,更有效地改进IT设备的运行时间和效率,更加精准地作出容量扩充规划,节约用电和降低成本,大大降低数据中心的能耗。
数据中心已逐渐从成本中心转化为服务中心,从支撑业务到驱动业务发展,成为业务创新的加速器。绿色化、数字化、网络化与智能化趋势,正在改变企业设计和运营数据中心方式,让我们一起打造智慧的数据中心!

智能车的设计是在保证模型车可靠运行的前提下，以电路设计简洁、车体灵活性高为原则。设计的两大重点，一是光电传感器的布局和电路设计，一是循线控制算法的设计。

本文第二节主要介绍了光电传感器的电路设计和布局，这是信号采集的关键，相当于智能车的“眼睛”;第三节主要介绍了循线控制算法，这是控制的核心，相当于智能车的“头脑”;最后在第四节对智能车的硬件、软件设计及实验情况进行了大体说明。

光电传感器

光电传感器的选择及电路设计

光电传感器位于智能车的最前方，起到预先判断路径的作用。其发射的光对白色和黑色有不同的反射率，因此能得到不同的电压值，采进单片机后通过一定的算法比较电压来判断黑线的位置，从而控制舵机的转动。这种方法易于实现，响应速度快，实时性好，成本低。

本文选用性价比基本适合的反射式红外传感器tcrt5000。红外光电传感器电路的设计形式多种多样，由于本文算法中采用的是传感器阵列经验判断方法，为了控制简便采用数字量输出传感器电路，如图2所示。

 

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光电管采用脉冲调制式发光，即vo是震荡电路产生的脉冲电压，这样易滤除外界干扰。虽然电路相对复杂，但足以保证模型车的稳定行驶[3]。

光电传感器布局的研究

光电管阵列的布局直接影响智能车的循线效果。一般来说，典型的布局有“一”字形布局和“w”形布局两种。

所谓“一”字形布局，就是把多个传感器按照“一”字排开。这种传感器布局方式最常见，算法在理论上易于实现。其不足之处在于：对赛道的曲率几乎没有任何预测功能。因此一般不采用这种布局。

而“w”形布局，是把多个传感器按照“w”形排列。“w”形布局由于传感器分布在两排，使得智能车对弯道有一定的预测功能，这种预测功能特别体现在直道进入弯道时刻。后一排传感器仍在直道时，前一排传感器已经进入弯道。而不足之处是增加了控制算法的复杂程度，判断舵机的旋转方向时，往往需要上一次的检测数据。经验判断的可能性也随着传感器数量的增加而增加。

光电传感器布局仿真

经多次仿真实验，最终确定了传感器的布局和数量。采用如图3所示的“w”形布局，一共有13个传感器，前排8个，后排5个，前后两排间距为3.5cm。设置这个间距，使其对赛道有一定预测功能。具体的布局及仿真效果如图4所示。

循线控制算法

本文采用经验反馈控制，即在普通经验控制的基础上，加入pid控制的思想，引入比例、积分、微分三个控制常数，实施反馈，并采用积分分离的控制方法。

 

 

循线控制算法是利用前后两排传感器综合检测信号来推理得到模型车的精确转向及具体的车速。方向判断的方法是：如图3，首先判断下排5个传感器的情况，假设s3处在黑线位置，再观察上排8个传感器，此时s3将上排传感器分为左右两边，由于相邻两个传感器间距离稍大于黑线宽度，因此任何时刻只能有2个传感器同时检测到黑线，这样一来根据分析上下两排传感器信号就可以基本判断出模型车的转向情况。例如，某一时刻s3和s8检测到黑线，就可大致判断模型车应向右拐，并根据两个传感器的连线和竖直方向的夹角可判断舵机的转向和大致角度。理士免维护蓄电池DJM12230紧急电源用电池

但同时还应注意，当车模进入左侧弯道时，也可能出现s3和s8共同检测到黑线的情况，这种情况下就要检查上一时刻的传感器信号，就是检测s4||s13的情况，若s4||s13结果为1，则认为车模应左拐，若s4||s13结果为0则应右拐。一次方向判断的流程如图5所示。理士免维护蓄电池DJM12230紧急电源用电池

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另外我们还在各地设立了专门的电池电源日常巡检维护人员！定期为各单位的电源蓄电池例行维护，使电池电源的寿命最大化，遍布全国的售后服务网络，快速的故障修复，赢得了客户的一致好评....