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神经元网络软测量模型在中药浓缩工段的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
运用人工神经网络技术建立了在中药浓缩工段对药液浓度进行测量的BP网络软测量模型,利用Matlab6.5神经网络工具箱对该模型进行了初始化、训练和测试,样本数据来自某中药自动化智能控制系统的浓缩工段,训练采用Levenberg-Marquardt训练方式,结果表明该模型的输出与样本值的一致性较好. 相似文献
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针对感应电机的间接磁场定向控制系统中转子电阻在低速时大范围变化造成定子电流和电磁转矩脉动严重的问题,依据模型参考自适应理论和瞬时无功功率理论,提出一种基于无功功率参考模型的转子电阻在线辨识方法。辨识模型不依赖于感应电机的定子电阻,对定转子电感和转速的变化鲁棒性好,准确观测转子磁链角,使得定子电流和电磁转矩的脉动减小。将该辨识算法应用于电动轮自卸车调速系统实验平台的感应电机转子电阻辨识,仿真结果表明,较未辨识转子电阻时系统性能得到了较明显改善,转子电阻辨识能够快速收敛于实际值,响应速度快,且对定转子电感的动态变化不敏感,能有效降低转子磁链观测误差,抑制定子电流和转矩脉动,在低速时控制性能提升显著,验证了辨识算法的正确性及其工程实用价值。 相似文献
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针对感应电机无速度传感器矢量控制下的速度辨识问题,设计了一种基于扩展状态观测器的闭环转子磁链观测器(CESO),并提出以其作为参考模型的模型参考自适应(CESO-MRAS)转速辨识方法。该磁链观测器将模型中不确定部分进行状态扩展并反馈补偿,是一种闭环观测器,因而对电机转子电阻变化以及外部扰动具有良好的鲁棒性,克服了传统电压转子磁链模型的纯积分和低速区的电压降问题。通过与传统MRAS的仿真比较研究,在转子电阻和转矩的大范围变化低速区,该算法能显著提高矢量控制系统的速度动态辨识能力和转矩抗扰能力。仿真和实验结果验证了该方法的正确性和有效性。 相似文献
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基于SPI总线的电能计量芯片ATT7022及其在配电监测终端的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了高精度电能计量芯片ATT7022的主要功能、性能比较、内部结构、接口方式及校表方法等,同时对ATT7022在电能配电监控终端的应用作了简要阐述。 相似文献
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基于LPC2124的一个远程系统软件升级方案 总被引:6,自引:0,他引:6
针对智能终端的系统软件远程升级和维护困难的问题,提出一种基于LPC2124的远程系统软件升级的设计方案。介绍LPC2124的主要性能和特点,片上Flash的构成及其ISP、IAP和JTAG等多种编程方法的工作原理,并系统地阐述远程IAP在用电现场监控终端上的应用。最后探讨时远程IAP升级方案的可靠性。实践证明,该设计方案较好地解决了终端软件远程升级和维护困难的问题,缩短了终端软件系统的开发周期。 相似文献
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