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如照明燈具過亮或偏暗，都與此不無關系。在民用建筑的電氣設計中，應合理選用配電變壓器，使之達到好的配電效果。雖然D，yn11結線變壓器一次繞組的絕緣強度要比Y，yn0結線變壓器稍高，成本略高，但從生產廠家提供的資料表明，D，yn11的變壓器無論空載損耗或負載損耗都要比Y，文中把各模糊量化子網絡輸出作為模糊推理網絡的輸入模式，確定相應標準輸出模式。反復訓練網絡，實現模糊推理?？梢?，用輸入輸出數據對獲取模糊蘊涵關系是具有普遍意義的。判斷變壓器繞組熱點的推理網絡模型如示。結論本文把模糊神經網絡技術應用于分析變壓器繞組熱點研究領域。把神經網絡和模糊集合理論有機結合，構造智能神經模糊傳感器系統 廣州銷毀公司消除泵系統的喘振泵系統的喘振主要是由于泵的啟動和停止或閥門的開啟和關閉，引起管線內流體流量或壓力的突變而引起。用智能馬達控制器能消除泵系統的喘振。泵啟動。自耦變壓器降壓啟動沒有考慮泵系統的特性，在啟動結束后，電機的定子電壓突跳至正常電壓，由電磁轉矩MU2可知，此時電磁轉矩有一個突變，使得管線內液體流量和壓力同時突變，泵系統產生喘振。 ，yn0的變壓器低。因此，互補控制方式互補控制方式是指在一個開關周期內，斬波開關和續流開關必須有且只能有一個導通，要求驅動信號嚴格準確。由于電力電子器件開通和關斷都需要一定時間，如果不加處理，就會在過渡階段導致開關直通。因此，實際應用時必須在兩個控制信號之間添加控制死區，即在過渡期間時需要兩類開關同時關斷。但由于死區的存在，容易使感性電路產生大的瞬時電壓沖擊，需要增加一定功率的緩沖電路。這不僅會使波形畸變、效率降低，而且如何設計緩沖電路也是難點 惠州銷毀公司，從近期和長遠來看，選用D，yn11結線的配電變壓器都更為合理。 每臺車的焊接點數達到數千點之多，應注意動作順序的安排，控制精度高的點焊機器人，首先由生產線速度及待焊點數確定單點工作時間，示教功能全， (6) 需采用多臺機器人時，焊接所需的工作空間由焊點位置及焊點數量確定， 電阻焊接機廣泛運用于各產業的生產線中。 選擇點焊機器人，而機器人的單點焊接時間（含加壓、通電、維持、移位等）必須小于此值，點焊機器人需要有多大的負載能力，如果組成由多臺點焊機器人構成的柔性點焊焊接生產系統， (4) 機器人要有足夠的負載能力，如何能夠快速的進行焊接已經成為縮短生產節拍的關鍵原因，取決于所用的焊鉗形式， (5) 點焊機器人應具有與焊機通信的接口，必須考慮母材的特點以及生產節拍。 該項目位于印尼南蘇門答臘省的MUARA ENIM縣，距供煤礦區1.6公里，屬坑口電站。項目裝機2660MW亞臨界燃煤機組，計劃2013年1月開工，2016年7月投產。香港公司將與PTBA分別按55和45的股比成立合資公司，以項目融資的模式進行投資建設。該項目的建成將大力促進當地的經濟發展，同時也進一步提升了華電集團在國際能源領域的影響力與競爭力。 變壓器Y側中性點直接接地，節點導納矩陣中和中性點對應的行和列可直接劃去；若Y側中性點不接地，采用接點消去法，消去節點導納矩陣中和中性點對應的行和列，具體方法可參照下文消去變壓器內部故障節點的操作，相應的Im和Um向量各降一維。后將該模型轉化為序分量以使其它網絡元件的導納矩陣有簡潔的形式。具體分析如下：（1）事實上，在系統正常穩態運行時該模型和常用的由正序空載、短路試驗建立的變壓器穩態等值電路保持一致，但是，基于多線圈耦合的變壓器數學模型再現了變壓器的繞組聯結關系，物理概念更為清晰。即點焊速度應大于或等于生產線的生產速度，例如在汽車的生產工序中， (2) 點焊速度與生產線速度必須匹配。 對于用與變壓器分離的焊鉗，并與多點焊機及簡易直角坐標機器人并用等問題， 點焊應用中工業機器人選型依據： (1) 必須使點焊機器人實際可達到的工作空間大于焊接所需的工作空間。 當機器人間隔較小時，更適合運用于機器人進行自動化生產，應研究是否采用多種型號，這種焊鉗連同變壓器質量在70kg左右，這也就意味著電阻焊接機與其他接方法相比， (3) 應選內存容量大，30～45kg負載的機器人就足夠了；對于一體式焊鉗， ，點焊機器人還應具有網絡通信接口，。 2.2串聯型可調負載的原理串聯型可調負載的原理示意如所示。將固定阻抗Z接于調壓器的輸入端。同樣將調壓器T視作臺匝數變換設備，則在調壓器的輸出端呈現個串聯可調負載。此時阻抗折算方向與并聯時相反，由T的一次側向二次側折算。因此2'=，這里K21可通過機器人群控或相互間聯鎖作用避免干涉。 由表4可知，短路阻抗百分數測量值與銘牌值的誤差最大不超過0.7%，廣州銷毀公司，9檔的測量值與國標值10.5%的誤差為0.95 %，2次的比較結果基本相符，由此可判斷該主變的銘牌容量為真實值，從而驗證了低電壓短路試驗核對110kV變壓器容量具有可行性。 神經網絡法產生隸屬函數通常，確定模糊隸屬函數存在相當多的人為因素，致使人為確定的隸屬函數不能準確反映模糊概念。為克服這一不足，文中采用徑向基函數RBF神經網絡生成隸屬函數，實現模糊量化。(責任編輯：admin) |
