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本文深入探讨了电力系统动态状态估计的两种方法：扩展卡尔曼滤波(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)。文章首先介绍了这两种滤波技术的基本原理和算法流程，接着通过实例分析和数值模拟，比较了它们在电力系统状态估计中的性能差异。此外，文章还讨论了如何根据电力系统的具体特点和需求，选择最合适的滤波方法。本文旨在为电力工程师和研究人员提供有关动态状态估计的实用指南，并推动相关领域的进一步研究和发展。 适用人群：电力工程师、控制系统研究人员、卡尔曼滤波技术爱好者 使用场景：电力系统状态监测、故障诊断、系统控制与优化 电力系统、动态状态估计、扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波

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opencv4.7+扩展库，已编译可直接使用C++

流利的扩展 Fluent.Extensions是一个netstandard类库，它支持针对编程。 其主要目的是作为每个软件包的一部分，简化向更流畅的编程风格的过渡。 安装 Fluent.Extensions可以单独安装。 内容 通用集合扩展方法 Fluent.Extensions包含中定义的所有扩展方法，这些扩展方法用于修改方法链内的通用集合。 一旦使用命名空间System.Collections.Generic，它们便可用。 通用方法 以下通用扩展名方法在全局命名空间中定义，您的项目引用Fluent.Extensions后，它们将立即可用。 做（） 可以将Do()扩展方法插入方法链内，以回调lambda表达式或方法。 该lambda表达式应具有仅一个参数，该参数接收方法链的当前对象。 Do()始终返回当前对象。 例如： var x = 10; 1.Do(v => x += v)

针对现有非线性控制方案的一些瓶颈问题，从线性控制的角度出发，开展了一种用于WMR的线性二次型最优控制方法设计的研究。基于WMR的运动学模型采用动态反馈线性化技术将非线性运动学模型转换为线性模型；然后选取跟踪误差及误差收敛速度作为设计指标；同时考虑实现渐进跟踪，针对不同形式的参考轨迹，根据内模原理对控制器模态进行扩展，利用线性模型设计基于内模扩展LQ最优轨迹跟踪控制器；最后通过动态反馈反变换得到实际控制器。此外，通过将此方法的控制效果与几种经典方法进行仿真比对，说明了此方法对于跟踪的精确性和快速性上有较大优势。

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