内容概要：本文详细介绍了35kV电力系统中三段式电流保护的理论基础、整定计算方法以及基于Matlab/Simulink的仿真建模过程。首先解释了三段式电流保护的工作原理，即速断保护、限时速断和过电流保护的作用机制及其配合关系。接着通过具体公式展示了如何进行整定计算，确保保护装置能够正确响应各种故障情况。然后逐步指导读者构建Simulink仿真模型，包括电源模块、线路模型、故障注入器和保护逻辑的设计。最后通过多个故障场景的仿真测试，验证了保护逻辑的有效性，并发现了理论计算与实际效果之间的偏差，提出了优化建议。 适用人群：从事电力系统保护研究的技术人员、高校相关专业师生、对电力系统保护感兴趣的工程技术人员。 使用场景及目标：适用于希望深入了解35kV电力系统三段式电流保护原理及其实现方法的研究者和技术人员。通过本文的学习，读者可以掌握三段式电流保护的基本概念、整定计算技巧以及利用Matlab/Simulink进行仿真的能力，从而更好地应用于实际工程项目中。 其他说明：文中提供了详细的数学推导过程和具体的仿真步骤，帮助读者更好地理解和操作。同时指出了仿真过程中可能出现的问题及解决办法，强调了理论与实践相结合的重要性。 标签1: 继电保护 标签2: Matlab/Simulink 标签3: 电力系统 标签4: 三段式电流保护 标签5: 整定计算

四旋翼无人机Simulink模型中MPC算法的轨迹跟踪控制研究,四旋翼无人机Simulink仿真中的MPC轨迹跟踪技术,四旋翼无人机simulink轨迹跟踪 mpc ,四旋翼无人机; simulink轨迹跟踪; mpc,四旋翼无人机Simulink中MPC轨迹跟踪 在四旋翼无人机的研究领域中，Simulink作为一种强大的仿真工具，被广泛应用于模型建立和算法验证。本文围绕四旋翼无人机在Simulink环境下的模型预测控制（MPC）轨迹跟踪技术进行了深入探讨。MPC算法是一种先进的控制策略，它能够利用模型对未来一段时间内的系统行为进行预测，并在此基础上优化控制输入，实现对无人机轨迹的精确控制。 通过研究四旋翼无人机的运动学和动力学特性，建立了相应的数学模型。在Simulink环境中，这些模型可以通过模块化的设计方法进行搭建，使得算法的实现和测试变得更加直观和高效。MPC算法的引入，使得无人机能够在复杂的环境条件下，按照预定的轨迹飞行，同时能够适应环境变化和应对干扰，从而提高了飞行的稳定性和安全性。 在技术实现上，MPC算法需要实时地处理传感器数据，以获取当前无人机的状态信息。同时，算法会结合预先设定的飞行路径，通过优化计算确定未来一段时间内的控制指令。这个过程涉及到多变量、多时段的优化问题，需要解决在线优化和计算效率之间的矛盾。因此，优化算法的选择和实现是研究的关键部分。 Simulink仿真不仅能够帮助研究者在模型建立和算法设计阶段发现潜在问题，而且可以在实际硬件平台上应用之前进行充分的测试。这对于提高开发效率和降低开发成本具有重要意义。通过不断的仿真实验，可以调整和优化算法参数，提高无人机的飞行性能，确保算法的鲁棒性。 此外，本研究还涵盖了四旋翼无人机在实际应用中的一个关键领域——灌装贴标生产线系统的自动化。通过Simulink模型和MPC算法的结合，可以实现对生产线中无人机运动的精确控制，从而提高生产效率和自动化程度。这一应用表明，MPC轨迹跟踪技术具有广泛的应用前景和实用价值。 四旋翼无人机在Simulink环境下结合MPC算法的轨迹跟踪研究，不仅推动了飞行控制理论的发展，也为实际应用提供了强大的技术支持。这项技术的发展和完善，将进一步促进无人机技术在物流、监控、农业等多个领域的应用。

Simulink仿真平台下基于模糊控制的改进型光伏MPPT扰动观察算法研究,Simulink仿真：基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法 参考文献：基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法+录制视频讲解 仿真平台：MATLAB Simulink 关键词：光伏；MPPT；扰动观察法；模糊控制 主要内容：针对 MPPT 算法中扰动观察法在稳态时容易在 MPP 点处震荡,以及步长固定后无法调整等缺点,提出一种算法的优化改进,将模糊控制器引入算法中,通过将计算得到的偏差电压作为第一个输入量,同时考虑到扰动观察法抗干扰能力弱,再增加一个反馈变量做为第二输入量来提高其稳定性.仿真分析表明,相比较传统的扰动观察法,在外部温度和光照强度发生变化时,改进的扰动观察法稳定性较好,追踪速率有所提高,同时需要的参数计算量少,能较好的追踪光伏最大功率。 ,基于扰动观察法的光伏MPPT改进算法; Simulink仿真; 模糊控制器; 光伏MPPT; 稳定性提升; 追踪速率提高; 参数计算量减少。,基于模糊控制的Simulink光伏MPPT改进算法研究视频解析

内容概要：本文详细介绍了3KW无线充电系统的双边LCC拓扑结构设计及其MATLAB Simulink仿真过程。系统采用750V输入电压，400V输出电压，传输功率为3KW。文中首先阐述了LCC拓扑的选择原因及其优点，接着深入探讨了参数计算方法，包括谐振频率、电感和电容的计算。随后，文章详细描述了开环控制用于启动阶段的软启动以及闭环控制通过PID调节实现的动态调整。此外，还讨论了仿真过程中遇到的问题及解决方案，如参数偏差、效率提升、负载突变应对等。最终，通过响应面法进行多目标优化，使系统在不同工况下表现出良好的性能。 适合人群：从事电力电子、无线充电系统设计的研究人员和技术人员，尤其是有一定MATLAB Simulink使用经验的工程师。 使用场景及目标：适用于研究和开发高效、稳定的无线充电系统，特别是在电动汽车无线充电领域的应用。目标是通过理论分析和仿真验证，优化系统参数，提高传输效率和稳定性。 其他说明：文中提供了详细的MATLAB代码片段和Simulink模型构建步骤，帮助读者更好地理解和实现该系统。同时，强调了实际调试中的注意事项，如参数精度、寄生参数的影响等。

LCC-LCC无线充电系统的恒流恒压闭环移相控制仿真模型及其优化方法。该系统基于LCC-LCC谐振补偿拓扑，利用Simulink仿真平台实现了对无线充电系统的建模与控制。文中具体阐述了系统的输入参数（如350V直流电压）、负载情况（50-70Ω切换电阻），以及最大功率和效率的表现。重点讨论了闭环PI控制策略的应用，通过设定值与反馈值的差值计算，经由PI环节处理后输出控制量，进而调整逆变电路的移相占空比，确保输出电压和电流的稳定性。此外，还设定了恒压值350V和恒流值7A，使系统能够在不同负载条件下维持稳定输出。最后，提供了部分Matlab代码片段展示PI控制器的工作流程。 适合人群：从事电力电子、控制系统设计的研究人员和技术人员，尤其是关注无线充电技术和Simulink仿真的专业人士。 使用场景及目标：适用于希望深入了解LCC-LCC无线充电系统内部机制的人群，旨在帮助他们掌握恒流恒压闭环移相控制的具体实现方法，提升对无线充电技术的理解和应用能力。 其他说明：文章不仅涵盖了理论分析，还包括具体的仿真模型构建步骤和代码实例，有助于读者更好地理解和复现实验结果。

AEB（自动紧急制动）技术的基本原理、风险评估模型的构建方法以及Simulink在AEB系统中的应用。首先，文章解释了AEB系统的工作机制，强调它如何通过实时监测和评估车辆周围环境来避免或减少交通事故。接着，重点讨论了基于TTC（碰撞时间）和危险系数的风险评估模型，阐述了TTC计算和危险系数评估的具体方法。然后，文章展示了如何利用Simulink搭建风险评估状态机模型和底层PID控制实施模型，以实现AEB系统的仿真。最后，通过TruckSim和CarSim的联合仿真工具，实现了对AEB系统在实际道路条件下的全面模拟。这不仅有助于初学者理解AEB系统的运行原理，也为进一步研究提供了坚实的基础。 适合人群：对AEB技术和自动驾驶感兴趣的初学者，尤其是希望深入了解AEB原理和Simulink建模的技术人员。 使用场景及目标：适用于想要掌握AEB系统基本原理和技术实现的研究人员和工程师。通过学习本文，读者可以了解如何构建风险评估模型并使用Simulink进行仿真，从而为实际项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：本文不仅涵盖了AEB技术的基础知识，还涉及到了具体的模型构建和仿真工具的应用，是一份非常实用的学习资料。

内容概要：本文介绍了如何利用Cars im和Simulink联合仿真平台来实现AEB（自动紧急制动）功能，旨在帮助初学者入门无人驾驶技术。首先解释了Cars im和Simulink的作用及其在无人驾驶技术研发中的应用。接着详细阐述了AEB的工作原理，即通过传感器监测周围环境并在必要时自动采取制动措施。随后展示了如何用简单控制算法构建AEB系统，并强调了该方法的优势——易于上手、便于修改和调试。最后指出，在掌握了基础知识之后，可以通过引入更复杂的技术如传感器融合、高级障碍物识别算法等提升AEB系统的性能。 适合人群：对无人驾驶技术和AEB系统感兴趣的初学者，尤其是希望快速理解基本概念并动手实践的人群。 使用场景及目标：①作为无人驾驶技术的学习起点，让学员熟悉相关工具和流程；②提供了一个可扩展的项目案例，方便后续深入研究。 其他说明：文中提到的内容不仅限于理论讲解，还包括实际的操作步骤指导，有助于读者更好地吸收所学知识。

CarMaker与Simulink联合仿真的一个很简单的样例，部分数据在模块里可以直接观测到，也可以修改车辆接受的数据，教程地址：https://blog.csdn.net/qq_37400312/article/details/121321743

智能体协同：无人车、无人机与无人船编队控制的路径跟随与MPC分布式控制技术MPC MATLAB控制仿真及Simulink实现与路径规划。,多智能体协同控制：无人车、无人机、无人船编队路径跟随与MPC控制仿真研究,多智能体协同无人车无人机无人船编队控制路径跟随 基于模型预测控制的无人艇分布式编队协同控制 MPC matlab控制仿真 代码 simulink控制器 路径规划 ,多智能体协同; 无人车无人船编队控制; 路径跟随; MPC控制; MATLAB仿真; 路径规划。,基于MPC的无人车、无人机、无人船协同编队控制与路径规划研究

车辆三自由度动力学MPC跟踪双移线仿真研究：Matlab与Simulink联合应用,自动驾驶控制-车辆三自由度动力学MPC跟踪双移线 matlab和simulink联合仿真，基于车辆三自由度动力学模型的mpc跟踪双移线。 ,核心关键词：自动驾驶控制; 车辆三自由度动力学; MPC跟踪双移线; Matlab和Simulink联合仿真; 车辆三自由度动力学模型的MPC跟踪双移线。,基于MPC的自动驾驶车辆三自由度动力学模型双移线跟踪仿真研究 随着科技的进步和人们对出行安全、效率要求的提升，自动驾驶技术已经成为全球研究的热点。车辆三自由度动力学模型作为理解车辆运动的基础，为自动驾驶技术的发展提供了重要的理论支撑。本研究着重于将Matlab和Simulink这两种强大的工程计算和仿真工具结合起来，用于模拟和优化车辆在特定环境下的动态响应。 MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一种先进的控制策略，它通过预测未来一段时间内的系统动态行为，制定当前时刻的最优控制策略，以实现对系统行为的精准控制。在自动驾驶领域，MPC能够有效解决车辆跟踪问题，尤其是在复杂的双移线行驶环境中。本研究利用MPC技术，结合车辆三自由度动力学模型，进行车辆的路径跟踪仿真。 Matlab是一种高级数值计算环境，它提供了一套完整的编程语言和工具箱，广泛应用于工程计算、数据分析和可视化等领域。Simulink作为Matlab的补充，是一个基于图形的多域仿真和模型设计软件，它以直观的拖放式界面，允许设计者构建复杂的动态系统模型。在自动驾驶技术的研究与开发中，Matlab和Simulink的联合使用可以极大地简化仿真过程，提高仿真结果的准确性和可靠性。 本研究的仿真结果不仅展示了车辆在给定双移线轨迹上的跟踪性能，而且验证了基于车辆三自由度动力学模型的MPC控制策略的有效性。通过对不同控制参数的调整和优化，可以实现对车辆横向位置、纵向速度等关键指标的精确控制。此外，本研究还探讨了车辆在实际行驶过程中可能遇到的各种不确定因素，如路面状况变化、车辆动力学特性偏差等，为自动驾驶控制策略的设计和优化提供了重要的参考。 通过本研究，可以看出，Matlab和Simulink在自动驾驶控制系统仿真中的应用具有显著的优势。它不仅能够帮助工程师快速实现复杂控制算法的设计和验证，还能通过仿真结果对自动驾驶系统的性能进行全面评估。这些仿真工具的使用，有助于降低研发成本，缩短研发周期，为自动驾驶技术的商业化和规模化应用奠定了坚实的基础。 本研究通过Matlab和Simulink联合仿真，验证了基于车辆三自由度动力学模型的MPC控制策略在自动驾驶车辆跟踪双移线行驶中的有效性。该研究不仅为自动驾驶控制技术的发展提供了理论和技术支持，还展示了仿真技术在解决复杂控制问题中的实际应用价值。随着自动驾驶技术的不断发展和完善，基于Matlab和Simulink的仿真方法将发挥更加重要的作用。