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针对指针式温控仪人工检定效率、精度低的问题,首次设计了一种融合机械设计技术、图像识别技术、数据采集技术、运动控制技术等多种应用技术的温控仪智能检定系统。并详细介绍了系统的整体设计方案、机械结构、硬件结构及软件结构4部分内容,最后用实例验证该系统可自动实现温控仪指针位置的图像识别,远传信号采集,接点切换值(上切值、下切值)的自动检测以及自动绘制温升曲线等功能,真正实现温控仪的全自动检定。 相似文献
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基于Prony算法的次同步谐振检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种可实时检测次同步谐振SSR(sub-synchronous resonance)的方法。基于电气量测量的思想,采样瞬时电流作为检测量。首先对采样电流信号进行滤噪处理,接着利用Prony算法进行分析,辨识出次同步分量的幅值,观察其在连续时间段上的变化规律,进而判定次同步谐振发生与否。此外介绍了Prony算法具体的实现步骤、噪声的处理方法以及Prony算法用于次同步谐振检测的性能优势。最后在IEEE第一标准测试系统模型上进行仿真,试验结果证明了基于Prony算法的次同步谐振检测方法的有效性。 相似文献
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提出一种可实时监测次同步谐振的方法,用最容易取得的电流量作为次同步谐振的监测量。通过构造特殊的多层前馈神经网络,建立相应的次同步谐振监测电路, 利用其强大的记忆功能和非线性映射特性,得到与采样电流对应的扭振转矩的表现,通过观察转矩的变化趋势,判断次同步谐振发生与否。给出人工神经网络训练样本的形成方法、训练算法和具体的操作步骤。以IEEE第一标准测试系统模型作为仿真算例,试验结果表明所提出的基于人工神经网络的次同步谐振监测方法的有效性。 相似文献
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提出一种可实时监测次同步谐振的方法,用最容易取得的电流量作为次同步谐振的监测量.通过构造特殊的多层前馈神经网络,建立相应的次同步谐振监测电路,利用其强大的记忆功能和非线性映射特性,得到与采样电流对应的扭振转矩的表现,通过观察转矩的变化趋势,判断次同步谐振发生与否.给出人工神经网络训练样本的形成方法、训练算法和具体的操作步骤.以IEEE第一标准测试系统模型作为仿真算例,试验结果表明所提出的基于人工神经网络的次同步谐振监测方法的有效性. 相似文献
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