9、分布式发电与电力过程中的电子仪器与传感器

分布式发电与电力过程中的电子仪器与传感器

1. 传感器与编码器

在分布式发电和电力过程中,传感器和编码器起着关键作用,它们能将物理量转换为电信号,为后续的数据采集和处理提供基础。

1.1 光电晶体管传感器

光电晶体管传感器(光学或光电耦合器对)可用于速度测量(旋转)或位置检测。其工作原理基于光信号的变化,将光信号转换为电信号,从而实现对物理量的测量。

1.2 轴编码器

轴编码器分为绝对型和增量型。绝对型轴编码器将数字代码与角度位置相关联,而增量型轴编码器则将脉冲序列与轴的速度相关联。
- 磁轴编码器 :其工作原理与涡轮传感器类似,但直接由被测位置或旋转的轴驱动。通过设置第二个同心层并稍微偏移一个δ角度,可以生成第二组脉冲,用于确定旋转方向。旋转方向由一对LED或光电二极管 - 光电晶体管电路评估。
- 光学轴编码器 :具有将运动信息直接转换为数字代码的优点,便于进行数字数据采集,并且不受电磁干扰的影响。通过增加不透明或透明条纹的数量,或使用更多的探测器对,可以提高其分辨率。为了减少过渡脉冲对传感器源的影响,通常使用格雷码,使每次计数仅改变1位。光学轴编码器价格便宜,但其成本会随着分辨率的提高而增加。

编码器类型 特点 优点 缺点
磁轴编码器 由轴直接驱动,可生
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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