无感FOC驱动滑膜观测器算法应用及全开源代码详解——采用SVPWM与滑模控制方案，基于STM32F103实现,无感FOC驱动滑膜观测器算法原理及应用，采用全开源c代码及SVPWM弦波方案，基于STM32F103处理器,无感FOC 滑膜观测器 滑模 弦波方案 svpwm 算法采用滑膜观测器,全开源c代码，全开源，启动顺滑，提供原理图、全套源码。 使用stm32f103。 ,无感FOC; 滑膜观测器; 滑模; 弦波方案; svpwm; 代码全开源; STM32F103; 启动顺滑。,基于滑膜观测器的无感FOC算法：STM32F103全开源C代码实现

3.4 仿真分析 在进行机械臂仿真实验之前，有以下两点假设： （1）机械臂与外界环境接触时，假设外界环境表面光滑； （2）机械臂末端接触力可以等效成弹簧模型。 根据图 3-1 所示机械臂的物理模型，设定机械臂两连杆的物理参数 1 1m Kg ， 2 1m Kg ， 1 1l m ， 2 1l m 。 阻抗控制参数设置为 1 0 0 1 M        ； 50 0 0 50 B        ； 625 0 0 625 K        。 在机械臂两个关节角的期望信号：  1 sinq t 和  2 sinq t 。连杆 1 的初始角度为 45 度， 角速度 0；连杆 2 的初始角度为 45 度，角速度为 0；环境刚度 4000 e K  。 两连杆位置跟踪控制仿真结果如图 3-4 和 3-5 所示。 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 time(s) p o s it io n t ra c k in g f o r li n k 1 关节 1位置期望值 关节 1位置实际值 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 time(s) p o s it io n t ra c k in g f o r li n k 2 关节 1位置实际值 关节 1位置期望值 图 3-4 机械臂关节 1 的轨迹 图 3-5 机械臂关节 2 的轨迹 从仿真结果可以看出机械臂两个关节的角度变化都很好的跟随正弦规律变化，并且随 着仿真时间的增加位置跟踪误差也在较。仿真实验证明该控制方法可以实现机械臂的位置跟 踪。 机械臂末端接触力控制仿真结果如图 3-6 所示。 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 -10 0 10 20 30 40 50 60 time(s) fm ,f s 期望值 实际值 图 3-6 机械臂末端接触力 从机械臂关节位置角度分析，图 3-4 和图 3-5 可知机械臂末端在 q1、q2 两个关节角的实

简述 模型的应用数据集为PHM2012轴承数据集，使用原始振动信号作为模型的输入，输出为0~1的轴承剩余使用寿命。每一个预测模型包括：数据预处理、预测模型、训练函数、主程序以及结果输出等五个.py文件。只需更改数据读取路径即可运行。【PS: 也可以改为XJTU-SY轴承退化数据集】 具体使用流程 1.将所有的程序放在同一个文件夹下，修改训练轴承，运行main.py文件，即可完成模型的训练。 2.训练完成后，运行result_out.py文件，即可输出预测模型对测试轴承的预测结果。

吉布斯采样matlab代码（回收）No-U-Turn-Sampler：Matlab实现 该存储库包含Hoffman和Gelman（2014）的No-U-Turn-Sampler（NUTS）的Matlab实现以及Nishimura和Dunson（2016）的扩展Recycled NUTS。 脚本“ getting_started_with_NUTS_and_dual_averaging_algorithm.m”说明了主要功能“ NUTS”和“ dualAveraging”的用法。 其他示例可以在“示例”文件夹下找到。 回收的NUTS实现“ ReNUTS”位于“回收”文件夹下，该功能通过回收NUTS轨迹的中间状态，提供了改进的统计效率，并且几乎没有额外的计算时间。 这里的代码适合于研究目的，因为它提供了对NUTS内部工作的访问，并且是可自定义的。 作为一个示例，此处的实现允许人们将NUTS用作Gibbs步骤。 对于希望更好地了解NUTS和HMC如何工作（以及何时可能表现不佳）的人员，该代码也应该有用。 但是，对于应用贝叶斯建模，使用Stan将是利用NUTS和HMC通用性的最简单方法。 此外

本文首先介绍了智能推荐的概念、应用、评价指标，然后讲解了智能推荐常见的关联规则算法，包括Apriori和FP-Growth，最后讲解常见的协同过滤推荐技术，包括基于用户的协同过滤推荐和基于物品的协同过滤推荐。 该压缩包中包括关联规则挖掘算法(Apriori算法、FP-Growth算法)，协同过滤过滤推荐算法(基于用户、基于物品)，以及代码中所对应的数据集。 智能推荐系统是当今互联网应用中的核心组成部分，它能够为用户提供个性化的信息、产品或服务推荐。在实际应用中，推荐系统广泛应用于电商、内容平台、社交媒体、在线视频服务等多个领域。推荐系统的效果直接影响用户体验和企业的经济效益，因此，对推荐系统的研究和开发具有重要的意义。 在智能推荐系统中，算法是核心的技术。关联规则算法和协同过滤技术是两种常见的推荐算法类型。关联规则算法通过分析大量交易数据或行为数据，发现不同项目之间的有趣关系，如频繁出现的项目组合。Apriori算法和FP-Growth算法是两种在数据挖掘中广泛应用的关联规则算法。Apriori算法通过迭代查找频繁项集，以候选集生成和剪枝的方式来实现。而FP-Growth算法利用FP树这种数据结构来存储数据集，并通过递归的方法挖掘频繁项集，相比于Apriori算法，FP-Growth算法在效率上有所提高。 协同过滤技术是推荐系统中另一种主流技术，它基于用户之间的相似性或物品之间的相似性来进行推荐。基于用户的协同过滤算法通过对用户的历史行为进行分析，找出目标用户可能感兴趣的其他用户，再根据这些用户的喜好生成推荐列表。而基于物品的协同过滤算法则侧重于找出目标用户可能感兴趣的物品，通过分析物品之间的相似性，从而向用户推荐与他们之前喜欢的物品相似的新物品。 智能推荐系统的效果评估是一个复杂的问题。常见的评价指标包括准确度、召回率、F1分数、AUC值、覆盖率、新颖度等。准确度和召回率通常用于评估推荐系统的分类能力，F1分数则是它们的调和平均数，用于在准确度和召回率之间取得平衡。AUC值适用于评价排序质量，覆盖率和新颖度则用来评估推荐系统的多样性和推荐质量。 在实际应用中，为了提供更加精准和个性化的推荐，智能推荐系统往往结合多种算法和技术，比如利用用户的行为数据和属性信息，结合深度学习等先进的机器学习技术，构建更加复杂的推荐模型。随着技术的不断进步，智能推荐系统也在不断地演进，以适应不断变化的业务需求和用户行为模式。 此外，智能推荐系统还面临着一些挑战，如冷启动问题、可扩展性问题、隐私保护问题等。冷启动问题指的是在系统启动初期，由于缺乏足够的用户或物品数据，难以做出有效的推荐。可扩展性问题关注的是随着用户和物品数量的增加，如何保证推荐系统的响应时间和准确度不受影响。隐私保护问题则是指在收集和利用用户数据进行个性化推荐的同时，如何保护用户的隐私安全。 为了应对这些挑战，研究人员和工程师们不断地探索新的算法和技术。例如，利用迁移学习、强化学习等技术来解决冷启动问题，采用分布式计算框架来提高系统的可扩展性，通过加密算法和差分隐私技术来增强数据的隐私保护。 智能推荐系统是数据挖掘和机器学习领域的重要应用之一，通过关联规则挖掘算法和协同过滤技术，能够有效地解决信息过载问题，提升用户体验。随着技术的不断进步和挑战的解决，智能推荐系统将会更加智能化、个性化和安全。

Delphi是Borland公司推出的一款经典的应用程序开发工具，主要用于快速开发Windows应用程序，具有较高的开发效率和强大的功能。随着互联网和移动互联网的发展，Delphi也在不断地扩展其功能以适应新的开发需求。特别是，Delphi对于Web应用程序的开发提供了强大的支持，而其中的一个显著例子就是Unigui框架。 Unigui是基于Delphi的Web应用框架，它的设计理念是将传统的桌面应用程序的开发模式迁移到Web环境中。通过这种方式，开发人员可以利用Delphi丰富的组件库和成熟的开发经验，在无需深入了解复杂Web前端技术的情况下，就能够快速开发出功能丰富的Web应用程序。Unigui的关键特性之一是它提供了一套能够模拟传统桌面应用程序用户界面的控件集合，从而使得Web页面的用户界面和交互体验更加接近于传统的桌面应用。 在本压缩包中，包含了标题为"Delphi 12 控件之web手机(unigui)"的源代码文件，这意味着该压缩包主要涉及的是使用Delphi 12开发环境，以及Unigui框架来构建面向手机平台的Web应用程序。这样的应用通常被称为响应式Web应用，它能够在不同的屏幕尺寸和分辨率的设备上提供良好的显示效果和用户体验。 压缩包中的"app(unigui)"文件，很可能是包含所有与该Web应用程序相关的源代码文件。这些文件可能包括Delphi的.dpr项目文件、.pas源代码文件、.dfm窗体设计文件以及其他资源文件。开发者可以利用这些文件来构建应用程序的主体结构，包括用户界面的设计、事件处理逻辑、数据访问层的实现等。 由于Unigui的特性，该应用程序很可能实现了各种桌面级的控件，如按钮、文本框、列表框、表格等，以及更高级的控件，比如树状控件、标签页控件等，这些控件在Web环境中被设计为可以响应触摸屏操作，从而适配手机用户的交互习惯。此外，Unigui还可能提供了对于动态数据绑定的支持，使得开发人员能够方便地将后端数据与前端控件进行绑定，实现复杂的数据展示和管理功能。 通过深入分析该压缩包中的源代码，开发者不仅能够学习到如何使用Delphi进行Web应用开发，还可以掌握如何利用Unigui框架实现面向手机平台的Web应用。这不仅能够丰富开发者的技能树，而且能够帮助他们在移动互联网时代的开发浪潮中保持竞争力。

STM32储能逆变器资料，提供原理图，pcb，源代码。 基于STM32F103设计，具有并网充电、放电；并网离网自动切换；485通讯，在线升级；风扇智能控制，提供过流、过压、短路、过温等全方位保护。 功率5kw。 基于STM32F103设计的储能逆变器资料，其中包含原理图、PCB设计和源代码。这款储能逆变器具备多种功能，包括并网充电和放电功能，可以自动实现并网和离网的切换；还支持485通讯，并具有在线升级功能。此外，逆变器还智能控制风扇，提供全方位的保护功能，包括过流保护、过压保护、短路保护和过温保护。它的功率为5kW。 提取的 1. STM32F103芯片：储能逆变器采用STM32F103作为设计基础，该芯片是一款基于ARM Cortex-M3架构的微控制器。 2. 储能逆变器：储能逆变器是一种能够将电能进行存储和转换的装置，通常用于电力系统的能量管理和应急供电。 3. 并网充电和放电：储能逆变器具备将电能从电池中充入电网或者将电网电能储存在电池中的功能。 4. 并网离网自动切换：储能逆变器能够根据需要，自动实现从并网模式到离网模式的切换，以实现更好的供电管理。 5. 485通讯

内容概要：本文详细介绍了基于PSIM平台搭建的48V90A移相全桥开关电源的数字控制仿真模型。该电源采用移相全桥拓扑结构和中心抽头整流，输入电压为400V，输出稳定在48V/90A。文中重点讨论了恒压环和限流环的闭环控制系统的设计与实现，包括移相角控制、PID调节以及滞回比较机制的应用。此外，还探讨了数字控制带来的挑战如采样延迟，并提出了相应的解决方法，如预测补偿和前馈控制。最终，通过动态响应测试验证了系统的性能。 适合人群：电力电子工程师、从事开关电源设计的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解移相全桥开关电源数字控制原理及其仿真实现的人群。目标是掌握移相全桥电源的工作机制、数字控制策略以及优化技巧。 其他说明：文中提供了部分关键代码片段（如移相角调整、电流模式切换）供读者参考，有助于理解和实践数字控制的具体实现。同时强调了仿真过程中需要注意的问题，如避免数值溢出、确保系统稳定性等。

转速电流双闭环直流调速系统仿真，电流环仿真，转速环仿真，MATLAB Simulink 教材4-5节PWM系统转速电流双闭环直流调速系统仿真，包括m文件，电流环单闭环仿真，转速电流双闭环仿真。 软件版本：MATLAB2015b及以上 有仿真报告一份，包括教材4-5节中涉及的仿真原理，模型建立过程，仿真过程，仿真结果分析等。 内容与上述描述一致 在电气工程领域，直流调速系统的研究具有重要的实际应用价值。直流电机由于其良好的调速性能和较大的起动转矩，被广泛应用于需要精确速度控制的各种场合，如电动汽车、精密机械和工业传动系统等。而在直流调速系统中，转速电流双闭环控制系统是最为常见和有效的控制策略之一。 转速电流双闭环直流调速系统通过设置转速环和电流环两个控制环节，能够实现对直流电机转速和电流的精确控制。转速环负责速度的调节，以达到所需的转速要求；电流环则确保电机绕组中的电流在允许范围内变化，保护电机不受损害。这种双闭环控制结构能够实现动静态性能的优化，提高系统的稳定性和快速响应能力。 在本教材中，第4-5节专门讲解了PWM（脉冲宽度调制）系统下转速电流双闭环直流调速系统的仿真技术。PWM是一种有效的电源调制方式，它通过改变脉冲的宽度来调节电机供电电压的大小和电机转速，具有能量利用率高、响应速度快等优点。在仿真过程中，MATLAB/Simulink软件是目前最常用的仿真平台之一，它提供了强大的仿真环境和丰富的模块库，适合进行复杂系统的建模和分析。 仿真报告详细阐述了教材第4-5节中涉及的仿真原理、模型建立、仿真过程和结果分析等方面的内容。在模型建立过程中，需要根据直流电机的数学模型构建仿真框架，并设置转速环和电流环的控制参数。仿真过程则涉及电机启动、稳态运行和负载变化时的系统响应，以及系统对各种扰动的适应能力。结果分析部分则通过对比仿真数据和理论预测，评价控制系统的性能，如系统的超调量、调节时间和稳态误差等指标。 在进行仿真时，还可以利用MATLAB软件中的m文件编写控制算法和仿真脚本，以自动化地运行仿真、收集数据和生成结果图表。电流环单闭环仿真和转速电流双闭环仿真将分别研究两者的控制效果和性能差异，通过对比分析可以更深入地理解双闭环系统的优势。 此外，仿真报告还将探讨仿真模型在实际应用中的潜在问题和改进方向，为实际工程设计提供理论支持和实践指导。通过对转速电流双闭环直流调速系统的深入研究和仿真分析，可以有效地掌握现代电机控制技术，为电机调速系统的优化设计和应用提供科学依据。

内容概要：本文详细介绍了使用MATLAB对Gough-Stewart六自由度并联机器人进行逆运动学仿真和PID动力学控制的过程。首先，作者搭建了Simulink/Simscape仿真模型，模拟了机器人的机械结构和动力学特性。接着，通过输入位置和姿态，求解各杆的长度，实现了逆运动学仿真。最后，采用PID控制器进行动力学跟踪控制，优化了机器人的运动性能。整个过程展示了MATLAB在机器人仿真领域的强大功能，有助于理解和优化Gough-Stewart并联机器人的运动学和动力学特性。 适合人群：具备一定MATLAB基础和机器人技术知识的研究人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解并联机器人运动学和动力学仿真的研究项目，旨在提升机器人控制精度和效率。 其他说明：文中还简要介绍了Gough-Stewart并联机器人的基本概念及其应用场景，强调了逆运动学和PID控制在机器人技术中的重要性。