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便于读者对永磁同步电机型式实验项目进行学习，有利于对永磁类电机的技术开发LEPGB/T22669-2008前言本标准参考采用了GB/T1029-2005《三相同步电机试验方法》、GB/T1032—2005《三相异步电动机试验方法》、GB/T13958-2008《无直流励磁绕组同步电动机试验方法》IEC60034-2-1:2007《旋转电机(牵引电机除外)确定损耗和效率的试验方法》和美国标准 IEEE Std112:204《多相感应电动机和发电机试验方法》的相关内容。本标准内容是广泛采用的公认的试验方法适应国际贸易技术交流和经济发展的需要。为满足特殊研究或应用的需要,可按本标准未作规定的附加方法进行试验本标准制定了适用于永磁同步电动机的“B法”测定效率的方法;基准温度采用了IEC6034-21200?的规定;给出了电机性能计算格式等本标准的附录A为规范性附录附录B和附录C为资料性附录。本标准由中国电器工业协会提出本标准由全国旋转电机标准化技术委员会(SAC/TC26)归口。本标准由上海电器科学研究所(集团)有限公可负资起草其他主耍起草单位有:江苏安捷机电技术有限公司、河南特高特电机科技发展有限公司、华北电力大学、广东江门江晟电机有限公司、安徽明腾永磁机电设备有限公司、卧龙电气集团股份有限公司。本标准主要起草人;陈伟华、倪立新、金惟伟、周志民、罗应立、刘华涛、袁福民、鲍周清、朱兴恒温旭、严伟灿、李秀英姚丙雷、张宝强陈亦新本标准为首次发布。EpicGB/T22669-—2008三相永磁同步电动机试验方法范围本标准规定了三相水磁同步电动机的试验方法本标准适用于自起动三相永磁同步电动机,静止变频电源供电的同步电动机试验可参照使用,不适用于有直流励磁绕组的同步电动机。2规范性引用文件下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款。凡是注日期的引用文件,共随后所有的修改单(不包括勘误的内容)或修订版均不适用于本标准,然而,戴励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本。凡是不注日期的引用文件,其最新版本适用于本标准。GB755—2008旋转电机定额和性能(IEC60034-1:2004,IDT)GB/T1029—2005三相同步电机试验方法GB/T10322005三相异步电动机试验方法GB10068—2008轴中心高为56mm及以上电机的机槭振动振动的测量、评定及限值(IEC60034-14:2003,IDT)GB/T10069.1-2006旋转电机噪声测定方法及限值第1部分:旋转电机噪声测定方法ISO1680:1999,MOD)GB/T13958-2008无直流励磁绕组同步电动机试验方法1EC60034-2-1:2007旋转电机(牵引电机除外)确定损耗和效率的标准试验方法3主要符号cosq功率因数电源频率(Hz)I1—定子线电流(A)——空毂线电流(A)Ik—堵转线电流〔A额定电流(A)—直流电机电枢电流(A)K—导体材料在0℃时电阻温度系数的倒数铜K1=235铝K1=225除非另有规定正d——转矩读数修正值(N·m)J——转动惯盘(kg·m2)n—试验时测得的转速(r/min)p一电机的极对数P1-输入功率(W)P2--输出功率(W)Ps--额定(输出)功率(WP铁耗(W)Pt—风摩耗(W)CEPICCB/T22669-2008P—剩余损耗(W)Ps杂散损耗(WPs—空载杂损耗(W)P。—一空载输入功率(W)PK—堵转时的输入功率(WPm—定子绕组在试验温度下P2R损耗(W)Poau空载时在试验温度下定子绕组PR损耗(WPaus—定子绕组在规定温度(0)下IR损耗(WR1——温度为阴1时定子绕组初始端电阻(g)RN-额定负载热试验结束时定子绕组端电阻〔)R:—试验温度下测得(或求得)的定子绕组端电阻()Rs—换算到规定温度()时的定子绕组端电阻(Q)R—-空载试验(锵个电压点)定子绕组端电阻(a)Ta—转矩读数(N·m)T如-—空载(与测力机连接)转矩读数(N·m)T—修正过的转矩(N·m)TK堵转时转矩(N·mT-—在试验电压L,下测得的失步转矩(N·m)TN一一额定电压时的失步转矩(N·m)T—最小转矩(N·mT—在试捡电压U下测得的牵入转矩(N·mTN-一额定电压下的标称牵人转矩N·m)T—异步转矩(N·m)Tx-永磁制动转矩(N·m)U—端电压(v)U。—空载试验端电压(V)Ux堵转试验端电压()Ux—额定电压(v)01—测量初始(玲)电阻R1时的绕组温度℃)a-一额定负载热试验期间测取的定子绕组最高温度℃4-试验时测得的定子绕组最高温度〔℃O.一热试验结束时冷却介质温度(℃日--负载试验时冷却介质温度(℃)标准规定的基准温度(℃0-计算效率时规定的定子绕组温度(℃—空载试验时定子绕组温度(℃)△61--定子绕组温升(K—效率(%)4试验要求4.1试验电游4.1.1电压4.1.1.1电压波形试验电源的谐波电压因数(HVF)应不超过0,02;在进行热试验时应不超过0.015CEpiCCB/T22669-20084.1.1.2电压系统的对称性三相电压系统的负序分量和零序分量均应不超过正序分量的1.0%在进行热试验时,电压系统的负序分量应不超过正序分量的0.5%零序分量的影响应予以排除。4.1.2频率4.1.2.1频率偏差试验期间,电源频率与规定频率之差应在规定频率的士0.3%范围内。1.22频率的稳定性试验期间不允许频率发生快速变化,因为频率快速变化不仅影响被试电机,也会影响到输出测量装置。测量期间频率变化量应小于0.1%42测量仪器4.2.1概述因为大多数仪器的准确度等级通常以满量程的百分数表示。因此,应尽量按实际读数的需要,选择低量程仪表。影响仪器测量结果准确度的因素a)信号源负载;b)引接线校正c)仪器的量程、使用条件和校准。4.2.2电量测量仪器通常,电量测量仪器的准确度应不低于0.5级(满量程,兆欧表除外)。用B法(见10,2,2)测定电机效率时,为保持试验结果的准确性和重复性,要求仪器的准确度等级不低于0.2级(满量程)般来说,电子仪器是多用途的,与无源仪器(非电子式)相比,有非當大的翰入阻抗,无需因仪器自身损耗而修正读数。但高输入阻抗仪器对干扰更为敏感。应依实践经验,采取减少于扰的措施。测盘用仪用互感器的准确度等级应不低于0.2级(满量程)4.2.3转矩测量仪一般试验用转矩测量仪(含测功机和传感器)的准确度等级应不低于0.5级。采用B法(见10.2.2测定效率时,转矩测量仪的准确度等级应不低于0.2级(满量程)4.2.4转速与频率测量仪转速表读数误差在土lr/min以内。频率表的准确度等级应不低于0.1级(满量程)4.2.5电阻测量仪绕组的直流电阻用双臂电桥或单臂电桥,或数字式微欧计测量准确度应不低于0.2级。4.2.6温度测量仪温度测量仪的最大允许误差为士1℃4.3测量要求4.3,1电压测量测量端电压的信号线应接到电机端子,如现场不允许这样连接,应计算由此引起的误差并对读数作校正。取三相电压的算术平均值计算电机性能三相电压的对称性应符合4.1.1.2的要求4.3.2电流测量应同时测量电动机的每相线电流,用三相线电流的算术平均值计算电动机的性能。使用电流互感器时接入二次回路仪器的总阻抗(包括连接导线)应不超过其额定阻抗值对I

第1章 微型计算机概述 11.1 微型计算机的发展与应用 11.1.1 微处理器的产生和发展 11.1.2 微型计算机的分类 41.1.3 微型计算机的特点与性能指标 41.1.4 微型计算机的应用 61.2 微型计算机的硬件结构及系统组成 81.2.1 微型计算机硬件的基本结构 81.2.2 微型计算机的系统组成 111.3 计算机中的信息表示 121.3.1 计算机中的数制及其转换 131.3.2 计算机中数值数据的表示 151.3.3 计算机中常用的编码 18本章小结 21思考与练习题 21第2章 典型微处理器 232.1 微处理器性能简介 232.1.

《数据结构、算法与应用：C++语言描述》不仅仅介绍了理论知识，还提供了50多个应用实例及600多道练习题。 该资源中就是其习题答案与代码。

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分析了间歇混沌模型振子的混沌特性， 利用 振子的非平衡相变对微小信号具 有敏感性及对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力的性质， 采用混沌振子阵列实现 对噪声背景下微弱信号的检测； 并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据， 该方法的优点在于可以直接进行解 析计算。仿真实验表明： 该检测方法简单、 有效，测的精度比较高

完整版，带目录，机器学习必备经典；大部头要用力啃。Machine learning A Probabilistic PerspectiveMachine LearningA Probabilistic PerspectiveKevin P. MurphyThe mit PressCambridge, MassachusettsLondon, Englando 2012 Massachusetts Institute of TechnologyAll rights reserved. No part of this book may be reproduced in any form by any electronic or mechanicalmeans(including photocopying, recording, or information storage and retrieval)without permission inwriting from the publisherFor information about special quantity discounts, please email special_sales@mitpress. mit. eduThis book was set in the HEx programming language by the author. Printed and bound in the UnitedStates of AmLibrary of Congress Cataloging-in-Publication InformationMurphy, Kevin Png:a piobabilistctive/Kevin P. Murphyp. cm. -(Adaptive computation and machine learning series)Includes bibliographical references and indexisBn 978-0-262-01802-9 (hardcover: alk. paper1. Machine learning. 2. Probabilities. I. TitleQ325.5M872012006.31-dc232012004558109876This book is dedicated to alessandro, Michael and stefanoand to the memory of gerard Joseph murphyContentsPreactXXVII1 IntroductionMachine learning: what and why?1..1Types of machine learning1.2 Supervised learning1.2.1Classification 31.2.2 Regression 83 Unsupervised learning 91.3.11.3.2Discovering latent factors 111.3.3 Discovering graph structure 131.3.4 Matrix completion 141.4 Some basic concepts in machine learning 161.4.1Parametric vs non-parametric models 161.4.2 A simple non-parametric classifier: K-nearest neighbors 161.4.3 The curse of dimensionality 181.4.4 Parametric models for classification and regression 191.4.5Linear regression 191.4.6Logistic regression1.4.7 Overfitting 221.4.8Model selection1.4.9No free lunch theorem242 Probability2.1 Introduction 272.2 A brief review of probability theory 282. 2. 1 Discrete random variables 282. 2.2 Fundamental rules 282.2.3B292. 2. 4 Independence and conditional independence 302. 2. 5 Continuous random variable32CONTENTS2.2.6 Quantiles 332.2.7 Mean and variance 332.3 Some common discrete distributions 342.3.1The binomial and bernoulli distributions 342.3.2 The multinomial and multinoulli distributions 352. 3.3 The Poisson distribution 372.3.4 The empirical distribution 372.4 Some common continuous distributions 382.4.1 Gaussian (normal) distribution 382.4.2Dte pdf 392.4.3 The Laplace distribution 412.4.4 The gamma distribution 412.4.5 The beta distribution 422.4.6 Pareto distribution2.5 Joint probability distributions 442.5.1Covariance and correlation442.5.2 The multivariate gaussian2.5.3 Multivariate Student t distribution 462.5.4 Dirichlet distribution 472.6 Transformations of random variables 492. 6. 1 Linear transformations 492.6.2 General transformations 502.6.3 Central limit theorem 512.7 Monte Carlo approximation 522.7.1 Example: change of variables, the MC way 532.7.2 Example: estimating T by Monte Carlo integration2.7.3 Accuracy of Monte Carlo approximation 542.8 Information theory562.8.1Entropy2.8.2 KL dive572.8.3 Mutual information 593 Generative models for discrete data 653.1 Introducti653.2 Bayesian concept learning 653.2.1Likelihood673.2.2 Prior 673.2.3P683.2.4Postedictive distribution3.2.5 A more complex prior 723.3 The beta-binomial model 723.3.1 Likelihood 733.3.2Prior743.3.3 Poster3.3.4Posterior predictive distributionCONTENTS3.4 The Dirichlet-multinomial model 783. 4. 1 Likelihood 793.4.2 Prior 793.4.3 Posterior 793.4.4Posterior predictive813.5 Naive Bayes classifiers 823.5.1 Model fitting 833.5.2 Using the model for prediction 853.5.3 The log-sum-exp trick 803.5.4 Feature selection using mutual information 863.5.5 Classifying documents using bag of words 84 Gaussian models4.1 Introduction974.1.1Notation974. 1.2 Basics 974. 1.3 MlE for an mvn 994.1.4 Maximum entropy derivation of the gaussian 1014.2 Gaussian discriminant analysis 1014.2.1 Quadratic discriminant analysis(QDA) 1024.2.2 Linear discriminant analysis (LDA) 1034.2.3 Two-claSs LDA 1044.2.4 MLE for discriminant analysis 1064.2.5 Strategies for preventing overfitting 1064.2.6 Regularized LDA* 104.2.7 Diagonal LDA4.2.8 Nearest shrunken centroids classifier1094.3 Inference in jointly Gaussian distributions 1104.3.1Statement of the result 1114.3.2 Examples4.3.3 Information form 1154.3.4 Proof of the result 1164.4 Linear Gaussian systems 1194.4.1Statement of the result 1194.4.2 Examples 1204.4.3 Proof of the result1244.5 Digression: The Wishart distribution4.5. 1 Inverse Wishart distribution 1264.5.2 Visualizing the wishart distribution* 1274.6 Inferring the parameters of an MVn 1274.6.1 Posterior distribution of u 1284.6.2 Posterior distribution of e1284.6.3 Posterior distribution of u and 2* 1324.6.4 Sensor fusion with unknown precisions 138

利用matlab GUI实现了语音信号处理，程序经过测试可以直接执行，如果有所疑问请发送消息到1741321723@qq.com进行咨询。主要用了DTW和HMM的语音识别。