RV传动（旋变传动）是一种应用于机器人领域中的精密传动方式，它基于少齿差行星传动原理而发展起来。RV减速器在机器人关节传动中扮演着至关重要的角色，其对运动精度、回差、刚度以及承载能力的要求极高。RV传动技术最早由德国和日本等国家掌握，并已形成系列化的产品。由于其设计和制造难度较高，目前市场上存在着较高的回差及传动精度要求，通常在1角分左右，使得RV减速器在很多精密应用中具有垄断地位。而RV减速器的非线性动力学特性，随着应用中对机器人速度要求的提升而变得越发重要，因此深入研究RV减速器的非线性动力学特性具有重要的理论和实际意义。 本文的研究对象为RV-250AⅡ减速器，作者单丽君和于成国探讨了时变啮合刚度、齿侧间隙以及误差激励对齿轮传动系统的影响，建立了非线性动力学模型，并推导出了相应的运动微分方程。由于这些系统方程的半正定、变参数和非线性的特点，研究团队采用了以齿轮副相对啮合位移为广义坐标的策略，将线性和非线性回复力共存的方程组统一化为矩阵形式，并进行量纲一化处理，为后续微分方程的求解奠定了基础。 研究中采用了集中质量模型假设，其中渐开线齿轮、曲柄、摆线轮和针齿壳被视为具有回转自由度的集中质量，系统共有十个自由度。在太阳轮与行星轮啮合处、摆线轮与针齿壳啮合处，考虑了时变啮合刚度、阻尼和齿侧间隙的影响；曲轴与环板处仅考虑阻尼与齿侧间隙的影响。基于这些假设和对动力学模型的建立，研究者们进而推导出系统的运动微分方程。 在动力学模型建立的基础上，采用了拉格朗日方程推导出系统的运动微分方程。由于RV传动系统的特点，在动力学方程中包含了时变啮合刚度、齿侧间隙以及误差激励等因素，使得方程具有非线性动力学特性。通过采用相对啮合位移作为广义坐标，研究者们成功地将涉及线性和非线性回复力的方程组转化为统一的矩阵形式，并对方程进行了量纲一化处理，便于后续求解。 RV传动系统的非线性动力学模型及其运动微分方程的建立，对于理解RV减速器在动态工作条件下的行为至关重要。这不仅可以帮助设计者更好地预测和优化减速器的性能，而且对于提升机器人的整体运动精度和工作效率具有实际应用价值。同时，该研究为RV传动领域提供了深度研究成果，对推动国内相关产业的发展具有积极的推动作用。

### AWR 仿真分支线定向耦合器设计与分析 #### 一、设计要求 - **中心频率**：925MHz - **基材**：FR4，介电常数 4.4，损耗正切 0.02 - **高度**：1.6mm - **微带金属厚度**：T = 0.035mm - **输入输出阻抗**：100Ω - **扫频范围**：6GHz - 12GHz #### 二、理论分析 ##### 2.1 分支线定向耦合器简介 分支线定向耦合器是一种常见的四端口微波无源器件，主要用于信号的分配与合成，具有良好的方向性和隔离特性。传统的分支线耦合器通常采用四条四分之一波长的传输线组成，在中心频率附近能实现90°相移。 根据微带传输线理论，随着阻抗值的增加，传输线的宽度会逐渐变窄。当所有端口均处于匹配状态时，由端口①输入的功率将通过不同的路径被传输到其他三个端口，并经合成或抵消后输出，具体过程如下： 1. **直通端**：信号经过路径 A→B，路径长度为 λg/4，输出相位比输入信号滞后 π/2。 2. **耦合端**：信号在主线和支线的交点 A 处分为两路，分别经过路径 A→B→C 和 A→D→C，相位差为 0°（等幅同相），经过叠加从端口③输出，输出信号相位滞后于输入信号 π。 3. **隔离端**：信号途径 A→D 和 A→B→C→D 两条路径，路径长度分别为 λg/4 和 3λg/4，信号相位差为 180°（等幅反相），理想情况下两路信号相互抵消，端口④无输出。 由此可以看出，直通端和耦合端的输出信号存在90°相位差，而隔离端理论上没有输出信号。 ##### 2.2 关键参数 - **耦合度(Coupling)**：定义为输入端口的输入功率P1与耦合端口的输出功率P3的比值，单位为dB。耦合度越大表示耦合强度越弱，当耦合度为3dB时，耦合端的输出功率为输入功率的一半。 - **方向性系数(D)**：用于衡量直通端和耦合端之间的相位差异。 - **隔离度(Isolation)**：定义为输入功率P1与隔离端输出功率P4的比值。理想状态下，隔离端无信号输出，但在实际应用中由于信号反射，隔离端仍会有少量功率输出。因此，在耦合器设计过程中，需尽可能减小隔离端的输出功率，以提高方向性和耦合度。 #### 三、原理图及仿真分析 根据设计要求，当Z2 = 100Ω时，Z1 = 2 * Z2 = 70.7Ω。使用微带线工具(TXLine)来计算微带线的宽度和长度。随着阻抗的增加，微带线会变得更窄更长。 ##### 3.1 原理图与Layout结构 - **原理图**：包含四个端口，分别代表输入端、直通端、耦合端和隔离端。 - **Layout结构结果图**：显示了微带线的具体布局和连接方式。 ##### 3.2 损耗分析 - **损耗**：-3dB - **隔离度**：-58dB 为了优化性能，需要通过调整四分之一波长的长度来调节谐振频率的偏移，并通过调整微带线宽度来控制损耗。如果S21和S31的损耗相差较大，会导致效率降低。因此，应尽量使S21和S31接近-3dB且等功分。如果不等功分，可以通过增大宽度来增大某一路的损耗，从而达到平衡。 通过对AWR仿真分支线定向耦合器的设计和分析，我们可以深入了解该器件的工作原理、关键参数及其对性能的影响，这对于微波无源器件的设计和优化具有重要的参考价值。

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

分数阶时滞系统是现代控制理论中的一个重要研究领域，它扩展了传统的整数阶系统理论，引入了非整数阶微积分的概念。在本压缩包文件"分数阶编程文献(fractional-order system).zip"中，我们可以期待找到一系列关于如何进行分数阶时滞系统编程的文献资料。这些资料可能涵盖了理论基础、建模方法、稳定性分析以及控制策略等多个方面。 分数阶系统的核心特征在于其阶数不局限于整数，可以取任意实数或复数。这使得系统行为变得更加复杂，但也增加了表达实际物理过程的能力。分数阶微积分在处理具有记忆和惯性的系统时尤其有效，如电化学储能、生物动力学等复杂系统。 在时滞系统中，系统的输出会受到过去输入的影响，这种延迟现象在许多工程和自然科学问题中普遍存在。分数阶时滞系统则结合了分数阶微积分和时滞效应，使得模型能够更准确地反映这些系统的动态特性。 在分数阶时滞系统的建模过程中，关键步骤包括选择合适的分数阶微分算子（如Caputo或Riemann-Liouville算子）来表示系统动态，并考虑时滞项的影响。建模方法通常涉及数学推导、数值计算以及实验数据拟合。 在稳定性分析方面，分数阶时滞系统的稳定性理论比整数阶系统更为复杂。研究者通常会利用Lyapunov函数、分数阶微分不等式等工具来探讨系统的渐近稳定性、局部稳定性或者边界稳定性。此外，时滞的存在可能会影响系统的稳定性，因此需要对时滞大小进行限制。 控制策略设计是分数阶时滞系统研究的另一重要部分。常见的控制方法有PID分数阶控制器、滑模控制、自适应控制等，它们需要针对分数阶时滞系统的特性进行调整，以保证控制性能和稳定性。 压缩包中的"分数阶(fractional-order system)"文件可能包含了上述内容的详细论文、报告或代码实现，供研究者和工程师深入理解和应用分数阶时滞系统编程。通过学习和研究这些资料，我们可以掌握分数阶时滞系统的基本概念，了解其建模与控制方法，以及如何在实际问题中应用这些理论。

matlab 两方三方四方演化博弈建模、方程求解、相位图、雅克比矩阵、稳定性分析。 2.Matlab数值仿真模拟、参数赋值、初始演化路径、参数敏感性。 3.含有动态奖惩机制的演化系统稳定性控制，线性动态奖惩和非线性动态奖惩。 4.Vensim PLE系统动力学（SD）模型的演化博弈仿真，因果逻辑关系、流量存量图、模型调试等 ,matlab; 两方三方四方演化博弈建模; 方程求解; 雅克比矩阵; 稳定性分析; Matlab数值仿真模拟; 参数赋值; 初始演化路径; 参数敏感性; 动态奖惩机制; 线性动态奖惩; 非线性动态奖惩; Vensim PLE系统动力学模型; 因果逻辑关系; 流量存量图; 模型调试。,Matlab模拟的演化博弈模型：两方三方四方稳定分析及其奖惩机制优化

### 非线性有限元知识点解析 #### 一、非线性有限元概述 非线性有限元方法是处理复杂工程结构问题的一种强大工具，它能够考虑材料、几何及边界条件的非线性特性。非线性问题的解决通常需要通过数值方法，如迭代法来实现。 #### 二、非线性有限元常见习题解析 根据提供的文件信息，我们将重点解析几个典型例题： ##### Exercise1：模拟一带中心圆孔的矩形板受到均布拉力作用 **问题描述:** - 材料属性：弹性模量 \( E = 30 \times 10^6 \) Pa，泊松比 \( \nu = 0.3 \)，屈服强度 \( \sigma_y = 33 \times 10^3 \) Pa，切模量 \( G_t = 10^5 \) Pa。 - 几何尺寸：矩形板长宽均为 800 mm，中心圆孔半径为 50 mm。 - 载荷：上下边受均布拉力 \( q = 30 \times 10^3 \) Pa/m。 - 应力-应变关系为双线性模型，材料为各向同性硬化材料，服从关联流动法则。 - 目标：分析三种不同屈服准则下的非线性响应，包括两种使用 X 向和 Y 向屈服比率为 1.5 的 Hill 势以及一种使用标准 von Mises 屈服准则的情况。 **问题简化与建模:** - 由于问题具有对称性，可以只分析四分之一区域。 - 在边界上施加相应的对称边界条件。 **ANSYS 操作步骤简述:** 1. **启动 ANSYS:** 输入初始任务名，例如 "TensionOfAPlateWithHole"。 2. **设置计算类型:** 选择结构分析。 3. **选择单元类型:** 使用四节点平面应力单元 (Solid Quad 4-node 182)。 4. **定义材料参数:** - 定义材料属性，包括弹性模量、泊松比和切模量。 - 设置非线性材料模型，采用双线性塑性模型，并指定不同的屈服准则。 ##### Exercise2：用 ANSYS 模拟厚壁筒受内压问题 **问题描述:** - 分析厚壁筒在内部压力作用下的非线性行为。 - 关键在于正确设置材料属性和载荷条件。 **ANSYS 操作步骤简述:** 1. **启动 ANSYS:** 输入任务名称。 2. **设置计算类型:** 结构分析。 3. **选择单元类型:** 适合厚壁筒的三维实体单元。 4. **定义材料参数:** 包括弹性模量、泊松比以及非线性材料属性。 5. **建立几何模型:** 根据实际尺寸创建厚壁筒模型。 6. **施加载荷:** 设置内表面的压力载荷。 7. **施加边界条件:** 确保适当的固定条件。 ##### Exercise3：用 ANSYS 模拟圆棒拉伸出现颈缩问题 **问题描述:** - 分析圆棒在拉伸载荷作用下出现颈缩现象的机理。 - 需要考虑材料非线性和大变形的影响。 **ANSYS 操作步骤简述:** 1. **启动 ANSYS:** 输入任务名称。 2. **设置计算类型:** 结构分析。 3. **选择单元类型:** 适合拉伸分析的三维实体单元。 4. **定义材料参数:** 包括弹性模量、泊松比以及非线性材料属性。 5. **建立几何模型:** 创建圆棒模型。 6. **施加载荷:** 施加拉伸载荷。 7. **施加边界条件:** 设置适当的固定条件。 8. **后处理:** 分析应力集中区域，识别颈缩位置。 #### 三、非线性有限元常见例题总结 以上例题展示了非线性有限元分析的基本流程和技术要点，包括但不限于材料属性的定义、模型建立、载荷和边界条件的施加，以及结果的后处理。这些例题涵盖了不同类型的问题，如平面应力问题、厚壁筒的内压问题以及圆棒的拉伸问题，有助于全面理解非线性有限元方法的应用。 通过学习这些例题，不仅可以加深对非线性有限元理论的理解，还能掌握使用 ANSYS 进行实际工程问题分析的能力。此外，这些例题还涉及到不同的材料模型和屈服准则，对于理解材料非线性行为具有重要意义。

基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,基于Tent映射的混合灰狼优化算法：结合混沌初始种群与非线性控制参数的改进策略,一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法_滕志军 MATLAB代码，可提供代码与lunwen。 首先，其通过 Tent 混沌映射产生初始种群，增加种群个体的多样性; 其次，采用非线性控制参数，从而提高整体收敛速度; 最后，引入粒子群算法的思想，将个体自身经历过最优值与种群最优值相结合来更新灰狼个体的位置信息，从而保留灰狼个体自身最佳位置信息。 ,核心关键词：Tent混沌映射; 灰狼优化; 混合算法; 非线性控制参数; 粒子群算法思想。,滕志军改进算法：Tent映射混合灰狼优化算法的MATLAB实现

深入解析VESC无感非线性磁链观测器：源码实践、参考文献指南与仿真模型全解析,《深入解析VESC无感非线性磁链观测器：源码揭秘、参考文献导航与仿真模型实践》,VESC无感非线性磁链观测器+PLL（源码+参考文献+仿真模型） ①源码：VESC的无感非线性观测器代码，并做了简单的调试，可以做到0速启动。 代码注释非常详细，快速入门 ②参考文献（英文＋翻译）：为VESC非线性观测器的lunwen出处 ③对应的simulinK仿真 大名鼎鼎的VESC里面的观测器。 对学习非线性观磁链测器有很大帮助 图一：为观测位置角度与真实角度波形。 1、《bldc-dev_fw_5_02》为VESC的官方源代码，里面使用了非线性观测器，但是工程很大，功能太多，很难学习，并且使用了操作系统，很难自己使用。 2、《08_ARM_PMSM_磁链观测器》为STM32F405407平台的代码，原本采用VF启动+smo方案。 在该代码框架上，我移植了VESC的无感非线性观测器代码，并做了简单的调试，基本可以0速启动，但带载能力不行，可能还需要进一步调参。 3、《本杰明位置速度观测器》为VESC非线性观测器的lunwen

本文主要研究了带有时变时滞系统的稳定性分析问题。在现代控制系统中，时滞问题广泛存在，它们可能是由于信号传输延迟、物料处理时间、信息处理等多方面因素造成的。系统中的时滞现象，尤其是时变时滞，会对系统的性能产生不利影响，甚至可能导致系统不稳定。因此，对系统进行稳定性分析，并研究相应的稳定性条件，对于确保系统可靠运行具有重要的理论意义和实际应用价值。 文章中提到了Lyapunov-Krasovskii泛函方法，这是一种被广泛应用于分析时滞系统稳定性的数学工具。Lyapunov理论提供了一套系统稳定性分析的框架，而Krasovskii对该理论进行了扩展，使之能够适用于具有时滞的系统。该方法的关键思想是构造一个适当的Lyapunov-Krasovskii泛函，该泛函能够捕捉系统状态的时间变化以及时滞因素的影响。 文章中还提出了一个具体的Lyapunov-Krasovskii泛函表达式，并通过求解该泛函的时间导数来分析系统稳定性的充要条件。该泛函形式涉及积分项和系统状态变量的乘积，反映了时滞对系统状态的影响。通过数学推导，作者得到了一组不等式，这些不等式刻画了系统在时变时滞情况下的稳定性边界。 文章的另一部分强调了矩阵不等式方法在时滞系统稳定性分析中的应用。矩阵不等式是现代控制理论中的一个重要工具，尤其是在处理不确定性、参数变化和时滞等问题时。在本文中，矩阵不等式用于确定Lyapunov-Krasovskii泛函的参数，进而得出系统的稳定性条件。文中涉及到的矩阵形式包括矩阵的对称性、矩阵的正定性以及矩阵的线性矩阵不等式（LMIs）等。 此外，文章中还讨论了时变时滞系统稳定性的判定方法。这些方法不仅包括构造Lyapunov-Krasovskii泛函，还包括通过解矩阵不等式来确定稳定性的边界条件。这些条件通常以数学的形式给出，如系统矩阵和时滞参数满足某些特定的限制条件。 在给定的部分内容中，可以看出文章使用了大量的符号和数学表达式来构建稳定性分析的数学模型，包括系统矩阵、时滞参数、状态变量以及Lyapunov-Krasovskii泛函中的各项。这些数学模型和分析过程展示了时滞系统稳定性分析的复杂性和严谨性。尽管文中的某些数学表达式由于OCR识别错误可能不够完整或存在误差，但从给出的片段中，我们能够了解到文章的核心内容是围绕着如何利用Lyapunov-Krasovskii泛函和矩阵不等式方法来分析和判定带有时变时滞系统的稳定性问题。 本文所涉及的知识点包括系统稳定性的理论基础、Lyapunov-Krasovskii泛函的构造及其在时滞系统中的应用、矩阵不等式在稳定性分析中的重要性以及时变时滞系统稳定性判定的具体方法。这些知识点在控制理论及工程领域中具有重要的地位和应用价值。

本文详细探讨了利用Lyapunov-Krasovskii泛函对时变时滞神经网络稳定性进行分析的方法。介绍了Lyapunov-Krasovskii泛函在稳定性分析中的重要性，然后通过对时变时滞神经网络的数学模型进行深入分析，构建了对应的Lyapunov-Krasovskii泛函，并引入相应的时滞依赖项以确保对时变时滞的充分考虑。 文章深入剖析了时变时滞神经网络的动态特性，并着重讨论了网络参数以及时变时滞对系统稳定性的影响。通过建立适当的数学条件，作者提出了一种新的稳定性判定准则，该准则在保证系统稳定性的同时，还提供了对系统性能的具体描述。 此外，为了使分析过程更加严谨和系统，本文还提出了一系列定理和引理。通过这些理论工具，可以更精确地分析系统的稳定边界，并在定理中给出的条件下，保证神经网络系统的全局指数稳定性。 文章进一步通过举例和仿真来验证所提出的稳定性分析方法的有效性，展示该方法在不同的时变时滞和网络参数下的稳定性能，证实了所提方法在设计和分析时变时滞神经网络中的实用性和可行性。 文章总结了Lyapunov-Krasovskii泛函在时变时滞神经网络稳定性分析中的作用，并对未来可能的研究方向进行了展望，比如将该方法应用于更复杂的动态系统中，以及如何进一步提升系统的稳定性和鲁棒性。