Advertisement

电机参数和外形特征,功率为120kw。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
该电机提供120千瓦的电力规格,详细信息涵盖了其额定功率、能够达到的峰值功率以及额定扭矩和峰值扭矩。此外,还包含电机在运行时的最大转速参数,以全面描述其性能指标。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 120KW
    优质
    本篇介绍120千瓦电机的主要技术参数及其电气和机械性能特点,探讨其工作特性和应用范围。 请提供120千瓦电机的资料。包括其额定功率、峰值功率、额定扭矩、峰值扭矩以及峰值转速等相关参数。
  • 关于120KW的效据分析
    优质
    本研究聚焦于120KW电机运行状态下的效率分析,通过详尽的数据采集与处理,旨在优化其能耗表现及提升整体性能。 120kW电机的效率标定数据适用于新能源汽车驱动系统。该系统的平台电压为320VDC。
  • 信号(积分肌值、均方根值、中值频、平均).zip
    优质
    本资料包包含关于肌电信号分析的关键参数介绍及其应用,包括积分肌电值、均方根值、中值频率和平均功率频率的计算方法与意义解析。适合生物医学工程及运动科学领域研究者参考学习。 肌电信号的分析通常包括积分肌电值、均方根值、中值频率以及平均功率频率这几个参数。这些指标能够全面地反映肌肉活动的状态。
  • LPCC的提取
    优质
    本研究聚焦于LPCC(倒谱系数)在语音信号处理中的应用,探讨其特征参数的有效提取方法,以提升模式识别与语音分析的准确性。 在语音识别中的LPCC特征提取过程中,使用了诸如Durbin算法函数及协方差函数求法的经典方法。这些工具对于学习和提取有效的特征参数非常有帮助。如果你对此领域感兴趣,我相信你会很喜欢的。
  • 基于MATLAB的CBIR(HSV直方图、Haar纹理、GIST
    优质
    本研究利用MATLAB开发了一种内容-Based图像检索(CBIR)系统,结合了HSV颜色直方图、Haar小波纹理、GIST场景及形状描述符,有效提升了图像识别与分类精度。 需要一个包含HSV直方图特征、Haar纹理特征、GIST特征以及形状特征的详细内容基于CBIR(内容-based图像检索)的MATLAB代码,并确保其可用性。
  • 风力发性曲线
    优质
    《风力发电机功率特性曲线》一文深入探讨了风速与发电量之间的关系,分析了不同类型风电机组的性能曲线,并提供了优化风能利用效率的方法。 用于计算不同风电场的发电量,便于风机排布。
  • 利用MATLABPython进行MFCC提取
    优质
    本项目专注于使用MATLAB与Python工具进行音频信号处理,特别强调梅尔频率倒谱系数(MFCC)的提取技术,为语音识别及音乐信息检索等领域提供技术支持。 本段落主要介绍了如何使用MATLAB和Python来提取MFCC特征参数,并通过详细的示例代码进行了讲解。对于学习或工作中需要了解这一技术的人来说具有一定的参考价值。希望有兴趣的朋友可以继续阅读并从中获益。
  • 谱密度与信号提取-Matlab代码(DEPSD):...
    优质
    本资源提供了一套利用Matlab进行数据处理的代码,专注于通过经验模式分解(EMD)及功率谱密度分析来提取复杂信号中的关键特征。此工具包适用于信号处理的研究者和技术开发人员,助力深入理解信号内在特性及其频域表现。 功率谱密度代码用于在Matlab环境中提取信号的DE(差分熵)和PSD(功率谱密度)特征。提供两种版本:Matlab与Python。 输入参数: - data[n*m]:表示数据矩阵,其中n代表电极数量,m代表时间点。 - stft_para.stft:短时傅里叶变换的相关设置。 - stft_para.nfrequency_domains:每个频率域的采样率。 - stft_para.fStart:各频带开始频率。 - stft_para.fEnd:各频带结束频率。 - stft_para.window:每个样本点窗口长度(秒)。 - stft_para.fs:原始信号采样率。 输出参数: - psd, DE[n*l*k]:表示功率谱密度和差分熵特征值,其中n代表电极数量,l代表窗口数,k代表频率带。
  • SST-CCA_SSVEP_CCA_频_ccassvep_SSVEPCCA_
    优质
    本研究聚焦于SSVEP(稳态视觉诱发电位)信号处理技术,结合CCA(典型相关分析),探索其在频率特征提取中的应用价值,旨在提升SSVEP信号识别的准确性和效率。 对SSVEP信号进行SST处理后,再使用CCA方法来分类频率特征。
  • 选择提取
    优质
    特征选择与特征提取是数据处理中的关键技术,旨在简化模型、提升性能。前者剔除不必要特征,后者则从原始数据中生成新特征,二者均对机器学习至关重要。 我们通常的做法是从图像库中的图片提取相应的特征。为了提高查询的准确率,我们会提取一些较为复杂的特征。