电池充放电控制simulink仿真包括PI控制器、boost控制器、buck控制器,matlab2021a测试。
实时库 带有bash脚本和服务的易于使用且易于安装的Web前端,用于简单的无头gnss基站。 前端: | | | | 前端的功能是: 查看卫星信号电平 在地图上查看基本位置 启动/停止各种服务(将数据发送到Ntrip Caster,Rtcm服务器,通过无线电链接发送Rtcm流,将原始数据记录到文件中) 编辑服务设置 下载/删除原始数据 基本示例: 外壳:GentleBOX JE-200(防水,天线和以太网电缆的电缆密封套) SBC:Raspberry Pi 3 / Orange Pi Zero(512MB) Gnss接收器:U-Blox ZED-F9P(来自Drotek) 天线
2023-04-13 11:24:15 4.17MB raspberry-pi gnss base sbc
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pi-rc522, 用于 SPI RFID RC522模块的树莓派 python 库 python RC522库pi-rc522由两个 python 类组成,用于使用 树莓派 或者Beaglebone黑色控制 SPI RFID MODULE"rc522"。 你可以在AliExpress或者Ebay上获得 $3的MODUL
2023-04-12 18:20:51 15KB 开源
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信号完整性与电源完整性分析 第3版.pdf
2023-04-11 10:41:56 99.97MB SI PI 信号完整性 电源完整性
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这是直流电机速度控制的PI控制器的优化。这是在matlab7.0中完成的。您可以通过更改[varmin],[varmax]矩阵来更改PI控制器的范围进行优化。 在“Main_ImperialistCompetitveAlgorithm.m”中。 成本函数基于稳定时间、上升时间、稳态误差、超调。优先级被赋予这些参数。您也可以更改优先级。参见“成本函数.m”。
2023-04-07 15:53:17 39KB matlab
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用MATLAB中的Simulink和Power、System工具箱搭建了异步电动机在两相坐标系上的仿真模型和基于交流调压方式软起动器系统的仿真电路模型。通过搭建的仿真系统模型进行计算机仿真实验,分别得出了软起动加电流环和不加电流环情况下的仿真结果,并对结果进行了分析、比较。
2023-04-05 12:16:22 1.38MB 自然科学 论文
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ANSYS(原Ansoft)的去耦电容自动优化工具PI-Advisor介绍
2023-04-04 11:40:59 1.02MB 电源完整性
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数控 CNCjs是基于功能齐全的基于Web的界面,用于运行 , , 或CNC控制器。 有关更完整的介绍,请参见Wiki页面的“部分。 产品特点 支持的控制器 () () () () (推荐:固件版本0.97 build 449.xx )() 6轴数字读出(DRO) 刀具路径3D可视化 与多个客户同时沟通 设备宽度小于720px的小屏幕显示的响应式视图iPhone 5S上的Safari 可自定义的工作区 (自1.9.10版本开始) 自定义MDI(多文档界面)命令按钮(自1.9.13起) 我的账户 指令 大事记 多国语言支持 观看目录 (自1.9.11起) Z-探针 自定义小部件 为CNCjs创建自定义窗口小部件。 吊坠 样板代码 开发cncjs吊坠的最小示例。 现有吊坠 - 简单挂件(使用无线键盘或USB)。 -Raspberry Pi触摸显示器的CNCjs Web信息亭。 ps3-用于CNCjs的Dual Shock / PS3蓝牙远程吊坠。 gpio-用于CNCjs的简单Raspberry Pi GPIO吊坠控件。 平板电脑用户界面 用于
2023-04-02 17:30:47 13.14MB linux raspberry-pi serial cnc
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在系统分析与设计过程中,针对高阶动态系统所具有的时滞性,常常利用具有延迟环节的一阶(first order plus time delay,FOPTD)或者二阶系统(second order plus time delay,SOPTD)模型对其进行近似处理,由于建模误差过大影响所描述系统的准确性和控制性能。本文给出了具有延迟环节的新型非整数阶类一阶系统模型(non-integer order plus time delay,NIOPTD),并分别设计了某高阶系统降阶得到的传统模型与新型类一阶系统近似模型,
2023-03-29 13:43:43 519KB 工程技术 论文
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DeepSpeech:DeepSpeech是一种开源嵌入式(离线,设备上的)语音到文本引擎,可以在从Raspberry Pi 4到大功率GPU服务器的各种设备上实时运行
2023-03-15 21:18:57 6.19MB machine-learning embedded deep-learning offline
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