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带负载转矩
前馈
补偿的永磁同步电机FOC1.采用滑模负载转矩观测器,可快速准确观测到负载转矩 赠送龙伯格负载转矩观测器用于对比
带负载转矩
前馈
补偿的永磁同步电机FOC 1.采用滑模负载转矩观测器,可快速准确观测到负载转矩。 赠送龙伯格负载转矩观测器用于对比分析。 2.将观测到的负载转矩用作
前馈
补偿,可提高系统抗负载扰动能力; 提供算法对应的参考文献和仿真模型,支持技术解答。 拿后赠送PMSM控制相关电子文档。 仿真模型纯手工搭建,不是从网络上复制得到。
2024-03-13 17:10:29
98KB
毕业设计
网络
网络
1
台山电厂1000MW机组协调控制优化与应用
主要对台山电厂#6机组变负荷过程中响应速率较慢,主再热蒸汽温度波动比较大等原因进行分析和研究,并通过一定的控制策略对控制逻辑进行了一定的优化和控制。经过优化后,效果比较明显。通过对该控制策略进行总结建议,对同类型机组有一定的借鉴意义。
2024-01-13 22:31:21
1.64MB
前馈回路
逻辑优化
1
不使用任何框架的bp神经网络代码
资源代码实现了bp全连接神经网络代码 不使用pytorch,tensorflow等神经网络学习框架 一、功能实现: 1.实现自动求导功能 2.实现adam学习率优化器代码,可以提升学习率,加快收敛 3.numpy实现矩阵运算 4.实现softmax交叉熵损失函数 5.实现递归运算每一层神经网络 6.实现训练过程中损失函数loss下降显示,使用matplot实现 二、作用: 1.方便刚入门的小伙伴入门学习神经网络,了解神经网络工作的几大部分 前向计算,激活函数,损失函数,求导 2.复现论文的adam优化器实现,实现一阶矩估计,二阶矩估计 三、能学到什么: 1.adam优化器实际代码实现 2.求导过程计算 3.matplot显示图表 4.numpy矩阵运算实现 5.递归实现层集计算 四、阅读须知: 1.参考本代码之前需要先了解bp神经网络的构成 2.此资源未使用框架,求导也是代码实现,主要是公式求导,后期会推出计算图求导的版本 3.不包含cnn卷积神经网络,不适用于特征提取,后续可能会增加cnn模块 4.本资源目前只实现relu激活函数,需要验证sigmod等激活函数可以自行添加
2024-01-11 14:57:10
13KB
神经网络
前馈神经网络
BP神经网络
1
不平衡工况下井下STATCOM控制策略研究
针对井下不平衡工况会导致STATCOM控制性能变差、影响补偿效果的问题,提出采取改进开关函数法及负序电压
前馈
控制策略,让STATCOM发出一个与系统负序电压大小和相位都相等的负序电压,来补偿系统负序电压,保证了STATCOM在不平衡工况下的正常运行。仿真结果表明,该控制策略起到了抑制负序电流的作用,有效克服了三相不平衡的影响。
2024-01-10 20:47:44
236KB
静止同步补偿器
控制策略
不平衡工况
前馈控制
1
双管Buck-Boost变换器的带输入电压
前馈
双闭环控制策略
针对宽范围输入的双管Buck-Boost变换器,在Buck和Boost两模式之间进行切换和输入电压发生波动时,电感电流和输出电压存在较大波动的问题,提出了带输入电压
前馈
的两模式平均电流控制策略。该策略通过将具有电压电流双闭环结构的平均电流控制与单载波-双调制的调制方法相结合,来提高变换器的动态响应性能,实现变换器两模式的自动近似平滑切换,同时对电感电流进行有效控制,保护设备安全。为了克服传统双闭环
前馈
函数实现和化简困难的缺点,提出将输入电压
前馈
引入电流内环从而大幅提高了变换器的输入动态响应性能。最后建立了MATLAB/Simulink仿真模型和硬件试验平台,验证了所提控制方法的有效性。
2023-03-29 09:58:21
1.34MB
宽范围输入DC/DC 平均电流法 单载波-双调制 输入电压前馈 双管Buck-Boost变换器
1
新型光伏逆变器及其
前馈
功率预测控制
提出了一种新型光伏逆变器拓扑结构,其由罗氏升压电路、三相四开关逆变单元组成,可以有效提高光伏发电效率、降低光伏系统成本。针对该结构逆变器提出了一种新型
前馈
功率预测控制策略,其通过将自然环境分区后排列,然后逐一对其历史光伏最大功率进行寻优,从而确定相应的
前馈
功率预测值。该方法具有计算量小、运算速度快、实现简单、控制精度高、可靠性强的显著优点,可以省去传统逆变器控制的直流侧电压闭环,由逆变器本身完成光伏阵列的最大功率点跟踪功能,从而提高系统响应速度与可靠性。仿真与实验结果均验证了所提结构和控制方法的可行性及优越性。
2023-03-23 22:50:22
892KB
光伏 逆变器 罗氏升压电路 三相四开关单元 前馈 预测
1
具有随机权重的
前馈
神经网络的迭代学习算法
具有随机权重的
前馈
神经网络的迭代学习算法
2023-02-20 07:53:45
611KB
研究论文
1
论文研究-程序升温气相色谱法零相差控制 .pdf
程序升温气相色谱法零相差控制,蒋小平,赵登科,色谱分析中,色谱柱的温度控制分为两种,恒温控制和程序升温。程序升温要求温度在一个分析周期内呈线性变化,但在整个分析周期内
2023-02-06 10:19:55
280KB
前馈控制
1
PyTorch深度学习中利用
前馈
神经网络实现复杂函数拟合 part1
本程序实现了在PyTorch中利用
前馈
神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程,评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响,并将测试结果可视化。
2022-12-15 11:28:32
2KB
深度学习
PyTorch
前馈神经网络
函数拟合
1
PyTorch深度学习中利用
前馈
神经网络实现复杂函数拟合 part2
本程序实现了在PyTorch中利用
前馈
神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程,评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响,并将测试结果可视化。
2022-12-15 11:28:31
2KB
pytorch
bp
曲线拟合
多项式拟合
1
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