大家知道，市电或其他的交流电可以通过二极管或可控硅的单向导电性整流成直流电供给需要使用直流电的场合。
这种把交流电变换成直流电的过程我们叫做整流，也叫做顺变。
那么逆变呢？我们自然地就会想到，应该就是把直流电变换成交流电的过程。
逆变电源就是相对于整流器而言通过半导体功率开关器件的开通和关断把直流电变换成交流电的这么一个装置。
逆变电源也叫做逆变器，下面分单元地讲一下逆变器主要的单元电路。
主要内容为：一．电池输入电路二．辅助电源电路1.12V电池输入的辅助电源电路2.24V-48V电池输入的辅助电源电路3.多路隔离辅助电源电路三．高频逆变器前级电路的设计1.闭环前级变压器匝数比的设计2.准开环前级变压器匝数比的设计四．高频逆变器后级电路的设计1.米勒电容对高压MOS管安全的影响及其解决办法2.IR2110应用中需要注意的问题3.正弦波逆变器LC滤波器的参数五．逆变器的部分保护电路1.防反接保护电路2.电池欠压保护3.逆变器的过流短路保护电路的设计4.IGBT的驱动和短路保护
这种把交流电变换成直流电的过程我们叫做整流，也叫做顺变。
那么逆变呢？我们自然地就会想到，应该就是把直流电变换成交流电的过程。
逆变电源就是相对于整流器而言通过半导体功率开关器件的开通和关断把直流电变换成交流电的这么一个装置。
逆变电源也叫做逆变器，下面分单元地讲一下逆变器主要的单元电路。
主要内容为：一．电池输入电路二．辅助电源电路1.12V电池输入的辅助电源电路2.24V-48V电池输入的辅助电源电路3.多路隔离辅助电源电路三．高频逆变器前级电路的设计1.闭环前级变压器匝数比的设计2.准开环前级变压器匝数比的设计四．高频逆变器后级电路的设计1.米勒电容对高压MOS管安全的影响及其解决办法2.IR2110应用中需要注意的问题3.正弦波逆变器LC滤波器的参数五．逆变器的部分保护电路1.防反接保护电路2.电池欠压保护3.逆变器的过流短路保护电路的设计4.IGBT的驱动和短路保护
2024/5/7 16:39:18
2.81MB
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内容包括：PCCAD7.1电器符号\仪表\检流计.DWGPCCAD7.1电器符号\仪表\检流计.WMFPCCAD7.1电器符号\仪表\相位表.DWGPCCAD7.1电器符号\仪表\相位表.WMFPCCAD7.1电器符号\仪表\示波器1.DWGPCCAD7.1电器符号\仪表\示波器1.WMFPCCAD7.1电器符号\仪表\示波器2.DWGPCCAD7.1电器符号\仪表\示波器2.WMFPCCAD7.1电器符号\仪表\静电计.DWGPCCAD7.1电器符号\仪表\静电计.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\三相变压器2.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\三相变压器2.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\三相感应调压器1.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\三相感应调压器1.dwlPCCAD7.1电器符号\变压器\三相感应调压器1.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\三相感应调压器2.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\三相感应调压器2.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\三相移相器1.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\三相移相器1.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\三相移相器2.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\三相移相器2.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\三绕组变压器1.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\三绕组变压器1.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\三绕组变压器2.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\三绕组变压器2.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\单相感应调压器1.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\单相感应调压器1.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\单相感应调压器2.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\单相感应调压器2.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\双绕组变压器1.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\双绕组变压器1.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\双绕组变压器2.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\双绕组变压器2.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\电抗器.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\电抗器.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\电流互感器1.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\电流互感器1.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\电流互感器2.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\电流互感器2.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\自耦变压器1.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\自耦变压器1.WMFPCCAD7.1电器符号\变压器\自耦变压器2.DWGPCCAD7.1电器符号\变压器\自耦变压器2.WMFPCCAD7.1电器符号\变流器\一般整流器.DWGPCCAD7.1电器符号\变流器\一般整流器.WMFPCCAD7.1电器符号\变流器\桥式整流器.DWG………………等等
2024/3/20 4:05:27
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ansoftMaxwell3d向导式的用户界面、精度驱动的自适应剖分技术和强大的后处理器时的Maxwell3D成为业界最佳的高性能三维电磁设计软件。
可以分析涡流、位移电流、集肤效应和邻近效应具有不可忽视作用的系统，得到电机、母线、变压器、线圈等电磁部件的整体特性。
功率损耗、线圈损耗、某一频率下的阻抗（R和L）、力、转矩、电感、储能等参数可以自动计算。
同时也可以给出整个相位的磁力线、B和H分布图、能量密度、温度分布等图形结果。
本文件是软件使用教程.希望能帮助大家·
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2024/3/20 2:46:42
11.88MB
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现代设备技术水平不断提高，生产率、自动化要求越来越高，相应地，故障也随之增加。
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
将变压器诊断中典型的油中气体分析法和神经网络方法相结合，采用Java语言开发出界面友好、性能优秀的变压器故障诊断系统;此外，文中还详细探讨了网络各结构参数的选择方法，并且就变压器这一实际诊断系统，分析了不同结构参数对系统误差的影响。
在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析
变压器作为电力系统中非常复杂而且非常重要的设备，其工作状态对电力系统、企事业单位生产及居民生活具有十分重要的影响。
如何提前对变压器故障进行预测和在故障发生后迅速判断故障原因是提高工作效率、减少经济损失的一个重要途径。
因此研究变压器故障诊断对保证系统安全、可靠、经济运行，提高经济效益具有重要意义。
本文针对传统故障诊断的若干弊病，提出了将神经网络用于变压器故障诊断系统。
传统的故障诊断方法大多是以领域专家和操作者的启发性经验知识为核心，知识获取困难、推理效率低下、自适应能力差，并且常见的诊断方法常常由于其单一性而存在一定的误差。
同时由于故障征兆和故障类型之间常常存在复杂的非线性关系，使得诊断系统的数学模型很难获取。
而人工神经网络以其分布式并行处理、自适应、自学习、联想记忆以及非线性映射等优点，为解决这一问题开辟了新途径。
鉴于此，在开发变压器故障诊断系统时，将神经网络作为故障分类器进行设计。
本文首先分析了故障诊断和神经网络的基本理论，并在此基础上提出了神经网络对于变压器故障诊断系统的适用性;文中将BP神经网络算法用计算机实现;并针对其本身存在的一些缺点提出了一系列改进措施，通过在修正权值的时候增加动量项，并且限制输入值范围来减小误差、提高系统的诊断正确率;在对输入数据进行归一化处理的时候，采取按类逐项归一化的方法，避免了输入数据出现0或者1而使训练进入平坦区。
这样可以大大提高系统的诊断效率和诊断正确率。
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在文章的最后，总结了神经网络故障诊断系统的优秀性能以及它存在的不足，并且分析了未来神经网络用于故障诊断的前景和发展方向。
关键词故障诊断；
神经网；
BP算法；
变压器油中气体分析
2024/3/19 2:49:43
2.25MB
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水中测距超声波换能器PCB文件包括变压器升压，带通滤波，对数放大，支持AD模式采集回波信号，支持定时器捕获/外部中断方式采集回波信号，给有需要的朋友！
2024/2/15 12:11:41
921KB
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MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络。
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。
该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。
本书可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。
-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB
MATLAB神经网络30个案例分析（高清+源码）该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；
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-------目录第1章P神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究第19章概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断第20章神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选第21章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第22章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第23章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第24章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第25章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第26章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第27章遗传算法优化计算——建模自变量降维第28章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第29章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第30章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类MATLAB
2024/2/14 6:12:17
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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