1,改進BP神經網絡在股市預測中的應用.2,基于MATLAB工具箱的開采煤層自燃危險性預測.3,基于改進的神經網絡的電力系統負荷預報.4,基于神經網絡的灌溉用水量預測.5,基于遺傳算法改進BP網絡的地表沉陷預計.6,利用遺傳算法改進BP學習算法.7,模糊神經網絡在電力市場短期負荷預測中的應用.8,神經網絡學習算法存在的問題及對策.9,遺傳神經網絡在電力系統短期負荷預測中的應用.10,應用改進BP神經網絡進行用水量預測.11,用遺傳算法改進的BP模型在剎車系統診斷中的應用研究.12,遺傳算法改進的BP神經網絡對汛期三門峽水庫泥沙沖淤量的計算13,基于遺傳算法的人工神經網絡學習算法14.自適應遺傳算法優化管網狀態估計神經網絡模型.15,基于GA_RBF神經網絡的電梯交通流模式識別的研究
標簽：
MATLAB
神經網絡
BP神經網絡
中的應用
上傳時間：
2013-12-27
上傳用戶：chenjjer
論文-基于UC3843的反激式開關電源反饋電路的設計 摘要 : 介紹了 UC3843 的工作特點 ,利用 UC3843 設計了反激式開關穩壓電源 ,分析了新型反饋電路的工作過程及優 點 ,與傳統方法相比 ,此方法使電源的動態響應更快 ,調試更簡單。最后提出了反饋電路詳細的設計方法 ,仿真結果證明 了設計的可行性。 0 引 言 UC3843 是高性能固定頻率電流模式控制器 ,專 為低壓應用而設計 ,廣泛用于 100 W 以下的反激式開 關電源中。目前大多數開關電源都采用離線式結構 , 一般從輔助供電繞組回路中通過電阻分壓取樣 ,該反 饋方式的電路簡單 ,但由于反饋不能直接從輸出電壓 取樣 ,沒有隔離 ,抗干擾能力也差 ,所以輸出電壓中仍 有 2 %的紋波 ,對于負載變化大和輸出電壓變化大的 情況下響應慢 ,不適合精度要求較高或負載變化范圍 較寬的場合[ 1 ] ,為了解決這些問題 ,可以采用可調式精 密并聯穩壓器 TL431 配合光耦構成反饋回路。 1 UC3843 簡介[ 2]
標簽：
uc3843
開關電源
上傳時間：
2022-02-23
上傳用戶：kingwide
