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電磁表面缺陷檢測

  • 磁阻傳感器TLE5011中文資料

    針對TLE5011磁阻傳感器的全部性能已經使用方法以中文的方式進行說明

    標簽: word

    上傳時間: 2015-09-02

    上傳用戶:eboyniu

  • 這是一個測試檔

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    標簽: 這是一個

    上傳時間: 2015-12-22

    上傳用戶:wxxujian

  • 考慮撬棒保護接入的雙饋感應發電機轉子磁鏈動態特性

    撬棒保護電路的接入會改變低電壓穿越過程中雙饋感應發電機(DFIG)定轉子磁鏈間的耦合過程和耦合強度,由此將影響機組磁鏈衰減動態和撬棒保護性能。針對這一問題,提出了一種刻畫定子磁鏈與轉子繞組交鏈感應作用的磁鏈耦合系數,將電網故障后電機的磁鏈暫態耦合過程處理為不同狀態的疊加,綜合研究撬棒電阻對轉子感應磁鏈正序、負序和暫態反向交流分量幅值和相角的耦合規律,用轉子磁鏈空間矢量圖和矢量軌跡圖描述轉子磁鏈動態響應過程。最后,針對電網不對稱故障下撬棒取值的問題,提出了一種基于轉子磁鏈幅值配比原理和最優傾角的撬棒阻值選取方法。該方法可減小磁鏈耦合不當對機組的暫態沖擊,從而有效改善機組的無功外特性和瞬態性能。采用MATLAB/Simulink仿真驗證了理論分析和所提方法的正確性。

    標簽: 雙饋感應發電機 低電壓穿越 撬棒保護 磁鏈動態特性 磁鏈耦合

    上傳時間: 2016-01-01

    上傳用戶:icebee251

  • 無速度傳感器感應電機改進轉子磁鏈觀測器

    針對感應電機無速度傳感器磁場定向控制系統,提出一種基于電壓模型的改進轉子磁鏈觀測方法。為了有效抑制反電動勢積分環節所存在的直流偏移和積分飽和問題,采用一個截止頻率可根據輸出頻率進行自調整的低通濾波器來代替傳統電壓模型磁鏈觀測器中的反電動勢積分環節。然而低通濾波器的引入將會產生磁鏈幅值和相位的觀測誤差,從而導致在低速運行場合中磁鏈觀測性能顯著下降,為了解決這一問題,設計一個可以補償磁鏈觀測誤差的補償器。通過11kW感應電機無速度傳感器矢量控制系統對所提出的改進轉子磁鏈觀測器進行了實驗驗證,結果證明了算法的有效性。

    標簽: 感應電機 無速度傳感器 矢量控制 轉子磁鏈觀測器 電壓模型

    上傳時間: 2016-01-01

    上傳用戶:icebee251

  • 感應電機轉子磁鏈自適應觀測及參數辨識

    為了在現代異步電機高性能調速系統中實現磁鏈的準確觀測,提出了一種基于模型參考方法的自適應轉子磁鏈觀測器.在電機運行過程中,以電機為參考模型,以觀測方程為可調系統,建立了一個模型參考自適應系統(MRAS),對電機的轉子磁鏈進行了實時觀測,并對電機參數進行了在線辨識.設計了電機參數的自適應律,證明了磁鏈觀測器的收斂性.仿真結果表明,當電機參數未知或者電機參數變化時,觀測器能夠準確觀測電機的轉子磁鏈;在電機的激勵電壓滿足持續激勵的條件下,觀測器能夠快速準確地辨識出電機參數. 

    標簽: 感應電機 模型參考自適應系統 狀態觀測器 持續激勵 參數辨識

    上傳時間: 2016-01-01

    上傳用戶:icebee251

  • SMTf封裝缺陷分析

    《SMT基礎與工藝》主要包括表面組裝元器件、表面組裝基板材料與SMB設計、表面組裝工藝材料、表面組裝涂敷與貼裝技術、表面組裝焊接工藝、表面組裝清洗工藝、表面組裝檢測工藝等內容。具有很高的實用參考價值,適用面較廣,編寫中強調了生產現場的技能性指導,特別是印刷、貼片、焊接、檢測等SMI關鍵工藝與關鍵設備使用維護方面的內容尤為突出。為便于理解與掌握,書中配有大量的插圖及照片。《SMT基礎與工藝》可作為高等職業院校或中等職業學校SMT專業或電子制造工藝專業的教材;也可作為各類工科學校器件設計、電路設計等與SMT相關的其他專業的輔助教材。

    標簽: dffg

    上傳時間: 2016-01-08

    上傳用戶:975347855

  • Mag-03 三軸磁通門探頭操作手冊

    英國Bartington公司生產,中國北京優賽科技有限公司獨家代理銷售的Mag-03三軸磁通門探頭,是磁場測量領域最專業的設備之一。

    標簽: Mag-03

    上傳時間: 2016-03-04

    上傳用戶:610746269

  • 水電費似懂非懂是發

    1346511545法規的發生放大法水電費收費

    標簽: 1水電費水電費的收費

    上傳時間: 2016-03-18

    上傳用戶:woofliu

  • 基于神經網絡的車削加工表面粗糙度智能預測

    表面粗糙度是機械加工工藝中主要的技術參數, 對零件質量和產品性能有著極為重要的影響。 以加工表面粗糙度與切削用量三要素的關系為對象, 采用正交試驗方法, 利用立方氮化硼刀具對冷作模具鋼 Cr12MoV 進行硬態干式車削試驗,測量得到選定參數條件下的加工表面粗糙度值,并應用人工智能神經網絡方 法建立了加工表面粗糙度預測模型。結果表明,該預測模型具有很好的預測精度, 其最大誤差不超過 5% 。模 型可以對不同切削速度、 進給量和切削深度參數組合下加工后的表面粗糙度進行預測,對干式硬車條件下的切 削用量選擇和零件表面質量的控制具有重要指導意義。

    標簽: 基于神經網絡的車削加工表面粗糙度智能預測

    上傳時間: 2016-03-20

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  • 電感、磁珠和零歐電阻的區別

    電感、磁珠和零歐電阻的區別,描述了各自的作用,基本用法

    標簽: 電感、磁珠和零歐電阻的區別

    上傳時間: 2016-03-22

    上傳用戶:huanyig

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