基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN和鄰近支撐向量機(PSVM)的直齒圓錐齒輪箱故障診斷這是一份非常不錯的資料，歡迎下載，希望對您有幫助！
上傳時間： 2021-12-19
上傳用戶：
該文研究了無刷直流電機的無位置傳感器控制理論、轉(zhuǎn)矩波動抑制方法、數(shù)字仿真算法和DSP控制技術(shù).首先,該文介紹了無刷直流電機無位置傳感器控制原理,比較了目前幾種常用的無位置傳感器控制方法,提出了基于徑向基函數(shù)（RBF）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無位置傳感器控制方法.通過離散化位置信號的映射方程,得到網(wǎng)絡(luò)的基本輸入輸出,網(wǎng)絡(luò)的輸出通過邏輯處理,處理后的結(jié)果作為電機控制信號,同時也作為網(wǎng)絡(luò)的訓練教師.采用在線學習和離線學習兩種方式訓練網(wǎng)絡(luò),并詳細介紹了兩種方式的算法;其次,該文概述了無刷直流電機轉(zhuǎn)矩波動的產(chǎn)生原因,重點分析了換相轉(zhuǎn)矩波動產(chǎn)生的原理,提出了基于誤差反傳（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)矩波動抑制新方法.采用兩個結(jié)構(gòu)相同三層網(wǎng)絡(luò),建立了電壓自校正調(diào)節(jié)器,對電機端電壓進行瞬時調(diào)節(jié),保持電路中電流幅值不變,實現(xiàn)了轉(zhuǎn)矩波動的自適應(yīng)調(diào)節(jié).另外,該文推導了較全面的電機數(shù)學模型,重點研究了無刷直流電機仿真中的幾個關(guān)鍵技術(shù),包括氣隙磁場的建立、位置信號的模擬、中心點電壓的計算、二極管續(xù)流狀態(tài)的實現(xiàn)以及PWM電流控制的仿真.采用面向?qū)ο蟪绦蛟O(shè)計（OOP）方法,設(shè)計了多功能的仿真軟件SIMOT.最后該文介紹了數(shù)字信號處理器（DSP）TMS320LF2407的結(jié)構(gòu)和性能,給出了PWM控制和A/D轉(zhuǎn)換的算法,采用反電勢法原理實現(xiàn)了無位置傳感器控制,并給出了相關(guān)的實驗結(jié)果.
上傳時間： 2013-07-14
上傳用戶：klds
高壓變頻調(diào)速技術(shù)節(jié)能效果顯著，多電平逆變器是其常用的一種電路拓撲形式。三電平逆變器能降低功率器件耐壓要求、降低諧波含量，普遍地采用電壓空間矢量脈寬調(diào)制的控制策略。將DSP數(shù)字控制技術(shù)應(yīng)用于三電平逆變器不僅簡化了系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)，提高系統(tǒng)性能，還可以實現(xiàn)系統(tǒng)的優(yōu)化控制。 本文首先簡要介紹了三電平逆變器的拓撲結(jié)構(gòu)和控制策略，并闡述了二極管箝位式三電平逆變器電路結(jié)構(gòu)和電壓空間矢量脈寬調(diào)制控制策略的實現(xiàn)方法。在此基礎(chǔ)上，通過對逆變器的工作過程分析，建立了逆變器的數(shù)學模型。并提出了一種能控制逆變器直流側(cè)電容中點電位平衡并且能降低開關(guān)損耗的電壓空間矢量脈寬調(diào)制方法。 本文在綜述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出一種基于復合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電壓空間矢量脈寬調(diào)制算法，充分利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速并行處理能力、學習能力，縮短了計算時間，降低了由控制延時引起的諧波成分。最后在MATIAB/Simulink環(huán)境下，結(jié)合ANN工具箱建立了仿真模型。仿真結(jié)果證明了基于復合人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的可行性。 本文進行了三電平逆變器的主電路、開關(guān)器件驅(qū)動電路、電流電壓檢測電路和保護電路等的設(shè)計。根據(jù)三電平逆變器主電路功率開關(guān)多，驅(qū)動信號不能共地的特點，本文設(shè)計一種利用光耦隔離驅(qū)動功率開關(guān)器件的驅(qū)動保護電路，降低電磁干擾，并在過流等異常情況下實時保護功率開關(guān)器件。最后以TMS320LF2407DSP為數(shù)字控制平臺，實現(xiàn)了三電平逆變器的電壓空間矢量脈寬調(diào)制控制策略。
上傳時間： 2013-07-07
上傳用戶：natopsi
·JOHN DANIEL KRAUS: 94 DIED 18 July 2004 MEMBER GRADE Life Fellow EDUCATION Bachelors, masters, and doctorate-all in physics from the University of Michigan, ANN Arbor, USA FIELDS OF INTEREST Electroma
標簽： nbsp Applications Antennas Edition
上傳時間： 2013-07-29
上傳用戶：ukuk
java人工股市源碼，用了GA(Genetic Algorithm)和ANN(Artificial Neural Network)。內(nèi)附程序詳細說明，強烈推薦！
上傳時間： 2015-02-26
上傳用戶：TRIFCT
202用列主元消取法解線性方程 ***********★*******★********★************ 一．功能 當線性方程組有唯一解時求其解 。 二．算法簡介消元過程，設(shè)方程組為 Ax=b (1)公式（1）有增廣矩陣 a11 a12….a1n b1 a21 a22…a2n b2 (A,B)= ………………. an1 an2…ANN bn
上傳時間： 2015-03-02
上傳用戶：jhksyghr
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的matlab代碼，本程序根據(jù)訓練好的網(wǎng)絡(luò)文件ANN.mat預測新的數(shù)據(jù)文件，得到均方誤差，并畫出預測數(shù)據(jù)和原數(shù)據(jù)的對比圖。希望有用
標簽： matlab BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 算法 代碼
上傳時間： 2014-06-14
上傳用戶：jiahao131
C語言神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源碼 數(shù)種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的C語言實現(xiàn)，要閱讀該文章，您首先得熟悉ANN的學習算法，，否則您是讀不懂這些代碼的。本代碼僅供學習研究之用，不得用于任何商業(yè)目的！謝謝！
標簽： C語言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源碼
上傳時間： 2014-11-08
上傳用戶：edisonfather
psotoolbox程序已經(jīng)通過了測試函數(shù)，可用來進行svm或ANN的參數(shù)優(yōu)化
標簽： psotoolbox 程序 測試 函數(shù)
上傳時間： 2016-03-31
上傳用戶：JasonC
aiNet application is a very powerful and a very simple tool for solving the problems which are usually solved with artificial neural networks (ANN). All possible tests we had run proved that the results obtained with aiNet are at least as good as the results obtained with some other ANNs. Let us state some of aiNet抯 features. (c) aiNet 1995-1997
標簽： very application powerful problems
上傳時間： 2014-01-16
上傳用戶：wang5829
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號-1
