北京雷吉姆24v數碼發電機手提便攜

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針對要處理分類變量的問題，提出運用混合輸入模糊神經網絡來解決這一問題，介紹了混合輸入模糊神經網絡的模型結構、模型結構辨識和其訓練算法。進行數值仿真對比實驗，通過對比基于T-S模糊神經網絡與混合模糊神經網絡輸入模型來證明混合輸入模糊神經網絡模型在處理分類變量具有較好的效果。

    3>以往對風電力發電機多個參數的監測通常通過建立多個狀態監測模型實現，易造成模型繁多、誤報率高等問題。同時考慮到發電機系統的不同運行工況，提出基于混合輸入模糊神經網絡對發電機正常運行下的狀態參數模型。該模型可以把分類變量引入模型中，解決了發電機系統的不同運行工況狀態參數之間具有不同映射關系這一問題。并建立發電機組狀態參數的多輸入多輸出模型，同時解決了以往模型繁多等問題。

北京雷吉姆24v數碼發電機手提便攜2KW數碼變頻發電機
品牌 雷吉姆
型號 RGM-2000ic
發動機類型 "四沖程, 頂置氣門,
底置凸輪軸，單缸，直列式"

額定轉數 3600轉/分
啟動系統 手/電/遙控啟動
火花塞 TORCH  A5RTC
油箱容量 3.6升
燃料 無鉛汽油
機油容量 0.35L
機油 "SF或更高等級 
SAE 5W-30,5W-40(CC級以上）"
額定頻率 50Hz
額定電壓 24V
額定交流電輸出 1,800W
可達交流電輸出 2,000W
直流輸出 12V 8A
總諧波失真 ≤3%
負荷功率因素 1
頻率穩定度 ±0.1Hz
電壓穩定度 ±4V
噪音指數 56分貝(7m)
凈重（kg） 20
機器尺寸mm           500*250*400