駐車發電機DC24V帶車載空調發電量dlin9285

對于多輸入多輸出的模型，需要對多變量數據進行異常監測，傳統的單一1}7值的方法不足以處理這種多變量數據的異常監測。所以需要把多變量數據轉化成單一的度量值。提出基于多元高斯函數模型對發電機的狀態參數殘差進行分析，把多變量數據轉化成概率這一單一的度量值，從而達到對發電機的異常故障進行有效

    首先求取正常行為模型輸出與實時數據輸出的殘差，其狀態參數殘差表示如下:

    將發電機運行工況作為分類變量引入狀態監測模型，采用基于混合輸入模糊神經網絡建立發電機正常狀態下的行為模型，通過發電機實際運行數據與正常行為模型的殘差確定多元高斯函數的概率密度分布，根據概率密度等高線設定i}}值，實現對發電機發電機輸出功率與轉子轉速的異常監測。該方法克服異常監測模型繁多而且計算量大的缺陷，可同時進行多參數的異常監測，并且方法的計算復雜度和異常狀態診斷正確率優于其他對比方法。

    發電機系統的狀態監測對于評估發電機狀態具有深遠意義，有利于發現發電機早期的劣化趨勢，并針對該問題對發電機制定運維計劃，節省經濟投入。在考慮了發電機不同工況下，建立了發電機的正常狀態下的行為模型，并通過多元高斯函數的方法進行發電機的狀態監測和異常識別，并驗證了方法的有效。

駐車發電機DC24V帶車載空調發電量

2KW數碼變頻發電機
品牌 薩登 SADEN
型號 DS2000is
發動機型號 DS80i
發動機類型 "四沖程, 頂置氣門,
底置凸輪軸，單缸，直列式"

排氣量 79.7cc
缸徑（mm） 48.6x43
壓縮比 8.8±0.2:1
額定轉數 3600轉/分
啟動系統 電啟動/自動啟停
火花塞 TORCH  A5RTC
油箱容量 1.06加侖(4L)
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/毛重 （kg） 21/24.5
機器尺寸 （mm） 490×290×459
包裝尺寸 （mm） 530×330×480