内容概要：本文详细探讨了利用FAST与MATLAB/SIMULINK联合仿真平台对5MW非线性风力发电机进行PID独立变桨和统一变桨控制的建模与仿真。首先介绍了NREL 5MW风机参数的基础，然后阐述了如何将OpenFAST与MATLAB/SIMULINK集成用于联合仿真，包括数据交互接口的设置。接着讨论了两种变桨控制策略的具体实现方法及其MATLAB代码示例，如统一变桨控制以转速为反馈信号，独立变桨控制则以叶根载荷为反馈。此外，还展示了仿真结果对比，揭示了两种控制方式在不同工况下的表现差异，特别是在应对突发风速变化时的表现。最后提到了联合仿真过程中的一些关键技术挑战，如时钟同步问题，并分享了一些实用的经验和技巧。 适用人群：从事风电控制系统设计、仿真测试的技术人员，以及对风机变桨控制感兴趣的科研工作者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解风机变桨控制机制及其仿真验证的研究项目，旨在提高风机运行效率和安全性，优化控制策略。 其他说明：文中提到的所有模型和代码均可通过指定渠道获取，便于读者自行实验和验证。

AMESim-Simulink联合仿真模型：热泵空调系统PID与模糊控制策略，电子膨胀阀开度的精细调节,AMESim-Simulink联合仿真模型：热泵空调系统PID与模糊控制策略及电子膨胀阀开度调控研究,AMESim-Simulink热泵空调系统联合仿真模型PID和模糊控制，电子膨胀阀开度采用PID控制 注：确保在使用联合仿真之前已经安装并配置了适当的接口和工具#模型 ,AMESim;Simulink;联合仿真模型;PID控制;模糊控制;电子膨胀阀开度;接口配置,AMESim与Simulink联合仿真模型：热泵空调系统PID与模糊控制策略，电子膨胀阀PID调控

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。 模型包括定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; 定横摆角速度增益; 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

风机变桨控制基于FAST与MATLAB SIMULINK联合仿真模型非线性风力发电机的 PID独立变桨和统一变桨控制下仿真模型，对于5WM非线性风机风机进行控制 链接simulink的scope出转速对比，桨距角对比，叶片挥舞力矩，轮毂处偏航力矩，俯仰力矩等载荷数据对比图，在trubsim生成的3D湍流风环境下模拟 售出不退 统一变桨反馈信号是转速，独立变桨反馈是叶根载荷 提供包含openfast与matlab simulink联合仿真的建模 NREL免费提供的5MW风机参数建模 可以提供参考文献

Carsim与Simulink联合仿真实现环键盘控制车辆运动：使用matlab2018控制carsim车辆转向、油门刹车等运动模拟系统探索,carsim simulink联合仿真在环键盘控制，通过simulink搭建模型实现键盘输入控制carsim车辆运动，包括控制转向油门刹车等，carsim2019，matlab2018 ,核心关键词：carsim联合仿真; simulink搭建模型; 键盘输入控制; carsim车辆运动控制; 转向油门刹车控制; carsim2019; matlab2018。,MATLAB2018结合CarSim2019：Simulink联合仿真实现键盘控制车辆运动

carsim与Simulink联合仿真：轨迹跟随与车道保持功能下的横向控制及多点预瞄算法实战指南,carsim与Simulink联合仿真：轨迹跟随与车道保持技术，横向控制及多点预瞄算法实践指南,carsim与simulink联合仿真（6）——轨迹跟随，车道保持，横向控制，多点预瞄算法 提供carsim的cpar文件导入即可使用 提供simulink的mdl模型文件支持自己修改 提供模型说明文件 ,联合仿真; 轨迹跟随; 车道保持; 横向控制; 多点预瞄算法; cpar文件导入; mdl模型文件; 模型说明文件,《Carsim与Simulink联合仿真（六）：实现轨迹跟随与车道保持》

内容概要：本文详细介绍了在Carsim和Simulink联合仿真环境中，利用线性二次型调节器（LQR）算法进行自动驾驶车辆横向控制的方法和技术细节。首先，通过MATLAB函数实现了LQR的设计，重点讨论了状态方程和二次型代价函数的应用，特别是针对不同车速条件下的时变处理。接着，文章深入探讨了状态变量的选择、权重矩阵Q和R的配置以及速率限制器的设置，强调了这些因素对控制系统性能的影响。此外，还提到了一些调试技巧和常见问题的解决方案，如数值稳定性和模型线性化。最后，通过多个实际案例展示了LQR算法的有效性和优越性，特别是在高速变道和紧急情况下的表现。 适合人群：从事自动驾驶研究的技术人员、汽车工程领域的研究人员、对控制理论感兴趣的高级工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解自动驾驶横向控制原理的研究人员和技术开发者，旨在帮助他们掌握LQR算法的具体实现方法，提高车辆路径跟踪的精确度和平顺性。 其他说明：文中提供了大量MATLAB代码片段和调试建议，有助于读者更好地理解和应用所介绍的技术。同时，文章还分享了一些实战经验和教训，为相关项目的实施提供宝贵的参考。

人工势场法换道避撞与MPC模型预测控制联合仿真研究：轨迹规划与跟踪误差分析,人工势场法道主动避撞加mpc模型预测控制，carsim和simulink联合仿真，有规划和控制轨迹对比图。 跟踪误差良好，可以作为学习人工势场方法在自动驾驶汽车轨迹规划上的应用资料。 ,核心关键词：人工势场法; 换道; 主动避撞; MPC模型预测控制; Carsim和Simulink联合仿真; 规划; 控制轨迹对比图; 跟踪误差。,"人工势场法与MPC模型预测控制联合仿真：自动驾驶汽车换道避撞策略研究" 在自动驾驶汽车技术的开发中，轨迹规划与控制是确保车辆安全、平稳运行的核心技术之一。人工势场法作为一种启发式方法，在轨迹规划上有着广泛的应用。通过模拟物理世界中的力场效应，人工势场法能够在复杂的驾驶环境中为自动驾驶车辆提供一条避开障碍物、实现平滑换道和避撞的路径。这种方法通过对势场的计算，指导车辆避开高势能区域，从而找到一条低势能的最优路径。 MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一种先进的控制策略，它通过建立车辆的动态模型并预测未来一段时间内的车辆状态，从而实现对未来控制动作的优化。在自动驾驶领域，MPC能够结合车辆当前状态、未来期望状态以及约束条件（如速度、加速度限制等），实时地计算出最优的控制输入序列，以达到预定的行驶目标。 当人工势场法与MPC模型预测控制相结合时，不仅可以实现复杂的轨迹规划，还可以通过MPC的预测能力提升轨迹的跟踪性能。这种联合仿真研究，利用Carsim软件进行车辆动力学模型的建模和仿真，再通过Simulink进行控制策略的实现和验证，能够有效地分析轨迹规划与控制的性能，尤其是跟踪误差。 在本次研究中，通过Carsim和Simulink的联合仿真，可以清晰地展示出规划轨迹与控制轨迹之间的对比。这种对比有助于直观地评估控制策略的优劣，并为自动驾驶汽车的进一步开发提供指导。研究中提到的跟踪误差良好，说明了联合使用人工势场法和MPC模型预测控制能够有效地降低误差，提高轨迹跟踪的精确度。 本研究不仅在技术上取得了进展，同时也为学习和理解人工势场方法在自动驾驶汽车轨迹规划上的应用提供了宝贵的资料。通过对人工势场法的理解和掌握，工程师和研究人员可以更好地设计出符合实际需求的自动驾驶系统。而MPC模型预测控制的引入，则进一步提升了系统的智能化水平，使得自动驾驶汽车能够在更复杂的交通环境中安全、高效地行驶。 人工势场法与MPC模型预测控制的联合应用，为自动驾驶汽车的轨迹规划与控制提供了一种新的思路和技术路线。这种结合不仅优化了路径选择，还提高了控制精度，为自动驾驶汽车的商业化落地奠定了坚实的技术基础。

"Maxwell与Simplorer、SIMULINK的联合仿真实践：构建场路耦合模型，提升电机动态性能的研究资料","Maxwell-Simplorer-SIMULINK联合仿真技术：本体有限元模型与SVPWM策略下的Id=0双闭环控制研究",Maxwell联合，Simplorer，SIMULINK联合仿真。 Maxwell 中建立本体有限元模型，Simplorer中搭建的SVPWM策略下Id=0双闭环控制外电路模型。 可成功实现场路耦合联合仿真，也成自己的电机模型研究动态性能。 包含：多种仿真模型文件（很多，可以用于学习比较）电子资料，出概不 有相关文档支持。 ,核心关键词：Maxwell联合仿真; Simplorer; SIMULINK联合仿真; 有限元模型; SVPWM策略; 双闭环控制; 场路耦合联合仿真; 仿真模型文件; 电子资料; 相关文档。,Maxwell-Simplorer-SIMULINK联合仿真资料包

内容概要：本文详细探讨了基于时间到碰撞(TTC)和驾驶员安全距离模型的自动紧急制动(AEB)算法在Carsim与Simulink联合仿真环境下的实现方法和技术要点。文中介绍了AEB算法的核心模块，包括CCR M、CCRS、CCRB模型，以及二级制动策略和逆制动器模型的设计思路。同时，还讨论了控制模糊PID模型的应用及其参数调整方法。此外，文章强调了联合仿真过程中Carsim和Simulink各自的角色分工，即Carsim负责车辆动力学模拟，Simulink承担控制系统建模任务，两者协同工作以完成对AEB系统的闭环仿真。为了验证AEB算法的有效性，作者依据CNCAP和ENCAP法规设置了多种测试场景，并针对可能出现的问题提出了具体的解决方案。 适合人群：从事自动驾驶技术研发的专业人士，尤其是关注AEB系统设计与仿真的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解AEB算法原理并掌握其在联合仿真环境下实现流程的研究人员。主要目标是在满足相关法规要求的前提下，提高AEB系统的稳定性和可靠性。 其他说明：文中提供了大量实用的技术细节和代码片段，有助于读者更好地理解和应用所介绍的方法。