1、元器件准备 2、机智云固件烧录 3、机智云平台配置 4、代码移植 5、APP配网操作 包括机智云固件，ESP8266烧录软件，程序源码等文件，教程见我博客链接：https://blog.csdn.net/m0_65296597/article/details/146229566?spm=1001.2014.3001.5501 本文教程详细介绍了如何将STM32微控制器与ESP8266 Wi-Fi模块连接到机智云平台，实现温湿度数据的上传以及远程控制继电器的开关。在进行该操作前，用户需要准备必要的硬件元件，包括STM32开发板、ESP8266模块、温湿度传感器等。接着，需要将机智云提供的固件烧录到ESP8266中，这一步骤对于让ESP8266能够连接到机智云并进行数据通信至关重要。 成功烧录固件后，接下来就是登录机智云平台进行配置，这一环节包括创建设备、设置数据点以及生成必要的认证信息。本教程强调了代码移植的重要性，即将生成的代码适应于STM32平台，以便能够正确读取传感器数据并控制继电器。 在代码移植完成后，用户还需进行APP配网操作，这是为了让最终用户能够通过手机APP远程控制ESP8266设备，并且查看从传感器收集到的温湿度数据。整个过程不仅涉及硬件的操作，还需要用户具备一定的编程能力，以便在STM32上移植和运行代码。 为了方便用户操作，本教程还提供了机智云固件、ESP8266烧录软件以及程序源码等文件，用户可以直接下载使用。此外，教程中提到的博客链接提供了详细的步骤说明和操作指南，方便用户在遇到问题时查找解决方案。 整体而言，本教程是一套完整的操作指南，从硬件准备到软件配置，再到代码实现和APP操作，涵盖了将STM32和ESP8266连接到机智云平台的所有步骤。它适合有一定硬件和编程基础，希望实现物联网项目的开发者和爱好者。

永磁同步电机PMSM三环位置速度电流伺服控制系统的线性自抗扰LADRC控制及电流转矩前馈模型：高效稳定控制实践,永磁同步电机PMSM三环位置速度电流伺服控制系统控制模型 线性自抗扰LADRC控制+电流转矩前馈 控制效果好，系统稳定 ,核心关键词：永磁同步电机（PMSM）; 三环位置速度电流伺服控制系统; 线性自抗扰LADRC控制; 电流转矩前馈; 控制效果好; 系统稳定。,"永磁同步电机三环控制模型：LADRC+电流转矩前馈，系统稳定高效" 在自动化控制领域，永磁同步电机（PMSM）由于其高效、高性能的特性，在伺服控制系统中扮演着重要角色。PMSM电机在需要精确控制速度和位置的应用中，例如机器人、数控机床和电动汽车等，都有着广泛的应用。在这些应用中，三环位置速度电流伺服控制系统作为控制结构的核心，其设计和实现至关重要。 所谓三环控制系统，是指在一个闭环系统中包含三个控制环：位置环、速度环和电流环。这种结构可以实现多层控制，通过对外环控制目标的精确跟踪，内环提供快速的动态响应，实现精确的电机控制。每个控制环都负责不同的动态特性，相互协调以达到最佳的控制效果。 在传统的控制方法中，使用PI（比例-积分）控制器是一种常见的策略。然而，这种控制方法在面对复杂的非线性系统和外部扰动时，其控制性能会受到限制。为了解决这一问题，线性自抗扰控制（Linear Active Disturbance Rejection Control, LADRC）被提出作为一种新的控制策略。 LADRC结合了经典控制理论和现代控制理论的优势，它通过在线估计和补偿系统中的不确定性和外部扰动，增强了控制系统的鲁棒性。该方法能够在不增加系统复杂性的情况下，显著提升控制性能，使得系统的动态性能更加稳定。 此外，电流转矩前馈控制是另一种提高控制效果的策略。在电机控制系统中，电流转矩前馈可以有效减少由于负载变化导致的电流波动，从而改善电机的动态响应速度和定位精度。它通过对电流转矩的实时前馈补偿，使得系统的电流响应更为迅速和平滑。 综合应用LADRC控制和电流转矩前馈技术，可以实现PMSM三环伺服控制系统的高效稳定控制。这种控制策略能够使电机控制系统在面对参数变化、负载波动和外界扰动时，仍能维持良好的动态性能和稳定的控制效果。因此，LADRC控制与电流转矩前馈模型的结合，为设计高效稳定的PMSM伺服控制系统提供了一种有效的解决方案。 在技术发展过程中，开发语言的选择也是不可忽视的因素。不同的开发语言在执行效率、易用性、可维护性等方面有着各自的优势和局限。选择合适的开发语言对于系统的开发周期、成本控制和性能优化都有重要影响。 从文件名称列表中可以看出，除了理论研究和模型分析，本研究还涉及到了具体的系统设计与实现问题。技术文件的命名方式暗示了这些文档可能涉及了包括系统设计、性能分析、技术细节讨论等在内的多方面内容。这些文件是对PMSM三环控制系统设计过程、技术实现和性能分析的详细记录，为理解和实施高效稳定的电机控制提供了重要的参考。 此外，图片和文本文件的出现表明，在PMSM三环位置速度电流伺服控制系统的开发过程中，可视化技术也被广泛应用于系统的调试、监控和分析中，有助于开发者更好地理解系统行为和调整控制策略。 永磁同步电机的三环位置速度电流伺服控制系统通过采用线性自抗扰LADRC控制和电流转矩前馈模型，能够在保持系统高效稳定的同时，提升控制效果。这些技术的结合为伺服控制系统的实际应用提供了理论基础和技术保障，同时也体现了开发语言在控制系统开发中的重要作用。

基于MATLAB Simulink的LCL三相并网逆变器仿真模型：采用交流电流内环PR控制与SVPWM-PWM波控制研究,基于MATLAB Simulink的LCL三相并网逆变器仿真模型研究：采用比例谐振控制与交流SVPWM控制策略及参考文献解析,LCL_Three_Phase_inverter：基于MATLAB Simulink的LCL三相并网逆变器仿真模型，交流电流内环才用PR（比例谐振）控制，PWM波采用SVPWM控制，附带对应的参考文献。 仿真条件：MATLAB Simulink R2015b，前如需转成低版本格式请提前告知，谢谢。 ,LCL三相并网逆变器; LCL_Three_Phase_inverter; MATLAB Simulink; PR控制; SVPWM控制; 仿真模型; 参考文献; 仿真条件; R2015b版本,基于PR控制与SVPWM的LCL三相并网逆变器Simulink仿真模型研究

人工势场法换道避撞与MPC模型预测控制联合仿真研究：轨迹规划与跟踪误差分析,人工势场法道主动避撞加mpc模型预测控制，carsim和simulink联合仿真，有规划和控制轨迹对比图。 跟踪误差良好，可以作为学习人工势场方法在自动驾驶汽车轨迹规划上的应用资料。 ,核心关键词：人工势场法; 换道; 主动避撞; MPC模型预测控制; Carsim和Simulink联合仿真; 规划; 控制轨迹对比图; 跟踪误差。,"人工势场法与MPC模型预测控制联合仿真：自动驾驶汽车换道避撞策略研究" 在自动驾驶汽车技术的开发中，轨迹规划与控制是确保车辆安全、平稳运行的核心技术之一。人工势场法作为一种启发式方法，在轨迹规划上有着广泛的应用。通过模拟物理世界中的力场效应，人工势场法能够在复杂的驾驶环境中为自动驾驶车辆提供一条避开障碍物、实现平滑换道和避撞的路径。这种方法通过对势场的计算，指导车辆避开高势能区域，从而找到一条低势能的最优路径。 MPC（Model Predictive Control，模型预测控制）是一种先进的控制策略，它通过建立车辆的动态模型并预测未来一段时间内的车辆状态，从而实现对未来控制动作的优化。在自动驾驶领域，MPC能够结合车辆当前状态、未来期望状态以及约束条件（如速度、加速度限制等），实时地计算出最优的控制输入序列，以达到预定的行驶目标。 当人工势场法与MPC模型预测控制相结合时，不仅可以实现复杂的轨迹规划，还可以通过MPC的预测能力提升轨迹的跟踪性能。这种联合仿真研究，利用Carsim软件进行车辆动力学模型的建模和仿真，再通过Simulink进行控制策略的实现和验证，能够有效地分析轨迹规划与控制的性能，尤其是跟踪误差。 在本次研究中，通过Carsim和Simulink的联合仿真，可以清晰地展示出规划轨迹与控制轨迹之间的对比。这种对比有助于直观地评估控制策略的优劣，并为自动驾驶汽车的进一步开发提供指导。研究中提到的跟踪误差良好，说明了联合使用人工势场法和MPC模型预测控制能够有效地降低误差，提高轨迹跟踪的精确度。 本研究不仅在技术上取得了进展，同时也为学习和理解人工势场方法在自动驾驶汽车轨迹规划上的应用提供了宝贵的资料。通过对人工势场法的理解和掌握，工程师和研究人员可以更好地设计出符合实际需求的自动驾驶系统。而MPC模型预测控制的引入，则进一步提升了系统的智能化水平，使得自动驾驶汽车能够在更复杂的交通环境中安全、高效地行驶。 人工势场法与MPC模型预测控制的联合应用，为自动驾驶汽车的轨迹规划与控制提供了一种新的思路和技术路线。这种结合不仅优化了路径选择，还提高了控制精度，为自动驾驶汽车的商业化落地奠定了坚实的技术基础。

变体飞行器是一种新型概念飞行器，能够在飞行中实时改变其气动外形，以适应不同的飞行环境和执行多种任务。这类飞行器通过改变其外形，如马赫数、高度、大气风场等，以及执行不同的飞行任务，比如巡航和攻击，来优化其空气动力学特性，从而保持最佳的飞行状态。 变体飞行器的变参数建模和鲁棒最优控制，是研究和设计这类飞行器的重要课题。由于变体飞行器在变形过程中，其气动参数、结构特性等都会发生变化，因此，传统的固定参数建模方法已经无法满足需要。变参数建模方法，如矢量力学建模、数学分析建模和多体建模等方法，可以更好地适应这类飞行器的特性。 在变体飞行器的建模过程中，描述变形与气动参数的关系是非常关键的一步。需要研究不同变形方式下的气动参数，并拟合出气动参数与变形方式之间的函数关系。然后，基于这些关系，建立变体飞行器的非线性动力学模型，该模型将包含弯度参数等关键变形参数。进一步，还需要建立飞行器的线性变参数模型，以分析变形过程中飞行器特性的变化。 变体飞行器的变形过程往往伴随着非线性特征，因此需要采用鲁棒最优控制的方法来设计控制器，以保证变形过程的稳定性和飞行性能。鲁棒最优控制是在考虑系统不确定性和外部干扰的情况下，设计出的性能最优的控制器。仿真结果显示，通过设计鲁棒最优控制器，可以有效保证变形过程的稳定性，并能显著改善飞行性能。 关键词“变体飞行器”、“变参数建模”、“鲁棒最优控制”和“变形稳定控制”涵盖了文章的核心内容。中图分类号V249.1则指出这篇文章的专业分类属于航空动力学和飞行控制技术领域。 引言中还提到了变体飞行器常见的变形方式，包括伸缩、折叠、变后掠等。这些变形方式直接关系到飞行器的空气动力学特性和飞行性能，因此是建立变体飞行器动力学模型的关键所在。 在建模过程中，由于变体飞行器具有复杂的变形结构和作动机械，传统的建模方法通常会比较复杂。矢量力学建模、数学分析建模和多体建模等方法各有特点，但均需针对变体飞行器的特殊结构进行适当调整和优化。 文章还提到了基于慢变系统理论的变形过渡过程的可控性。这意味着在一定变形速率范围内，变体飞行器的变形过渡过程是可以被控制和预测的。这对设计和实现鲁棒最优控制器具有重要的意义，因为这确保了控制器设计的可行性与有效性。 文章作者庄知龙和陆宇平分别来自南京航空航天大学自动化学院，他们在飞行控制技术领域有着深入的研究，并且发表了多篇相关领域的学术论文。庄知龙主要研究方向是飞行控制技术，而陆宇平教授的主要研究方向包括智能变体控制、网络化控制系统理论与应用、高超声速飞行控制等。

基于S7-300 PLC的大型电弧炉控制系统 本文介绍了一种基于S7-300 PLC的大型电弧炉控制系统，该系统应用自适应控制理论，采用可编程控制器（PLC）为核心控制部件，实现了电弧炉电极升降的自动准确控制，有效地减少了电极短路、断弧和振荡现象。 1. 电弧炉电极自动系统控制策略 电弧炉的冶炼过程工艺特点是间歇式操作，每炉次主要分为引弧加料期和熔化期。前者的特点是电弧不稳定，电流波动极大，易发生断弧、过电流跳闸和断电极事故；后者的特点是弧温较低，炉料比电阻较高，电极弧光埋在未熔化的炉料中，电流随冶炼的进行逐渐趋于平稳。 为了解决电弧炉控制问题，应用自适应控制理论，采用可编程控制器（PLC）为核心控制部件，实现了电弧炉电极升降的自动准确控制。该系统的控制方案是基于电弧炉的功率特性曲线，通过检测电弧炉主电路的电弧电流间接地反映弧长的大小，来控制弧长。 2. 控制系统的实现 控制系统的实现主要包括点弧程序和熔炼程序。点弧程序的控制思路是：合高压开关，冶炼开始，三相电极自动下降，在任一相电极接触到导电炉料时，该相电极自动停止下降，直至另一电极起弧后第一相电极自动起弧，这时系统自动转入熔炼程序，点弧程序结束。 熔炼程序的控制思路是：把电弧炉电流值的大小分为5个控制区，如图1所示。横坐标表示电弧电流值，纵坐标表示PLC的输出控制信号(-10～10 V)。在工区电弧电流远远小于弧流额定值，PLC输出的控制电压为Umin，电极以最大的设定速度下降，该区也称为下降饱和速度区。 3. 系统的优点 该系统的优点是： * 实现了电弧炉电极升降的自动准确控制，有效地减少了电极短路、断弧和振荡现象。 * 系统的控制精度高，动态响应速度快，弧流控高。 * 该系统可以可靠正常运行，提高了产品质量和生产效率。 本文所提出的基于S7-300 PLC的大型电弧炉控制系统是解决电弧炉控制问题的一种有效方案，该系统可以提高产品质量和生产效率，减少电极短路、断弧和振荡现象。

使用JLink的RTT打印工具，比官方的多增加了一些时间戳等功能，以及颜色控制，可以代替官方的打印工具，这样可以节省串口线。

详细阐述了将前馈神经网络与模型预测控制(MPC)相结合应用于具有输出LC滤波器的三相逆变器的技术。内容涉及前馈神经网络的结构、训练方法以及如何将其与MPC集成以提高逆变器的控制性能。通过实验验证，证明了该方法在改善输出波形质量和系统响应速度方面的有效性。适合电力电子工程师、控制理论研究者和相关专业学生。使用场景包括电力变换器设计、新能源系统和智能电网技术。目标是推动三相逆变器控制技术的创新，提升电能转换效率和质量。 关键词标签： 三相逆变器 前馈神经网络 模型预测控制 MPC 电力电子 文档+程序具有输出LC滤波器的三相逆变器的前馈神经网络模型预测控制 A Feed-Forward ANN based on MPC for a Three-Phase Inverter With an Output LC Filter

QT是一种流行的开源C++图形用户界面应用程序开发框架，被广泛应用于跨平台的桌面和移动设备应用开发。在本项目中，"用QT開發扫地机的齊全源代碼" 提供了完整的扫地机器人软件控制系统，具备电量、水量监测以及地图轨迹显示等功能。这个系统不仅能够提供实时的清扫状态反馈，还包含了对伺服洗刷等关键硬件的控制逻辑。 让我们深入了解一下QT中的人机交互界面设计。Qt Creator是QT的集成开发环境，它提供了直观的拖放界面设计工具，允许开发者构建各种控件，如按钮、滑块、标签等，来创建扫地机的监控界面。在这个项目中，电量和水量的监测可能通过进度条或者数字显示来呈现，而地图轨迹则可能通过绘图API来动态绘制。 电量和水量的显示功能涉及到数据获取和更新。这通常需要扫地机内部传感器（例如电池电压传感器和水箱液位传感器）与上层软件的通信。这些传感器的数据通过串行通信接口（如UART）或者I2C协议传输到嵌入式处理器，然后处理器将这些数据发送到运行QT程序的主控板，最终在界面上实时更新。 地图轨迹显示部分，可能利用了SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，即同时定位与建图）算法的结果。扫地机通过激光雷达或者超声波传感器收集环境信息，经过算法处理生成二维地图，并记录自身的运动轨迹。在QT界面上，可以使用QGraphicsView和QGraphicsScene组件来绘制地图和轨迹，实现交互式的视觉效果。 伺服洗刷控制功能涉及对扫地机硬件的直接操纵。QT允许通过信号和槽机制来处理硬件事件，当用户在界面上触发洗刷操作时，对应的信号会被发出，连接的槽函数会执行相应的电机控制命令。这些命令可能通过PWM（脉宽调制）或步进电机驱动器来控制电机转速和方向，实现洗刷的开启、关闭和调整。 此外，QT的多线程特性在扫地机的控制中也非常重要。例如，地图更新和用户界面的响应需要在主线程中进行，而数据采集和处理、电机控制等任务则可以放在后台线程，以保证界面的流畅性，避免因长时间计算导致的UI卡顿。 总结来说，这个项目涵盖了QT GUI设计、传感器数据处理、实时显示、硬件控制等多个方面，是一个综合性的扫地机器人控制系统实现。对于学习和研究嵌入式系统、物联网设备的用户，或者对QT编程有兴趣的开发者来说，这是一个非常有价值的资源。

基于MPC的电动汽车分布式协同自适应巡航控制：上下分层控制与仿真结果展示,基于MPC的电动汽车协同自适应巡航控制：上下分层控制与仿真结果展示,基于MPC的分布式电动汽车协同自适应巡航控制，采用上下分层控制方式，上层控制器采用模型预测控制mpc方式，产生期望的加速度，下层根据期望的加速度分配扭矩；仿真结果良好，能够实现前车在加减速情况下，规划期望的跟车距离，产生期望的加速度进行自适应巡航控制。 ,关键词：MPC（模型预测控制）; 分布式电动汽车; 协同自适应巡航控制; 上下分层控制方式; 期望加速度; 扭矩分配; 仿真结果良好; 前车加减速; 跟车距离。,基于MPC的分层控制电动汽车自适应巡航系统，仿真实现前车加减速跟车距离自适应