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由于无刷直流电机调速系统具有非线性、多变量、不确定时变系统等特点,在高控制精度和快响应速度的条件下,传统的PID控制方法已经不能满足无刷直流电机调速系统的要求,如果其中的参数变化超过一定范围,整个控制系统会出现不稳定。在分析无刷直流电机(BLDCM)的数学模型并将其简化的基础上,提出了一种无刷直流电机的预测函数控制(PFC)策略,并进行了Matlab仿真试验。该BLDCM系统采用双闭环调速,速度环中采用PFC控制,计算得到参考电流值作为电流环的输入,电流环采用离散PI控制,由滞环电流跟踪型PWM逆变器的原理实现电流控制。仿真试验结果显示,这种无刷直流电机调速系统可以取得良好的控制效果。

第二章数据对象操作函数 AnswerAlm DatName 函数意义：应答数据对象DatName 所产生的报警 如对应的数据对象没有报警产生或已经 应答 则本函数无效 返 回 值：数值型 0 为操作成功；<>0 为操作失败 参 数：DatName 数据对象名； 实 例： AnswerAlm 电机温度 应答数据对象“电机温度”所产生的报警">第二章数据对象操作函数 AnswerAlm DatName 函数意义：应答数据对象DatName 所产生的报警 如对应的数据对象没有报警产生或已经 应答 则本函数无效 返 回 值：数值型 0 为操作成功；<>0 为操作失败 参 数：DatName 数 [更多]

评估奖励 evaluating_rewards是一个用于比较和评估奖励函数的库。 随附的论文描述了在这个存储库中实现的方法。 入门 安装 要安装evaluating_rewards ，请克隆存储库并运行： pip install evaluating_rewards/ 要在开发人员模式下安装以便立即可以进行编辑： pip install -e evaluating_rewards/ 该软件包与 Python 3.6 及更高版本兼容。 不支持 Python 2。 计算 EPIC 距离 evaluating_rewards.analysis.dissimilarity_heatmaps.plot_epic_heatmap脚本提供了一个方便的前端来生成奖励模型之间 EPIC 距离的热图。 例如，要从论文中复制图 2(a)，只需运行： python -m evaluating_rewar

函数式编程（FP）是一种软件开发风格，它注重不依赖于编程状态的函数。函数式代码易于测试和复用，容易实现并发，且不容易受到bug的攻击。Scala是一种能很好支持函数式编程的新兴JVM语言。《Scala函数式编程》是针对希望学习FP并将它应用于日常编码中的程序员而写的，内容包括：函数式编程的概念；函数式编程相关的各种“为什么”和“怎么做”；如何编写多核程序；练习和检测。

MTConnect.NET是用于协议的.NET库，用于收集机床数据。 使用.NET XmlSerializer解析和易于使用的函数，用于从MTConnect代理请求数据。 更新为最多支持MTConnect v1.5。 特征 易于使用的客户端类 完整的MTConnect文档响应作为类对象 Intellisense直接使用来自MTConnect标准的文本 使用内置的XmlSerializer进行简单解析 安装 努吉特 PM>安装包MTConnect.NET 例子 MTConnect客户端 MTConnectClient类使用MTConnect处理典型数据收集应用程序的整个请求结构。 首先发出探测请求，然后发出当前请求，然后打开流以获取任何新的样品数据。 该类将继续运行，直到调用Stop（）方法并将在内部处理错误为止。 using MTConnectDevices = MTConnect .

本文转载，向作者致敬！ 学习C++某些函数的深度学习。

基于合成孔径激光成像雷达(SAIL)二维数据收集方程和成像算法, 研究了圆形孔径和矩形孔径光学望远镜天线的方位向成像分辨率, 导出了点扩展函数的解析表达式, 分析了理想成像点尺寸及其光学足迹中心偏离、相位二次项匹配滤波失匹、空间采样宽度、采样周期等的影响; 也研究了距离向成像分辨率并分析了非线性啁啾补偿等的影响。对于各种影响因素都给出了数学判据, 特别是发现了矩形孔径的光学望远镜可以产生适合于SAIL扫描方式的矩形光学足趾并消除方位向分辨率不均匀降低, 可以设计最佳的矩形孔径的尺度分别控制光学足趾在方位向及其垂直方向上的尺度, 得到大扫描宽度和高方位向分辨率; 也发现了目标外差延时必须尽量小以克服非线性啁啾和初始光频不稳定性相位误差。

在本文中，我们解决了具有不完善的载波频率同步的频分多输入多输出（FD-MIMO）雷达稀疏成像问题。 从距离角平面上的经典点扩散函数（PSF）的角度来看，我们知道感兴趣的场景中的不同散射体将不再共享相同的PSF。 取而代之的是，位于不同范围容器中的散射体将具有不同的PSF。 此外，对于不同的产生载波频率偏移的信号源，我们发现与那些与接收器相关的信号源会由于范围角度尺寸之间的交叉干扰而对PSF产生更严重的影响。 我们还提出了一个不严格的载波频率偏移阈值，以建议超出的边界，由此导致的PSF将完全失真。 相应地，我们建议在稀疏重建后，当那些频偏可控时，以迭代方式补偿这些频偏的影响。 仿真证明了从解析推导中得出的合理结果，并验证了所提算法的有效性。

在跨发射机和接收机的载波偏移下，多/输入多输出（MIMO）雷达成像会遭受性能下降的困扰。 本文从MIMO点扩展函数（PSF）的角度分析了载波偏移对稀疏目标成像的影响。 建立了使用正交匹配追踪（OMP）成功进行支持恢复的条件，并且根据l（2）距离来表征性能损失。 提出了一种考虑载波偏移引起的扰动的稀疏成像算法，该算法对OMP算法进行了改进。 数值实验证实了这一分析。