PMSM的MTPA曲线绘制及其参数拟合——基于Matlab的AppDesigner
2022-01-19 19:38:37
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计算铁芯损耗系数k_h、k_e和k_c，定义如下： % f 是频率 [Hz] % B_m 是峰值磁通密度 [T] ％K_h是磁滞损耗系数[W / kg] % K_c 是经典涡流损耗系数 [W/kg] % K_e 为超涡流损耗系数 [W/kg] % M 是质量 [kg]
% 滞后损失 [W] P_h = K_h * f .* B_m.^2 * M;
% 经典涡流损耗 [W] P_c = K_c * (f .* B_m).^2 * M;
% 过量涡流损耗 [W] P_e = K_e * (f .* B_m).^1.5 * M;
% 总磁芯损耗 [W] P_core = P_h + P_c + P_e；
2021-12-20 14:46:30
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非线性优化：Levenberg-Marquardt方法
列文伯格马夸尔特算法
Matlab版本，附带运行例子
2021-11-16 17:13:44
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代码实现了 Least Squares Ellipsoid Specific Fitting 论文中提出的椭球拟合技术的一个特例，对应情况 k=4。只需将两个文件放在同一目录下并运行“testFit4”。 您可以更改噪声级别以观察算法的拟合精度和效率。 当由数据点表征的基本形状非常球形时，它工作得很好。 但是，如果不是这种情况，则需要进行一些修改。 拟合方法的技术细节请参考上述论文，该论文可从以下网页找到： http://www2.computer.org/portal/web/csdl/doi?doc=abs/proceedings/gmp/2004/2078/00/20780335abs.htm
2021-11-09 15:32:50
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Nonlinear least square fiitings
2021-10-25 14:05:34
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本程序是以labwindows为开发平台，利用该软件提供的库函数，开发了用于对采集来的数据进行曲线拟合。
2021-10-22 10:45:13
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LMfit-py
概述
LMfit-py提供了最小二乘最小化例程和类，并提供了一种简单，灵活的方法来参数化模型以拟合数据。
LMfit是一个纯Python软件包，因此易于从源代码安装或通过pip install lmfit进行pip install lmfit 。
如有疑问，意见和建议，请使用。 对于已知问题和错误报告，鼓励在GitHub Issues中使用错误跟踪软件。 在创建问题之前，请阅读 。
参数和拟合
LMfit-py提供了最小二乘最小化例程和类，并提供了一种简单，灵活的方法来参数化模型以拟合数据。 命名参数可以固定固定或自由调整，也可以固定在上下限之间。 另外，可以将参数约束为其他参数的简单数学表达式。
为此，程序员定义一个Parameters对象，一个增强的字典，其中包含命名参数：
fit_params = Parameters()
fit_params['amp']
2021-10-07 11:57:13
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matlab拟合函数
(fitting function matlab matlab matlab fitting function fitting function fitting function matlab matlab fitting function)
2021-09-09 15:29:10
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