内容概要：本文详细介绍了基于MATLAB Simulink构建的光伏储能并网交直流发电系统的仿真模型及其关键控制策略。主要内容涵盖光伏系统的最大功率跟踪（MPPT），采用扰动观察法实现最大功率输出；蓄电池的双向DC-DC变换器及其双闭环控制，通过电压环和电流环的PI调节器确保系统的稳定性和响应速度；并网控制的P/Q控制策略，使电网或储能装置的有功和无功输出随控制系统指令变化。文中还讨论了2018a和2021a版本的仿真特点和优化措施，展示了如何通过模块化设计构建完整的交直流发电系统仿真模型。 适合人群：从事电力系统、可再生能源研究的专业人士，尤其是对光伏储能并网系统感兴趣的科研人员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于希望深入了解光伏储能并网系统仿真建模及控制策略的人群，旨在提升系统效率和稳定性，推动可再生能源技术的发展。 其他说明：随着MATLAB Simulink的不断更新，未来版本将提供更多功能和优化措施，进一步提高仿真的准确性和效率。

内容概要：本文详细介绍了使用Ansys Workbench进行芯片回流焊温度循环热应力仿真的方法和流程。首先解释了为何需要进行此类仿真，即在芯片生产和封装过程中，回流焊会导致热应力，进而可能引起焊点开裂等问题。接着逐步讲解了仿真流程的关键步骤，包括模型建立、材料属性定义、网格划分、边界条件与载荷施加、求解及结果分析。文中不仅提供了理论指导，还给出了具体的操作示例和代码片段，帮助读者更好地理解和掌握仿真技术。此外，作者分享了一些实践经验，如材料参数设置、温度载荷加载等方面的注意事项，强调了仿真与实验相结合的重要性。 适合人群：从事芯片制造、封装工程的技术人员，尤其是对热应力仿真感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望通过仿真手段优化回流焊工艺，提升电子产品可靠性的企业和研究机构。主要目标是在设计阶段识别并解决潜在的热应力问题，从而避免后期生产中的质量问题。 其他说明：文章附带了详细的录屏教程，便于初学者跟随操作，同时提供了大量实用的小技巧，有助于提高仿真的准确性和效率。

内容概要：本文详细介绍了使用Maxwell 16.0和ANSYS 2020进行直线感应电机瞬态磁场仿真的方法和技术要点。首先强调了建模前的准备工作，包括初级线圈布置、次级导体材料选择、气隙宽度等参数的确定。然后针对Maxwell 16.0用户，讲解了坐标系的选择（笛卡尔坐标系）、初级绕组绘制、运动参数设置、网格剖分优化以及边界条件的正确配置。对于ANSYS 2020用户，则着重讲述了如何利用Maxwell模块建立模型并在Mechanical中进行电磁力耦合分析，包括参数化扫描设置、气隙厚度扫描、磁密云图动态更新等技巧。此外，文中还分享了许多实用的经验和注意事项，如避免常见的参数设置错误、提高仿真精度的方法、处理推力波动等问题的具体措施。 适合人群：从事电机设计与仿真的工程师、研究人员，尤其是有一定Maxwell和ANSYS使用基础的技术人员。 使用场景及目标：帮助用户掌握直线感应电机瞬态磁场仿真的全流程，确保仿真结果的准确性，提升工作效率。具体应用场景包括但不限于新电机设计验证、现有电机性能优化、故障诊断等。 其他说明：文中提供了大量具体的命令和脚本示例，便于读者直接应用到实际工作中。同时，作者结合自身丰富的实践经验，给出了许多宝贵的建议和警示，有助于读者避开常见陷阱，顺利完成仿真任务。

内容概要：本文档由Synopsys发布，主要介绍了用于精确高效单元级延迟计算的CCS（Composite Current Source）Timing模型。随着集成电路设计进入90nm及以下工艺节点，物理效应和设计风格的变化给延迟计算带来了新的挑战。CCS Timing模型通过创建驱动器模型、降阶模型（如Block Arnoldi）和接收器模型来替代实际电路组件，从而实现高精度和快速计算。该模型解决了传统Thevenin和Norton模型在处理高阻抗网络时的局限性，提供了对输入边沿、输出负载、切换方向和单元状态的依赖性的强大捕捉能力。此外，CCS Timing支持多电压域（multi-Vdd）和动态电压频率调节（DVFS）设计，并能进行非线性Vdd缩放。; 适合人群：从事数字集成电路设计和验证的工程师，特别是那些需要进行精确延迟计算和时序收敛的专业人士。; 使用场景及目标：①适用于90nm及以下工艺节点的设计，确保在高阻抗网络下的高精度延迟计算；②支持多电压域和动态电压频率调节设计；③提高时序分析的准确性，减少与电路仿真之间的误差；④优化延迟计算以应对复杂的物理效应和设计风格变化。; 其他说明：文档详细描述了CCS Timing的建模方法、表征过程及其相对于传统模型的优势。同时，还介绍了紧凑型CCS格式和变异感知扩展，以减少数据量并适应工艺变化。读者可参考相关文档获取更多信息。

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

全球气象AI挑战赛是2018年由阿里云天池平台和IEEE国际数据挖掘大会（ICDM）共同主办的一项竞赛，旨在推动人工智能在气象预测领域的应用。参赛者需要利用机器学习和深度学习技术来预测未来一段时间内的天气状况，提高气象预报的准确性。在这个压缩包文件“Global-AI-Challenge-on-Meteorology-master”中，包含了参赛者可能用到的各种资源和代码示例。 1. **Python编程**：比赛主要使用的编程语言是Python，这是目前数据科学和机器学习领域最广泛的语言。Python拥有丰富的库和框架，如Pandas用于数据处理，Numpy进行数值计算，Matplotlib和Seaborn用于数据可视化，以及TensorFlow、Keras和PyTorch等用于构建和训练深度学习模型。 2. **数据预处理**：在气象预测中，首先需要对收集到的气象数据进行预处理，包括清洗缺失值、异常值检测、时间序列归一化等步骤。Pandas库在数据预处理中起到关键作用，可以方便地读取、合并和操作数据。 3. **特征工程**：参赛者需要从原始数据中提取有意义的特征，这可能涉及时间序列分析、滑动窗口操作，以及基于气象学知识构造新特征。例如，可以计算过去几小时的平均气温、湿度、风速等，以捕捉天气变化的趋势。 4. **机器学习模型**：传统的机器学习模型如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等可能用于基础预测。然而，由于气象预测的复杂性，更可能采用深度学习模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或卷积神经网络（CNN）来捕获时间序列数据的动态模式。 5. **模型训练与优化**：参赛者需要使用交叉验证来评估模型性能，并通过调整超参数或采用网格搜索、随机搜索等方法来优化模型。此外，集成学习策略，如bagging和boosting，也可能被用于提高预测准确度。 6. **模型评估**：常见的评估指标可能包括均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R^2）等。对于时间序列预测，有时还会使用像MASE（平均绝对误差标准化）或SMAPE（对数平均绝对百分比误差）这样的特定指标。 7. **数据并行处理与分布式计算**：面对大规模气象数据，可能需要利用Apache Spark或Dask等工具进行分布式计算，以加快数据处理和模型训练速度。 8. **模型解释性**：虽然黑盒模型如深度学习通常预测精度更高，但理解模型如何做出预测也很重要。可解释性工具如SHAP（SHapley Additive exPlanations）和LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）可以帮助理解模型预测背后的特征重要性。 9. **实验管理**：使用版本控制工具如Git进行代码版本管理，确保实验可重复性。同时，利用如Google Colab或Jupyter Notebook等环境进行交互式编程和文档编写，便于团队协作和结果展示。 "Global-AI-Challenge-on-Meteorology"提供的代码示例涵盖了从数据处理、模型构建到模型评估的完整流程，为参赛者提供了一个实践和学习气象预测AI的平台。通过这个挑战，参赛者不仅可以提升自己的编程技能，还能深入理解如何运用AI技术解决实际问题。

基于多通道卷积神经网络与变压器振动信号的故障诊断技术研究与应用,基于多通道卷积神经网络与MATLAB仿真的变压器故障诊断技术及其振动信号数据集研究,多通道卷积神经网络 变压器 故障诊断 MATLAB （附赠变压器振动信号数据集） 关键词:卷积神经网络 CNN 多通道卷积 神级网络 MCCNN 变压器 振动信号 故障诊断 内容简介: 卷积神经网络（CNN）的性能与网络结构和卷积核大小密切相关。 通常来说，网络的结构越深，非线性表达能力越强，但也意味着模型更加复杂，需要更多的数据进行训练。 此外，小卷积核能够有效地提取数据的局部特征，而大卷积核则具有较大的感受野，能够有效地提取数据的全局特征。 为了充分发挥CNN的特征提取优势，提高模型的抗干扰性，提出了一种基于多通道卷积神经网络MCCNN的变压器故障类型诊断模型。 注:，。 ,MCCNN；多通道卷积神经网络；变压器；振动信号；故障诊断；网络结构；卷积核大小；抗干扰性,多通道卷积神经网络MCCNN在变压器振动信号故障诊断中的应用

文档支持目录章节跳转同时还支持阅读器左侧大纲显示和章节快速定位，文档内容完整、条理清晰。文档内所有文字、图表、函数、目录等元素均显示正常，无任何异常情况，敬请您放心查阅与使用。文档仅供学习参考，请勿用作商业用途。 你是否渴望高效解决复杂的数学计算、数据分析难题？MATLAB 就是你的得力助手！作为一款强大的技术计算软件，MATLAB 集数值分析、矩阵运算、信号处理等多功能于一身，广泛应用于工程、科学研究等众多领域。 其简洁直观的编程环境，让代码编写如同行云流水。丰富的函数库和工具箱，为你节省大量时间和精力。无论是新手入门，还是资深专家，都能借助 MATLAB 挖掘数据背后的价值，创新科技成果。别再犹豫，拥抱 MATLAB，开启你的科技探索之旅！

很多同学问我怎么实现全局轨迹加局部局部实时轨迹，下面就是实现的思路。 1、首先，我们的代码主体还是DWA三维的代码； 2、我们生成一条全局的参考代码（也可以是三维RRT算法计算得到的轨迹）； 3、给机器人一个感知范围，当感知到全局路径上有障碍物时，则计算出可以避开障碍物的切入点和切出点，这两个分别是全局路径上的路径点；（切出点就是从全局路径点出来的点，切入点就是回到全局路径上的点）； 在现代机器人技术中，路径规划是指机器人从起始点到目标点进行自主移动的过程中的运动规划。路径规划的核心目标是在机器人运动的过程中，避开障碍物，保证运动的安全性和效率。为了达到这一目的，路径规划通常分为全局路径规划和局部路径规划两个层次。 全局路径规划主要负责在全局的地图信息中为机器人规划出一条从起点到终点的无碰撞路径。为了实现这一目标，研究者们开发出了许多高效的路径规划算法。其中，快速随机树（Rapidly-exploring Random Tree, RRT）算法就是一种被广泛使用的基于概率的路径规划方法，特别适合于高维空间和复杂环境的路径规划问题。RRT算法的基本思想是从起始状态开始，随机地在空间中扩展树状结构，并逐步逼近目标状态，最终生成一条可行走路径。RRT算法通过随机采样来增加树的节点，再使用贪心策略选择最佳扩展方向，直到找到一条连接起点和终点的路径。 然而，全局路径规划虽能给出一条大致的行走轨迹，但在实际操作过程中，环境信息的实时变化（如动态障碍物的出现）往往要求机器人能够实时调整自己的行进路线。这时就需要局部路径规划发挥其作用。局部路径规划的核心在于根据机器人当前的感知信息快速生成一条避障后的可行路径。动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）就是局部路径规划中的一种常用算法，其主要思想是根据机器人的动态模型，考虑机器人在极短时间内可能达到的所有速度状态，并从中选择一个最优速度以避免障碍物和达到目标。DWA算法能够在短时间内做出快速反应，实现局部路径的实时调整。 将全局路径规划和局部路径规划结合起来，可以使得机器人在运动中既考虑了整体的效率，又能够灵活应对突发事件。这种混合式路径规划方法的实现思路是：首先使用全局路径规划算法生成一条参考路径，然后机器人在执行过程中不断利用局部路径规划算法来微调自己的行动，以避开障碍物。当机器人通过传感器感知到全局路径上存在障碍物时，局部路径规划算法将被激活，计算出一条避开障碍物的切入点和切出点，切入点和切出点都位于全局路径上。切入点是机器人离开全局路径开始避开障碍物的路径点，而切出点则是机器人成功绕过障碍物后重新回到全局路径上的路径点。 结合全局路径规划和局部路径规划的优点，可以实现机器人的高效、安全导航。例如，在实现代码中，尽管代码主体基于DWA算法，但也能够接受通过三维RRT算法计算得到的轨迹作为全局路径参考。这样的策略保证了机器人在复杂环境中的导航能力和实时避障的灵活性。 为了方便其他研究者和工程技术人员理解和复现上述路径规划方法，文章还包含了详细的注释。这样的做法不仅可以帮助读者更好地理解算法原理，同时也能够促进相关技术的交流和创新。

内容概要：本文详细介绍了基于51单片机的智能家居控制系统的设计与实现。系统集成了时间、温湿度、烟雾浓度和光照强度等多种传感器数据的实时监测与显示，并实现了声光报警、LED灯控制和电机正反转等功能。具体来说，系统通过DS1302芯片获取并显示当前时间，利用温湿度传感器监控室内环境并在特定条件下触发LED和电机动作，通过烟雾传感器检测异常并发出警报，以及根据光照强度自动开关LED灯。整个设计在Proteus8.9仿真软件中完成电路设计与仿真，并使用Keil5编程软件用C语言编写了相关程序。 适合人群：对嵌入式系统和智能家居感兴趣的电子工程学生、初学者及有一定经验的研发人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解51单片机及其外设接口的应用开发者，特别是那些想要构建智能家庭自动化系统的个人或团队。目标是掌握从硬件连接到软件编程的完整流程，能够独立完成类似项目的开发。 其他说明：文中提供了详细的硬件连接方法、编程步骤以及仿真测试过程，帮助读者更好地理解和实践该项目。