基于 Matlab 的数字式变压器动保护仿真 Matlab 在变压器动保护仿真中的应用 Matlab 是一种强大的数学计算工具,具有高效的矩阵运算能力,使得电力系统潮流计算的简化成为可能。通过 Matlab,可以快速实现电力系统的仿真和分析,从而提高电力系统的设计和运行效率。 变压器动保护的原理 变压器动保护是一种常用的电力系统保护方法,其原理是基于动电流的比较。当变压器发生故障时,动电流将发生变化,从而触发保护装置进行操作。变压器动保护可以有效地检测和排除电力系统中的故障,从而提高电力系统的可靠性和安全性。 Matlab 在变压器动保护仿真的应用 Matlab 可以用于实现变压器动保护的仿真,通过编写 M 文件和使用 Matlab 的 Simulink 工具箱,可以建立变压器动保护的仿真模型。该模型可以模拟变压器的运行状态,并检测变压器中的故障。同时,Matlab 的外部接口技术可以与 VB 结合,实现数据交换和结果显示,从而提供一个友好和方便的仿真平台。 VB 在变压器动保护仿真中的应用 VB 是一种常用的编程语言,可以用于开发友好的用户界面和实现数据交换。通过与 Matlab 的结合,可以实现数据交换和结果显示,从而提供一个完整的仿真平台。VB 的应用可以提高仿真平台的可读性和易用性,从而提高仿真结果的可靠性和精度。 Active X 技术在变压器动保护仿真中的应用 Active X 技术是一种常用的数据交换技术,可以实现 Matlab 和 VB 之间的数据交换。通过使用 Active X 技术,可以实现 Matlab 和 VB 之间的数据交换,从而实现仿真结果的显示和分析。 变压器动保护仿真模型的建立 通过使用 Matlab 的 Simulink 工具箱和 SPS 工具箱,可以建立变压器动保护的仿真模型。该模型可以模拟变压器的运行状态,并检测变压器中的故障。同时,该模型还可以模拟 220kV 输电线路和变压器比率制动动保护等电力系统设备的运行状态。 仿真结果的分析 通过使用 Matlab 和 VB,可以获得变压器动保护的仿真结果,包括三相电压和电流波形,以及保护动作波形。这些结果可以用于电力系统的设计和运行,提高电力系统的可靠性和安全性。 结论 本文提出了基于 Matlab 和 VB 的变压器动保护仿真方法,该方法可以实现电力系统的仿真和分析,从而提高电力系统的设计和运行效率。同时,该方法还可以用于电力系统的故障仿真和保护设计,提高电力系统的可靠性和安全性。
2025-04-09 20:32:18 3.89MB matlab
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基于TSMC.18工艺的LDO电路与低压线性稳压器设计,模拟集成电路的cadence仿真与测试电路模块,基于TSMC.18工艺的LDO电路与低压线性稳压器设计,模拟集成电路的cadence仿真与测试电路探究,LDO电路,低压线性稳压器电路,模拟集成电路设计,使用的TSMC.18工艺,可以直接导入到cadence中查看,内置了带息基准模块,环路中的各个子模块都有配套的测试电路,可以直接导入仿真 ,LDO电路; 低压线性稳压器电路; 模拟集成电路设计; TSMC.18工艺; 环路子模块测试电路; 仿真导入。,TSMC.18工艺下的LDO线性稳压器设计:内含基准模块与测试电路
2025-04-06 13:08:44 9.76MB
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在图像平滑处理过程中,如何设计保持图像边缘和纹理细节的数字图像去噪滤波器一直是人们关注的热点问题。本文在统一描述数字全变滤波算法(DTV)和数字双边全变算法(DBTV)的滤波机制的基础上,利用图像像素间的近-远程相关性,分别定义近程相关性和远程相关性两个度量,建立了一种非局部图像滤波自适应双边加权机制,提出一种同时适合高斯噪声和脉冲噪声的非局部数字全变滤波算法(NLTV)。实验验证了新算法在抑制噪声的同时具有较好的边缘细节和纹理保持性能。
2024-11-20 14:43:18 2.86MB
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### 焓法计算空调制冷制热能力详解 #### 一、焓法概述 焓法是一种常用的计算空调系统制冷与制热能力的方法,它通过测量空调系统的进出口焓值变化来计算制冷或制热功率。这种方法适用于各种类型的空调系统,包括家用空调、商用中央空调等。 #### 二、计算步骤及原理 ##### 1. 输入参数 在计算焓法之前,我们需要获取以下几项关键数据: - **进风干球温度** (`Tiw`):由传感器采集到的进风口处的干球温度。 - **出风干球温度** (`Tow`):由传感器采集到的出风口处的干球温度。 - **进风相对湿度** (`Hiw`):进风口处的相对湿度,由传感器采集。 - **出风相对湿度** (`How`):出风口处的相对湿度,由传感器采集。 - **送风量** (`V`):由机型确定,通常为一个已知的常量。 - **大气压强** (`Pd`):根据当地的海拔高度来确定,也是一个已知的常量。 ##### 2. 制冷/制热量计算公式 制冷或制热量(`Q`)可以通过下式计算: \[ Q = \rho \times V \times (H_{ain} - H_{aout}) \] 其中: - `ρ` 表示空气密度,单位为 Kg/m³。 - `V` 表示送风量,单位为 m³/h。 - `H_{ain}` 表示进风口的焓值,单位为 KJ/Kg干空气。 - `H_{aout}` 表示出风口的焓值,单位为 KJ/Kg干空气。 ##### 3. 计算空气密度 (`ρ`) 空气密度可以通过以下两种方法之一进行计算: - **方法一**:使用函数 `floatair_rou(float t)`,其中参数 `t` 表示出风口干球温度 (`Tow`)。 - **方法二**:使用函数 `floatwet_rou(float t, float pq)`,其中参数 `t` 表示湿空气温度(即出气湿球温度),参数 `pq` 表示非饱和水蒸气分压力。 ##### 4. 计算焓值 (`H`) 焓值是计算制冷或制热量的关键参数之一,可以通过函数 `floatwet_h(float t, float d)` 进行计算,其中: - 参数 `t` 表示干球温度(进气/出气干球温度 `Tiw` / `Tow`)。 - 参数 `d` 表示含湿量,可以通过函数 `floatwet_d(float pq)` 来计算,参数 `pq` 表示非饱和水蒸气分压力。 ##### 5. 计算非饱和水蒸气分压力 (`pq`) 非饱和水蒸气分压力可以通过以下方式之一进行计算: - **基于相对湿度**:使用公式 `pq = fi \times pqb`,其中 `fi` 表示相对湿度(进风相对湿度 `Hiw` 或出风相对湿度 `How`),`pqb` 表示饱和水蒸气分压力。饱和水蒸气分压力可以通过函数 `floatwet_p(float t)` 计算得到,其中参数 `t` 表示干球温度。 - **直接计算**:使用函数 `floatwet_pq(float t, float ts)`,其中参数 `t` 表示干球温度,参数 `ts` 表示湿球温度。 由于湿球温度未知,因此通常采用基于相对湿度的方式来计算非饱和水蒸气分压力。 #### 三、实例分析 为了更好地理解焓法的计算过程,我们可以考虑以下两个实例: 1. **当温度固定为 27°C 时,改变相对湿度**:在此情况下,我们可以通过改变相对湿度来观察空气焓值的变化情况。 2. **当相对湿度固定为 50% 时,改变温度**:在此情况下,我们可以通过改变温度来观察空气焓值的变化情况。 通过这两个实例,我们可以直观地了解焓法的工作原理及其对不同条件下制冷制热能力的影响。 #### 四、结论 焓法是一种非常实用且精确的计算空调系统制冷与制热能力的方法。通过对关键参数的准确测量和计算,可以有效地评估空调系统的性能。此外,通过上述分析,我们可以看到,合理的温度和湿度设置对于提高空调效率至关重要。
2024-10-03 12:29:47 154KB
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透镜偏心是光学仪器制造领域中的一个重要概念,它主要描述的是透镜光轴与几何轴之间的偏离程度。在1981年的论文《关于“透镜偏心”定义的探讨》中,作者谭仲甫对偏心的定义进行了深入的分析和探讨,并提出了当时定义存在的问题。 论文指出,根据“光学仪器设计手册”的定义,透镜的中心偏C是指透镜光轴与几何轴(通常理解为外圆中心轴)不重合的数值。然而,这种定义存在不完善之处。一方面,两个空间直线的偏离程度不能简单地用一个数值来确定;另一方面,光轴是由透镜两表面球心的联线构成,几何轴则由透镜外圆中心轴定义,两者的偏离程度并不容易直接测量。尤其是在加工过程中,要精确确定几何轴的位置相当困难,即便是使用了工厂中常用的白准直显微镜,也只能测出外表面球心的偏移量,而内表面球心的偏移量则需要考虑外表面放大率和偏心的影响,这些因素在不同透镜上表现各异。 论文指出现有定义无法准确反映透镜定心质量的高低。因为即使透镜具有相同的中心偏C值,在不同焦距、不同材料、不同形状的透镜中引起的光线偏移也是不同的。此外,在某些特殊情况下,例如平凸或平凹透镜,即使球面中心位于几何轴上,如果平面法线与几何轴有一个夹角,那么此时的中心偏C值就会成为不定值。 论文还提到,透镜有两个表面,现有的定义并没有明确指出C值是指哪一个表面的中心偏移,或者是指两个表面的平均偏移。对于具有三个以上球心的胶合件或光学系统,各球心的联线为一折线,这使得现有定义更加不适用。 在国标GB1324-76中,虽然规定了透镜的外圆中心轴和光轴的偏离程度称为透镜偏心C,但定义的不明确性导致了工厂在实际操作中容易将偏心C值与用透射式中心仪测出的透镜焦面上标记像的偏移混淆。这种混淆不仅有时导致对零件加工提出不必要的过高要求,有时又降低了零件的质量。 论文通过具体的例子和计算,对比了透镜中心偏C与焦面上标记像的偏移A之间的关系,指出A与C的区别有时是很大的。特别是在高精度的加工中,如果错误地将A值当作C值来要求,可能会导致加工困难,甚至无法完成。例如,在40倍显微镜物镜的相衬板中,如果按照设计手册的推荐公来设定中心偏C值,某些情况下根本无法达到要求的精度。 因此,论文认为有必要对透镜偏心作出更明确的定义,并相应地规定公值。需要考虑不同类型的透镜在不同应用场合下,中心偏对光学系统成像质量的影响,制定出既严格又合理的标准,避免在生产中出现不必要的误解和加工困难。
2024-09-20 17:35:59 204KB 工程技术 论文
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针对栈式稀疏去噪自编码器(SSDA)在图像去噪上训练难度大、收敛速度慢和普适性等问题,提出了一种基于栈式修正降噪自编码器的自适应图像去噪模型。采用线性修正单元作为网络激活函数,以缓解梯度弥散现象;借助残学习和批归一化进行联合训练,加快收敛速度;而为克服新模型对噪声普适性等问题,需要对其进行多通道并行训练,充分利用网络挖掘出的潜在数据特征集计算出最优通道权重,并通过训练权重权重预测模型预测出各通道最优权重,从而实现自适应图像去噪。实验结果表明:与目前降噪较好的BM3D和SSDA方法相比,所提方法不仅在收敛效果上优于SSDA方法,而且能够自适应处理未参与训练的噪声,使其具有更好的普适性。
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基于ZYNQ7020的帧法运动目标检测系统源码+全部数据(高分毕业设计).zip 已获导师指导并通过的高分毕业设计项目,利用带硬核的ZYNQ平台,合理利用以并行运算见长的FPGA和以控制见长的ARM核,用帧法高效地实现了对OV5640采集的运动目标进行检测,并通过HDMI输出到显示器上。 在PL端主要实现视频图像的采集、灰度转换、帧间分算法的设计,而PS端主要完成了对OV5640摄像头的配置以及和DDR3存储器的读取。采用软硬件协同的方式,通过OV5640进行视频图像的采集,使用VDMA IP核将数据存储到DDR中,在经过处理后将结果通过HDMI输出至显示器显示。该系统能够实时检测出运动目标,并在很大程度上解决了当前运动目标检测跟踪有关的算法在嵌入式平台上运行实时性、耗费资源大、功耗高的问题。基于该硬核实现的的智能信息处理系统,具有创新性、实用性和具体的应用场景。 基于ZYNQ7020的帧法运动目标检测系统源码+全部数据(高分毕业设计).zip 已获导师指导并通过的高分毕业设计项目,利用带硬核的ZYNQ平台,合理利用以并行运算见长的FPGA和以控制见长的ARM核,用帧
2024-09-04 15:52:11 157.21MB 目标检测 毕业设计 vivado2018.3 源码
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EpsNas2016_平---测绘
2024-09-02 20:58:41 3.47MB
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1. 二维卷积实验 手写二维卷积的实现,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示)(只用循环几轮即可)。 使用torch.nn实现二维卷积,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示)。 不同超参数的对比分析(包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等)选其中至少1-2个进行分析。 2. 空洞卷积实验 使用torch.nn实现空洞卷积,要求dilation满足HDC条件(如1,2,5)且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss 变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示)。 将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对,训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析。 不同超参数的对比分析(包括卷积层数、卷积核大小、不同dilation的选择,batchsize、lr等)选其中至少1-2个进行分析(选做)。 3. 残网络实验 实现给定结构的残网络,在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、L
2024-08-21 10:23:09 2.31MB 神经网络
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二维卷积实验(平台课与专业课要求相同) 1.手写二维卷积的实现,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示) 2.使用torch.nn实现二维卷积,并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示) 3.不同超参数的对比分析(包括卷积层数、卷积核大小、batchsize、lr等)选其中至少1-2个进行分析 4.使用PyTorch实现经典模型AlexNet并在至少一个数据集进行试验分析 (平台课同学选做,专业课同学必做)(无GPU环境则至少实现模型) 5.使用实验2中的前馈神经网络模型来进行实验,并将实验结果与卷积模型结果进行对比分析(选作) 空洞卷积实验(专业课) 1.使用torch.nn实现空洞卷积,要求dilation满足HDC条件(如1,2,5)且要堆叠多层并在至少一个数据集上进行实验,从训练时间、预测精度、Loss 2.变化等角度分析实验结果(最好使用图表展示)将空洞卷积模型的实验结果与卷积模型的结果进行分析比对...... 残网络实验(专业课) 1.实现给定 2.
2024-08-03 21:20:52 750KB 交通物流 pytorch pytorch 深度学习
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