记录并联电源的坑!

尝试将四个稳压供电电路并联使用,期望增加电流输出,却发现只有一路工作且发热严重。原因是各电路电压微小差异导致电流不平衡。电池并联则可行,因放电过程中电压会趋于一致。并联电源需谨慎处理电压匹配问题。

最近踩了一个并联电源的坑!

起因是这样的,我有四个稳压供电电路,每个电路的输出电流都不大,于是我打算将它们并联起来向外供电。

理论上,这四个电路将输出相同的电流,但实际发现并不是如此,实际上只有一路电路在输出,由于不堪重负,电流不足且发热严重。

查阅资料后才发现,原来稳压供电电路是不能并联输出的,因为每一路的电压虽然非常接近,但并不完全一致,那么只有电压最高的那一路才会向外放电。

但是为什么电池可以并联呢?这是因为电池随着放电电压会下降,直到所有并联电池的电压都一致,然后一起放电。

不得不说真坑啊。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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