一种风电机组变桨电机的半实物仿真平台

    公开(公告)号:CN112099377A

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN202010967355.3

    申请日:2020-09-15

    Abstract: 本发明涉及一种风电机组变桨电机的半实物仿真平台,包括实时仿真器、控制器、负载模块和示波器,实时仿真器分别连接控制器、负载模块和示波器,实时仿真器内存储有逆变器模型和变桨电机模型;控制器存储有风电机组变桨控制算法,控制器的信号传输至逆变器模型中,控制器采用风电机组变桨控制算法通过控制逆变器模型进而控制变桨电机模型;负载模块用于为实时仿真器提供变桨电机模型的负载数据;示波器用于显示实时仿真器的数据波形。与现有技术相比,本发明具有更加经济方便;克服了离线仿真的非实时性,时间上可以同步,能够得到真实的反馈数据;考虑了不同工况和不同风模型下的变桨轴承载荷数据等优点。

    一种电动汽车自动充电车位系统

    公开(公告)号:CN111376780A

    公开(公告)日:2020-07-07

    申请号:CN201910375785.3

    申请日:2019-05-07

    Abstract: 本发明涉及一种电动汽车自动充电车位系统,包括用以实现对车位的管理,充电时间、费用的计量和用户付费的电动汽车车位管理系统;用以通过电动汽车车位管理系统感应的电动汽车请求信息,利用自动充电机械臂式充电装置对电动汽车进行自动充电的电动汽车自动充电控制系统;用以为电动汽车在充电过程中提供安全保障的安全保障系统;用以发送电动汽车请求信息至电动汽车车位管理系统,并发出控制指令控制电动汽车自动充电控制系统对电动汽车进行充电的智能移动终端。与现有技术相比,本发明具有使用方便、智能,提高车主的安全性,提高车辆及整个汽车充电位的安全性等优点。

    基于小波和改进PSO-RBF神经网络的滚动轴承故障诊断方法

    公开(公告)号:CN111397901A

    公开(公告)日:2020-07-10

    申请号:CN201910183036.0

    申请日:2019-03-12

    Abstract: 本发明涉及一种基于小波和改进PSO-RBF神经网络的滚动轴承故障诊断方法,其该方法包括如下步骤:S1,读取轨道列车滚动轴承状态的原始振动信号;S2,对原始振动信号进行小波降噪,得到纯净振动信号;S3,利用小波包对纯净振动信号进行分解和相空间重构,提取特征向量;S4,利用特征向量作为输入,相对应的轴承状态作为输出,进行改进PSO-RBF神经网络的训练,得到神经网络故障诊断模型;步骤S5,对于待诊断的轨道列车滚动轴承原始振动信号,将其进行步骤S1-S3后得到的特征向量输入步骤S4得到的神经网络故障诊断模型中,得到滚动轴承的诊断结果。与现有技术相比,该方法结合了小波变换和人工智能算法的优点,可对轨道交通走行部进行准确的故障诊断。

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