ARCGIS脚本工具箱,可进行矢量范围与电子报盘txt的互相转换,方便开展勘测界等工作。
2025-06-30 14:58:37 68KB Arcgis 勘测定界
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基于Matlab Simulink的模型预测控制与PI控制结合的Boost变换器均流响应研究,模型预测控制,基于两相交错并联boost变器。 可完好地实现均流。 模型中包含给电压跳变和负载突变的响应情况。 模型中0.1s处给由300变为250,0.3s处由250变为300。 0.2s处负载跃升为两倍的情况。 响应速度快。 有模型预测控制以及PI+模型预测控制两种方式。 后者的稳态误差更小以及响应速度更快 运行环境为matlab simulink ,模型预测控制; 两相交错并联boost变换器; 均流; 电压跳变; 负载突变; 响应速度; PI+模型预测控制; Matlab Simulink。,基于PI+模型预测控制的双相交错并联Boost变换器模型研究
2025-06-28 16:42:10 220KB ajax
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基于线控转向技术的CarSim与Simulink联合仿真模型研究:涵盖增益传动比模块与电机控制策略等元素的详细解析与应用指南,线控转向CarSim与Simulink联合仿真模型。 模型包括横摆角速度增益变传动比模块、永磁同步电机FOC控制策略模型以及CarSim输入、输出Cpar文件等。 该模型仅供参考使用 ,线控转向; CarSim; Simulink联合仿真模型; 横摆角速度增益; 传动比模块; 永磁同步电机FOC控制策略模型; CarSim输入输出; Cpar文件。,线控转向CarSim与Simulink联合仿真模型:增益传动与电机控制整合
2025-06-27 22:55:12 498KB
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博文:‘平稳AR模型和MA模型的识别与阶’链接:https://blog.csdn.net/weixin_51423847/article/details/137471578?spm=1001.2014.3001.5501 ①某城市过去63年中每年降雪量数据(题目1数据.txt) ②某地区连续74年的谷物产量(单位:千吨)(题目2数据.txt) ③201个连续的生产记录(题目3数据.txt)
2025-06-21 14:07:37 924B 时间序列分析 AR R语言
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vb.net 有使用webview2 并在浏览器增加自动菜单。微软的说明不能执行,搞了半天才搞。主要代码: AddHandler WebView21.CoreWebView2.ContextMenuRequested, Sub(senders, args) Dim menuList As IList(Of CoreWebView2ContextMenuItem) = args.MenuItems Dim deferral As CoreWebView2Deferral = args.GetDeferral() args.Handled = True
2025-06-20 11:04:14 8.65MB .net
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,,西门子博图PID仿真对象库,可以模拟现场温度,阀门等实物对象,训练PID调节,省去买设备,选1500硬件组态支持模拟器运行,就是在没有任何硬件的情况下非常接近现场设备属性,调PID,支持自动整,说白了就买了我这个项目可以在没有任何硬件的情况下学习调PID ,西门子博图PID; 仿真对象库; 温度模拟; 阀门模拟; 硬件组态支持; 模拟器运行; 现场设备属性; PID调节; 自动整。,西门子博图PID仿真库:模拟现场设备,无需硬件训练PID 西门子博图PID仿真对象库是西门子公司推出的一款针对工业控制系统中PID调节技术的仿真工具。该工具的主要功能是模拟现场的各种控制对象,如温度和阀门等,以此来训练和优化PID调节参数。这种仿真对象库的应用,在无需实际购买和安装昂贵的工业设备的情况下,使得工程师能够模拟接近真实的现场设备属性,进行PID调节的实验和学习。这种技术尤其适用于那些没有足够资金和资源用于购买和搭建完整测试环境的企业和教育机构。 西门子博图PID仿真对象库通过模拟器的方式运行,支持1500硬件组态,因此即便在没有物理设备的情况下,也能够非常接近地模拟现场设备的操作环境。通过这样的模拟,工程师可以更直观地理解PID控制器的工作原理,并根据仿真结果调整PID参数,进而提高控制系统的性能。此外,该仿真对象库还支持自动整功能,这意味着它能够在某些条件下自动计算出最优的PID参数,从而简化了工程师的工作,并提高了工作效率。 利用西门子博图PID仿真对象库进行培训和测试,不仅能够帮助工程师更好地理解PID控制技术,还能够让他们在不涉及实际风险和成本的情况下进行各种控制策略的实验。这对于新技术的推广和应用具有重要意义。因为工程师可以在虚拟环境中尝试不同的解决方案,直到找到最佳的控制策略,然后再将其应用到真实的控制系统中。 西门子博图PID仿真对象库的引入,对自动化教育和工业控制系统的设计与维护都有着积极的影响。通过使用这种仿真工具,可以有效地降低培训和实验的成本,同时增加实验的安全性。此外,由于西门子博图仿真对象库支持自动整功能,它还为那些缺乏经验的工程师提供了一种快速入门和学习PID调节技术的途径。 西门子博图PID仿真对象库的技术分析文章中提到了工具的强大功能和实际应用效果。通过实际的案例分析,文章深入探讨了该仿真对象库在工业自动化领域的应用价值,如何帮助工程师快速掌握PID调节技术,以及如何在实际工作中有效地应用这种仿真工具来提高生产效率和产品质量。 在西门子博图仿真对象库的技术文档中,包含了对软件功能的详细介绍、操作指南以及各种技术参数的解释。这些资料对于用户了解和掌握工具的使用至关重要。文档中可能还包含了一些实际的仿真案例和练习题目,帮助用户通过实际操作加深对PID调节理论的理解。 在技术分析文章的引言部分,作者可能会概述当前工业自动化领域面临的挑战,以及仿真技术在其中扮演的角色。文章可能会讨论到西门子博图仿真对象库如何帮助解决这些问题,并提升工业自动化系统设计和维护的水平。 通过以上描述,可以清晰地认识到西门子博图PID仿真对象库不仅仅是一个简单的软件工具,它在工业自动化领域中扮演着重要的角色,是一种极具价值的辅助培训和研发工具。它通过模拟真实环境,为工程师提供了一个无需物理设备即可进行PID调节学习和实验的平台,极大地推动了自动化技术的发展和应用。
2025-06-09 12:24:19 5.16MB 柔性数组
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锐起公司推出的RDV5.0.4803版模拟狗生成工具,作为龙版,是该公司旗下一款专业的加密锁初始化和写锁软件。该工具特别适用于需要进行加密锁管理的用户,尤其是在软件注册和版权保护方面。RDV(Register Device Version)意为注册设备版本,表明了该工具是用于设备注册的特版本。模拟狗则是一种常见的软件保护技术,通过模拟硬件加密狗(也称为“注册狗”或“软件狗”)来防止未授权使用。 使用锐起RDV5.0.4803版模拟狗生成工具-龙版,用户可以在购买加密锁后,直接进行初始化操作,并将加密数据写入锁中。这样一来,用户就可以将写入加密信息的锁连接至计算机,以此方式激活软件,确保软件的合法使用和版权保护。通常情况下,加密锁会插入计算机的USB接口中,软件则通过识别加密锁内的信息来授权软件的正常运行。 锐起RDV5.0.4803版模拟狗生成工具的推出,不仅满足了软件开发者对软件版权保护的需求,同时也为软件使用者提供了方便。通过使用这种工具,开发者能够有效地保护自己的软件不被盗版和非法复制,保障了软件的市场价值和开发者的权益。 锐起注册机作为该工具的别称,强调了其在软件注册方面的作用。在软件行业中,注册机通常指的是用于软件注册的工具,能够生成注册码或者激活码,让用户将软件转变为完全版。而锐起RDV维护工具则强调了软件的维护功能,说明该工具不仅适用于初次的加密锁初始化和写锁,还适用于后续的维护和管理。 由于文件信息中仅提供了一个文件名称,我们无法得知该压缩包内是否还包含有其他辅助工具或文档说明,但在通常情况下,这类工具的压缩包可能会包含有使用手册、授权协议、加密锁驱动程序以及软件许可证文件等。开发者或用户在使用该工具时,需仔细阅读相关文档,确保遵循正确的操作流程,避免出现操作失误导致加密锁损坏或软件无法正常激活。 在实际应用中,模拟狗生成工具的使用也必须遵守相应的法律法规。软件版权法旨在保护软件开发者和发行者的合法权益,防止软件被盗版或非法复制。因此,在使用加密锁和相应的注册工具时,用户需要确保自己的行为符合当地的法律法规。 锐起RDV5.0.4803版模拟狗生成工具-龙版作为一款专业的加密锁写锁工具,它为软件注册、版权保护提供了强大的技术支持。无论是软件开发者还是使用者,都应该合理利用这样的工具,遵守版权法规,既保护了个人权益,也维护了软件市场的公平竞争环境。同时,锐起公司所提供的维护工具也显示出该公司在软件加密技术方面的专业性和对客户的周到考虑。
2025-06-05 01:30:52 45.26MB
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在现代雷达技术中,逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,简称ISAR)成像技术因其能够提供目标的二维或三维图像,在目标识别、军事侦察和航天探测等领域发挥着重要作用。ISAR成像标是一系列方法和步骤,用于校正和提高ISAR图像的质量,包括仿真和实测成像,运动补偿,参数估计,散射点提取,横向标,以及利用sgp4模型进行运动预测等环节。这些环节共同确保了成像过程的准确性和成像结果的质量。 仿真和实测成像是ISAR成像标的基础,通过模拟和实际测量来获取目标的回波数据。在仿真环节中,研究人员利用计算机模型构建目标和环境,模拟雷达波与目标相互作用的过程,以预测成像结果。实测成像则是使用真实雷达系统对目标进行扫描,获得真实的回波信号。通过对比仿真与实测结果,可以验证仿真模型的准确性和可靠性。 运动补偿是ISAR成像标中的关键步骤,因为目标和雷达平台的相对运动会影响成像质量。运动补偿的目的是消除这种运动影响,包括目标的平移运动和旋转运动。通过参数估计,我们可以识别和计算出目标的运动参数,如速度、加速度和旋转速度,进而对成像过程进行校正。 散射点提取是分析ISAR图像的重要环节,它涉及到从图像中提取出代表目标局部结构的散射点。散射点能够提供目标的几何特征,为后续的目标识别和分类提供依据。散射点提取的质量直接影响到目标识别的准确率。 横向标是ISAR成像标中的校正技术,其目的是确保图像的横向尺寸和形状的准确性。通过对成像区域的横向尺度进行校正,可以确保成像结果反映目标的真实形状和尺寸。 sgp4模型是用于计算人造地球卫星轨道的一种模型,它考虑了多种轨道摄动因素,能够提供卫星位置和速度的近似值。在ISAR成像中,通过sgp4模型预测目标的运动轨迹,可以辅助运动补偿和参数估计,提高成像的准确性和效率。 以上所述内容均涵盖了ISAR成像标的核心知识和操作流程,包含了运动预测、参数估计、图像校正等多个重要方面。通过这些步骤,ISAR成像能够提供高质量的目标图像,满足不同领域的应用需求。
2025-06-04 22:37:16 83KB
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110kV三段式相间距离保护电力系统继电保护 报告仿真 报告内容有距离保护参数整计算,仿真分析,另外分析了过渡电阻和系统振荡对距离保护的影响,并搭建了模型进行仿真分析 题目见下图 ,核心关键词: 110kV; 三段式相间距离保护; 电力系统继电保护; 距离保护参数整计算; 仿真分析; 过渡电阻; 系统振荡; 模型仿真。,110kV电力系统继电保护仿真报告:三段式相间距离保护参数整及影响分析 在电力系统中,继电保护是保障电网稳运行的关键技术之一,尤其在高压电网中,继电保护装置的性能直接影响着电网的安全性和可靠性。110kV三段式相间距离保护是电力系统继电保护中的一种常见方式,它能够在发生故障时迅速而准确地切断故障区域,以防止故障扩散影响整个电网。本文报告围绕110kV三段式相间距离保护展开,重点介绍了距离保护参数的整计算,仿真分析,以及过渡电阻和系统振荡对距离保护的影响。 距离保护参数的整计算是确保保护装置正确响应电网故障的基础。整计算涉及到多个参数的设,包括动作时间和动作电流的设等,这些参数的准确设能够保障保护装置在电力系统发生故障时能够及时动作。在实际应用中,需要根据电网的具体结构、负荷情况以及保护范围等因素综合考虑,选择最佳的整值。 接着,仿真分析是验证距离保护参数整正确性的必要手段。通过建立数学模型,模拟电力系统在不同工况下的运行状态,可以观察到保护装置在各种情况下是否能够正确动作。仿真分析还可以模拟各种复杂故障,如单相接地、两相短路等,分析保护装置在这些情况下的动作行为,从而验证保护方案的可靠性和适应性。 此外,过渡电阻和系统振荡是实际电力系统运行中可能遇到的两种特殊情况。过渡电阻通常出现在电弧接地等故障中,它的存在会改变故障点的电气特性,进而影响保护装置的动作。系统振荡则是在系统发生故障后,由于电磁力的剧烈变化,可能会引起电网的功率振荡,这也会对保护装置的性能产生影响。因此,在设计和整保护参数时,必须考虑这些因素,确保保护装置在各种情况下都能正确动作。 报告中提到搭建了模型进行仿真分析,这表明研究者不仅依赖理论计算,还通过实际建模来测试和验证理论结果的正确性。这种方式能够更直观地展示保护装置的性能,为保护装置的实际应用提供了有力的技术支持。 110kV三段式相间距离保护电力系统继电保护的仿真报告,详细阐述了保护参数的整计算、仿真分析,以及过渡电阻和系统振荡对保护效果的影响。通过搭建模型进行仿真,不仅增强了理论分析的可靠性,也为电力系统的安全稳运行提供了重要的技术保障。报告中提到的核心关键词,如110kV、三段式相间距离保护、电力系统继电保护、距离保护参数整计算、仿真分析、过渡电阻、系统振荡等,都是理解和掌握该报告内容的关键点。
2025-05-30 09:47:23 600KB istio
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配电网光伏储能双层优化配置模型(选址容) 配电网光伏储能双层优化配置模型(选址容),还可以送matpower 关键词:选址容 配电网 光伏储能 双层优化 粒子群算法 多目标粒子群算法 kmeans聚类 仿真平台:matlab 参考文档:《含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置》 主要内容:该程序主要方法复现《含高比例可再生能源配电网灵活资源双层优化配置》运行-规划联合双层配置模型,上层为光伏、储能选址容模型,即优化配置,下层考虑弃光和储能出力,即优化调度,模型以IEEE33节点为例,采用粒子群算法求解,下层模型为运行成本和电压偏移量的多目标模型,并采用多目标粒子群算法得到pareto前沿解集,从中选择最佳结果带入到上层模型,最终实现上下层模型的各自求解和整个模型迭代优化。
2025-05-21 10:50:18 267KB
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