简介:对工业噪声污染日益增长的了解与比较严格的标准的出现使得噪声成了电机研究的重要课题。本项工作是对噪声源的识别与减轻噪声技术的目前水平述评,它向读者指出了过去对噪声识别与减轻技术所作的相关研究。本文也描述了现行标准与实践以及文献中的一些强化这些标准的建议,本文概述了噪声减轻的研究中所出现的一些未来方向。
简介:将分支前馈神经网络(BFNN)运用于数字字符的模式识别问题中,其某些性能优于标准反向传播(BP)网络。BFNN的隐层神经元与输出神经元之间为分组对应关系,采用的学习算法与标准BP算法类似。BFNN可以根据样本的可分性构建最适宜的网络结构。在对大规模、分类复杂的样本进行识别时,性能优于标准BP网络。
简介:本文给出了作业工业高压感应电动机故障识别用诊断工具和技术的工况监测方法之概要。为确定电动机数据,保护和工况监测方法,维护原理和不同类型故障之间的关系。用统计方法登录和处理了共有6135机组运行年龄,483台电动机新的运行经验数据。为确定故障起动因子,促进因子和根本原因,而进一步分析了各种类型的故障。其结果与前一次调研结果-“1985年IEEE关于工商设施的大型电动机可靠性调研报告”作了比较,在本次调研中,电动机范围为100至1300kW,其中47%在100至500kW之间。
简介:通过对一种被控对象为普通电动机的快速定位控制算法的分析,以实现对采用普通电动机构成的定位系统进行快速、准确的定位。根据该算法模型的实际应用结果表明,该算法模型对大型机械的定位控制系统具有实用意义。
简介:介绍如何应用阀岛技术、现场总线技术实现生产线的自动化控制,阐述现场总线与PLC之间实现通讯的方法.
电机噪声识别与减小技术述评
基于分支前馈神经网络的数字字符识别算法
石化工业中高压感应电动机的故障识别与分析
铜带热轧机快速自动压下控制算法
阀岛技术在自动化生产线上的应用