基于BP神经网络的负载识别和C语言实现

对学生公寓用电负载的类型进行识别,识别出负载中计算机功率的值,进而判断检测到的总功率中所含的非计算机功率,以限制大功率负载的应用,对学生公寓的用电管理有重大意义。对所采集不同负载类型的电压、电流信号进行傅立叶交换,提取特征值,并加入总功率参数作为BP神经网络的训练样本,训练网络对负载中计算机功率进行识别,并用C语言编程实现。对石家庄铁道学院学生公寓电器类型的识别结果表明,神经网络方法用于识别电器类型具有可靠性和实用性。     

8098单片机炉温控制系统

本文介绍了单片机炉温控制系统。利用８０９８单片机进行晶闸管的过零触发控制，对热电偶测温进行冷端补偿和非线性校正。控制算法采用大林算法和ＰＩＤ算法相结合的方法。具有控制效果好，参数修改方便等特点     

小波分析在负载识别中的应用

运用小波分析对学生公寓用电负载的波形进行分析与讨论,通过计算各种负载及混合负载电流的能量和小波变换后不同层的能量及其比值,作为负载识别的依据,识别出大功率阻性负载与计算机,对杜绝学生违章用电及防止火灾有重大意义。     

DSP与数字温度传感器DS18820的接口设计

简要介绍了单总线数字温度传感器DS18B20的特性及工作原理,并给出了DS18B20与TMS320LF2407A接口设计电路以及相应的软件。     

MFT对R—T化合物R2Fe17Mx（R=Pr,Nd：Mx=0,N3或D4.8）的磁性分析

】用二亚点阵ＭＦＴ分析Ｒ２Ｆｅ１７Ｍｘ的饱和磁化与温度的关系。得到了分子场系数ｎＲＲ、ｎＲＦ和ｎＦＦ，计算出了居里温度，给出了交换场ＨＲ（Ｔ）、ＨＦｅ（Ｔ）与温度的关系曲线。结果表明，在Ｒ２Ｆｅ１７中渗入Ｎ或Ｄ后，Ｍ２Ｆｅ（０）和ｎＦＦ明显增大，交换场也相应增大，居里温度主要取决于Ｍ２Ｆｅ（０）和ｎＦＦ。     

中频炉的单片机温控系统

本文介绍了中频电加热炉温控系统。由８０３１ 单片机控制晶闸管触发角。利用温敏二极管的线性负温度特性对热电偶进行冷端补偿,补偿精度优于１℃。控制算法采用模糊ＰＩ复合控制。具有成本低,对参数变化不敏感,控制效果好等特点。