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基于粒子群算法的
发电机组
经济出力分配附matlab代码.zip.zip
1.版本:matlab2014/2019a,内含运行结果,不会运行可私信 2.领域:智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,更多内容可点击博主头像 3.内容:标题所示,对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群:本科,硕士等教研学习使用 5.博客介绍:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可si信
2024-01-15 13:48:04
461KB
matlab
基于粒子群算法的
发电机组
经济出力分配附matlab代码.zip
基于粒子群算法的
发电机组
经济出力分配附matlab代码.zip
2024-01-15 13:45:38
4KB
140t/h干熄焦余热
发电机组
凝汽器端差升高原因分析及处理方案
分析了造成汽轮机端差迅速增大的原因,确定并实施了相应的处理措施,解决了这一问题,同时提出了下一步解决端差大问题的研究方向和建议。
2024-01-09 14:21:56
540KB
行业研究
1
柴油
发电机组
并联运行的混沌控制 (2013年)
船舶电力系统通常是多台柴油
发电机组
并联运行,在轻载工况运行时会发生非周期性、貌似随机的、突发或阵发性的电力系统混沌振荡现象。为了对船舶电力系统的混沌现象进行分析,建立了两台柴油
发电机组
并联运行的非线性数学模型,该模型准确地反映了两台柴油
发电机组
各变量的变化规律,能够体现两者之间相互作用和相互影响的关系。在此基础上,利用Lyapunov指数法对船舶电站两台柴油
发电机组
轻载并联运行工况进行了分析,证明了混沌现象的存在。以柴油
发电机组
的非线性数学模型为基础设计了非线性鲁棒综合控制器,将直接反馈线性化和鲁棒控制理
2023-12-08 23:00:09
891KB
工程技术
论文
1
基于LabVIEW的
发电机组
振动与噪声监测系统设计
振动信号分析是
发电机组
故障诊断中常采用的方法,而大多数监测系统是基于对振动的分析来诊断故障。采用振动和噪声相结合的方法进行故障诊断,使得对故障的诊断更全面。利用LabVIEW虚拟仪器平台对振动实时监测以及故障诊断分析,通过DSP完成对系统各个状态信号实时采集,采用串行通信方式实现上下位机之间的通信。
2023-04-06 11:37:51
420KB
LabVIEW
信号采集
振动监测
故障诊断
1
基于Matlab-simulink双馈感应风力
发电机组
建模和仿真研究
以双馈风力
发电机组
为研究对象,建立了包括风力机、传动部分、双馈感应发电机、定子磁链定向的矢量控制策略、最大风能捕获策略的整体数学模型;应用matlab软件中simulink工具,以建立的数学模型为基础搭建了双馈风力
发电机组
仿真模型,并以两次阶跃风速为例对所建模型并网后运行特性进行了仿真研究。实现了双馈风力
发电机组
的最大风能捕获和功率解耦控制,仿真结果表明,双馈风力
发电机组
具有良好的运行特性,同时验证了所建模型的正确性和有效性。
2023-04-02 11:13:55
838KB
双馈风机
simulink建模
1
风力
发电机组
叶片振动无线检测系统
设计了一种风力
发电机组
叶片振动的无线检测系统。采用模块化设计思路,振动传感器选用TZDM22-55,单片机选用高性能的ATMEGA32,无线收发模块选用NRF24E1芯片,上位机采用LabVIEW编程。系统平时工作在休眠状态,工作时通过软中断请求唤醒。测试结果表明该系统传输信号数据可靠。系统集成度高,功耗小,结构简单,工作稳定可靠,抗干扰能力强。
2023-03-27 15:26:18
326KB
风力发电机组
1
独立PV-Bat-DG能源管理系统的骨干网:使用Simulink的基于规则的独立光伏-电池-柴油
发电机组
的骨干网。-matlab开发
警告!!! 该模拟不使用实际的PV,电池和DG模型。 它是仿真的基础。 这些模型需要通过阅读研究论文来正确实施。 在显示能源管理系统的工作方式时也很有用。
2023-03-25 10:55:59
37KB
matlab
1
小型垂直轴风力
发电机组
的设计与实验.pdf
小型垂直轴风力
发电机组
的设计与实验(论文报告)。
2023-03-19 16:37:30
7.17MB
LabVIEW
1
船舶柴油
发电机组
转速的模糊RBF神经网络PID控制
本文针对大功率船舶柴油
发电机组
具有的不确定性、时变性、非线性和大纯滞后等特性,借鉴RBF神经网络与模糊控制各自的优势,将模糊控制与RBF神经网络进行有机融合,设计了基于模糊RBF神经网络的船舶柴油
发电机组
转速PID控制器,并对船舶柴油
发电机组
转速控制系统分别在正常工况和异常工况下的动态过程进行仿真与分析。通过与常规PID控制、RBF神经网络PID控制和模糊PID控制三种方法下的仿真效果进行比较,验证了本文提出的方法具有更好的稳定性和抗干扰能力。
2023-03-18 17:18:33
1.54MB
柴油发电机组;
转速控制;
PID控制器;
RBF神经网络;
1
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