首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   13篇
  免费   0篇
系统科学   1篇
综合类   12篇
  2023年   1篇
  2019年   1篇
  2014年   6篇
  2013年   3篇
  2011年   1篇
  2007年   1篇
排序方式: 共有13条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
电能质量对电网的安全、经济运行及用户设备的正常工作有着重要的意义.以电力系统的三相电压及三相电流作为数据源,对电能质量指标计算及标准进行了研究,并采用Visual Basic对电能质量分析系统进行了设计和开发.该软件平台可以计算出不同周期电能质量各项指标值,其中包括相电压、线电压、相电流、线电流、电压偏差、电压不平衡度、畸变率、谐波、频率偏差、功率等,通过与国家标准指标比较来评价电能质量状况.同时,以仿真数据及现场试验数据对本软件的有效性进行了验证.  相似文献   
2.
介绍了VB与Matlab混合编程的七种方法,利用动态链接库DLL技术与Active技术实现VB对Matlab的调用,将Matlab强大的计算处理绘图功能与VB的可视化界面功能有机地结合起来,开发了磁化曲线建模与数值计算软件,简化了编程过程.该软件在电机与拖动课程磁路计算环节中成功应用,验证了该软件的有效性.同时,为计算机仿真技术应用于电机与拖动教学,打破传统实验教学模式奠定基础.  相似文献   
3.
针对三相异步电动机教学过程中较深的理论知识不利于学生理解与掌握的问题,对MATLAB/Simulink S-function在三相异步电机教学进行了应用研究,MATLAB环境下Simulink与S-function有机结合搭建了三相异步电动机的仿真平台,仿真结果验证了该方法的有效性。  相似文献   
4.
为解决Buck-Boost变换器Boost工作模式下变换器的暂态响应恶化的问题,采用双调制-单载波双模式控制方法确保变换器的高效率并自动平滑切换工作模式。在宽输入电压场合,为消除输出电压受输入电压扰动带来的波动,通过小信号模型的建立得出变换器的输入电压前馈函数,提出带输入电压前馈的双模式控制方法,进而保证变换器宽输入电压范围下的高效率以及良好的暂态响应。制作一台实验样机,通过实验对比引入电压前馈控制策略和未引入电压前馈控制策略的双模式控制方法下的变换器实验波形,验证所提电压前馈控制策略及控制方法的有效性。  相似文献   
5.
巫庆辉  邵诚 《系统仿真学报》2007,19(1):89-92,215
定子磁场定向的直接转矩控制逐渐被广泛应用于高性能异步电机调速系统。定子磁链估计精度是影响控制系统动态、稳态性能的主要因素。由于定子电阻参数变化及低通滤波器的影响,尤其低速运行时,传统定子磁链估计方法的估计精度及快速性往往很差。提出了一个全新的改进U-I模型定子磁链估计方案,不仅解决了定子电阻整定补偿问题。而且解决了低通滤波器截止频率优化补偿问题.在此基础上,建立直接转矩控制方案的仿真系统,仿真结果表明提出的方案能够使异步电机在低速到高速范围内都能得到令人满意的性能。  相似文献   
6.
多电机协同控制系统在印刷机、造纸机以及高速列车牵引等工业领域中都有着广泛的应用.首先,介绍了多电机协同控制的发展现状以及研究意义.其次,分别介绍了并行控制、主从控制、交叉耦合控制、虚拟主轴控制等多电机协同控制策略的结构,并在MATLAB/SIMULINK环境下对其进行仿真比较研究.根据不同控制策略的响应特点,总结最适合生产系统的控制方法.  相似文献   
7.
为了研究Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近能力,编程建立了Gaussian型RBF神经网络和BP神经网络,并以正弦函数、指数函数、阶跃函数三种典型的一元非线性函数为例,分别用两种神经网络对其进行逼近.仿真结果表明,相对于传统BP神经网络而言,Gaussian型RBF神经网络对于一元非线性函数的逼近精度更高、收敛速度更快,具有良好的逼近能力,为解决一元非线性函数的逼近问题提供了良好的解决手段.  相似文献   
8.
SOFM神经网络具有强大的非线性映射能力和高度的自组织和自学习能力,将SOFM神经网络应用于变压器的故障诊断.利用改进的罗杰斯三比值法获取变压器故障诊断的特征向量,建立了SOFM网络故障诊断模型,并对模型进行训练.为了检验模型的实际诊断能力,以变压器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验.仿真结果表明:SOFM神经网络能够根据获胜神经元在竞争层的位置对变压器故障进行判断,诊断准确率高,收敛速度快,泛化能力强,表明基于SOFM网络的变压器的故障诊断是一种行之有效的方法.  相似文献   
9.
为了比较不同的数值优化改进的BP神经网络的逼近性能,本文在MATLAB 7.0环境下,建立了三类基于数值优化改进的BP算法,并以非线性函数逼近为例,对7种典型的数值优化改进算法进行网络训练和仿真实验,得出了在不同环境下,每种数值优化差法逼近的可行性。  相似文献   
10.
为精确反映数字式涡流传感器的输入输出特性, 为其非线性补偿提供可靠依据, 对传统BP(Back Propagation)神经网络进行改进, 利用LMBP(Levenberg Marquart Back Propagation)神经网络和RBF(Radial Basis Function)神经网络对涡流传感器的输入输出特性曲线进行拟合, 并将两者拟合结果进行对比研究。仿真结果表明, 在训练样本数量相等且中小规模网络的条件下, 采用RBF神经网络比采用LMBP神经网络进行曲线拟合的误差更小、 收敛速度更快且具有更高的拟合精度, 为工程实际中一维数据的拟合方法选择提供了依据。  相似文献   
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号