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为满足变压器企业绝缘条料加工自动化的需要,将检测传感技术、信息处理技术、自动控制技术、伺服传动技术和精密机械技术融为一体,研制了一种专用于冲制柔性非金属条形材料的自动冲床。在讨论了摩擦力驱动模型的基础上,采用模糊控制、PID控制与神经网络结合的结构,用多节点的网络来实现模糊映射,构成了一种包含隐含层的3层模糊神经网络,用于交流伺服电机的控制,通过对电机单轴转动速率进行摩擦力自适应补偿,从而提高送料系统控制精度。通过试运行证明,该冲床运行稳定,操作精度良好。其推广应用能提高整个行业的劳动生产率,降低变压器企业生产成本。 相似文献
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分析了《电路》课程传统教学模式存在的问题和教学改革的必要性,提出了《电路》课程教学改革方案,并进行实践探索,实践结果证明,效果显著,此项教学改革有效提升了课程教学质量。 相似文献
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针对电缆状态检测过程中暂态信号靠传统检测方法难于处理的问题,提出运用小波工具箱函数,根据电缆故障暂态电压的奇异性及包含的故障状态信息,来确定故障信号产生奇变点的位置。通过低频交流电压叠加法,应用小波函数分析绝缘树枝劣化中产生的电压信号。检测结果表明,此方法能准确确定故障信号出现的时刻,判定电缆绝缘的劣化程度。和传统方法相比,利用了小波的带通滤波性质,减少了信号损失,简化了检测系统硬件电路,此方法易实现,检测分析效果好。 相似文献
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为提高电力负荷预测精度,文章采用Elman神经网络建立模型,提出了一种基于Elman神经网络的电力负荷预测方法,采用自适应学习速率动量梯度下降反向传播算法进行网络训练,对乌鲁木齐电网的实际历史数据进行了仿真,仿真结果表明,Elman神经网络对电力负荷进行预测具有收敛速度快,预测精度高的优点. 相似文献
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针对当前电力系统局部放电检测方法在检测正确率低、速度慢等缺陷,设计小波分析和支持向量机的电力系统局部放电检测方法.首先采用无线传感器对电力系统局部放电信号进行采集,并采用小波分析法去电力系统局部放电信号中的噪声,然后从信号中提取电力系统局部放电检测特征,并采用支持向量机建立电力系统局部放电检测分类器,最后与其它电力系统局部放电检测方法进行对比实验,结果表明,本方法的电力系统局部放电信号检测正确率更高,检测效率明显提升,检测结果更加可靠. 相似文献
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