电池标准

基于C++ 的模糊PID控制代码，参考许多论文制定的PID参数调整模糊规则，代码对于想了解这方面的人有一定的借鉴意义。但是不保证什么控制对象都能用，具体对象具体设计

本文介绍了可变阈值概念格的定义。 基于Galois连接，定义了三种可变阈值概念格，通过调整阈值可以满足知识发现的各种要求。 可变阈值概念格中形式概念的数量远远少于模糊概念格中形式概念的数量。 三种可变阈值概念点阵在两个明快集合之间，在明快集合和模糊集合之间以及在模糊集和明晰集合之间构造。 它们的性质类似于经典概念格的性质，并且可以由模糊概念格来诱发。

ESCtoolbox（Python版本） 这是Gregory Plett的增强型自校正（ESC）电池模型的Python版本。 原始代码是用Matlab编写的，可以在ESCtoolbox的mocha-java.uccs.edu/BMS1/中。 OCV模型 开路电压（OCV）文件位于ocv_model/文件夹中，其中OCV模型是ocv.py文件。 从该模型生成的结果和图应类似于Matlab runProcessOCV.m图。 funcs.py文件包含OCVfromSOCtemp函数，而models.py文件包含OCV模型使用的模型对象。 data.py文件绘制了位于ocv_data/的csv文件中的实验数据。 ocv_data/文件夹中的csv文件提供了A123电池的电池测试数据。 数据文件是从Matlab ESCtoolbox的OCV_Files/A123_OCV目录中的Excel电子表

socmatlab代码SOC-Estimation-of-Li-ion-battery-using-Kalman-filter 这篇论文是 Frank Lewis 博士指导下的 UTA EE 5322 课程作业的一部分 参考会议论文。 访问 Matlab 文件进行验证。 以下代码用于验证。 数据 = xlsread('0deg1.xls'); k = 7000； A1 = 眼睛（2）； A2 = 眼睛（2）； H1 = [1,1]; H2 = [1,1]; x01 = [4.15;0]; x02 = [0;0]; xhat1=[4.26;0]; xhat2=[0.99;0]; P1 = 0.000000001眼（2）； P2 = 0.07眼（2）； Q1 = 0.0000001眼（2）； Q2 = 0.05眼（2）； G1 = 0.0000008眼睛（2）； G2 = 0.0015眼（2）； w=randint(2,7000); vk1 = rand(1,2); vk2 = rand(1,2); r1 = [0.5]; r2 = [0.8]; 对于 j = 1:k x1(:,j+1)=

Feedback DDPG with Fuzzy Reward for Robotic Assembly.pdf

彻底解决Battery Historian上传zip后没有submit按钮的问题 具体详见：https://blog.csdn.net/jidapenglin28/article/details/120082107

Android Battery Dog 电池监控 Android Battery Dog 是 Android 平台上用来监控电池电量的服务软件，它生成电池记录文件：/sdcard/BatteryDog/battery.csv ，该文件包含时间、电量信息、温度和电压以及一些简单的图形。

使用battery historian的时候submit按钮总是不显示，查看发现有很多JS报错，无法拉下这些JS文件，于是就把它这些文件下到本地 historian-optimized.js放在compiled目录下 jquery那几个放在third-party/js目录下（没有的话自己建一个） \src\github.com\google\battery-historian\templates\base.html文件里的 URL替换成“third-party/js/xx(js文件名）"就可以了

这本书也是模糊控制的经典书籍，它主要分析了TS模型还有相关的稳定性和动态性能的问题。是研究模糊控制的人必不可少的一本书籍。