光伏储能三相PQ恒功率并网控制策略仿真研究：含网侧控制、储能双闭环及光伏Boost模型（附文献）,光伏储能系统三相PQ恒功率并网控制策略仿真研究——基于双闭环控制与MPPT算法的优化实践（附参考文献及文档）,光伏储能三相PQ恒功率并网控制仿真（附参考文献及文档） ①网侧：采用PQ恒功率控制，参考文献《_微电网及其逆变器控制技术的研究》。 ②储能控制：直流母线电压外环，电池电流内环双闭环控制策略直流母线电压外环：为了稳定Vbus在设定电压值 电流内环：则是由外环产生的电流信号控制电池充放电电流 ③光伏Boost:光伏板参考文献搭建的光伏电池模型，MPPT算法采用经典的扰动观察法，可以更其他算法，在功率等级差不多的情况下只需调光伏模块即可 ,核心关键词： 1. PQ恒功率控制; 2. 储能控制; 3. 网侧; 4. 直流母线电压外环; 5. 电池电流内环; 6. 双闭环控制策略; 7. 光伏Boost; 8. 光伏电池模型; 9. MPPT算法; 10. 扰动观察法。,光伏储能系统三相PQ恒功率并网控制仿真研究（附参考文献及文档）

内容概要：本文详细介绍了利用Matlab及其Simulink工具箱实现模糊PID控制器用于温度控制系统的仿真过程。首先构建了一个简单的温度控制系统模型，采用了一阶惯性环节作为被控对象，并引入了模糊逻辑控制器（Fuzzy Logic Controller）来优化传统的PID控制效果。文中展示了具体的MATLAB代码片段，包括隶属度函数的设计、规则库的建立以及最终的仿真测试结果对比。结果显示，相较于传统PID，模糊PID能够更快地达到稳定状态并且对干扰有更好的鲁棒性。 适合人群：自动化专业学生、从事工业自动化领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：适用于需要提高温度控制精度和响应速度的实际工程项目中，特别是在面对非线性和不确定性较强的复杂环境时。通过学习本案例可以掌握模糊PID的基本原理及其在Matlab平台上的具体应用方法。 其他说明：文中还提到了一些实践经验，比如如何设置合理的隶属度范围以避免过度调节导致的振荡现象，以及加入随机噪声后的性能表现评估等。

飞秒激光加工蓝宝石：激光切割过程中的应力场与温度场仿真研究,利用COMSOL有限元分析超快激光切割蓝宝石过程应力场变化：仿真展示及裂痕影响解析,研究背景：飞秒激光加工蓝宝石。 在利用飞秒激光切割蓝宝石时，是沿指定线路打点，但是在打点的时候会出现裂缝，这个时候就需要分析激光作用时产生的应力场情况。 研究内容：利用COMSOL软件，对过程仿真，考虑三个激光脉冲，激光脉宽700fs，激光移动速度700mm s，激光功率0.5W，激光直径4um。 关键词：超快激光；激光切割；工艺仿真；应力场；COMSOL有限元分析 提供服务：模型，仿真讲解。 注： 展示的图片：第一个脉冲结束时刻应力分布情况，第二个脉冲结束时刻应力分布情况，第三个脉冲结束时刻应力分布情况，温度场仿真示意动画 ,超快激光; 激光切割蓝宝石; 工艺仿真; 应力场分析; COMSOL有限元分析; 脉冲结束时刻应力分布; 温度场仿真动画,飞秒激光切割蓝宝石的应力场仿真研究

在现代工业生产和自动化领域中，六轴机械臂因其高度的灵活性和适应性而被广泛应用。六轴机械臂能够进行复杂的空间运动，适用于装配、搬运、焊接等多种作业。在对六轴机械臂进行控制和编程时，一个关键环节是对其运动学进行分析，即通过计算确定机械臂在给定关节角度下的位置和姿态，或者反过来，根据机械臂末端执行器所需达到的目标位置和姿态来求解相应的关节角度。这种运动学分析分为正运动学和逆运动学两部分。 正运动学是指给定机械臂各个关节的角度，求解机械臂末端执行器的位置和姿态。它涉及到一系列的几何变换，这些变换通常基于数学模型中的D-H参数法（Denavit-Hartenberg参数法）。D-H参数法是一种标准化的方法，用于描述连杆和关节之间的几何关系，从而建立起机械臂的坐标系。通过这种建模方法，可以清晰地定义出每个关节轴线的方向和位置，以及相邻关节之间连杆的长度和扭转角。 逆运动学则是正运动学的逆过程，即在已知机械臂末端执行器的目标位置和姿态的情况下，求解需要将机械臂的各个关节调整到何种角度。逆运动学的解往往不是唯一的，对于多轴机械臂而言，可能存在多个关节角度配置能够使得末端执行器达到相同的位置和姿态。因此，逆运动学的求解是一个复杂的过程，可能需要运用代数方程、数值解法、几何分析等多种方法。 MATLAB（矩阵实验室）是一款高性能的数值计算和可视化软件，被广泛应用于工程计算、控制系统设计、仿真等众多领域。MATLAB提供的工具箱，如Robotics System Toolbox，为机械臂的设计、仿真和运动学分析提供了强大的支持。利用MATLAB编程实现六轴机械臂的正逆运动学仿真，不仅可以帮助工程师验证机械臂的设计是否满足预期的运动范围和精度要求，而且还可以用于开发和测试机械臂的控制算法。 在使用MATLAB进行六轴机械臂仿真时，需要按照以下步骤进行： 1. 定义机械臂的D-H参数，包括每个关节的长度、扭转角、关节角以及偏移量。 2. 构建正运动学模型，编写MATLAB代码来计算给定关节角度下的机械臂末端执行器的位置和姿态。 3. 构建逆运动学模型，编写MATLAB代码来根据目标位置和姿态解算关节角度。 4. 通过仿真验证模型的准确性，可以使用MATLAB的图形功能来可视化机械臂的运动。 5. 进行机械臂控制算法的设计与测试，如路径规划、动态调整等。 在实际操作中，工程师可能会遇到逆运动学求解困难的问题，尤其是在机械臂关节众多、运动范围大的情况下。因此，研究者们开发了各种算法来提高逆运动学求解的效率和精度，例如利用遗传算法、神经网络等智能计算方法。 对于机械臂的仿真，除了MATLAB，还可以采用其他的仿真软件，如ADAMS、RoboDK等。不同的仿真软件各有特点，选择合适的仿真工具取决于具体的应用场景和需求。 基于MATLAB的六轴机械臂仿真代码涉及到D-H参数法、正逆运动学理论、MATLAB编程及仿真技术等多个方面。通过这些仿真代码，工程师可以有效地验证和优化机械臂的设计与控制算法，从而提高机械臂的性能和可靠性，满足工业应用中的严格要求。同时，MATLAB作为一种强大的工程计算工具，其在机械臂运动学仿真中的应用也展示了其在科学研究和工程实践中不可替代的重要作用。

ABAQUS软件在连续驱动摩擦焊接仿真中的二维轴对称热力耦合计算模型应用网格技术,ABAQUS软件在连续驱动摩擦焊接仿真中的二维轴对称热力耦合计算模型应用网格技术,abaqus连续驱动摩擦焊接仿真，采用 ABAQUS 软件，建立了摩擦焊接过程的二维轴对称热力耦合计算模型。 模型采用网格重画技术remesh以及网格求解变技术(map solution)来实现网格的处理。 ,关键词：Abaqus；连续驱动摩擦焊接仿真；二维轴对称热力耦合计算模型；网格重画技术（remesh）；网格求解变换技术（map solution）,ABAQUS软件模拟连续驱动摩擦焊接过程：二维轴对称热力耦合模型及网格处理技术

在微机课程设计中，基于8086的Proteus仿真技术被广泛应用于实践教学，尤其是构建电子系统，如4路竞赛抢答器。这个项目不仅锻炼了学生对8086微处理器的理解，还涉及到多种外围接口芯片的使用，如8259A中断控制器、8255可编程并行接口以及8253定时/计数器。下面将详细介绍这些知识点。 1. **8086微处理器**：8086是Intel公司开发的第一款16位微处理器，它是x86架构的基础。在抢答器设计中，8086作为核心处理器，负责处理所有的逻辑运算和控制信号，协调整个系统的运行。 2. **Proteus仿真**：Proteus是一款强大的电子设计自动化软件，支持电路原理图设计、元器件库、虚拟硬件仿真和软件仿真。在本项目中，它用于模拟真实的硬件环境，帮助开发者在软件环境中测试和调试电路设计，无需物理搭建即可观察系统行为。 3. **8259A中断控制器**：8259A是一个8级可编程中断控制器，用于管理系统的中断请求。在抢答器中，它可能用于处理选手抢答的中断事件，确保每次只有一个选手能成功抢答，并且能够正确响应抢答请求和优先级。 4. **8255可编程并行接口**：8255是一种常见的接口芯片，可以提供多个输入/输出端口。在抢答器设计中，它可能被用来控制选手的按钮输入（抢答信号）和选手号码的LED显示。 5. **8253定时/计数器**：8253是一种灵活的定时/计数器，通常用于产生精确的时间间隔。在这个项目中，它可能被用来实现抢答器的计时功能，比如设置倒计时时间或者判断抢答的先后顺序。 6. **4路竞赛抢答器设计**：抢答器具有4个通道，代表4个参赛队伍。每个通道都应有独立的抢答按钮，当按下按钮时，通过8259A向CPU发送中断请求。8253则用于计时，确保比赛公平进行。8255可以用来驱动显示模块，展示哪个队伍成功抢答和当前剩余时间。 7. **程序设计与实现**：除了硬件部分，项目还涉及软件编程，如编写汇编语言程序来控制8086微处理器和接口芯片，实现抢答、号码显示和计时等功能。这部分需要深入理解8086指令集和中断处理机制。 通过这个项目，学生不仅可以掌握8086微处理器的基本操作，还能了解并行接口、中断控制和定时计数器的使用，同时提升编程和系统集成的能力。这种实践性学习方法对于理解和应用计算机系统原理至关重要。

6kw单相光伏并网逆变器：基于两级式拓扑结构与多控制策略的PLECS仿真模型,6kw单相光伏并网逆变器：两级式拓扑结构与多控制策略的PO-PR-SPWM仿真模型,6kw单相光伏并网逆变器plecs仿真模型 1）拓扑结构:两级式并网，前级为两路boost交错升压电路，后级为H4 Heric H6逆变电路（3种逆变电路可选）+Lcl滤波电路； 2）控制方式 光伏电池采用【PO扰动观察法】mppt算法， Boost采用电压、电流双闭环控制，电压环采用PI控制；电流环采用PI控制 逆变采用电压，电流双闭环控制，电压环采用PI控制+陷波器抑制母线二次纹波的影响，电流环采用PR控制，同时加入电网电压前馈控制，有效抑制电网电压波动的影响；加入有源阻尼抑制LCl谐振尖峰。 调制策略采用【单 双极性可选】SPWM方法； 电网锁相采用sogl-pll锁相环，并网电流和电网电压完美同相； 同时加入功率因素可调功能，支持无功输出。 仿真结果如下： 【01】光伏电池 输出电压、电流、功率 曲线 【02】并网电压、并网电流 波形 【03】直流母线电压 参考值

### Matlab编程方法对FDMA通信模型仿真的详细解析 #### 一、设计目的与意义 在数字信号处理领域，特别是通信技术中，频分多址(FDMA)是一种重要的多路复用技术，它允许多个用户在同一时间使用不同的频率资源进行通信。本设计旨在通过综合运用数字信号处理的理论知识，在Matlab环境中对FDMA通信模型进行仿真研究。通过这一过程，不仅可以加深对FDMA原理的理解，还能提高使用Matlab进行实际信号处理的能力。 #### 二、设计内容详解 本设计的主要内容是在Matlab环境下对FDMA通信模型进行仿真。具体包括以下几个步骤： 1. **获取语音信号**：首先需要获取至少3路语音信号。在Matlab中，可以利用内置的麦克风接口功能来实现声音的实时采集。 2. **信号调制**：接着将每一路语音信号与其对应的高频载波信号相乘，这样可以将各路信号的频谱移到不同的频段上，形成一个复用信号。 3. **信号传输**：传输复用信号，由于各信号的频谱已经分离，因此可以在同一信道上实现同时传输。 4. **信号解调**：接收端使用适当的带通滤波器将已调信号从复用信号中分离出来，然后通过与对应的高频载波信号相乘来进行解调。 5. **恢复原始信号**：最后通过低通滤波器恢复出各路原始语音信号。 #### 三、设计要求分析 1. **获取语音信号**：设计要求至少获取3路语音信号，这意味着需要录制至少3个人的声音样本。 2. **信号调制**：利用载波信号将语音信号的频谱移动到不同的频段，以便于在同一信道上传输。 3. **信号解调与恢复**：通过使用带通滤波器和低通滤波器来分离和恢复各路信号，确保最终能够恢复出清晰的语音信号。 #### 四、设计原理 在FDMA系统中，每个用户的信号都被调制到不同的频率带上。具体原理如下： 1. **信号调制**：利用高频载波将各路信号的频谱移到不同的频段，形成一个复用信号。 2. **信号复用**：将所有调制后的信号叠加在一起，形成复用信号进行传输。 3. **信号解调**：接收端使用带通滤波器将已调信号从复用信号中分离出来。 4. **信号恢复**：将已调信号与相应的载波信号相乘，恢复出原始的语音信号。 #### 五、设计程序解析 1. **获取录音文件**：使用Matlab的`wavrecord`函数来录制声音，并利用`wavplay`播放录音。 2. **绘制时域波形**：使用`plot`函数绘制各路信号的时域波形。 3. **绘制频谱图**：利用`fft`函数计算各路信号的傅立叶变换，并使用`stem`函数绘制频谱图。 4. **信号调制**：通过将语音信号与相应的高频载波信号相乘来实现信号调制。 5. **信号复用**：将调制后的信号叠加形成复用信号。 6. **信号解调与恢复**：使用带通滤波器和低通滤波器进行信号解调和恢复。 通过上述步骤，我们不仅能够实现FDMA通信系统的仿真，还能够在实践中加深对FDMA原理和技术的理解。此外，这种实践操作也有助于提高学生在信号处理方面的编程能力和理论应用水平。

借助Multisim提供的强大SPICE仿真和直观分析功能，用户可实现电路设计性能的优化。Multisim还可帮助用户减少设计错误，更快速开发原型并提高生产效率。Multisim设计方法可减少原型迭代次数并在设计过程中更及时地优化印刷电路板(PCB)设计。

内容概要：本文详细介绍了使用MATLAB进行多水下航行器（AUV）协同定位的仿真研究。首先构建了一个简化的双AUV场景，其中一个作为Leader配备高精度惯性导航系统，另一个作为Follower仅有低成本传感器。通过引入扩展卡尔曼滤波(EKF)，实现了基于相对距离测量的状态估计优化。文中展示了具体的MATLAB代码实现，包括系统参数初始化、运动模型建立、相对位置测量以及EKF更新步骤。实验结果表明，经过多次协同观测后，Follower的位置误差显著减少。此外，还讨论了实际应用中可能遇到的问题如通信延迟、数据丢失等，并提出了相应的解决方案。最后展望了未来的研究方向，如加入更多AUV形成观测闭环、改进通信协议等。 适合人群：从事水下机器人研究的技术人员、高校相关专业师生、对水下导航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水下机器人协同定位原理和技术实现的研究人员；旨在帮助读者掌握EKF在水下定位中的应用，提高多AUV系统的定位精度。 其他说明：文中提供了完整的MATLAB代码片段，便于读者动手实践；强调了理论与实践相结合的学习方式，鼓励读者尝试不同的参数配置以探索最佳性能。