基于PMSM的考虑电流采样延时及一延时补偿的电机控制Simulink模型（含低通滤波器与死区模块）,2018b版PMSM电机控制模型：考虑电流采样延时及多模块优化的离散化仿真系统,该模型为考虑电流采样延时的电机控制simulink模型。 模型架构为PMSM的传统双闭环（PI调节器）控制（版本2018b），模型中还包括以下模块： 1）考虑电流采样延时的中断触发模块 2）转速计算的低通滤波器 3）1.5延时补偿模块 4）死区模块 该模型特色为：考虑电流采样延时、考虑了转速计算的低通滤波器、控制系统的一延时，所以该模型能够尽可能去还原实际的电机控制。 系统已经完全离散化，与实验效果非常接近。 ，会将simulink仿真模型打包发送。 ,核心关键词：电流采样延时；PMSM；双闭环控制；PI调节器；低通滤波器；1.5延时补偿；死区模块；系统离散化。,Simulink电机控制模型（含延时补偿及低通滤波）

离散制造企业车间在制品的跟踪管理，于晓义，孙树栋，提出离散制造企业车间在制品跟踪管理方法；对在制品进行类别的详细划分和状态定义；确定在复杂的工艺规程、多变的加工状态及并行

死区补偿与谐波抑制：基于6次谐波抑制的PIR控制器离散仿真方法研究与实践,基于谐波补偿的死区抑制：高效离散仿真下的PI-R控制器协同设计,死区补偿方法-6次谐波抑制PIR控制器离散仿真 死区补偿常见方法中用梯形波补偿，矩形波补偿死区，需要判断电流向，还需要相对精确知道死区时间。 谐波补偿方法不需要处理上述的问题，简单有效。 包含: （1）1.5延时补偿 （2）带相位补偿的双线性离散化实现R控制 ,死区补偿方法;6次谐波抑制;PIR控制器;离散仿真;梯形波补偿;矩形波补偿;死区时间判断;电流换向;谐波补偿方法,死区补偿与谐波抑制：PIR控制器6次谐波离散仿真方法

内容概要：本文详细介绍了伺服系统中双线性变换离散化陷波滤波器的设计与优化。首先解释了双线性变换的基本原理，即如何将连续时间的陷波滤波器转换为离散时间的传递函数。接着讨论了频率补偿机制，解决了双线性变换导致的频率偏差问题。文中提供了具体的Python代码示例，演示了从参数设置、传递函数构建到双线性变换的具体过程。此外，还进行了仿真验证，通过Matlab和Python代码展示了滤波器的效果，证明了频率补偿的有效性和必要性。最后，强调了陷波滤波器在伺服系统中的重要性，特别是在抑制特定频率干扰方面的作用。 适合人群：从事伺服系统设计与优化的技术人员，尤其是对滤波器设计有需求的研发工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制频率特性的伺服控制系统，如工业自动化设备、机器人等领域。目标是提高系统的抗干扰能力和稳定性，确保在特定频率点上的深度衰减，从而消除不期望的频率成分。 其他说明：文中提供的代码和方法可以直接应用于实际项目中，同时提醒了在低采样率情况下需要注意的问题，并提出了动态调整频率的解决方案。

在现代科技应用中，异形热力图的绘制是数据可视化领域的一项重要内容，尤其在分析和展示动态或不规则分布的数据时，具有非常重要的作用。本文将详细介绍如何利用鞋垫上的柔性压力传感器阵列所采集的数据，绘制出足部压力的热力图。柔性压力传感器具有轻便、可弯曲、高灵敏度等特点，适合于曲面或柔软表面的压力测量。在足部压力分析中，传感器阵列能够实时监测人体行走或站立时脚底的压力分布，这对于生物力学、运动医学、穿戴设备设计等多个领域具有重要的研究和应用价值。 我们需要明确柔性压力传感器阵列采集到的数据是离散的，这些数据点将作为热力图中的“热点”。绘制热力图之前，需要对这些数据进行处理，包括数据的筛选、插值和归一化等步骤。插值是为了在原始离散点之间生成连续的热力分布图，归一化则是为了使不同数据之间的比较变得有意义。 接下来，我们需要了解所使用的绘图工具或软件。在本例中，提供的压缩包文件包含了名为"code.py"的Python代码文件，这表明绘制热力图的过程是通过编写Python脚本来完成的。Python作为一门功能强大的编程语言，它在数据处理和可视化的方面有着广泛的应用。通过利用Python中的matplotlib库、numpy库等，可以方便地进行数据处理和绘制各种类型的图表。 在绘制热力图的具体操作中，首先需要加载包含传感器数据的文件，然后将这些数据点映射到鞋垫的二维坐标上。在Python脚本中，我们可以使用二维数组来表示鞋垫的平面，然后根据传感器数据更新相应位置的值。完成这一步后，我们便可以利用插值方法来填充整个鞋垫平面的压力分布情况，最后通过热力图的可视化方法，将压力值转换为颜色的变化，从而得到直观的足部压力分布图。 由于提供的压缩包文件中还包含了"test.jpg"和"output.png"两个文件，我们可以推断出这两个文件分别对应于绘制热力图的前测试图和最终结果图。"test.jpg"可能是一个初步的测试结果，用于校验数据和绘图过程的正确性；"output.png"则是根据完整的代码运行后得到的最终热力图，它展示了足部压力的详细分布情况，可以用于进一步的分析或报告展示。 在标签方面，"柔性压力传感器"和"不规则热力图"为我们指明了热力图绘制的主题和特点。柔性压力传感器说明了数据采集的工具和方式，而"不规则热力图"则强调了本研究中热力图的特点，即它不是基于规则网格的数据分布，而是需要根据实际的传感器阵列布局来绘制。 本文详细介绍了使用柔性压力传感器阵列采集的离散点数据，绘制足部压力热力图的整个流程。通过Python脚本和相关库的应用，实现了数据的有效处理和直观展示，这对于相关的研究和产品设计具有重要意义。

《HANSsolver.jl：离散选择平稳均衡模型的解析利器》 在现代经济学和金融学的研究中，离散选择模型（Discrete Choice Models）被广泛应用于消费者行为、市场预测和政策评估等领域。HANSolver.jl是一款专门针对离散选择平稳均衡模型的Julia语言实现的高效解算器，它旨在解决异构代理（Heterogeneous Agent Models）中的复杂经济问题。 HANSolver.jl的核心功能在于处理异构代理的决策过程。在这些模型中，每个代理人可能有不同的属性、偏好或约束，使得他们的决策行为呈现出多样性。这种模型对于理解真实世界的经济现象尤其重要，因为现实世界中的个体往往具有显著的差异性。 该解算器的关键算法是Heterogeneous Agent New Keynesian (HANK)模型，这是一种结合了宏观经济理论与微观个体决策的框架。HANK模型考虑了劳动力市场、金融市场和产品市场的交互作用，以及个体在不完全信息下的决策，如就业、失业、储蓄和投资等。HANSolver.jl通过迭代和优化技术来求解这些模型的稳态或动态均衡，为政策分析提供了强大的工具。 在HANSolver.jl的设计上，它利用Julia语言的高性能特性，如动态类型、多重-dispatch和编译优化，实现了快速的计算速度和内存效率。此外，Julia的丰富的科学计算库也使得HANSolver.jl可以方便地与其他数学工具和数据处理库进行集成。 在使用HANSolver.jl时，研究者可以定义自己的经济模型，包括代理人的特征、效用函数、预算约束和市场规则等。然后，通过调用解算器的API，例如设置参数、初始化状态、运行模拟和获取结果等步骤，即可得到模型的均衡解。解算器还提供了诊断工具，帮助用户检查模型的稳定性，调整参数以获得更合理的结果。 HANSolver.jl-master压缩包中包含的源代码和文档资源，可以帮助开发者深入理解并定制这个解算器。源代码文件提供了清晰的结构和注释，便于学习和扩展。同时，可能还包含了示例模型和测试用例，让用户能够快速上手。 HANSolver.jl是研究离散选择平稳均衡模型和异构代理模型的宝贵工具，它将复杂的经济学理论与高效的计算方法相结合，为经济学研究和政策分析提供了新的可能性。无论是学术研究还是实际应用，HANSolver.jl都能成为解决复杂经济问题的得力助手。

内容概要：本文详细介绍了单相逆变器在Simulink环境下的并联离散仿真模型构建及其关键技术细节。针对400V输入电压、2000W功率的单相逆变器，采用了下垂控制方法实现功率均分，并深入讨论了双极性和单极性调制方案的选择与实现。文中不仅展示了具体的MATLAB/Simulink代码示例，还分析了不同调制方式对系统性能的影响，如电流纹波、开关损耗、总谐波失真（THD）等指标。此外，文章强调了离散模型相对于连续模型的优势，尤其是在处理实际数字控制系统时的表现。通过一系列仿真实验验证了所提方案的有效性，即使在线路阻抗不匹配的情况下，仍能保持良好的功率均分效果。 适合人群：从事电力电子、逆变器设计及相关领域研究的专业人士和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解逆变器并联运行机制的研究人员，帮助他们掌握下垂控制和调制方案的设计与优化方法，提升逆变器并联系统的可靠性与效率。 其他说明：文章提供了丰富的代码片段和仿真结果，便于读者理解和复现实验过程。同时提醒了一些常见的仿真陷阱，如解算器类型设置、死区时间和低通滤波器的离散化实现等问题。

"Matlab程序之嵌入式离散裂缝模型（EDFM-master）源码详解与使用手册EDFM_UserGuide：亲测可用，操作指南及功能解析",【Matlab程序】嵌入式离散裂缝模型EDFM-master源包含使用手册EDFM_UserGuide。 亲测可用 ,Matlab程序; 嵌入式离散裂缝模型; EDFM-master源; 使用手册; EDFM_UserGuide; 亲测可用,《Matlab程序：嵌入式离散裂缝模型（EDFM-master）源使用手册》 Matlab是一种高性能的数值计算环境和第四代编程语言，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理与通讯、图像处理、测试与测量、财务建模等领域。本文所介绍的Matlab程序之嵌入式离散裂缝模型（EDFM）是一个专业的计算模型，主要用于石油工程和地层模拟领域。 嵌入式离散裂缝模型（EDFM）是一种用于模拟裂缝性介质流体流动的数值模型。在油气藏的开采过程中，裂缝的存在对流体流动的规律有着显著影响。因此，准确地描述裂缝中的流体行为对于油气田的开发和生产至关重要。传统的连续介质模型在处理裂缝问题时往往存在局限性，而EDFM能够将裂缝作为离散的元素嵌入到传统的储层模型中，从而更准确地模拟裂缝和基质间的流体交换。 在本次提供的Matlab程序中，EDFM-master源代码经过精心设计，能够帮助工程师和科研人员在Matlab环境下实现嵌入式离散裂缝模型的构建和应用。通过EDFM，用户可以对裂缝性油气藏进行更加精确的模拟和分析，评估不同裂缝网络对油气藏开发效果的影响。 本套程序不仅包含了完整的源代码，还附带了一份详尽的使用手册EDFM_UserGuide。这份操作指南旨在指导用户如何正确安装和使用EDFM程序，包括程序的安装步骤、基本使用方法、参数设置、案例演示以及常见问题解答等。手册中还对EDFM的各项功能进行了深入解析，帮助用户充分理解并发挥模型的最大潜力。 从压缩包文件的文件名称列表中可以看出，该套资料包含了多种格式的文档和图片文件，涵盖了EDFM模型使用手册的多个版本和格式。其中，文档文件包括了Word格式的详细指南和说明，html格式则方便用户在网页浏览器中直接查阅，文本文件则提供了简明扼要的使用说明。而图片文件虽然没有具体的描述，但很可能是模型的示意图、流程图或其他辅助说明材料，以视觉化的方式帮助用户更好地理解EDFM模型的结构和应用。 从文件的命名方式来看，可以推断出这些文件是针对Matlab程序中EDFM模型的使用和解释所设计的，它们可能涉及到模型的具体操作步骤、案例分析、模型的视觉化展示等方面，为用户提供全方位的操作支持。此外，文件中提到的“亲测可用”表明这些资料和程序经过了实际的应用测试，用户可以放心使用。 Matlab程序之嵌入式离散裂缝模型（EDFM-master）源码详解与使用手册EDFM_UserGuide是一套全面的工具集，旨在帮助专业人士更高效地利用EDFM模型进行油气藏的数值模拟工作。这套工具集不仅提高了模拟的准确性，也为油气行业的技术进步提供了有力支持。

论文研究-并行离散事件仿真PDES 策略比较研究.pdf,

为了解决边坡岩体结构的稳定性评价及其力学变形特性,采用了离散单元理论和利用UDEC(Universal Distinct Element Code)技术,用离散块体模拟节理发育反倾边坡破坏机理和加固变性过程。将此理论和技术应用于贵阳市乌开公路K44+340～K44+450段右侧滑坡工程;研究了塑性变化范围和发展趋势;同时还利用独有的离散滑动的优势分析软弱结构面上的块体滑移和节理张拉破坏的演变过程,该成果对岩体边坡工程具有一定的参考价值和指导意义。