三电平PWM整流器仿真npc型整流器三相整流器。 matlab仿真 采用电压电流双闭环PI控制，参数准确。 使用PLL锁相环实现精准锁相，中点电位控制环达到直流母线侧中点电位平衡，spwm调制，直流测电压稳定跟踪给定值750V，三相功率因数计算模块，功率因数接近为1。 交流测电压有效值220V 额定输出功率15kW 直流稳定电压750V 开关频率20kHz 额定负载37.5欧姆 电感值1.8mL，性能良好 电流波形THD仅为0.86%。 三电平PWM整流器是一种电力电子设备，它通过脉冲宽度调制（PWM）技术，将交流电能转换为直流电能，并且可以实现电能的双向流动。在NPC型三电平整流器中，NPC代表中性点钳位，是一种特定的电路拓扑结构，它能够减少电压应力，并提高系统的可靠性。在进行该类型整流器的仿真时，通常采用Matlab仿真软件，它能够提供强大的计算和可视化能力，帮助设计者对电路进行分析和优化。 本仿真采用了电压电流双闭环PI（比例-积分）控制策略，这种控制策略能够有效保证整流器在各种负载条件下，都能实现稳定的直流电压输出。PI控制器的参数需要精确调整，以达到最佳的控制效果。同时，为了确保整流器输出直流电压的稳定性，通常会使用锁相环（PLL）技术来实现精确的锁相功能，确保交流输入与直流输出之间保持相位一致。 中点电位控制环是NPC型三电平整流器中特有的一个控制环节，它的作用是保证直流母线侧的中点电位平衡。由于在三电平结构中，存在一个中性点，而中性点的电位平衡对于系统正常运行至关重要。通过有效的中点电位控制，可以降低直流侧中点电位的波动，从而提高系统的稳定性和可靠性。 SPWM调制技术是实现三电平整流器精确控制的另一种关键技术。通过正弦脉宽调制（SPWM），可以将直流电压转换为频率和幅值可控的交流电压，进而控制交流侧电流的波形，使其接近正弦波形。在本仿真中，直流侧电压的稳定跟踪给定值750V，说明了SPWM调制技术在维持直流侧电压稳定性方面的有效性。 此外，三相功率因数计算模块也是本仿真中的一个重要部分。功率因数是衡量电路电能利用效率的一个重要参数，接近1的功率因数意味着电路的电能利用率很高，谐波污染小。本仿真中的功率因数接近为1，表明电路设计优良，电能传输效率高。 在具体的技术参数上，仿真中采用了交流测电压有效值220V，额定输出功率15kW的设计目标。直流稳定电压达到750V，这为后端直流负载的稳定供电提供了保障。开关频率设置为20kHz，这样的高频开关能够减小开关损耗，提高整流器的效率，同时也有助于减小电流波形的总谐波失真（THD）。THD越低，说明电流波形越接近正弦波，对电网的污染也越小。本仿真中电流波形THD仅为0.86%，表明电流波形质量非常高。 在负载方面，额定负载为37.5欧姆，电感值为1.8mH。这样的设计保证了电路在额定负载下能够稳定运行。电感值的大小直接影响到电流波形的平滑程度，合适的电感值可以有效地抑制电流的突变，减少电流冲击。仿真中电感值选择得当，说明了设计者对于电路性能的精确控制。 仿真文件名称列表中包含了多个相关文档和图像文件。例如，“三相整流器的仿真分析与优化深入探究其工作原理.doc”可能是对三相整流器工作原理及仿真优化过程的详细描述和分析。而“三电平整流器仿真型整流器三相整流器.html”可能是一个网页文件，用于展示仿真结果或提供交互式的仿真界面。图片文件则可能是仿真过程或结果的可视化截图，帮助理解电路的工作状态和性能表现。 通过Matlab软件进行三电平PWM整流器的仿真，可以深入分析其工作原理和性能表现。电压电流双闭环PI控制、PLL锁相环、中点电位控制环、SPWM调制技术等都是实现高性能整流器的关键技术。仿真结果表明，所设计的三电平PWM整流器在直流电压稳定性、功率因数、电能质量等方面都达到了很高的标准。

缠论，源自于著名金融分析理论家缠中说禅提出的一种独特的股票市场分析方法，它融合了波浪理论、趋势理论、道氏理论等经典金融分析理论，形成了一套独特的趋势判断与操作策略。缠论的核心是通过笔、线段、中枢、趋势等概念，对市场的波动进行精细分解，从而在不同时间尺度上捕捉买卖点。 笔，是缠论的基础单位，定义为在图表上由一段连续的价格变动构成，包括至少四根K线，其中两根K线的高低点不重合。笔的形成反映了市场短期的涨跌动力，通过识别笔的形态，可以初步判断市场走势的强度和方向。 线段，是由三笔构成的结构，且这三笔之间有重叠部分，线段的划分是缠论中非常关键的一步，它能够消除市场的短期波动，揭示出更稳定的趋势。线段的破坏分为三种情况：特征序列分型破坏、缺口破坏和盘整背驰破坏。理解线段的划分和破坏，对于识别趋势的变化至关重要。 公式文件“笔线段.tn6”和“5F图显示1F线段.tn6”可能是通达信交易平台的自定义指标，用于自动识别和画出缠论中的笔和线段。这类公式通常会根据缠论的定义，计算出K线组合满足笔和线段条件的精确位置，帮助交易者快速理解和分析市场。 “笔线段公式安装使用说明.pdf”提供了安装和使用这些公式的指南，可能包括如何导入公式到通达信平台、如何查看和解读公式结果等内容。按照说明进行操作，交易者可以将这些工具集成到自己的交易分析系统中，提升分析效率。 “5F图显示1F线段公式安装说明.txt”则是针对五分钟图表（5F图）显示一分钟线段（1F线段）公式的安装步骤，这表明公式可能具有多周期分析功能，帮助交易者在不同时间框架下观察缠论结构。 “changelog.txt”是更新日志，记录了公式或软件每次更新的内容和改进，通过阅读这个文件，用户可以了解公式最新版本的优化和修复问题，确保使用的是最新最稳定的版本。 “(重要)4.0.0以下升级需要重新导入通达信公式.txt”提醒用户，在升级通达信版本低于4.0.0的软件时，需要重新导入公式，以确保新版本下的兼容性。 缠论是一种深度分析市场趋势的理论，而提供的公式和说明文件则旨在将这一理论具体应用到实际交易中，通过自动化工具辅助交易决策，提高交易的准确性和效率。通过学习和掌握这些知识，交易者能够更深入地理解市场动态，从而制定更为精准的交易策略。

基于Matlab的迁移学习技术用于滚动轴承故障诊断，振动信号转图像处理并高精度分类,基于Matlab的迁移学习滚动轴承故障诊断系统：高准确率，简易操作,Matlab 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断 1.运行环境Matlab2021b及以上，该程序将一维轴承振动信号转为二维尺度图图像并使用预训练网络应用迁移学习对轴承故障进行分类，平均准确率在98%左右。 2.使用MATLAB自带的Squeezenet模型进行迁移学习，若没有安装Squeezenet模型支持工具，在命令窗口输入squeezenet，点击下载链接进行安装。 3.程序经过验证，保证程序可以运行。 4.程序均包含详细注释。 ,关键词：Matlab; 迁移学习; 滚动轴承故障诊断; 振动信号转换; 二维尺度图; 预训练网络; Squeezenet模型; 平均准确率; 程序验证; 详细注释。,基于Matlab的迁移学习轴承故障诊断系统：振动信号二维化与Squeezenet应用

Matlab迁移学习算法助力轴承故障诊断：准确率高达98%，附带详细注释的程序,基于Matlab的迁移学习滚动轴承故障诊断系统：高准确率，简易操作,Matlab 基于迁移学习的滚动轴承故障诊断 1.运行环境Matlab2021b及以上，该程序将一维轴承振动信号转为二维尺度图图像并使用预训练网络应用迁移学习对轴承故障进行分类，平均准确率在98%左右。 2.使用MATLAB自带的Squeezenet模型进行迁移学习，若没有安装Squeezenet模型支持工具，在命令窗口输入squeezenet，点击下载链接进行安装。 3.程序经过验证，保证程序可以运行。 4.程序均包含详细注释。 ,Matlab; 迁移学习; 滚动轴承故障诊断; 一维振动信号转换; 二维尺度图图像; 预训练网络; Squeezenet模型; 平均准确率; 程序验证; 详细注释。,基于Matlab的迁移学习轴承故障诊断系统：振动信号二维化与Squeezenet应用

电子手轮Ver1.1（位置跟随，X轴或Y轴） 1.200smart、威纶通触摸屏 2.手轮或编码器+PLC+伺服驱动器 3.手轮接入PLC，伺服接Q0.0或Q0.1，手轮转动，伺服电机准确跟随。 4.采用PLS指令编写 5.不带加减速 6.可选择X轴或Y轴跟随手轮。 在现代工业自动化控制系统中，电子手轮作为一种精密的人机交互设备，扮演着重要的角色。电子手轮Ver1.1版本的推出，标志着该技术在位置跟随功能上的进一步优化。该系统主要适用于200smart、威纶通等触摸屏设备，能够实现手轮或编码器与PLC（可编程逻辑控制器）及伺服驱动器的有效连接，从而实现精准的机械运动控制。 在电子手轮Ver1.1中，手轮的转动信号首先被接入PLC，然后PLC发出指令至伺服驱动器，通过Q0.0或Q0.1接口控制伺服电机，实现电机的准确跟随。这一过程的编程主要采用了PLS指令，即位置锁存指令，它能够实现伺服电机对于手轮转动位置的快速而精确的捕捉。 该系统的特点之一是直接操作性，它不包含加减速功能，这意味着它能够以一种非常直观的方式响应手轮的操作，立即实现机械部件的精确定位。另一个重要的功能是可选择性，用户可以根据实际需要选择X轴或Y轴跟随手轮，这一功能大大提高了系统在不同工作环境下的适用性和灵活性。 电子手轮技术的核心在于它如何将用户的机械操作意图转换为精确的控制信号，并通过伺服系统实现对机械设备的高精度控制。这种技术不仅在制造业中有广泛的应用，如数控机床、3D打印、精密装配等领域，同样在自动化设备调试、维护和操作过程中也扮演着至关重要的角色。 从技术文档的名称可以看出，电子手轮Ver1.1不仅包括了技术细节的阐述，还涉及了从位置跟随到自动化控制的全过程解析。文档通过深入解读，带领读者理解电子手轮如何在现代工业中发挥作用，包括它在自动化控制中的地位、工作原理以及操作方式。这些文档文件为技术工程师提供了详细的学习和参考材料，帮助他们更好地理解和应用电子手轮技术，从而提升整个生产线的效率和精度。 此外，电子手轮技术的发展还体现在其与各类触摸屏的兼容性上，如200smart和威纶通触摸屏的应用。触摸屏作为人机界面的一种，它的加入使得操作更加直观和便捷，提升了整个系统的用户体验。通过触摸屏，操作者可以实时监控手轮的工作状态，并对系统进行必要的调整，这对于保证产品质量和提高工作效率具有重要意义。 电子手轮Ver1.1在现代工业自动化领域中，为实现精确控制提供了强有力的支持。通过结合PLC和伺服驱动器的先进技术，该手轮系统能够满足工业生产中对于精密操作的需求，无论是在复杂的机械运动控制上，还是在提供直观操作界面方面，都显示出了显著的优势。随着工业自动化水平的不断提高，我们有理由相信电子手轮技术将会发挥更加重要的作用。

手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题，其核心是通过算法对数字化手写字符进行准确分类。在现代，这一问题通常通过深度学习中的卷积神经网络（CNN）来解决，因为CNN在图像识别任务上展现出了卓越的性能。本手写数字识别模型训练项目正是基于此原理，利用python语言和TensorFlow框架开发而成。 本项目不仅提供了一个训练有素的手写数字识别模型，还允许用户基于现有的训练成果进行进一步的训练和优化，以便提升识别的准确率。这一功能对于研究人员和开发者来说极具价值，因为这样可以省去从头训练模型所需的时间和资源。同时，模型能够达到99.5%以上的识别准确率，这一数据表明模型在手写数字识别任务上已经达到了非常高的性能标准。 通过项目的实际应用，我们可以了解到神经网络训练的基本流程和关键步骤。需要收集并预处理手写数字的图像数据集，将其转换为适合神经网络训练的格式。然后，设计神经网络结构，根据手写数字识别的特点选择合适的网络层和参数。在本项目中，使用的是卷积神经网络，它包含多个卷积层、池化层和全连接层，每一层都有特定的作用，如特征提取、降维和分类等。 在模型训练过程中，需要对网络的权重进行初始化，并通过大量的样本进行训练，通过不断迭代更新权重以减小损失函数。TensorFlow框架提供了强大的工具来简化这一过程，使得模型训练变得更为高效。此外，为了避免过拟合现象，通常会采用各种技术，比如数据增强、正则化、Dropout等，以提高模型的泛化能力。 在模型训练完成后，需要通过测试集验证模型的性能，并对模型进行评估。只有当模型在测试集上的表现达到预期标准后，模型才能被用于实际的手写数字识别任务。在本项目中，开发者能够利用提供的模型进行微调，以适应特定应用场景的需求。 对于希望使用本项目的开发者而言，压缩包中包含的“digits_RCG”文件是训练过程中不可或缺的一部分。该文件很可能是包含训练数据集、模型参数、训练脚本和可能的评估代码等的集合。通过运行这些脚本和程序，用户可以轻易地开始模型的训练或对已有模型进行二次训练。 本项目在手写数字识别领域提供了一个强大的工具，不仅适用于研究和开发，也适用于教育和学习。它结合了深度学习的前沿技术和TensorFlow框架的便利性，使得构建一个高准确率的手写数字识别模型变得简单和高效。

基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC动态估计：联合EKF与扩展卡尔曼滤波实现精准估计,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计与EKF+EKF联合估计方法研究：动态工况下的准确性与仿真验证,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计 具体思路：采用第一个卡尔曼ekf来估计电池参数，并将辨识结果导入到扩展卡尔曼滤波EKF算法中，实现EKF+EKF的联合估计，基于动态工况 能保证运行，simulink模型和仿真结果可见展示图片，估计效果能完全跟随soc的变化 内容：纯simulink模型，非代码搭建的 ,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计; EKF+EKF联合估计; 动态工况; Simulink模型; 估计效果跟随SOC变化。,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC动态估计模型

基于双二阶广义积分器的三相锁相环Simulink仿真环境：高效准确锁定电网相位,基于双二阶广义积分器的三相锁相环Simulink仿真环境：高效准确锁定电网相位,三相锁相环。 在simulink中采用模块搭建了基于双二阶广义积分器的三相锁相环，整个仿真环境完全离散化，运行时间更快，主电路与控制部分以不同的步长运行，更加贴合实际。 基于双二阶双二阶广义积分器的三相锁相环，在初始时刻就可以准确锁得电网相位，比软件自带的模块琐相更快。 ,三相锁相环; Simulink模块搭建; 离散化仿真环境; 不同步长运行; 快速锁相; 双二阶广义积分器。,Simulink离散化三相锁相环：基于双二阶广义积分器的高效实现

多重网格法是一种高效的数值解法，广泛应用于求解各种偏微分方程。在润滑理论中，特别是针对弹流润滑膜厚度的准确计算，多重网格法展现出了其独特的优势。弹流润滑（Elastohydrodynamic Lubrication，EHL）是一种在高负荷和高滚动速度条件下出现的润滑状态，其中润滑膜能够承载相当大的载荷，而润滑膜的厚度是影响其性能的关键因素之一。 传统的数值计算方法在求解弹流润滑问题时，往往会遇到计算精度和计算效率难以兼顾的问题。多重网格法通过结合不同层次的网格，在保证计算精度的同时，显著提高了计算效率。在本文中，多重网格法被用于求解稳态等温线接触下的弹性流体动力润滑问题，给出了在不同工况下的数值解，并分析了Reynolds方程楔形项使用不同差分格式时，随着网格层数增加，数值解的变化趋势。 Reynolds方程是描述弹流润滑中润滑膜压力分布的基础方程，而其楔形项与润滑膜的形状密切相关，对计算结果的准确性有着重要影响。对于楔形项，文章分别采用了两点差分和三点差分两种差分格式，并研究了这些差分格式对计算结果的影响。结果显示，在常见工况下，无论是采用两点还是三点差分，随着网格层数的增加，最小膜厚、中心膜厚、第二压力峰值及其位置都会趋于稳定。 文章还提出了经验公式，用于准确计算中心膜厚与最小膜厚。当网格层数较少时，通过将两点差分和三点差分得到的膜厚值代入经验公式，就能获得与更高网格层数情况下计算结果非常接近的膜厚值。这为计算弹流润滑膜厚度提供了一种有效而快速的方法。 从历史发展来看，弹流润滑理论的研究始于20世纪60年代，Dowson和Higginson对线接触弹流润滑问题的研究，以及70年代Hamrock和Dowson对点接触弹流问题的研究，为弹流润滑理论奠定了基础。弹流润滑理论研究的是一个复杂的非线性系统，需要联合求解Reynolds方程、弹性变形方程、载荷平衡方程、黏度方程和密度方程等多个方程。这些方程的非线性特征给数值求解带来了困难。为应对这些困难，学者们提出了一系列的数值计算方法。 多重网格法就是应对这种复杂非线性问题的有效工具之一。它通过构建不同层次的网格，将复杂问题分解成多个子问题，在较粗的网格上获得初步解，再逐步细化网格进行修正，直到达到所需精度。这种方法能够有效减少计算量，缩短计算时间，对于解决大规模计算问题尤为有效。 在弹流润滑的工程应用中，准确计算润滑膜厚度对机械零件的设计与维护有着重要意义。润滑膜厚度不仅影响摩擦学特性，也关系到设备的能耗和寿命。因此，研究者和工程师们一直在寻求更为精确和高效的计算方法，而多重网格法正好满足了这种需求。通过研究者们的不断探索和实践，多重网格法在弹流润滑膜厚度计算中取得了显著的应用效果，为相关领域的深入研究和实际应用提供了强有力的理论支撑和技术支持。

基于无限小平面的姿态估计 (IPPE)：一种使用 4 个或更多点对应关系从平面物体的单个图像计算相机姿态的非常快速和准确的方法。 这已用于多种应用，包括增强现实、3D 跟踪和使用平面标记的姿势估计以及 3D 场景理解。 这是作者在 Toby Collins 和 Adrien Bartoli 发表于 2014 年 9 月《国际计算机视觉杂志》上的同行评审论文“Infinitesimal Plane-based Pose Estimation”中的 Matlab 实现。可以找到作者预印版的副本在这里： http : //isit.u-clermont1.fr/~ab/Publications/Collins_Bartoli_IJCV14.pdf 。 链接的 github 页面上提供了 C++ 实现。 如果您对论文和 IPPE 有任何疑问，请随时联系 Toby (toby.collins@gm