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    北京华誉鼎盛科技有限公司

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  • 公司认证: 营业执照已认证
  • 企业性质:中外合资经营企业
    成立时间:
  • 公司地址: 北京市 海淀区 海淀区上地七街辉煌
  • 姓名: 杨经理
  • 认证: 手机已认证 身份证未认证 微信已绑定

    科士达UPS电源YDC9101H长延时

  • 所属行业:电子 电源/电池
  • 发布日期:2023-05-11
  • 阅读量:126
  • 价格:面议
  • 产品规格:不限
  • 产品数量:9999.00 台
  • 包装说明:不限
  • 发货地址:北京海淀  
  • 关键词:科士达UPS电源YDC9101H长延时

    科士达UPS电源YDC9101H长延时详细内容

    灵活的并机技术 适用于不同负载的系统单机、1+1并机、N+1并联冗余。 ?优越的负载特性 采用三相立PWM调制
    科士达UPS电源YDC9101H长延时
    UPS配置基本要求
    1.1 UPS基本功能要求
    UPS的基本功能要求为提供高可靠性不间断供电功能,保证动力的连续性;起到电网稳压净化功能,提供高质量的绿色电源;要有宽的输入电压和频率范围,稳定的输出电压和频率范围;要有高的过载能力,例如,当负载为110%~130%时,要求稳定输出不小于10min,当负载大于130%时,要求稳定输出不小于1min;在线式UPS切换时间一般要求小于3ms;提供电池管理功能,延长电池使用寿命;提供智能监控功能,解决UPS维护问题[1]。
    1.2 UPS选型
    按工作原理易选用在线式,不易选用后备式,在线式虽然成本高,但可以为控制系统提供一种隔离的保护,对生产的稳定性来说性价比要高;按输入电压来说,小于10kVA的选单项输入UPS,大于10kVA的选三项输入单项输出或三项输出的UPS,这样配置,一方面电网波动对它造成的影响要小,同时减小了电网的不平衡负荷;按输出有无工频变压器来说,选择工频UPS,输入输出隔离、电网扰动不会影响负载;若选用高频机UPS,输入输出不隔离、电网的扰动对负载有影响;售后服务质量也是我们选型的一个重要指标,在同等性能及价格情况下,优选售后服务质量好的。
    1.3 UPS容量计算
    获得负载的总功耗,并将单位统一到kVA。
    I×220
    总功耗的计算方法:P= -------
    1000
    式中,P为总功率,I为输出电流。
    考虑到UPS运行在50%~70%区间处于运行状态,一般建议在计算时将上面的结果乘以1.8,再一次放大,然后选取靠近的功率产品。
    根据UPS的输出功率因数,计算带载率,确认UPS容量是否正确。
    例如: 某控制系统负载18kW,负载输入功率因数为0.9,则对应容量为20kVA。考虑到UPS的运行状态,得到20*1.8=36kVA,查UPS选型手册,40kVA的UPS靠近,能够满足控制系统的要求,因此选取40KVA的UPS主机。
    1.4 电池容量计算
    电池的选择是个关键,冶金行业一般电池配置要求在4h左右,我们采用恒功率计算,计算UPS电池每2V单元电池电压降到1.67V时,放电所产生的功率W,然后通过查表获得电池型号以及并联组数。
    科士达UPS电源YDC9101H长延时
    微电脑系统的速扩张为UPS带来很大的发展空间,随着PC的大量销售,由于电力品质的不稳定,UPS已成为计算机系统的标准配备。科技发展至今已进入全数字化的时代,传统的模拟控制UPS即将走进历史,取而代之的将是外型美观
    科士达UPS电源YDC9101H长延时
    4.4可变结构控制
    可变结构控制早期萌芽于前苏联,主要应用于武器系统的导向控制。这种方案特别适用于先天不稳定或具有大参数不确定的控制系统。这种方法已有多年的发展历史,也有许多应用于马达控制的相关研究,此法随着控制技术的进展也应用于直流转换器与UPS的稳压控制。这种方法实际应用于UPS的微电脑控制时,有些问题仍难以克服,如可变结构控制数字化的问题、颤动的消除、控制能量对可变结构控制滑动平面所造成的限制、滑动平面的选择、如何降低撞击时间、如何追踪周期性信号等。
    4.5Fuzzy/Neural控制
    模糊的观念于1965年由美国加州柏克莱大学的Prof.Zadeh提出,至于模糊理论的具体应用则是由英国伦敦大学Queen Merry分校的Prof.Mamdani来实现的。此后,模糊控制即成为模糊理论应用成功的一个领域。
    一个交流稳压系统,由于负载的多变性、多样性与不确定性,使设计者难以建立精确的数学模型。因此,交流稳压系统先天上就是个适合模糊控制理论挥洒的空间。近年来,Fuzzy/Neural控制虽名噪一时,但Fuzzy/Neural控制的实际应用仍有其限制。其中关健之一,即在于应用问题的本身。简单来说,并不是所有的控制问题都适合采用Fuzzy/Neural的控制方法。未来的发展,将朝向结合传统控制与Fuzzy/Neural控制的方向发展,在这一发展过程中,以应用导向为主的控制系统设计方法将成为主要的发展趋势。

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