卡尔曼滤波是一种有效的信号处理手段，其工作原理是利用线性动态系统的状态空间模型，通过一系列测量值，递归地估计系统的内部状态。它在信号处理、自动控制、通讯、导航等领域有着广泛的应用。对于航空发动机参数估计，卡尔曼滤波方法能够提取有用信息，并预测未来的状态，即使在存在噪声的情况下也能较为准确地实现这一目标。 实际应用中，卡尔曼滤波发散是一个常见问题，这通常是因为系统的数学模型不够准确或者噪声的统计特性不明确。为了解决这一问题，本文采取了自适应卡尔曼滤波、飞行条件补偿及模型修正的综合方法。自适应卡尔曼滤波通过实时调整系统噪声的统计特性，使滤波过程能够适应实际飞行条件的变化，减小发散的可能性。飞行条件补偿则是通过修正估值来减少因飞行条件变化带来的影响。模型修正则是确保数学模型能够反映真实的物理过程，从而提升估计的精度。 在研究中，为了使滤波估计值更加精确，对实测数据进行了预处理。这包括剔除奇异点、平滑处理及FIR滤波等操作。数学模型的建立对于准确估计参数至关重要，但由于准确的数学模型难以获得，因此需要不断修正模型，以满足滤波精度的需求。 滤波过程中的动态模型公式为X(k+1)=5X(k)+Bu(k)+w(k)，而观测模型公式为Z(k)=HX(k)+Du(k)+v(k)。这些公式中的X代表系统的状态向量，Z代表观测向量，u代表控制输入向量，w(k)和v(k)分别代表系统噪声和观测噪声。在滤波估计过程中，X(k)的预测值Xd(k/k-1)以及滤波值Xd(k/k)的计算是通过引入控制输入u和基于新观测Z(k)的修正量进行的。 此外，对系统噪声的自适应处理是通过样本方差Rd2(k)来修正系统噪声的方差Q，这样使得滤波系统具有自适应性。例如，如果实际系统的w(k)较大，则滤波值与预测值的偏差增大，样本方差Rd2会增大，从而增大系统噪声方差Q的修正量Q′=eaRd2(k)Q，以减少滤波的不确定性。 模型修正不仅限于数学模型的调整，还涉及到飞行条件的变化补偿。文中提到了发动机某截面参数X是nl（低压转子转速）、nh（高压转子转速）、mf（供油量）、Ae（尾喷口面积）、马赫数Ma以及飞行高度h的函数。飞行条件变化的补偿则是通过引入变化量△Ma和△h来实现，以确保在不同的飞行条件下，估值的准确性。 仿真结果表明，在小偏离条件下，使用卡尔曼滤波方法估计航空发动机参数是可行的。这为实际应用中准确获取发动机参数提供了一种可行的解决方案。但文中也指出了在获得准确数学模型方面的困难，因此在滤波过程中必须对模型进行不断修正，以满足精度要求。在工程实际中，利用真实飞行数据进行参数估计的方法，为现代航空发动机的追踪控制、随机最优控制、自适应控制以及故障检测、状态监控和可靠性提供了强有力的技术支持。

内容概要：本文介绍了一种基于DDPG（深度确定性策略梯度）算法的自适应PID参数控制方法，并详细展示了其在Matlab环境中的实现过程。传统的PID参数调节依赖于人工经验，难以应对复杂多变的工业环境。为解决这一问题，作者提出使用强化学习中的DDPG算法来自适应调整PID参数。文中首先介绍了PID控制器的基本概念以及传统调参方法的局限性，接着阐述了DDPG算法的工作原理，包括环境定义、奖励函数设计、演员-评论家双网络架构的具体实现方式。最后，通过锅炉温度控制实验验证了该方法的有效性和优越性。 适合人群：自动化控制领域的研究人员和技术人员，尤其是对智能控制算法感兴趣的读者。 使用场景及目标：适用于需要精确控制温度、压力等物理量的工业场合，如化工生产、电力系统等。目标是提高系统的稳定性和鲁棒性，减少人为干预，提升自动化程度。 阅读建议：读者可以通过阅读本文了解如何将现代机器学习技术应用于经典控制理论中，掌握DDPG算法的基本思想及其在Matlab中的具体实现步骤。同时，还可以根据自身需求修改被控对象模型，进一步拓展应用范围。

COMSOL模拟非饱和裂隙土降雨入渗过程：透水层、探针与空气单元的数值解析及视频文献详解,COMSOL数值模拟：非饱和裂隙土降雨入渗的'空气单元'及透水层探针方法解析,COMSOL非饱和裂隙土降雨入渗数值模拟 附带文献讲解，包含视频讲解。 采用“空气单元”以及软件中的“透水层”和“探针”功能对裂隙土的上边界进行模拟。 该方法既能模拟降雨初期雨水沿裂隙优先入渗的现象，又能模拟当降雨量大于裂隙土入渗量时雨水沿地表流走的现象。 ,COMSOL;非饱和裂隙土;降雨入渗数值模拟;空气单元;透水层;探针功能;优先入渗;地表流走,COMSOL裂隙土降雨入渗模拟及附带文献视频解析

### T_CEC 678-2022 电力储能用固态锂离子电池安全要求及试验方法 #### 标准概述 T_CEC 678-2022 标准由**中国电力企业联合会**发布，旨在规定用于电力储能系统的固态锂离子电池的安全要求以及相应的试验方法。该标准自2022年10月26日发布，并于2023年2月1日正式实施。 #### 适用范围 此标准适用于电力储能系统中使用的固态锂离子电池单体及电池组。它主要关注电池在不同环境条件下的安全性能，以及如何通过一系列测试确保这些电池能够满足电力储能系统的安全需求。 #### 标准内容概览 1. **范围**：明确该标准的应用范围。 2. **规范性引用文件**：列出所有参考的标准或文档，这些文档对理解本标准至关重要。 3. **术语和定义、符号**：提供本标准中使用的专业术语及其定义，以及特定的符号表示。 4. **安全要求**：详细规定了固态锂离子电池的安全性能指标，包括但不限于电气安全、热安全、机械安全等方面的要求。 5. **试验方法**：详细说明了进行各项安全性测试的方法，确保电池能够符合规定的要求。 6. **检验规则**：规定了电池生产过程中及出货前的质量控制流程，包括抽样检验、出厂检验等。 #### 安全要求详解 在**安全要求**部分，标准详细规定了以下几点： - **电气安全**：考虑到电池在充电、放电过程中的电流和电压变化，规定了最大允许的工作电压、最大充放电电流等参数，以防止短路、过热等事故的发生。 - **热安全**：鉴于电池工作时可能会产生的热量，设置了最高工作温度限制，并且规定了在异常情况下的热失控测试，以评估电池在极端条件下的稳定性。 - **机械安全**：考虑到电池在运输和安装过程中的物理压力，规定了耐压强度、跌落测试等要求，确保电池在受到外力作用时不会发生破裂或泄漏等问题。 - **环境适应性**：为了保证电池能够在不同的环境条件下正常工作，规定了一系列的测试项目，如高温、低温、湿度等环境下的性能测试。 #### 试验方法详解 **试验方法**部分为确保固态锂离子电池的安全性和可靠性提供了具体的操作指南，主要包括： - **电气性能测试**：通过模拟实际工作条件来验证电池的最大工作电压、充放电循环次数等电气性能。 - **热失控测试**：通过模拟电池内部短路等情况来评估电池在极端条件下的热稳定性。 - **机械性能测试**：包括跌落测试、挤压测试等，以评估电池在外力作用下的物理稳定性。 - **环境适应性测试**：通过模拟不同温度、湿度等环境条件来测试电池的适应能力，确保其能在各种环境中可靠运行。 #### 结论 T_CEC 678-2022 标准为电力储能用固态锂离子电池的安全性设定了全面而详细的规定，不仅有助于提高电池产品的整体质量水平，还能够为电力储能系统的安全稳定运行提供有力保障。对于制造商而言，遵循这些标准将有助于提升产品竞争力；对于用户而言，则意味着更加安全可靠的能源存储解决方案。随着技术的进步和市场需求的变化，此类标准的重要性也将日益凸显。

LSTM（长短期记忆网络）作为一种特殊的循环神经网络（RNN）结构，被广泛应用于处理和预测时间序列数据。在电池管理系统（BMS）中，对电池的荷电状态（State of Charge, SOC）的精确估计是保障电池安全、延长电池寿命和提高电池效率的关键技术之一。本文将详细介绍如何使用LSTM技术进行电池SOC估计，并提供一个包含两个数据集及其介绍、预处理代码、模型代码和估计结果的完整代码包，旨在为初学者提供一个全面的学习资源。 数据集是进行电池SOC估计的基础。在本代码包中，包含了两个经过精心挑选的数据集。这些数据集包括了不同条件下电池的充放电循环数据，如电压、电流、温度、时间等参数。通过分析这些数据集，可以发现电池性能随着循环次数和操作条件的变化规律，为模型的训练提供丰富的信息。 数据预处理是模型训练之前的必要步骤。在电池SOC估计中，由于原始数据通常包含噪声和异常值，且不同数据之间可能存在量纲和数量级的差异，因此需要对数据进行清洗和归一化处理。预处理代码包中的Python脚本将指导如何去除不规则数据、进行插值、归一化和数据分割等操作，以确保模型能够在一个干净、格式统一的数据集上进行训练。 模型代码是整个SOC估计过程的核心部分。本代码包提供了基于LSTM网络的SOC估计模型代码，详细展示了如何搭建网络结构、设置超参数、进行训练和验证等。其中，LSTM的多层堆叠结构可以捕捉到电池长期依赖性，这对于SOC估计至关重要。代码中还包括了模型的保存和加载机制，便于进行模型的持久化处理和后续的模型评估。 估计结果是验证模型性能的重要指标。通过在测试集上运行模型，可以得到电池SOC的估计值，并与实际值进行对比。本代码包中包含的评估脚本将帮助用户计算均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）等多种评价指标，从而对模型的准确性和泛化能力进行全面评估。 此外，技术博客文章在电池估计中的应用解析一引言.doc、做电池估计最基本的.html等文档，提供了对电池SOC估计方法论的深入解读和实战指南。这些文档详细介绍了电池SOC估计的意义、应用场景以及所采用技术的原理和优势，为初学者提供了从理论到实践的完整学习路径。 本代码包为电池SOC估计提供了一个从数据集获取、数据预处理、模型训练到结果评估的完整流程。它不仅适用于初学者入门学习，也为专业人士提供了一个实用的工具集。通过深入研究和实践本代码包，可以有效提升电池SOC估计的准确度，进而推动电池技术的发展和应用。

内容概要：本文详细介绍了ABB机器人外部轴（如变位机）的校准流程，重点包括工具坐标系（tool）的设置、外部轴基座校准、标记点的记录与位置修改、工件坐标系（wobj）的创建与定义方法，以及协调功能的启用。通过五步法校准外部轴基座，利用机器人TCP对准变位机旋转盘上的固定标记点，记录多个位置后计算其空间关系，并最终设定外部轴Base的Z正方向。此外，还说明了如何通过用户三点法建立工件坐标系，并正确配置ufmec参数指向变位机名称，从而实现机器人与外部轴的联动控制。; 适合人群：从事工业机器人调试、自动化集成或ABB机器人应用的技术人员，具备基本机器人操作与编程能力的工程师；适用于有外部轴集成需求的现场应用人员。; 使用场景及目标：①实现ABB机器人与外部变位机的精确协同运动；②完成外部轴的Base Frame标定与工件坐标系的准确建立；③支持多轴联动的自动化焊接、装配等工艺场景； 阅读建议：操作前需确保工具坐标准确，严格按照步骤执行点位记录，注意TCP姿态与坐标方向的一致性，避免因标定误差导致运行偏差。建议结合实际设备边操作边对照文档，确保每一步参数设置正确。

行为锚定等级评价法是一种绩效管理工具，它将工作绩效的不同水平与特定的行为锚定起来，形成明确的评价标准。这种方法以行为为导向，通过将员工的行为与具体的评价指标相对应，实现对员工工作表现的准确评价。在使用行为锚定等级评价法时，评价者需要根据被评价者在各个考核项目上的表现，给出相应的评定等级。 考核内容通常包括多个维度，如基本能力、业务能力、工作态度等。每个维度下又细分不同的考核项目，例如基本能力下可能包括知识、业务知识等指标。对于每一个项目，会定义具体的评价指标和比重，如知识项目中会评估是否具备完成项目的理论知识和实际业务知识。每个评价指标下又会有不同等级的描述，以供评价者选择，例如从具备丰富的基础理论知识和薄弱的实际业务知识（A等级）到基础理论知识和实际业务知识都很薄弱（D等级）。 行为锚定等级评价法要求评价者根据实际观察到的行为，而不是主观感觉，来判定员工的绩效等级。这样可以尽量避免评价的主观性和偏差，使绩效评价更具有客观性和公正性。 评定标准通常会有一个分数换算系统，例如总分为75分，85分及以上为A等级的较高绩效，B为良好绩效，C为一般绩效，D为较差绩效。这种量化的评价方法有助于管理者对员工的工作绩效进行客观比较，并为员工提供明确的改进方向和激励。 绩效评价不仅有助于管理者合理配置资源，还能够促进员工的个人发展。通过明确的评价标准，员工能够明白自己在哪些方面做得好，在哪些方面还有提升空间，从而采取相应措施改善自己的工作表现。同时，绩效评价结果也可以作为员工晋升、薪酬调整以及培训发展的重要依据。 值得注意的是，在实际运用行为锚定等级评价法时，需要确保评价指标的科学性和适用性，评价过程的公正性和透明性，并且评价结果需要及时反馈给员工，确保评价过程和结果的积极效果。 行为锚定等级评价法是绩效管理中一种行之有效的工具，通过结合员工的具体行为和明确的评价标准，有助于提高绩效评价的准确性和公正性，同时也能促进员工的个人成长和团队的整体效能。

网上搜集的卡巴专杀工具，快速扫描，只针对前3次变种，一般结果为清除2个病毒。 清除后需要安装补丁后在接入网络，局域网中有感染的机器，需要关闭共享，并全体清除 额外需要手动清除所有本地分区的autorun文件 Conficker蠕虫病毒，又被称为Downadup或Kido，是一种严重影响全球计算机系统的恶意软件，尤其在2008年10月首次被发现时，它利用了Microsoft Windows操作系统的一个严重漏洞，即MS08-067漏洞，来传播自身。这个漏洞存在于Server服务中，允许攻击者远程执行代码，无需用户交互。Conficker能够自我复制，并通过网络共享、U盘等可移动存储设备进行快速传播，使得许多未打补丁的系统易受攻击。 面对Conficker蠕虫病毒的威胁，以下是一套详细的查杀和防护步骤： 1. **安装MS08-067漏洞补丁**： - 对于Windows XP系统，应安装补丁文件WindowsXP-KB958644-x86-CHS.exe。此补丁能修复Server服务中的漏洞，防止病毒利用该漏洞进行传播。确保从官方渠道下载并安装，避免下载假冒的补丁。 2. **使用专杀工具全盘扫描**： - 使用卡巴斯基（Kaspersky）提供的Conficker.aa病毒专杀工具，如KK_v3.4.5.zip中的kk.exe。这个命令行工具能够深度扫描硬盘，查找并清除Conficker变种。遵循工具的使用指南，确保正确执行查杀过程。 3. **关闭系统默认共享和停用Server服务**： - Conficker经常利用网络共享进行传播，因此需要关闭不必要的系统共享。此外，停用Server服务可以阻止病毒利用该服务进一步扩散。操作步骤通常在“控制面板”->“管理工具”->“服务”中找到Server服务，将其设置为“禁用”。 4. **修改管理员密码并禁用无用账户**： - 强烈建议定期更改管理员密码，并且禁用不常用或未知的用户账户。这将增加系统的安全性，减少病毒可能的攻击途径。 5. **使用安全软件修复系统漏洞和开启U盘防护**： - 安装360安全卫士或其他可靠的安全软件，对系统进行全面扫描，修复任何存在的漏洞。同时，启用U盘病毒防护功能，防止病毒通过可移动设备传播。 除了以上措施，还应保持操作系统和所有应用程序的更新，以获得最新的安全补丁。定期备份重要数据，以防万一。此外，提高用户的网络安全意识，教育他们不要轻易打开不明来源的邮件附件或链接，是预防此类蠕虫病毒的重要环节。 Conficker蠕虫病毒的防范需要多方面的配合，包括及时打补丁、使用专杀工具、调整系统设置以及使用安全软件等。只有这样，才能有效防止和对抗这类恶意软件的威胁，保护个人和组织的信息安全。

《深入解析MPC、DMPC与CMPC模型预测控制在Matlab文档中的应用及实现方法》,MPC DMPC CMPC等模型预测控制matlab文档t35 MPC模型预测控制matlab文档 DMPC模型预测控制matlab文档 CMPC等模型预测控制matlab文档 ,MPC; DMPC; CMPC; 模型预测控制; Matlab文档,MPC、DMPC与CMPC的Matlab文档应用与示例 模型预测控制（MPC）是一种先进的过程控制方法，其在工业控制领域有着广泛的应用。MPC具有预测未来系统行为、优化控制输入以及适应不确定性和约束条件的能力。本文将深入探讨MPC、分布式模型预测控制（DMPC）和协同模型预测控制（CMPC）的理论基础和在Matlab环境中的实现方法。 模型预测控制的核心是基于一个模型对未来的输出进行预测，并通过优化算法在未来一段时间内最小化预测误差和控制输入的成本。在MPC中，需要构建一个数学模型来模拟控制过程，这个模型可以是线性的也可以是非线性的，根据系统的实际需要而定。在Matlab中，可以利用Simulink、Model Predictive Control Toolbox等工具来辅助实现MPC算法。 分布式模型预测控制（DMPC）是MPC在分布式系统中的应用。在DMPC中，控制任务被分配到多个子系统，每个子系统有其局部控制器。这些局部控制器需要协作以实现全局的控制目标，同时考虑到系统中的信息交换和通信约束。DMPC在处理具有多个决策单元的复杂系统时显得尤为重要，例如多机器人系统或大型工业过程。 协同模型预测控制（CMPC）则侧重于多个独立系统之间的协调与合作。在CMPC中，每个子系统不仅要考虑自己的目标，还要与其他系统的动作相互协同，以达到整体的最优控制效果。CMPC在智能交通系统、能源管理系统等多智能体系统中有着广泛的应用。 Matlab文档中关于模型预测控制的内容，不仅包括了理论分析，还包含了大量实例和仿真结果。这些文档通常会介绍如何在Matlab环境下建立控制模型、如何设置优化目标函数、如何处理约束条件，以及如何进行仿真测试和结果分析。这些操作对于理解MPC的工作原理和应用过程非常有帮助。 在Matlab的仿真环境中，用户可以通过编写脚本或使用GUI工具来设计控制器，并对控制器的性能进行评估。仿真结果可以帮助设计者对控制策略进行调整，从而提高控制效果。 为了更好地展示MPC、DMPC和CMPC的实现方法，Matlab文档提供了大量的应用案例。这些案例覆盖了从简单的一阶系统到复杂的过程控制，甚至包括了机器人路径规划、交通信号控制等实际问题。通过分析这些案例，研究人员和工程师可以掌握如何将理论应用到实际问题中，以及如何处理实际操作中可能遇到的问题。 模型预测控制（MPC、DMPC和CMPC）在Matlab文档中的应用是多方面的。通过深入研究这些文档，不仅可以加深对模型预测控制理论的理解，还可以学习如何在实际中实现这些控制策略，并通过仿真验证控制效果。这对于控制工程领域的研究与开发工作具有重要的指导意义。

基于FPGA的Verilog实现FOC电流环系统设计与实现方法——基于ADC与S-PWM算法优化及其代码解读手册，带simulink模型与RTL图解。,基于FPGA的FOC电流环手动编写Verilog实现：高效、可读性强的源码与Simulink模型组合包,基于FPGA的FOC电流环实现 1.仅包含基本的电流环 2.采用verilog语言编写 3.电流环PI控制器 4.采用SVPWM算法 5.均通过处理转为整数运算 6.采用ADC采样，型号为AD7928，反馈为AS5600 7.采用串口通信 8.代码层次结构清晰，可读性强 9.代码与实际硬件相结合，便于理解 10.包含对应的simulink模型（结合模型，和rtl图，更容易理解代码） 11.代码可以运行 12.适用于采用foc控制的bldc和pmsm 13.此为源码和simulink模型的价，不包含硬件的图纸 A1 不是用Matlab等工具自动生成的代码，而是基于verilog，手动编写的 A2 二电平的Svpwm算法 A3 仅包含电流闭环 A4 单采样单更新，中断频率 计算频率，可以基于自己所移植的硬件，重新设置 ,基于FPGA的FO