针对二极管箝位三电平逆变器在不同负载及调制比的条件下，传统的空间矢量调制方法中点电压存在不能平衡的区域，而利用虚拟空间矢量的调制方法，在输出三相电流之和为零时，即能实现对中点电压的完全控制，但需要进行大量的三角函数运算及扇区判断，增大了控制器的计算工作量和实现难度。提出一种改进的虚拟空间矢量调制方法。通过虚拟矢量空间尺度的放大，进一步减少小扇区的划分，简化计算。通过将虚拟空间矢量分解到60°坐标系，无需进行扇区判断以及大量三角函数的计算即可得到各桥臂开关管在每个开关周期内的开通时间，可在调制比≤2／3范围内实现中点电压平衡完全控制，同时在矢量选取和作用时间计算方面进行了简化。最后构建了二极管箝位三电平逆变器模型，对该方法在中点电压平衡控制上的有效性进行了验证。

牛奶配送问题中包含访问次数不同的节点，该问题可以当做两阶段旅行商问题进行求解。为有效地求解节点个数处于平衡条件下的牛奶配送问题的两阶段旅行商问题，提出了一种启发式优化求解方法，有助提高目标问题的求解效率和性能。针对节点数量平衡性和节点访问次数不同的特点，提出一种基于节点划分的动态规划优化。通过对实例进行计算和比较，结果验证了所提方法的有效性和优越性。

本文采用了PI控制器检测两轮自平衡车执行器故障和转向负载力矩的异常信息。本文提出了一套故障诊断的方案，其中包含故障检测和故障评价的控制策略。分析设计PI控制器，并对其做了详细的讨论。统计阈值是关于诊断可能的异常操作和严重的执行故障的研究，有利于提高决策的可靠性。给出了故障诊断策略性能和可行性的评估图框。

使用stm32c8t6的hal库编写的pid平衡小车完整程序 使用stm32c8t6的hal库编写的pid平衡小车完整程序 使用stm32c8t6的hal库编写的pid平衡小车完整程序 使用stm32c8t6的hal库编写的pid平衡小车完整程序 使用stm32c8t6的hal库编写的pid平衡小车完整程序 使用stm32c8t6的hal库编写的pid平衡小车完整程序

针对传统的过采样算法在增加样本的同时可能使决策域变小和噪声点增加的问题进行了研究，提出了一种基于错分的混合采样算法。该算法是以SVM为元分类器，AdaBoost算法进行迭代，对每次错分的样本点根据其空间近邻关系，采取一种改进的混合采样策略：对噪声样本直接删除；对危险样本约除其近邻中的正类样本；对安全样本则采用SMOTE算法合成新样本并加入到新的训练集中重新训练学习。在实际数据集上进行实验，并与SMOTE-SVM和AdaBoost-SVM-OBMS算法进行比较，实验结果表明该算法能够有效地提高负类的分类准确率。

使用SNOWPACK和Alpine3D在南极西部冰盖上进行分布式表面质量平衡建模 指示 将存储库克隆到高性能计算环境中，即从头开始。 git clone https://github.com/EricKeenan/SNOWPACK_WAIS.git 按照doc/compile_SNOWPACK.md的指示编译并安装MeteoIO，SNOWPACK和Alpine-3D。 Alpine-3D输入 如果输入文件（例如，大气强迫，地形模型和初始雪属性）已经存在：通过导航到setup目录并将输入复制到计算环境中并执行 bash copy_input.sh 其他：按照doc/input_files.md的指示创建输入文件 发射Alpine-3D 配置slurm设置，并设置重启标志Y或N在job.sbatch 。 确保您不在conda环境中。 conda deactivate sbatch jo

是的matlab代码CG量表 CG Scale固件是开源的，免费提供。 如果您喜欢它，请捐款支持该项目，并帮助确保它得到持续开发。 基于Arduino的重心秤，用于对飞机模型进行称重。 所需的组件相对较少，对于初学者来说也应该可以毫无问题地进行构建。 最重要的功能： 支持带有2或3个称重传感器的秤 支援ESP8266（也是Wifi套件8）和Arduino与ATmega328，ATmega32u4 基于参考对象自动校准，因此无需费力确定校准值 OLED显示 电池电压可以测量 通过串行接口通过菜单进行设置 使用ESP8266，还可以通过网页方便地进行设置 参数永久保存在EEprom中，无需在软件更新后重新设置参数 只需要几个组件，这意味着它可以快速简便地组装 有关该结构的更多信息，请参见

MATLAB中ice函数代码EBM_JA 能量平衡模型，用于探索驱动海冰边缘纬度的过程。 概述 该存储库包含MATLAB的源代码，用于在Aylmer等人描述的Energy-Balance模型（EBM）中运行模拟。 （2020） 。 提交时的提交ID：a007fa1（但请注意，除了文档外，代码没有任何更改，因为该代码用于生成本文中介绍的结果）。 要求 此代码已在Windows 7上使用MATLAB R2018a和在Linux上使用MATLAB R2017b进行了测试。 无法保证它将在其他操作系统上或在其他版本的MATLAB上正常运行。 运行代码 用户应在“ bin”目录中编辑三个文件： parameters.m：在此处更改参数值。 注释中给出了定义和单位。 settings.m：在此处更改常规EBM设置，例如网格分辨率和积分时间。 run_ebm.m：顾名思义，此脚本使用指定的参数和设置运行EBM。 settings.m 必须根据网格点数（ nphi ）（包括0和90度纬度）来指定网格分辨率。 同样，必须以1年（ nt ）中的时间间隔数来指定时间步长。 总积分时间t_total必须以年的

3)电动机轴上的转距平衡方程 Jmwm’(t)+ fmwm(t)=Mm(t)-ML(t) (4) Jm——转动惯量(电动机和负载折合到电动 机轴上) ，kg·m fm——粘性摩擦系数(折合到电机轴上)， N·m·rad-1·s ML——折合到电动机轴上的总负载转矩， N·m 由(3)求出ia(t)，代入(1)，同时(2)亦代入(1)得： LaJmwm’’(t)+(La fm+RaJm)wm’(t)+(Ra fm+CmCe)wm(t) =CmUa(t)-LaML’(t)-RaML(t) (5)

共享单车再平衡问题（BRP）是单一商品旅行商问题（1- PDTSP）的扩展，是一类NP难问题。针对已有算法求解速度慢，不利于实现实时调度优化的缺点，提出一种求解BRP的非代际遗传算法。基于个体搜索机制保留优异个体，设计线路交叉算子和k点破坏修复变异算子，引入破坏修复机制，当算法收敛变慢时自动生成新个体进入种群以避免陷入局部最优解。应用BRP标准算例测试表明：在小规模算例上该算法均能找到最优解，平均CPU消耗为3.8s;在中等规模与大规模算例上，该算法找到9个算例的最优解，并且其运算速度相较于分支定界算法和线路破坏与修复启发式算法提升77%以上。