光伏储能单相离网并网切换仿真模型的构建与实现：Boost电路MPPT控制、并网逆变及离网逆变的双控制策略、双向DCDC储能技术笔记,光伏储能单相离网并网切仿真模型 笔记＋建模过程参考 包含Boost、Buck-boost双向DCDC、并网逆变器控制、离网逆变器控制4大控制部分 boost电路应用mppt， 采用扰动观察法实现光能最大功率点跟踪 电流环＋电压前馈的并网逆变控制策略 电压外环＋电流内环的离网逆变控制策略 双向dcdc储能系统维持直流母线电压恒定 THD<5% 满足并网运行条件 2018b版本 ,核心关键词：光伏储能; 离网并网切换; 仿真模型; Boost控制; Buck-boost; 双向DCDC; 最大功率点跟踪(MPPT); 扰动观察法; 电流环; 电压前馈; 电压外环; 电流内环; THD<5%; 2018b版本。,"光伏储能系统双向DCDC控制与离网并网切换仿真模型研究"

内容概要：本文深入探讨了光伏储能系统与三相并离网逆变切换运行模型的技术细节。主要内容涵盖四个关键部分：光伏+Boost电路及其MPPT控制（采用电导增量法）、双向DCDC储能系统（用于维持直流母线电压稳定）、并网逆变器的PQ控制（确保电能顺利并入电网）以及离网逆变器的VF控制（保障离网状态下电能质量）。此外，文章详细介绍了孤岛检测机制，确保系统能够在电网故障时快速切换到离网模式，并在电网恢复后平稳返回并网状态。文中提供了大量代码片段和技术细节，帮助读者理解每种控制策略的具体实现方式。 适合人群：对光伏储能系统、电力电子技术有一定了解的研究人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于光伏储能系统的设计、开发和优化，特别是关注于提高系统的稳定性和效率。目标是掌握光伏储能系统的工作原理，尤其是不同模式间的无缝切换技术和控制策略的应用。 其他说明：文章不仅提供了理论解释，还包括了许多实用的代码示例和调试技巧，有助于读者更好地理解和实践相关技术。

"光伏储能与三相并离网逆变切换运行模型详解：Boost、Buck-boost双向DCDC控制、PQ与VF控制及孤岛检测自动切换技术",光伏储能＋三相并离网逆变切运行模型【含笔记】 包含Boost、Buck-boost双向DCDC、并网逆变器控制、离网逆变器控制4大控制部分 光伏＋boost电路应用mppt 采用电导增量法实现光能最大功率点跟踪 并网逆变采用PQ控制 离网逆变采用VF控制控制 双向dcdc储能系统维持直流母线电压恒定 孤岛检测，然后在并、离网之间进行自动切 波形漂亮 转过程看图说话 ,光伏储能; 三相并离网逆变切换; Boost; Buck-boost双向DCDC; MPPT; 电导增量法; PQ控制; VF控制; 双向dcdc储能系统; 孤岛检测。,光伏储能系统：四控部分与双向DCDC的并离网运行模型【含操作图解】

光伏储能与三相并离网逆变切换运行模型：Boost、Buck-boost双向DCDC控制、PQ与VF控制策略及孤岛检测自动切换技术笔记,光伏储能＋三相并离网逆变切运行模型【含笔记】 包含Boost、Buck-boost双向DCDC、并网逆变器控制、离网逆变器控制4大控制部分 光伏＋boost电路应用mppt 采用电导增量法实现光能最大功率点跟踪 并网逆变采用PQ控制 离网逆变采用VF控制控制 双向dcdc储能系统维持直流母线电压恒定 孤岛检测，然后在并、离网之间进行自动切 波形漂亮 转过程看图说话 ,光伏储能; 三相并离网逆变切换运行模型; Boost; Buck-boost双向DCDC; MPPT; 电导增量法; PQ控制; VF控制; 双向dcdc储能系统; 孤岛检测。,"光伏储能系统：四控部分协同运行模型及MPPT最大功率追踪"

光伏储能与三相并离网逆变切换运行模型：Boost、Buck-boost双向DCDC控制、PQ与VF控制策略及孤岛检测自动切换技术笔记,光伏储能与三相并离网逆变切换运行模型：Boost、Buck-boost双向DCDC控制、PQ与VF控制策略及孤岛检测切换机制介绍,光伏储能＋三相并离网逆变切运行模型【含笔记】 包含Boost、Buck-boost双向DCDC、并网逆变器控制、离网逆变器控制4大控制部分 光伏＋boost电路应用mppt 采用电导增量法实现光能最大功率点跟踪 并网逆变采用PQ控制 离网逆变采用VF控制控制 双向dcdc储能系统维持直流母线电压恒定 孤岛检测，然后在并、离网之间进行自动切 波形漂亮 转过程看图说话 ,光伏储能; 三相并离网逆变切换; Boost; Buck-boost双向DCDC; MPPT; 电导增量法; PQ控制; VF控制; 双向dcdc储能系统; 孤岛检测。,光伏储能系统：四控部分与双向DCDC的并离网运行模型【含操作图解】

内容概要：本文详细介绍了Fluent软件中用于颗粒流模拟的不同模型及其应用场景。首先讨论了DPM（离散相模型），适用于稀疏颗粒流，如喷雾干燥，提供了具体的UDF代码示例来设置颗粒的初始速度。接着介绍欧拉颗粒流模型，它将颗粒视为连续相，适合较高浓度的颗粒流，强调了颗粒间的宏观碰撞效应而不追踪个体颗粒路径。然后讲解了DEM（离散元）模型，能够精确模拟颗粒间的碰撞、摩擦和变形，尤其适用于需要高精度仿真的情况，如滚筒混合器。最后探讨了PBM（群体平衡）模型，专门用于处理颗粒的破碎和聚合现象，给出了子颗粒分布的具体配置方法。文中还提到了模型选择的实战口诀，帮助用户根据具体需求选择合适的模型。 适合人群：对颗粒流模拟感兴趣的科研人员、工程师和技术爱好者。 使用场景及目标：① 学习并掌握Fluent中不同的颗粒流模拟模型；② 根据具体应用需求选择最合适的模型；③ 提升颗粒流模拟的效率和准确性。 阅读建议：读者可以通过本文了解各种模型的特点和适用范围，并结合实际案例进行实践，从而更好地理解和应用这些模型。

"HFSS软件包下的圆锥（圆形）喇叭天线模型制作与参数调整：自主创造，实验验证，全流程教程指导",HFSS圆锥（圆形）喇叭天线 天线模型，自己做的，附带结果，可改参数，HFSS软件包 （有教程，具体到每一步，可以自己做出来） ,HFSS; 圆锥（圆形）喇叭天线; 模型自制; 参数可改; HFSS软件包; 教程详尽。,HFSS圆锥喇叭天线模型：可自定义参数与结果 在当代通信技术高速发展的背景下，天线的设计和制作逐渐成为工程师和科研人员关注的焦点。HFSS（High Frequency Structure Simulator）是一款广泛使用的三维电磁场仿真软件，它能够帮助工程师设计、分析和优化复杂的天线结构。本文重点介绍如何在HFSS软件环境下，制作圆锥形和圆形喇叭天线模型，并指导如何调整相关参数以达到预期的天线性能。 圆锥喇叭天线和圆形喇叭天线在无线通信领域有广泛的应用，它们能够有效地辐射和接收电磁波，特别是在微波和毫米波段。在设计这种天线时，需要关注的主要参数包括天线的增益、带宽、辐射方向图、驻波比等。通过HFSS软件包，设计者可以对天线进行三维建模和仿真，以精细调整这些参数。 在圆锥形和圆形喇叭天线的设计过程中，首先需要确定天线的基本尺寸和形状。这涉及到天线的开口直径、长径比、锥形角度等关键尺寸的确定。HFSS软件可以导入CAD文件或直接在软件中建模，为天线设计提供了一个灵活的平台。 接下来，工程师需要对天线的馈电方式进行设计。对于喇叭天线来说，常见的馈电方式包括同轴馈电、波导馈电以及微带线馈电等。每种馈电方式都有其独特的优势和局限性，因此，选择合适的馈电方式对于提高天线的整体性能至关重要。 在完成基本结构设计后，HFSS软件强大的仿真功能就开始发挥作用了。设计者可以设置不同的仿真参数，如频率范围、边界条件、激励源等，并对天线进行频率扫描，以获得天线的S参数（即散射参数），包括反射系数（S11）和透射系数（S21）。这些参数可以直观地反映出天线的匹配程度、工作带宽等性能指标。 在仿真过程中，设计者还可以对天线模型进行细致的参数化调整，例如改变喇叭的长度、锥度、壁厚、馈电位置等，观察这些变化对天线性能的影响。通过多次迭代和优化，最终可以得到一个性能优异的天线模型。 此外，HFSS软件还支持对天线进行远场辐射分析，从而获得天线的方向性图谱。通过分析方向性图谱，可以了解天线的主瓣宽度、副瓣电平、前后比等重要参数，这些参数对于评估天线的辐射效率和信号干扰具有重要意义。 完成仿真后，如果天线模型在性能上达到了预期的目标，接下来就可以进行实物的加工和测试。通过对加工出来的天线实物进行测试，可以验证仿真结果的准确性，并对天线进行必要的微调，以保证在实际应用中的性能表现。 整个过程不仅是一次技术操作，更是一个理论与实践相结合的探索过程。对于初学者而言，通过自主创造圆锥（圆形）喇叭天线模型，不仅可以加深对天线理论知识的理解，还能够提升工程实践能力。同时，HFSS软件包的使用使得这一过程更加高效和精确，为天线设计与开发提供了强有力的支持。 此外，天线设计通常还需要考虑实际应用环境的要求。比如在空间通信、雷达探测、移动通信等不同场合，对天线的尺寸、重量、功率承受能力等要求各不相同。因此，在设计天线模型时，还需要综合考虑应用背景，以确保最终产品的实用性和可靠性。 HFSS软件包下圆锥（圆形）喇叭天线模型的制作与参数调整，不仅可以为个人研究提供有益的参考，同时也为相关领域的技术创新和产品开发提供了指导。通过这一全流程的教程指导，设计者能够更加便捷地掌握天线设计的核心技术，并在实践中不断进步和创新。

LOKI：智能体轨迹和意图预测的大规模数据集及模型评估 LOKI 数据集是为了解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题而提出的。该数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模，它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 智能体轨迹预测是自动驾驶环境中的一项关键任务。然而，目前的研究活动并不直接适用于智能和安全关键系统。这主要是因为非常少的公共数据集是可用的，并且它们仅从受限的自我中心视图考虑针对短时间水平的行人特定意图。为此，我们提出了 LOKI 数据集，旨在解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题。 轨迹预测的最新进展表明，对智能体意图的明确推理是重要的来准确预测它们的运动。然而，目前的研究活动并不直接适用于智能和安全关键系统。这主要是因为非常少的公共数据集是可用的，并且它们仅从受限的自我中心视图考虑针对短时间水平的行人特定意图。 为此，我们提出了 LOKI 数据集，旨在解决自动驾驶环境中异构交通代理（行人和车辆）的联合轨迹和意图预测问题。LOKI 数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模，它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 我们的模型是基于轨迹预测和意图预测的联合模型，我们的方法优于国家的最先进的轨迹预测方法高达 27%，也提供了一个基线帧明智的意图估计。我们的方法可以更好地理解智能体的长期目标和短期意图，从而提高轨迹预测的精度。 在过去的几年中，已经有广泛的研究来预测场景中的动态代理的未来轨迹，例如行人和车辆。这对于诸如自主车辆或社交机器人导航之类的安全关键应用来说是一项非常重要且具有挑战性的任务。虽然这些方法在最近几年有了显著的进步，但很少有基准测试专门测试这些模型是否能够准确地推理出关键。 人类行为作为目标导向实体的研究在心理学、神经科学和计算机视觉的子领域中具有悠久而丰富的跨学科历史。人类决策过程本质上是分层的，由几个层次的推理和规划机制组成，这些机制协同工作，以实现各自的短期和长期愿望。最近的研究表明，明确地推理长期目标和短期意图可以帮助实现目标。 在这项工作中，我们建议将异构（车辆，行人等）的任务。多智能体轨迹预测和意图预测。我们认为，明确地推理智能体的长期目标和短期意图是在我们的工作中，我们将目标定义为智能体在给定预测范围内想要达到的最终位置，而意图是指智能体如何实现其目标。 例如，考虑十字路口处的车辆。在最高层次上，说他们想达到他们的最终目标，向左转到他们的最终目标点，这反过来可能是一些更高层次的结束（如回家）所必需的。然而，其轨迹的精确运动受许多因素的影响，包括 i）代理人自己的意愿，ii）社会交互，iii）环境约束，iv）上下文线索。 因此，当推理智能体我们相信，这种复杂的短期意图和长期目标的层次结构是无处不在的，事实上，至关重要的，代理运动规划，因此扩展，运动预测。我们提出了一种架构，其考虑类似于 [9，5，3，4] 的长期目标，但添加了用于调节轨迹预测模块的逐帧意图估计的关键组件。通过强制模型学习代理的离散短期意图，我们观察到预测模块的性能提高。 同样丰富成功的是使用数据集对计算机视觉进行基准测试的当代历史在 MNIST [11] 和 ImageNet [12] 等基准测试等开创性工作的指导下，基准测试进展和从数据中学习在现代深度学习的成功中发挥了关键作用。目前，不存在允许在高度复杂的环境中对异构代理进行明确的逐帧意图预测的公共数据集。尽管很少有数据集被设计用于从自我中心的角度研究行人的意图或行为 [13，7，6，14]，但这是对自动驾驶任务的广泛研究的固有限制。 因此，我们提出了一个联合轨迹和意图预测数据集，该数据集包含 RGB 图像和对应的 LiDAR 点云，这些点云具有行人和车辆的详细的逐帧标签。LOKI 数据集允许对代理的未来意图进行显式建模它还显示了有前途的方向，共同推理的意图和轨迹，同时考虑不同的外部因素，如代理。 我们表明，通过建模的短期意图和长期目标与明确的监督，通过意图标签，可以实现更好的轨迹预测精度。此外，在每一帧预测一个特定的意图为我们的模型增强了模型的泛化能力和鲁棒性。

《大模型基础》 - 副本

一种基于显式模型预测控制的四足机器人控制方法及控制终端