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中華部品の探し方&中華トラップの回避法

こんばんは、Operaです。

この時期はバイクに乗るにはクソ寒いですね、というわけでグリップヒーターという文明の利器を使うこととしましょう。
もちろん、クソ高いグリップヒーターなんて買えるわけがないので当然中華品を買います。
それもAliexpressで現地から買います。

...ということで、今日は僕のAmazonとAliexpressを使った中華バイクパーツの捜索ノウハウについて説明します。
また、今回トラップっぽい事案があったのでそれについても紹介します。
バイクパーツに限らず、中華製品輸入の際には参考になるかと思います。

大まかな流れは以下のような感じです。
Amazon編
1.ラインナップを見てチープなやつ(≒中華部品)を探す
2.中華部品のバリエーション違い含む類似商品を把握する
3.一番安いとこを探す
Aliexpress編
4.探した中華部品をこちらでも探す
5.Amazonにはなかった類似商品を探す
6.(特になかった場合)値段をAmazonと比較し届くまでの時間も考慮しつつ安い方で購入する
6.(類似商品があった場合)最初のものと比較していい方を購入する

こんな感じですね、現地通販のAliexpessを使いたくなければAmazon編だけでも参考になるかと思います。
これを見ると最初からAliexpressを見ればいいじゃないか?と思いますが、Amazonの場合は日本語情報でのレビューが読めるのでそれがとても参考になります。
逆に、Aliexpressのレビューや評価はトラブルなく届いただけで☆5がつくので製品の品質という面ではほぼ参考になりません。
ただし、Amazonでも評価はDIYド素人が価格を見て買って己の技術力の無さを棚に上げてフニフニと文句を書いている例もあるので参考になりません、全体の数字ではなくあくまで一人ひとりのレビューを読みます。
また、国内に在庫があれば当然Amazonのほうが早く入手できます。
ではグリップヒーターを例に早速見てみましょう。

Amazon編

1.ラインナップを見てチープなやつ(≒中華部品)を探す

早速Amazonでラインナップを見てみるとまあ出てきますね。

1_20181222022455b28.png 

大まかにはグリップごと交換するタイプとグリップに巻きつけるタイプがあるようです、前者は取り付けが面倒なので後者で探してみることとします。

2.中華部品のバリエーション違い含む類似商品を把握する

とりあえずこのジャンルで安い順にしてみたところ、一通り類似商品が出てきました。

2_20181222022456b39.png 

これを見ると、基本はヒーター+熱収縮チューブ+スイッチの構成であり、使っている部品も同じようです。
また、その中でバリエーション違いとしてスイッチの形状が
・トグルスイッチ(ON/OFF)
2-1.png 
・シーソースイッチ(ON/OFF)
2-2.png 
・シーソースイッチ(ON1/ON2/OFF)
2-3.png 
の三種類があることが分かりました。
また、レビューを読む限りON/OFFのシンプルなスイッチのモデルはスイッチでのトラブルが多くて微妙なようです。
一方で温度調節つきのものは2段階とはいえ効果があるらしく、また(比較的)故障率も低いようなので後者の温度調節つきのものを探してみようと思います。
どれも初期不良はスイッチ周りで起こるようなので、最悪ハズレを引いた場合は自前で修理するのが良さそうですね。

加えて、このあたりの激安業者は全て中国発送なので届くまでに時間がかかるようです。
Amazonだと即日配送、Aliexpressだと2週間かかるというシチュではAmazonで早く仕入れるという手もあるのですが、この場合はAliexpressのほうが安ければそちら一択ですね。

3.一番安いとこを探す

2.で取り上げた通り、最安では400円ほど、スイッチのグレードが上がり温度調節が2段階になると700円ほどになるようです。
今回は出品者がそこまで多くなかったのですぐに絞れましたが、人気商品だと中華製品のパチもんの中華製品とかがあるのでここで随分と苦労します。
果たして現地通販ではいくらになるでしょうか。

Aliexpress編
4.探した中華部品をこちらでも探す

次に、Amazonを離れ更に安く仕入れるべく中華現地通販のAliexpressを漁ってみます。
商品タイトル自体は英語で書いてあるので英語で検索するとヒットしやすいです。
とはいえ、日本語でも十分ヒットします、むしろ雑に英語で検索すると言い回しが違っていて出てこないことも多々あるので日本語で検索して対象の部品の英語名を把握してそれで検索するぐらいがいいです。

4_20181222022502920.png 

基本的にはこれをベストマッチ順で並び替えると1ページ目にいい商品があることが多々あるのでここに注目していきます。

5.Amazonにはなかった類似商品を探す

次に、検索して出てきた商品の中からAmazonにはなかった類似商品を探し出します。
と言っても、検索して出てきたものの中から見たことのないものを探すだけで事が済みます。
当然、深くまで探せば出てくる商品もあるでしょうが、そういうのはリスクが高いので最初の1,2ページに目を通せば十分でしょう。

6.(特になかった場合)値段をAmazonと比較し届くまでの時間も考慮しつつ安い方で購入する

どうやら特に類似商品もないようなので自分の探している巻きつけるタイプ、且つ温度調節が2段階で可能なスイッチが付いているモデルを扱っているショップの中で一番安いところを探してみます。
こういうときはとりあえず検索して調べてみて、その後ほしいものリストに入れていくと入れた際に関連商品として表示され...と繰り返していくとだいたい調べが付きます。

6_20181222022504415.png 

今回の場合は一番安いのが一番上の426円のショップですね。
もしもショップの評価が悪かったりオーダー数が少ないならば考え直すところですが、そういうわけでもなさそうなのでここで買ってみることとします。
また、Aliexpressの場合はもしも不良品を掴まされた場合には受取確認を行わずにオープン紛争すれば大抵の場合は返金され、また返品義務はないことが多いです。
Amazonの場合は返品手続きがあったりして面倒なので、もしかしたら怪しい中華製品を買うならばAliexpressのほうが安心かもしれません。

6.(類似商品があった場合)最初のものと比較していい方を購入する

今回の場合は類似商品がなかったのでAmazonで見つけたものをそのまま購入できましたが、時々Aliexpressで調べてみると今までになかったものが出てくる場合もあります。
その際はそちらのほうが性能が良さそう/コスパがいいなどがあればそちらも気になるところですが、Amazonに出ていてレビューがついているものは製品の品質についてある程度評価がされているのでそれと比較すると新しく出てきたものを買うのはリスキーでもあります。

そういった際はあまり差がないようならば元々目をつけていたものを、大きく差があればリスクを承知で新しく出てきたものを買ってみるのがいいかなと思います。

以上が中華部品の探し方になります。
今回は元が720円→426円になったのでかなり安くなりました。
バイク部品の場合はAmazonにアヤシイ部品がゴロゴロと転がっているので、現地からお安く輸入して使っていきたいですね。

7.中華トラップの回避法

と思って注文を一度してまた改めて再度説明文を確認してみたところ、なんと今回重視していた温度切替が二段階という表記がどこにもありませんでした。
これはまずいというアンテナが反応したのでとりあえず注文をキャンセルしました。

7_20181222024822f36.png 

スイッチについては単にON/OFFスイッチとしか書いてないですね。
一方で、先のほしいものリストの画像で一番下のものについては商品説明のハンドル温度の欄に二段階で温度が変わることが書いてありました。
一方でスイッチについてはON/OFFスイッチとしか書かれていないので単に省略してこう書いているだけな気もしますが、そこは難しいところです。
今回の怪しさ度はかなり低いですが、一方で完全に安心して買うこともできません。

7-2.png


この手の中華部品で、且つ今回のスイッチ違いのものがある場合には写真とは異なる仕様のものが届くことがあります。
実際Amazonのレビューにはそのようなことが書いてありました。
こういうときは英語でセラーに問い合わせを行うのがベタですが、今回の場合は差額も大きくはないので安心できる方のショップで買ってみようかと思います。
もちろん、写真と違うものが届いた場合には文句を言うことは可能ですが、それをしたところで届くまでに二週間以上の時間がかかるということについては見過ごせません。

今回僕が行ったトラブル回避行動が正しいかはわかりませんが、中華製品を探す以上このようなトラブルは避けては通れません。
中華製品を買う場合にはしっかりと説明文を読み込んで本当にこの写真のものが届くのか?という点についても確認を怠らないようにしましょう。

ソフトウェアでの一次ローパスフィルタの実装

こんばんは、Operaです。

今回もUEC koken Advent Calendar 2018に便乗して溜めてたネタを放出していこうと思います。
前回前々回に引き続き安定の極道入稿というか既に日付を超えています、書き始めたのはカレンダーの日なのでセーフということにしておきましょう。
今回のネタは前回取り扱った移動平均と同じく高周波の成分を減衰させる一次ローパスフィルタのソフトウェアでの実装を行います。


1.一次ローパスフィルタの計算式の導出

まず、プログラムで実装するために一次ローパスフィルタとして有名なRCフィルタ回路を題材に計算式を導出してみます。
ブログに数式を埋め込むのが面倒なので説明画像を出します。
キャプチャ 
お分かりいただけましたでしょうか。要するに最後の式を入れればOKというわけです。

2.ソフトウェアでの実装方法

次に、この数式をソフトウェアに入力してします。
今回はマイコンでのセンシングを想定しているので、⊿tは実際のところはセンサ読み取りの割り込み周期になるかと思います。


まあこんなもんですかね、内容自体はメモリも食わないしかなりシンプルです。

3.実行結果

試しにDT=0.01、TAU=1でステップ応答を取ってみました。
ステップの開始時間は1秒です。

sてp 

結果として見事なステップ応答が得られました。
次の記事では周波数応答などにも触れていきたいなと思います。


CB125Tに履けそうなタイヤを調査

こんばんは、Operaです。

諸事情※1あってCB125Tを買いました。

DuLs9KlX4AAeHgZ.jpg 

※1:欲しかったため

とりあえず今できる整備は一通りをしたのですが、困ったのがタイヤです。
ラジアルタイヤはCB400に入れるためにある程度調べましたが、バイアスタイヤはさっぱりわからない。

というわけで、とりあえず今売っていて且つ入りそうなチューブレスのタイヤを調べてみました。
紹介順はグリップ力順(だいたい)ですが結果としてほぼ=値段順です。
値段はだいたいAmazonソースで参考値です。

入りそうなサイズ
フロント:3.00-18, 90/90
リア:3.25-18, 100/90-120/80

DUNLOP TT900GP (90/90, 100/90)
9000+11000=20000円
バイアスハイグリップの定番タイヤ、グリップで選ぶならこれ一択

DUNLOP TT100GP (90/90, 110/90)
7000+10000=17000円
カフェレーサー乗り御用達、結構グリップするスポーツタイヤだがパターン的に縦溝に弱いらしい

MICHELIN Pilot Activ (90/90, 100/90 or 110/80 or 110/90(共にフロント逆履き)) 
7000+11000or12000or13000=18000or19000or20000円
グリップ力とライフのバランスが良くスポーツとツーリングの間、リアのサイズが選べるがどれがいいのか

DUNLOP GT-601 (90/90, 110/80or110/90)
8000+10000or11000=18000or19000円
設計が割と新しめのツーリングタイヤ、このクラスの標準タイヤ

BRIDGISTONE BT-45 (90/90, 110/80)
8000+10000=18000円
いわゆるツーリングタイヤ、このクラスの標準タイヤ

METZELER LASERTEC (90/90, 110/90) 
9000+11000=20000円
いわゆるツーリングタイヤ、ライフは比較的短め?

IRC RS-310 (90/90, 110/80 or 120/80)
5000+9000=14000円
いわゆるツーリングタイヤ、安い

DUNLOP K527(3.00-18, 3.25-18)
6000+6000=12000円
このクラスが純正で履いてそうなタイヤ、グリップはツーリングタイヤより低そう

DURO(DUNLOP台湾OEM)HF329 (90/90, 110/90) 
前後セット12000円
グリップはツーリングタイヤよりも低め?現地の中華バイク向けなのでオフロードに強いらしい

こう見ると少なくとも9種類入り、また激安OEMタイヤからバイアス最高峰のハイグリップタイヤまで選べるのでラインナップはかなり充実していますね。
見る限りはダンロップ系だけでTT900GP、TT100GP、GT-601、K527、OEMですがHF329がありここから選ぶだけでも十分だなと思いました。

個人的に気になったのはTT900GP、Pilot Activ、GT-601でしょうか。
RS-310のコスパも気になりますが完全にツーリングタイヤなのでグリップも欲しいとなるとこのあたりかなと思います。
このバイクで峠をガン攻めするわけでもないですが、CB400SFにハイグリを入れて良さに感激しているので第一にパイロットアクティブ、次点でGT-601でお財布と相談しつつ選ぼうかなぁと思います。
また、パイロットアクティブの場合はリアのサイズが100/90 or 110/80 or 110/90と選べるので悩みどころですね。
妥当なのは100/90でしょうか、安定感を求めるとタイヤサイズは大きいほうがいいと思いますが安定ならCB400がある以上このバイクにはヒラヒラ感を求めていきたいです。

とりあえずはネットで激安案件を探す日々が始まりそうです、今回はタイヤは手組みしようと思っているのでその道具も買わないといけませんね。
CB125Tの納車整備ネタもあるので、しばらくはブログのバイクネタに困らなそうです。

マイコンでのセンシング向け軽量な移動平均の実装方法 後編

こんばんは、Operaです。

今回もUEC koken Advent Calendar 2018に便乗して溜めてたネタを放出していこうと思います。
今回のネタは自身初(?)のプログラミング系、マイコンでのセンシング向け軽量な移動平均の実装方法です。

前回記事では移動平均の計算において、毎度平均を取るという手法を取りました。
その結果、サンプル数を増やすと計算時間が比例増加するという問題が発生し、十分なサンプル数を確保したい際には計算時間が必要になってしまうことが分かりました。

今回記事では別の実装方法の説明とその評価を行います。

3.軽量な移動平均の実装方法

移動平均の別の実装方法は移動平均の特性を利用し、平均を毎回取らないことによって計算回数を最小限に抑えます。
以下の図を見て分かる通り、移動平均の計算式では毎度平均値を取っていますが、新しい値以外は既に前回平均値を計算したのに再度計算をしていて無駄に計算数が増えています。
そこで、移動平均の計算を簡略化するとなると前回計算した平均値に新しい値を加算し、またサンプル数に応じたn回前の古い値を減算してしまえば展開時の計算式は移動平均の元の式と同じのまま、計算数を減らすことができます。
description.png 
※最初3回分はサンプリングが必要なため軽量版の数式が異なります

これをプログラムに実装するとソースコードは以下のようになります。
アルゴリズムとしては、古い値の減算を行うためにサンプル数のサイズの配列を確保し、その配列うち利用する位置を変更しながら配列の中身を新しいデータへとアップデートしていきます。
また、resultとtemp配列はstaticで定義しています。
temp配列は最初に初期化することで最初に配列が一周するまでに数式が変わるという問題をクリアし、例外処置なしでプログラムを回せるようにしています。
この関数を呼び出す際は以下のように現在の値を引数として渡して呼び出します。
そして、その実行結果は以下のようになります。サンプル数は3です。
前回のプログラムでは142usかかっているので若干高速化されていますね。
同様に、サンプル数5, 10の際の結果は以下のようになります。
サンプル数と実行時間の関係は以下のようになります。
re2.png 
青は前回の実行時間、オレンジが今回の実行時間になります。
何故かサンプル数が増えると遅くなるどころか速くなっていますが、これは恐らく最初temp配列の中身が初期化され0のときに計算時間が短く済むため若干速くなっているためだと考えられます。
今回は元の測定データの配列の大きさが30と小さいためそういうミクロな影響が表面化するのでしょう、アルゴリズム的にはサンプル数を増やしても実行時間は一定ということになります。

4.まとめ

というわけで、軽量な移動平均の実装方法とその評価を行ってきました。
実際にこの関数を利用する場合には、センシングしたデータを関数に渡し、それを無限ループで回して続けていくことになるかと思います。
やっぱりセンサのデータは数回平均化しただけじゃノイズが取り切れないので、こういう平均のサンプル数により計算時間が変化しないアルゴリズムを使ってあげるとマイコンのクソザコCPUをいたわていいですね。



マイコンでのセンシング向け軽量な移動平均の実装方法 前編

こんばんは、Operaです。

今回もUEC koken Advent Calendar 2018に便乗して溜めてたネタを放出していこうと思います。
今回のネタは自身初(?)のプログラミング系、マイコンでのセンシング向け軽量な移動平均の実装方法です。

1.はじめに

移動平均とは何かといいますと、時系列などで連続したデータ(ここではセンサの測定データとします)において、生の値だとノイズが強い場合に前後のある区間の値を平均するという処理を加える一種のローパスフィルタ的な処理のことです。
これについては説明を書いているサイトがいくらでもあるのでこれ以上は省略します。

んでもって、その移動平均はマイコンでのセンシングにおいて大いに役立つのでそれを軽量に計算しようというお話が今回のネタになります。
前編ではよくExcelとかで移動平均を実装するときに脳死で実装しているような内容をそのままプログラムにした場合の計算時間の評価を行います。

2.簡単な移動平均の実装方法とその計算時間の評価

例として、以下のような配列に移動平均を適用してみます。
所謂移動平均の場合、時系列データで前後のデータを取得しますが、センシングの場合未来のデータは取得できないので前のデータを取得することとします。

とりあえず、処理のためにmbedで適当にプログラムを書いてみました。
movingAverage関数が受け取った配列を基に移動平均を計算するプログラムです。
アルゴリズムとしては、単純にサンプル数の数だけ本来の値と共に過去の値を足し合わせ平均を取るという単純なものになっています。
今後のために計算において配列の10個目の値からスタートしています。
また、計算時間を計測するためにmbedのタイマー機能を利用しています。
そして実行結果は以下のようになります、最初10個は飛ばしているので値はゼロです。
実行環境は前回の記事、中華STM32F103C8ボードBlue Pillをmbedで使うで取り上げたBlue Pillです。
配列の特性上本来の値の一つ前の値になっていますね、どうやら正しく計算できているようです。
計算時間は148usです、意外とかかっていますね。

では、このプログラムですがサンプル数が増えたらどうなるでしょうか。
試しにサンプル数を5にしてみると、結果は以下のようになり、計算時間が241usに増えます。
更に、サンプル数を10にしてみると476usもかかってしまいます。
この時間の増え方...線形っぽい...!
re.png
どう見てもサンプル数に対して計算時間が線形増加です。
これじゃフィルタを強めにかけたいとなると無限に実行時間が増えてしまいますね。

さて、これではたくさんサンプルを取ってから移動平均を取って綺麗なデータが欲しいみたいな需要があるときには大変困ってしまいます。
後編ではこの移動平均について、軽量な実装方法の説明とその評価を行います。
プロフィール

おぺら

Author:おぺら
強電から弱電まで狭く浅くやっています。
強電:コイルガン(充電&発射部)、テスラコイル
弱電:コイルガン(制御)、鉄道模型版PRC&CTC、マルチコプター
最近はエンジン回して遊んでいます。

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