W火電機組 儀控分冊
標簽： 火電機組 分
上傳時間： 2013-04-15
上傳用戶：eeworm
局域網最常見十大錯誤及解決(一)
標簽： 局域
開關磁阻電機(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有結構簡單、工作可靠、效率高和成本較低等優(yōu)點，在很多領域都顯示出強大的競爭力，但是位置傳感器的存在不僅削弱了SRM結構簡單的優(yōu)勢，而且降低了系統(tǒng)高速運行的可靠性，增加了成本，探索實用的無位置傳感器檢測轉子位置的方案成為開關磁阻電機驅動系統(tǒng)(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的熱點。SRM高度非線性的電磁特性決定了在精確的數(shù)學模型基礎上實現(xiàn)無位置傳感器控制十分困難，而人工神經網絡的出現(xiàn)為解決這個問題提供了新的思路。徑向基函數(shù)(RadialBasisFunction，RBF)神經網絡是一種映射能力極強的前向型神經網絡，具有收斂速度快、全局逼近能力強等優(yōu)點。本文提出一種利用自適應RBF神經網絡對SRM進行控制的新方法，所采用的RBF神經網絡以電機繞組的相電流、磁鏈作為輸入，轉子位置作為輸出，通過離線和在線相結合的方法對網絡進行訓練，建立SRM電流、磁鏈與轉子位置之間的非線性映射，從而實現(xiàn)SRM的無位置傳感器控制。 常規(guī)的PID控制以其結構簡單、可靠性高、易于工程實現(xiàn)等優(yōu)點至今仍被廣泛采用。在系統(tǒng)模型參數(shù)變化不大的情況下，PID控制效果良好，但當被控對象具有高度非線性和不確定性時，僅靠PID調節(jié)效果不好。對于SRM，它的電磁關系高度非線性，固定參數(shù)的PID調節(jié)器無法得到很理想的控制性能指標。論文提出了一種基于RBF神經網絡在線辨識的SRM單神經元PID自適應控制新方法。該方法針對開關磁阻電機的非線性，利用具有自學習和自適應能力的單神經元來構成開關磁阻電機的單神經元自適應控制器，不但結構簡單，而且能適應環(huán)境變化，具有較強的魯棒性。同時構造了一個RBF網絡對系統(tǒng)進行在線辨識，建立其在線參考模型，由單神經元控制器完成控制器參數(shù)的自學習，從而實現(xiàn)控制器參數(shù)的在線調整，能取得更好的控制效果。 仿真及實驗結果表明，自適應RBF神經網絡能夠實現(xiàn)電機的準確換相，從而實現(xiàn)了電機的無位置傳感器控制；基于RBF神經網絡在線辨識的單神經元自適應控制能夠達到在線辨識在線控制的目的，控制精度高，動態(tài)特性好，具有較好的自適應性和魯棒性。
標簽： RBF PID 控制 神經網絡
上傳時間： 2013-04-24
上傳用戶：skfreeman
諸如電信設備、存儲模塊、光學繫統(tǒng)、網絡設備、服務器和基站等許多復雜繫統(tǒng)都采用了 FPGA 和其他需要多個電壓軌的數(shù)字 IC，這些電壓軌必須以一個特定的順序進行啟動和停機操作，否則 IC 就會遭到損壞。
標簽： 電源排序 防止
上傳時間： 2014-12-24
上傳用戶：packlj
時至今日，以太網供電 (PoE) 技術仍在當今的網絡世界中不斷地普及。由供電設備 (PSE) 提供並傳輸至受電設備 (PD) 輸入端的 12.95W 功率是一種通用電源
標簽： PoE 集成 反激式控制器 PD接口
上傳時間： 2013-11-06
上傳用戶：xmsmh
為了提高電力系統(tǒng)負荷預測的精度與速度的需求，提出使用交替梯度算法改進徑向基函數(shù)（RBF） 神經網絡， 對天津市電網進行負荷預測。改進的算法與傳統(tǒng)梯度下降算法相比，具有更快的收斂速度和更高的預測精度。 仿真結果表明該算法具有可行性。
標簽： RBF 神經網絡 電力 負荷預測
上傳時間： 2013-10-31
上傳用戶：waixingren
介紹了一種反對稱漸變波導微帶探針過渡結構，采用高頻仿真軟件HFSS仿真分析了這個波導微帶過渡結構在 W 頻段的特性，并對影響過渡性能的幾個因素進行了敏感性分析，得出了可供工程應用參考的設計曲線。在全波導帶寬內，實現(xiàn)了插入損耗小于0.088 dB，回波損耗大于27 dB。該結構具有寬頻帶、結構簡單和易加工等優(yōu)點，可廣泛用于毫米波固態(tài)電路系統(tǒng)中。
標簽： W波段 對稱 探針 轉換
上傳時間： 2013-11-13
上傳用戶：名爵少年
符合全球標準的小巧電源•35～150 W容量支持5 V, 12 V和24 V輸出電壓(100 W, 150 W: 僅24 V型)• 支持DIN導軌安裝• 安全標準 ： UL 508/60950-1, EN 60950-1CSA C22.2 No. 60950-1
標簽： S8JX 100 150 35
上傳時間： 2014-04-17
上傳用戶：fklinran
本文介紹了一種由低次級聯(lián)形式構成的W波段寬帶六倍頻器。輸入信號先經過MMIC得到二倍頻，再由反向并聯(lián)二極管對平衡結構實現(xiàn)寬帶三倍頻，從而將Ku波段信號六倍頻到W波段。該倍頻器的輸入端口為玻璃絕緣子同軸轉換接頭，輸出為 WR-10 標準矩形波導結構。仿真結果表明當輸入信號功率為20dBm時，三倍頻器在整個W波段的輸出三次諧波功率為4.5dBm左右，變頻損耗小于17dB。該設計可以降低毫米波設備的主振頻率，擴展已有微波信號源的工作頻段。
標簽： W波段 寬帶 倍頻器 仿真
上傳時間： 2013-11-16
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為使設計人員在大型客機設計階段便可對其制造成本有較為準確的把握，針對大型客機制造成本，采用RBF神經網絡理論建立了一種分析模型，并給出建模流程。利用Matlab神經網絡工具箱進行模擬仿真，對所建立大型客機制造成本分析的神經網絡模型進行了驗證，最后進行誤差分析。仿真結果表明，所建RBF神經網絡對大型客機成本的估算是有效的，且該方法精度較高，實用性較強。
標簽： RBF 神經網絡 大型 制造成本
上傳時間： 2013-11-19
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