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國立虎尾科技大學 電機工程系碩士在職專班 邱國珍所指導 潘涵暉的 地下電力電纜檢測及故障位置測尋研究 (2016),提出220v t型轉接頭關鍵因素是什麼,來自於XLPE電力電纜、架空線路、週期性檢測試驗、突發性故障點量測定位。

而第二篇論文長庚大學 機械工程學系 張耀仁所指導 楊子興的 應用類神經網路於溫控系統建模 (2014),提出因為有 類神經網路、動態模型、溫度控制、PD控制器、Polynomial PID控制器的重點而找出了 220v t型轉接頭的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了220v t型轉接頭,大家也想知道這些:

地下電力電纜檢測及故障位置測尋研究

為了解決220v t型轉接頭的問題,作者潘涵暉 這樣論述:

電力系統的可靠度是國家經濟發展的重要一環,現今工商業迅速發展的時代裡,對電力的依賴更是日與俱增。由於地下電力電纜與架空線路比較有極大的優越性,不過當地下電力電纜突發性故障時,對於精準、迅速的緊急故障排除,卻是一個很棘手的工作。有鑑於此,本論文針對交連聚乙烯(Cross-Linked Polyethylene)為絕緣體之電力電纜,簡稱為XLPE電力電纜,進行週期性檢測試驗與突發性故障點位置量測、尋找及定位。內容包括XLPE電力電纜相關構造及特性、發生故障的原因和類型,接著完成電氣性與非電氣性檢測試驗,最後實地進行故障點位置量測、尋找與定位方法。首先日常週期性檢測項目有:導體直流電阻測定、紅外線

熱影像儀器量測、絕緣電阻量測及極化指數、部分放電試驗及交流耐壓試驗,將可評估XLPE電力電纜的剩餘壽命之趨勢分析。最後,實地進行突發性故障點位置量測、尋找及定位,主要探討三種定位方法如下:低電壓脈衝反射法、電橋定位測距法及二次脈衝定位法。當突發故障時,首先須量測故障點阻抗的數值來判別故障型態,再進行故障點位置量測、尋找及定位,應用二次脈衝定位法實地量測之誤差率為1.29%,是三種定位方法中最低者,若將該方法,應用於維護現場電力輸配電系統,將可提升供電可靠度及電力品質,並可大幅降低事故風險。

應用類神經網路於溫控系統建模

為了解決220v t型轉接頭的問題,作者楊子興 這樣論述:

本研究主要以透用類神經網路建立真實系統動態模型,並依據其模型來設計Polynomial PID控制器,達到溫度控制的目的以及比較不同控制方法的效能。而在利用類神經網路建構出模型之前,首先要能決定輸入、輸出影響因子,建立起相對應的軟硬體,接著開始資料擷取,用來訓練類神經網路動態模型,訓練工具使用Matlab/Neural Network Toolbox。其中,網路的參數配置,諸如: 延遲項、隱藏層、神經元個數…等等,亦是很重要的探討因素,決定了模型的預測能力,同時也影響了控制器的精準度。 有了系統模型後,帶入其相對應公式及參數,在MATLAB/simulink環境下完成控制器設計,先於系

統模型進行模擬其溫控效果後,將真實系統取代為系統模型後,進行測試實驗,並與原有PD控制器做比較,逐步改良控制因素,使控制器達到更精準的溫度控制範圍。