差動(dòng)保護(hù)整定范例一： 三圈變壓器參數(shù)如下表： 變壓器容量Se 31500KVA 變壓器接線方式 Yn，y，d11 變壓器變比Ue 110kV/35kV/10kV 110kV側(cè)TA變比nTA 300/5 35KV側(cè)TA變比nTA 1000/5 10KV側(cè)TA變比nTA 2000/5 TA接線 外部變換方式 一次接線 10kV側(cè)雙分支 調(diào)壓ΔU ±8×1.25% 電流互感器接線系數(shù)Kjx 當(dāng)為Y接線時(shí)為1，當(dāng)為Δ接線時(shí)為 區(qū)外三相最大短路電流 假設(shè)為1000A(此值需根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況計(jì)算確定) 計(jì)算： 高壓側(cè)二次額定電流 中壓側(cè)二次額定電流 低壓側(cè)二次額定電流
標(biāo)簽： 變壓器 差動(dòng)保護(hù) 工程師 整定
上傳時(shí)間： 2013-11-01
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摘要：本文詳細(xì)的介紹了基于施耐德Modicon Premium T PCX 57 PLC在郵政自動(dòng)化分揀系統(tǒng)中控制系統(tǒng)的應(yīng)用，系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，工藝流程和信息采集等。關(guān)鍵詞：T PCX57 PLC FIPIO總線 OPC Momentum I/O模塊 分揀系統(tǒng)
標(biāo)簽： Modicon Premium PCX 分揀
上傳時(shí)間： 2013-11-10
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一個(gè)很好用的 lcd 時(shí)鐘程序 C語(yǔ)言 #include<reg51.h> #include<stdio.h> //定義計(jì)時(shí)器0 的重裝值 #define RELOAD_HIGH 0x3C #define RELOAD_LOW 0xD2 //定義按鍵彈跳時(shí)間 #define DB_VAL //定義設(shè)置模式的最大時(shí)間間隔 #define TIMEOUT 200 //定義游標(biāo)位置常數(shù) #define HOME 0 #define HOUR 1 #define MIN 2 #define SEC 3
標(biāo)簽： include define RELOAD stdio
上傳時(shí)間： 2014-12-19
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無(wú)級(jí) 變 速 器又稱CVT( continuouslyv ariable transmission,CV T)，其速比可以連續(xù)變化，使用 這種變速器，可有效地利用發(fā)動(dòng)機(jī)的性能，使發(fā)動(dòng) 機(jī)與傳動(dòng)系得到最佳的匹配，從而提高汽車的燃 油經(jīng)濟(jì)性和動(dòng)力性。無(wú)級(jí)變速器是迄今為止最理 想的變速器，它代表著當(dāng)今汽車變速器發(fā)展的水 平和方向。
標(biāo)簽： continuouslyv transmission ariable CVT
上傳時(shí)間： 2016-06-03
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*** **增量式PID控制算法程序*********** T、TD、TI、KP依次從30H，33H，36H，39H開始。 A，B，C的值依次存在BLOCK1，BLOCK2，BLOCK3的地址里 這里R(k)給的是定值
上傳時(shí)間： 2017-01-16
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使用MATLAB對(duì)DSB-AM進(jìn)行仿真：雙邊帶幅度調(diào)制的過(guò)程以及對(duì)其中所包含的對(duì)信號(hào)的頻譜分析都可以通過(guò)MATLAB中的M語(yǔ)句及相關(guān)函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。假如信號(hào)m(t)=cos(m)以dsb-am方式調(diào)制載波c(t)=cos(20*pi*t),所的信號(hào)為y(t)，并將采樣頻率定為 fs=100Hz,則可在MATLAB中設(shè)計(jì)程序?qū)υ摲日{(diào)制的結(jié)果進(jìn)行仿真，繪制已調(diào)信號(hào)波形和頻譜分析。
標(biāo)簽： MATLAB DSB-AM dsb-am cos
上傳時(shí)間： 2013-12-30
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Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố trong ngô n ngữ lậ p trình FORTRAN. Các câ u lệ nh củ a ngô n ngữ FORTRAN. Cơ bả n về chư ơ ng chư ơ ng dị ch và mô i trư ờ ng lậ p trình DIGITAL Visual Fortran. Viế t và chạ y các chư ơ ng trình cho các bài toán đ ơ n giả n bằ ng ngô n ngữ FORTRAN.
標(biāo)簽： Fortran 7855 7897 7885
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learningMatlab PhÇ n 1 c¬ së Mat lab Ch ¬ ng 1: Cµ i ® Æ t matlab 1.1.Cµ i ® Æ t ch ¬ ng tr×nh: Qui tr×nh cµ i ® Æ t Matlab còng t ¬ ng tù nh viÖ c cµ i ® Æ t c¸ c ch ¬ ng tr×nh phÇ n mÒ m kh¸ c, chØ cÇ n theo c¸ c h íng dÉ n vµ bæ xung thª m c¸ c th« ng sè cho phï hî p. 1.1.1 Khë i ® éng windows. 1.1.2 Do ch ¬ ng tr×nh ® î c cÊ u h×nh theo Autorun nª n khi g¾ n dÜ a CD vµ o æ ® Ü a th× ch ¬ ng tr×nh tù ho¹ t ® éng, cö a sæ
標(biāo)簽： learningMatlab 172 199 173
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metricmatlab ch ¬ ng 4 Ma trË n - c¸ c phÐ p to¸ n vÒ ma trË n. 4.1 Kh¸ i niÖ m: - Trong MATLAB d÷ liÖ u ® Ó ® a vµ o xö lý d íi d¹ ng ma trË n. - Ma trË n A cã n hµ ng, m cét ® î c gä i lµ ma trË n cì n m. § î c ký hiÖ u An m - PhÇ n tö aij cñ a ma trË n An m lµ phÇ n tö n» m ë hµ ng thø i, cét j . - Ma trË n ® ¬ n ( sè ® ¬ n lÎ ) lµ ma trË n 1 hµ ng 1 cét. - Ma trË n hµ ng ( 1 m ) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n mét hµ ng. a11 a12 a13 ... a1m - Ma trË n cét ( n 1) sè liÖ u ® î c bè trÝ trª n 1 cét.
標(biāo)簽： metricmatlab 203 184 tr
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能機(jī)器人導(dǎo)航系統(tǒng)中的應(yīng)用研究1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在環(huán)境感知中的應(yīng) 用 對(duì)環(huán)境 的感 知 ，環(huán)境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 環(huán)境中的障礙物的幾何形狀是不確定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用冊(cè)格法表示范圍較大的工作環(huán)境，在滿足 精度要求 的情況下，必定要占用大量的內(nèi)存，并且采用柵 格法進(jìn)行路徑規(guī)劃，其計(jì)算量是相當(dāng)大的。Kohon~n自組織 神經(jīng)瞬絡(luò)為機(jī)器人對(duì)未知環(huán)境的蒜知提供了一條途徑。 Kohone~沖經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一十自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其學(xué)習(xí)的結(jié) 果能體現(xiàn)出輸入樣本的分布情況，從而對(duì)輸入樣本實(shí)現(xiàn)數(shù) 據(jù)壓縮 ?；?網(wǎng)絡(luò) 的這些特 性，可采 用K0h0n曲 神經(jīng)元 的 權(quán)向量來(lái)表示 自由空間，其方法是在 自由空間中隨機(jī)地選 取坐標(biāo)點(diǎn)xltl【可由傳感器獲得】作為網(wǎng)絡(luò)輸入，神經(jīng)嘲絡(luò)通 過(guò)對(duì)大量的輸八樣本的學(xué)習(xí)，其神經(jīng)元就會(huì)體現(xiàn)出一定的 分布形 式 學(xué)習(xí)過(guò)程如下：開 始時(shí)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值隨機(jī)地賦值 ， 其后接下式進(jìn)行學(xué) 習(xí)： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神經(jīng)元 1在t時(shí)刻對(duì) 應(yīng)的權(quán)值 ；a(∽ 謂整系 數(shù) ； (『l網(wǎng)絡(luò)的輸八矢量；Ⅳ()：學(xué)習(xí)的 I域。每個(gè)神經(jīng)元能最 大限度 地表示一 定 的自由空間 。神經(jīng) 元權(quán) 向量的最 小生成 樹可以表示出自由空問(wèn)的基本框架。網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的鄰域 (，) 可 以動(dòng) 態(tài)地 定義 成矩形 、多邊 形 。神經(jīng) 元數(shù)量 的選取取 決 于環(huán)境 的復(fù)雜度 ，如果神 經(jīng)元 的數(shù)量 太少 ．它們就 不能 覆 蓋整十空間，結(jié)果會(huì)導(dǎo)致節(jié)點(diǎn)穿過(guò)障礙物區(qū)域 如果節(jié)點(diǎn) 妁數(shù)量太大 ．節(jié)點(diǎn)就會(huì)表示更多的區(qū)域，也就得不到距障 礙物的最大距離。在這種情況下，節(jié)點(diǎn)是對(duì)整個(gè) 自由空間 的學(xué) 習(xí)，而不是 學(xué)習(xí)最 小框架空 間 。節(jié) 點(diǎn)的數(shù) 量可 以動(dòng)態(tài) 地定義，在每個(gè)學(xué)習(xí)階段的結(jié)柬．機(jī)器人會(huì)檢查所有的路 徑．如檢鍘刊路徑上有障礙物 ，就意味著沒(méi)有足夠的節(jié)點(diǎn) 來(lái) 覆蓋整 十 自由窯 間，需要增加 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)來(lái) 重新學(xué) 習(xí) 所 138一 以為了收斂于最小框架表示 ，應(yīng)該采用較少的網(wǎng)絡(luò) 節(jié)點(diǎn)升 始學(xué)習(xí)，逐步增加其數(shù)量。這種方法比較適臺(tái)對(duì)擁擠的'E{= 境的學(xué)習(xí)，自由空間教小，就可用線段表示；若自由空問(wèn) 較大，就需要由二維結(jié)構(gòu)表示 。 采用Kohonen~沖經(jīng)阿絡(luò)表示環(huán)境是一個(gè)新的方法。由 于網(wǎng)絡(luò)的并行結(jié)構(gòu)，可在較短的時(shí)間內(nèi)進(jìn)行大量的計(jì)算。并 且不需要了解障礙物的過(guò)細(xì)信息．如形狀、位置等 通過(guò) 學(xué)習(xí)可用樹結(jié)構(gòu)表示自由空問(wèn)的基本框架，起、終點(diǎn)問(wèn)路 徑 可利用樹的遍 歷技術(shù)報(bào)容易地被找到 在機(jī)器人對(duì)環(huán)境的感知的過(guò)程中，可采用人】：神經(jīng)嘲 絡(luò)技術(shù)對(duì) 多傳 感器的信息進(jìn) 行融臺(tái) 。由于單個(gè)傳感器僅能 提 供部分不 完全 的環(huán)境信息 ，因此只有秉 甩 多種傳感器 才 能提高機(jī)器凡的感知能力。 2 神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)在局部路徑規(guī)射中的應(yīng) 用 局部路徑 規(guī)刪足稱動(dòng)吝避碰 規(guī)劃 ，足以全局規(guī)荊為指 導(dǎo) 利用在線得到的局部環(huán)境信息，在盡可能短的時(shí)問(wèn)內(nèi)
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 智能機(jī)器人 導(dǎo)航
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