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深圳15KW超靜音三相/單相汽油發(fā)電機

數(shù)量(臺) 面議
1
  • 供貨總量: 電議
  • 最小起訂: 1臺
  • 發(fā)貨地址: 上海
  • 付款方式: 面議
  • 發(fā)布日期:2015-11-24
  • 訪問量:55
咨詢電話:180-1712-0167
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最新發(fā)布

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上海伊謄實業(yè)有限責任公司

實名認證 企業(yè)認證
  • 聯(lián)系人:杜經(jīng)理
  • 手機:18017120167
  • 電話:021-60953540
  • 營業(yè)執(zhí)照:已審核 營業(yè)執(zhí)照
  • 經(jīng)營模式: 生產(chǎn)加工-其他有限責任公司
  • 所在地區(qū):上海 嘉定區(qū)
  • 家家通積分:550分

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詳細參數(shù)
品牌 伊藤動力 規(guī)格型號 15KW
編號 齊全 計量單位 1臺
付款方式 面議 參考價格 面議
價格單位 人民幣 供貨量 不限
說明書,報價手冊及驅(qū)動 暫無相關(guān)下載 其他資料下載 暫無相關(guān)下載
產(chǎn)地 上海 發(fā)貨地 上海

產(chǎn)品詳情

深圳15KW超靜音三相/單相汽油發(fā)電機





上海伊謄實業(yè)有限責任公司

聯(lián) 系 人:彭經(jīng)理 
電    話:021-61816491
手    機:136-8178-8364
在 線 QQ:2880675591
品牌名稱:伊藤動力
交易方式:購銷合同 支付寶交易 
交易模式:轉(zhuǎn)賬、支付寶、現(xiàn)金、支票、刷卡;
關(guān)于產(chǎn)品:含 17%,不包含運費,全國24小時發(fā)貨。
公司地址:上海市嘉定區(qū)安亭鎮(zhèn)昌吉路156弄大眾創(chuàng)意園區(qū)
公司宗旨:伊藤動力  讓世界充滿光明!

燃氣發(fā)電機組有什么優(yōu)點?

1. 穩(wěn)定性好,發(fā)電質(zhì)量好;

2. 啟動性能好,啟動成功率高,可以任何環(huán)境溫度和氣候下保證啟動的成功率;

3. 保護環(huán)境,節(jié)約能源,節(jié)約成本;

4. 噪聲低振動小,低頻噪聲優(yōu)于柴油發(fā)電機組;

5. 采用的可燃性氣體是清潔、廉價的能源。


15KW多燃料發(fā)電機YT15RGF
編號 YT15RGF 冷卻方式 水冷
功率因素(COS) 1/0.9 沖程 65.5*78
額定電壓(V) 230/400 壓縮比 9.0:1
功率(KW) 16.5 噪音 (7m) ≤75
額定頻率(HZ) 50/60 燃料 90#/93#
啟動方式 電啟動 引擎型號 465Q
油箱容積(L) 25 包裝尺寸(cm) 114*73*76
額定功率 15KW 標準配置 低噪音,箱柜式
相數(shù) 單相/三相 20`尺柜 22 臺
凈重/毛重(KG) 260/270 40`尺柜 48 臺
品牌 伊藤動力 40尺高柜 72 臺


伊藤發(fā)電機健康狀態(tài)衰退過程的復(fù)雜非線性時變特性給智能學習模型的模型選擇和優(yōu)化帶來了較大困難。伊藤發(fā)電機針對具有復(fù)雜非線性時變特性的伊藤發(fā)電機健康狀態(tài)預(yù)測的建模和求解問題,對自適應(yīng)數(shù)據(jù)降噪、單一全局預(yù)測模型和集成局域預(yù)測模型及模型預(yù)測結(jié)果不確定性評估等健康狀態(tài)預(yù)測技術(shù)進行了系統(tǒng)研究。









基于上述研究成果,根據(jù)中國國際航空股份有限公司的實際需求研發(fā)了“伊藤發(fā)電機拆發(fā)日期預(yù)測系統(tǒng)”,成為“航空伊藤發(fā)電機健康管理與維修決策支持系統(tǒng)”的重要組成模塊。該模塊從系統(tǒng)獲得伊藤發(fā)電機的健康狀態(tài)信息實現(xiàn)伊藤發(fā)電機拆發(fā)日期預(yù)測,將預(yù)測結(jié)果提供給系統(tǒng)的“維修計劃制定”模塊作為維修計劃制定的依據(jù),實現(xiàn)了從伊藤發(fā)電機狀態(tài)監(jiān)控到維修決策的無縫集成。

提出一種基于經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解增強的奇異值分解健康狀態(tài)信號降噪方法,采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解從原始健康狀態(tài)信號提取趨勢分量,對信號剩余部分進行奇異值分解降噪,消除趨勢分量對奇異值差分譜的干擾,實現(xiàn)信號重構(gòu)奇異值的自適應(yīng)選擇。伊藤發(fā)電機健康狀態(tài)信號降噪結(jié)果證明了該方法的有效性。


提出了基于改進AdaBoost.RT的靜態(tài)權(quán)值和動態(tài)權(quán)值組合集成模型。對AdaBoost.RT算法的誤差函數(shù)進行了改進,并采用自適應(yīng)閾值調(diào)整方法在訓練過程中自動調(diào)整分類閾值。分別以離散輸入過程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和極端學習機為弱學習機構(gòu)建靜態(tài)權(quán)值和動態(tài)權(quán)值組合集成預(yù)測模型。

動態(tài)權(quán)值集成模型在訓練過程中采用訓練樣本的近鄰樣本對弱學習機進行性能評估,根據(jù)學習機在測試樣本近鄰樣本上的性能來動態(tài)賦予學習機組合權(quán)值,從而可以充分挖掘弱學習機的局部性能,進一步提高了預(yù)測效果。對伊藤發(fā)電機的健康狀態(tài)預(yù)測結(jié)果表明,由具有簡單結(jié)構(gòu)弱學習機構(gòu)建的集成預(yù)測模型的預(yù)測效果好于單一全局模型,且集成模型可以降低對弱學習機的性能要求。針對模型點預(yù)測結(jié)果存在的不確定性,采用Bootstrap預(yù)測區(qū)間估計方法對所提出的上述預(yù)測模型的預(yù)測區(qū)間進行估計,實現(xiàn)對模型預(yù)測結(jié)果可靠性和性的量化評估。

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