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信息系统中积累的大量数据，其原始数据的价值很小，只有通过智能化分析方法抽取其中的精华，才能从数据中挖掘出其中的价值，为人类所利用。智能数据分析分类智能数据分析方法主要为两种类型，一是数据抽象（DataAbstraction）；二是数据挖掘（DateMining）。数据抽象：数据抽象结构是对现实世界的一种抽象从实际的人、物、事和概念中抽取所关心的共同特性，忽略非本质的细节把这些特性用各种概念地加以描述这些概念组成了某种模型。步进电机的线圈通直流电时，带负载转子的电磁转矩（与负载转矩平衡而产生的恢复电磁转矩称为静态转矩或静止转矩）与转子功率角的关系称为角度-静止转矩特性，这就是电机的静态特性。如下图所示：因为转子为永磁体，产生的气隙磁密为正弦分布，所以理论上静止转矩曲线为正弦波。此角度-静止转矩特性为步进电机产生电磁转矩能力的重要指标，转矩越大越好，转矩波形越接近正弦越好。实际上磁极下存在齿槽转矩，使转矩发生畸变，如两相电机的齿槽转矩为静止转矩角度周期的4倍谐波，加在正弦的静止转矩上，则上图所示的转矩为：TL=TMsin[(θL/θM)π/2]其中TL与TM各表示负载转矩和静止转矩（或称把持转矩），相对应的功率角为θL和θM，此位移角的变化决定了步进电机位置精度。即分辨率与永磁式比较，虽然转子齿数相同，但VR型只有1/2。第三步：同样给第3相绕组通电，转子同样逆时针旋转15°，与定子第3相磁极相对位置停止。下一刻，第1相绕组通电，又由步骤3的转子位置逆时针旋转15°到第1相定子磁极下，恢复到步骤1状态。依次进行不断切换激磁相，1相、2相、3相、1相……转子逆时针旋转。此为VR型步进电机的工作原理。如顺时针方向旋转，换相顺序为1相、3相、2相。此时，步距角为转子齿节距的1/3，即齿节距被相数除得到步距角，输出转矩与永磁电机不同，其与激磁电流的平方成正比。

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将废弃物品减量化、无害化、资源化、废有所用，变废为宝。
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