基于扩张状态观测器(ESO)的三相永磁同步电机谐波电流抑制技术的研究与实践：从原理到仿真观测器。附实验前后电流对比及文献支持。,三相永磁同步电机谐波电流抑制策略：基于扩张状态观测器(ESO)的观测与抑制技术,三相永磁同步电机谐波电流抑制，采用基于扩张状态观测器(ESO)来实现对谐波的观测和抑制，附参考文献。 图一为参考的英文文献 图二为未使能算法时的电流谐波，5、7次谐波含量高 图三为使能谐波抑制算法后相电流THD，5、7次谐波含量明显降低。 图四为观测的q轴电流和实际q轴电流 图五为仿真观测器截图 ,三相永磁同步电机; 谐波电流抑制; 扩张状态观测器(ESO); 谐波观测; 谐波抑制; 5、7次谐波; 电流THD; 仿真观测器。,基于扩张状态观测器(ESO)的三相永磁同步电机谐波电流抑制技术研究

倾斜影像匹配关键算法及应用研究 倾斜影像匹配是计算机视觉领域的研究热点之一，其应用广泛，涉及到无人机、航空航天、城市规划等领域。该领域的研究主要集中在倾斜影像匹配关键算法的设计和改进上，旨在提高匹配效率和扩大应用场景。 一、传统算法 传统的倾斜影像匹配算法主要基于特征匹配和深度学习的方法。特征匹配算法主要包括 SIFT、SURF、ORB 等，这些算法通过提取图像的特征点，并比较它们之间的相似性来进行匹配。深度学习的方法则主要基于卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），通过训练神经网络来进行影像匹配。 二、无模板算法 近年来，无模板的倾斜影像匹配算法也得到了广泛。无模板算法通过直接比较倾斜影像和目标影像之间的像素值来进行匹配，避免了传统算法中需要预先提取特征点的步骤，具有更高的匹配效率。其中，基于互信息的无模板算法是最常用的方法之一，它通过计算像素之间的互信息来衡量影像之间的相似性。 三、应用场景 倾斜影像匹配算法在各个领域都有广泛的应用。在无人机领域，倾斜影像匹配被用于地形测量、建筑物三维重建等方面。在航空航天领域，倾斜影像匹配被用于地图测绘（DOM）、三维地形生成等领域。在城市规划领域，倾斜影像匹配被用于城市三维建模、建筑物检测等方面。 四、发展方向 未来，倾斜影像匹配关键算法的发展方向主要包括两个方面：提高匹配效率和扩大应用场景。在提高匹配效率方面，未来的研究将致力于寻找更高效的特征提取方法和匹配策略，以提高算法的匹配速度和准确性。在扩大应用场景方面，未来的研究将探索倾斜影像匹配算法在其他领域的应用，如医疗影像分析、虚拟现实等领域。 五、结论 倾斜影像匹配关键算法及应用研究具有重要的研究价值。本文对倾斜影像匹配的相关算法进行了综述，并探讨了其应用场景和未来发展方向。随着技术的不断发展，倾斜影像匹配将在更多领域得到广泛应用，并为人类带来更多的便利和服务。 六、无人机摄影测量影像匹配与纠正技术 无人机摄影测量技术已经成为地理信息获取的重要手段。这项技术通过高精度的无人机搭载高分辨率相机进行拍摄，获取大量高清晰度的地面影像，为实现地理信息的快速、准确获取提供了可能。然而，如何从这些影像中提取出精确可靠的信息，需要借助影像匹配与纠正技术。 七、影像匹配与纠正技术 影像匹配是无人机摄影测量的重要环节之一。其主要目的是找出不同影像中相同或相似的特征点，通过这些特征点将多幅影像进行几何变换，以实现影像之间的配准和拼接。影响影像匹配效果的因素主要包括影像质量、特征点检测和匹配算法的选择。 影像纠正则是通过对获取的影像进行几何畸变校正和地理坐标转换，将其还原为真实的地理空间信息。影响影像纠正效果的因素主要包括影像畸变、坐标系转换和地形高程数据的质量。 八、结论 无人机摄影测量影像匹配与纠正技术是实现地理信息准确、快速获取的关键手段。本文对无人机摄影测量影像匹配与纠正技术进行了详细探讨，总结了当前研究现状和发展趋势，并指出了未来可能面临的研究挑战。

基于滑模观测器的永磁同步电机无感FOC算法研究：包括PLL位置提取与多种开关函数的对比分析，仿真模型搭建参考文献全解析,基于滑模观测器的永磁同步电机无感FOC 1.采用两相静止坐标系的SMO，位置提取方法采用PLL(锁相环)，开关函数包括符号函数、sigmoid函数、饱和函数，可进行对比分析； 2.提供算法对应的参考文献和仿真模型仿真模型纯手工搭建 ,基于滑模观测器; 永磁同步电机无感FOC; 两相静止坐标系SMO; 位置提取PLL; 开关函数对比分析（符号函数、sigmoid函数、饱和函数）; 算法参考文献; 仿真模型纯手工搭建。,基于SMO与多种开关函数的永磁同步电机无感FOC研究及仿真分析

内容概要：本文档为新能源汽车技术及性能仿真训练作业指导文件，旨在通过对BYDe6车型在不同工况下的电机输出特性和效率进行MATLAB仿真，绘制电机输出特性拟合曲线及效率MAP图，深入分析影响电动汽车动力性的关键因素。作业被分为四种工况：加速与制动、直行变速、变速上下坡、直行-转弯-直行，每种工况有特定的速度、加速度或坡度要求。学生需根据学号选择对应的工况，在规定时间内完成PPT并上台讲解。此外，文档还提供了BYDe6的详细技术参数，包括车重、电动机性能、电池规格等，以及整车的工作原理示意图，帮助学生更好地理解车辆的工作机制。 适合人群：适用于正在学习新能源汽车技术或相关专业的学生，特别是对电动汽车动力系统和性能仿真感兴趣的学生群体。 使用场景及目标：①掌握MATLAB仿真软件的基本操作技能；②理解电动汽车在不同行驶条件下的动力表现；③通过具体案例分析，提高对新能源汽车技术的理解和应用能力。 阅读建议：建议读者先熟悉BYDe6的技术参数和工作原理，再逐步深入到具体的仿真任务中去。在准备PPT时，应重点突出仿真结果及其背后的物理意义，同时结合实际驾驶体验进行讨论。

移动通信中信道均衡技术的研究与仿真 移动通信中信道均衡技术是移动通信系统中的一项关键技术，旨在消除信道中的干扰，以提高通信质量。本文对移动通信中信道均衡技术的研究与仿真进行了深入的研究和分析。 一、信道均衡技术的重要性 在移动通信系统中，信道干扰是一个非常重要的问题，它会对通信质量产生严重的影响。信道干扰可以分为两类：一类是随机干扰，另一类是确定性的干扰。随机干扰是由于信道中的随机 noise 导致的，而确定性的干扰是由于信道中的多径效应和码间干扰引起的。信道均衡技术的主要目的是消除信道中的干扰，以提高通信质量。 二、信道均衡技术的分类 信道均衡技术可以分为两类：线性均衡和非线性均衡。线性均衡技术是指使用线性滤波器来消除信道中的干扰，而非线性均衡技术是指使用非线性滤波器来消除信道中的干扰。在移动通信系统中，线性均衡技术是最常用的信道均衡技术。 三、自适应均衡器结构 自适应均衡器结构是移动通信系统中的一种非常重要的技术。自适应均衡器可以自动地调整系数，以跟踪信道中的变化。自适应均衡器结构可以分为两类：线性横向均衡器和判决反馈均衡器。线性横向均衡器是指使用线性滤波器来消除信道中的干扰，而判决反馈均衡器是指使用判决反馈算法来消除信道中的干扰。 四、系数调整算法 系数调整算法是自适应均衡器结构中的一个非常重要的组件。系数调整算法可以分为两类：LMS 算法和 CMA 算法。LMS 算法是一种常用的系数调整算法，它可以快速地调整系数，以跟踪信道中的变化。CMA 算法是一种常用的盲均衡算法，它可以盲目地调整系数，以跟踪信道中的变化。 五、 MATLAB 仿真 为了验证自适应均衡器结构和系数调整算法的性能，我们使用 MATLAB 进行了仿真。我们使用线性横向均衡器结构和判决反馈均衡器结构，并使用 LMS 算法和 CMA 算法进行系数调整。仿真结果表明，CMA 算法整体上优于 LMS 算法。 六、结论 移动通信中信道均衡技术是一个非常重要的技术，它可以消除信道中的干扰，以提高通信质量。自适应均衡器结构和系数调整算法是移动通信系统中的一种非常重要的技术。我们的研究结果表明，CMA 算法是一种非常优秀的系数调整算法，它可以盲目地调整系数，以跟踪信道中的变化。

【阿里云-2024研报-】大模型安全研究报告（2024年） 大模型技术的演进与影响 自2017年起，大模型技术经历了预训练语言模型的探索期，到语言大模型的爆发期，再到当前的多模态大模型提升期，这些阶段标志着人工智能从专用弱智能向通用强智能的转变。这一技术进步不仅提升了智能水平，还带来了人机交互方式和应用研发模式的重大变革。大模型技术的广泛应用，为第四次工业革命提供了强大的动力和创新潜力。 大模型安全挑战 随着大模型技术在商业化应用和产业化落地过程中的加速，一些原有人工智能安全风险得到加剧，同时也催生了新型风险，例如模型“幻觉”、指令注入攻击、网络攻击平民化等。此外，数据合规获取、数据标注安全、数据集安全检测等问题也凸显了系统平台和业务应用安全风险。 大模型安全框架 为了防范和消减大模型的安全风险，并促进其在安全领域的应用，本报告提出了一份大模型安全框架，涵盖以下四个方面的内容： 1. 安全目标：明确大模型安全的总体目标。 2. 安全属性：包括大模型自身的安全特性。 3. 保护对象：确定需要保护的关键对象。 4. 安全措施：提供相应的保护措施。 此外，报告还提出了大模型赋能安全框架，关注大模型在网络安全、数据安全、内容安全等领域的安全赋能作用。 报告编制单位与版权声明 本报告由阿里云计算有限公司联合中国信息通信研究院以及三十余家行业单位共同编制。报告的版权属于阿里云计算有限公司与中国信息通信研究院共同拥有，任何个人或机构在使用本报告内容时必须注明出处，否则将依法追究法律责任。 大模型技术产业与安全展望 报告对大模型技术产业的未来进行了展望，强调了在技术发展的同时，安全治理的重要性。国际组织和世界主要国家正在通过制定治理原则、完善法律法规、研制技术标准等方式积极应对大模型安全问题。未来，随着技术的进一步发展，大模型在逻辑推理、任务编排等方面的能力将为解决网络空间安全瓶颈问题带来新的机遇。 大模型自身安全与赋能安全的具体措施 1. 大模型自身安全框架提出了系统平台安全措施、训练数据安全保护、算法模型安全保护、业务应用安全保护等策略。 2. 大模型赋能安全框架则从风险识别、安全防御、安全检测、安全响应、安全恢复等方面，为不同应用场景提供安全赋能。 报告目录结构 报告目录详细划分了各个章节，包括大模型安全概述、大模型自身安全、大模型赋能安全以及大模型安全展望等部分，具体罗列了模型“幻觉”缓解、模型偏见缓解、模型可解释性提升、系统平台安全措施、输入输出安全保护、账号恶意行为风控、自动化数据分类分级等关键点。 总结而言，阿里云与合作伙伴共同编撰的《大模型安全研究报告（2024年）》，不仅是对大模型技术演进和安全挑战的深入剖析，更是对未来大模型技术产业安全治理和发展趋势的全面展望，为相关领域的发展提供了科学的参考依据。

无线充电系统中LCC-S谐振闭环控制的Simulink仿真研究与实践,LCC-S无线充电恒流恒压闭环控制仿真 Simulink仿真模型，LCC-S谐振补偿拓扑，副边buck电路闭环控制 1. 输入直流电压400V，负载为切电阻，分别为20-30-40Ω，最大功率2kW。 2. 闭环PI控制：设定值与反馈值的差通过PI环节，与三角载波比较，大于时控制MOSFET导通，小于时关断，开关频率100kHz。 3. 设置恒压值200V，恒流值5A。 ,LCC-S无线充电; 恒流恒压闭环控制; Simulink仿真模型; 谐振补偿拓扑; 副边buck电路; 开关频率; 功率。,基于LCC-S无线充电的闭环控制恒流恒压Simulink仿真模型研究

内容概要：本文详细介绍了利用遗传算法解决含分布式电源（DG）的配电网故障恢复问题的方法及其Matlab实现。首先阐述了遗传算法的基本思想，即通过模拟自然选择和遗传机制，在多种供电方案中筛选出最优解。接着展示了具体的实现代码，包括适应度函数、种群初始化、交叉变异操作等关键模块。特别是在适应度函数中，综合考虑了负荷恢复、DG利用率以及线路容量等因素的影响。此外，文中还讨论了如何处理DG接入带来的额外复杂性和约束条件，如电压越限检测、潮流计算等。最后，通过仿真实验验证了该方法的有效性，结果显示引入DG后平均恢复时间显著缩短，算法收敛速度提高。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是对智能电网、故障恢复算法感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要优化配电网故障恢复策略的实际工程场景，旨在提高供电可靠性，缩短停电时间，降低运维成本。通过学习本文，读者能够掌握基于遗传算法的故障恢复方法的具体实现流程和技术要点。 其他说明：文中提到了一些常见的陷阱和注意事项，如初始版本未考虑线路容量约束导致变压器过载等问题，并给出了相应的解决方案。同时推荐了几篇重要的参考文献，帮助读者进一步深入理解和扩展相关领域的知识。

2024-2030年工业计算机行业深度调研及发展战略研究报告 随着工业4.0的推进以及智能制造的发展，工业计算机作为实现自动化和智能化的核心技术之一，已经成为了推动工业升级的关键力量。本报告针对2024-2030年工业计算机行业进行全面深入的调研，并对行业的未来发展战略进行详尽的分析与规划。 报告首先对当前工业计算机市场的概况进行了梳理，包括市场规模、主要厂商、产品类型以及应用领域。报告深入分析了行业内部的技术发展趋势，包括嵌入式系统、边缘计算、人工智能与工业计算机的融合等前沿技术的发展状况及其在工业领域的应用前景。此外，报告还对工业计算机在不同行业中的应用进行了细致的分析，如汽车制造、航空航天、能源管理、智能物流等。 在市场分析方面，报告详细研究了全球以及主要国家和地区的工业计算机市场发展趋势，重点分析了影响市场发展的关键因素，例如全球经济环境、工业自动化和数字化的推进速度以及各类政策法规的影响等。针对行业竞争格局，报告通过对主要企业的市场占有率、技术水平、研发能力、商业模式等维度的比较，剖析了行业的竞争态势和未来发展趋势。 基于对行业现状和市场趋势的深入理解，报告提出了工业计算机行业的中长期发展战略。这包括但不限于技术创新战略、市场拓展战略、产业链整合战略、人才培养战略等。报告建议行业内的企业加强研发投入，推动关键技术的突破；同时，企业需积极拓展国际市场，通过合作与兼并重组等方式，提升整体竞争力。 对于政策制定者而言，报告建议应出台更多的扶持政策，鼓励工业计算机技术的研发与创新，加速技术在各行各业中的应用与普及。同时，应加强行业标准的制定，为工业计算机的发展提供良好的政策环境。 报告对未来工业计算机行业的发展进行了展望，并指出，随着技术的不断进步和应用领域的不断扩大，工业计算机行业将迎来更加广阔的发展空间。企业需要把握时代脉搏，紧跟技术发展趋势，不断创新产品与服务，以满足市场和客户的需求，实现可持续发展。

六轴机械臂粒子群轨迹规划与关节动态特性展示：包含多种智能算法的时间最优轨迹规划研究,六轴机械臂353粒子群轨迹规划代码 复现居鹤华lunwen 可输出关节收敛曲线 和关节位置 速度 加速度曲线 还有六自由度机械臂混沌映射粒子群5次多项式时间最优轨迹规划 3次多项式 3次b样条 5次b样条 算法可根据需求成其他智能算法 ,核心关键词：六轴机械臂；粒子群轨迹规划；代码复现；居鹤华lunwen；关节收敛曲线；关节位置；速度；加速度曲线；六自由度机械臂；混沌映射；时间最优轨迹规划；多项式轨迹规划；b样条轨迹规划；智能算法。 关键词以分号分隔：六轴机械臂; 粒子群轨迹规划; 代码复现; 居鹤华lunwen; 关节收敛曲线; 关节位置; 速度; 加速度曲线; 六自由度机械臂; 混沌映射; 时间最优轨迹规划; 多项式轨迹规划; b样条轨迹规划; 智能算法。,六轴机械臂粒子群轨迹规划代码：智能算法优化与曲线输出