双扩展卡尔曼滤波（Dual Extended Kalman Filter，DEKF）算法是一种高效的数据处理方法，尤其适用于解决非线性系统状态估计问题。在电池管理系统中，DEKF算法的应用主要集中在对电池的荷电状态（State of Charge, SOC）和电池健康状况（State of Health, SOH）的联合估计上。SOC指的是电池当前的剩余电量，而SOH则是指电池的退化程度和性能状态。准确估计这两项指标对于确保电池的高效运行以及延长其使用寿命具有至关重要的作用。 电池的状态估计是一个典型的非线性问题，因为电池的电化学模型复杂，涉及的变量多且关系非线性。DEKF通过在传统卡尔曼滤波的基础上引入泰勒级数展开，对非线性函数进行线性化处理，从而能够较好地适应电池模型的非线性特性。此外，DEKF算法通过状态空间模型来描述电池的动态行为，能够基于历史数据和当前测量值，递归地估计系统状态并修正其预测值。 除了DEKF算法，还可采用其他先进的滤波算法来实现SOC和SOH的联合估计。例如，无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter，UKF）通过选择一组精心挑选的采样点来近似非线性变换的统计特性，能够更精确地处理非线性问题。而粒子滤波（Particle Filter，PF）则通过一组随机样本（粒子）来表示概率分布，并利用重采样技术来改善对非线性和非高斯噪声的处理能力。这些算法都可以根据具体的电池系统模型和应用场景需求来选择和应用。 在电池系统与联合估计的研究中，深度技术解析至关重要。电池的动态行为不仅受到内部化学反应的影响，还与外界环境条件和操作条件有关，因此在研究中需要深入分析电池的内部结构和反应机理。通过精确的数学模型来描述电池的物理化学过程，并结合先进的滤波算法，可以实现对电池状态的精确估计和预测。 在车辆工程领域，电池作为电动车辆的核心部件，其性能直接影响车辆的运行效率和安全。利用双扩展卡尔曼滤波算法对电池进行状态估计，可以实时监控电池的健康状况和剩余电量，为电池管理系统提供关键数据支持，从而优化电池的充放电策略，避免过充或过放，延长电池的使用寿命，同时保障电动汽车的安全性与可靠性。 DEKF算法在电池状态估计中的应用，为电动汽车和可再生能源存储系统的发展提供了强有力的技术支持。通过对电池状态的准确预测和健康状况的评估，不仅可以提升电池的性能和使用寿命，还可以有效降低成本，推动电动汽车和相关产业的技术进步和可持续发展。

基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC动态估计：联合EKF与扩展卡尔曼滤波实现精准估计,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计与EKF+EKF联合估计方法研究：动态工况下的准确性与仿真验证,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计 具体思路：采用第一个卡尔曼ekf来估计电池参数，并将辨识结果导入到扩展卡尔曼滤波EKF算法中，实现EKF+EKF的联合估计，基于动态工况 能保证运行，simulink模型和仿真结果可见展示图片，估计效果能完全跟随soc的变化 内容：纯simulink模型，非代码搭建的 ,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC估计; EKF+EKF联合估计; 动态工况; Simulink模型; 估计效果跟随SOC变化。,基于双卡尔曼滤波DEKF的SOC动态估计模型

内容概要：本文详细介绍了如何利用MATLAB/Simulink构建单相PWM全桥整流器的仿真模型，重点探讨了电压电流双闭环控制策略及其参数整定方法。文中首先阐述了主电路结构，包括四个IGBT组成的全桥拓扑以及相关参数选择。接着深入讲解了内外环PI控制器的设计与调试技巧，特别是电网电压前馈的应用和PI参数的试凑法。此外，还讨论了PWM信号生成的具体实现方式，包括载波频率、死区时间和调制方式的选择。最后分享了一些实用的调试经验和性能评估标准，如THD指标和动态响应测试。 适合人群：从事电力电子、自动控制领域的工程师和技术人员，尤其是对PWM整流器感兴趣的研究者。 使用场景及目标：适用于需要深入了解单相PWM全桥整流器工作原理及控制策略的人群，旨在帮助读者掌握从理论到实践的完整流程，能够独立完成类似系统的建模仿真。 其他说明：文中提供了大量MATLAB代码片段和具体的参数设置建议，有助于读者更好地理解和应用所学知识。同时强调了实际调试过程中需要注意的关键点，避免常见错误。

STM32F4系列微控制器是ST公司推出的高性能ARM Cortex-M4F核心的MCU产品，广泛应用于工业控制、医疗设备、汽车电子等领域。这些微控制器以出色的性能和丰富的外设支持而备受青睐，特别是在需要处理复杂算法和高性能数据采集的场合。在这个给定的文件信息中，涉及到的关键技术点包括时钟触发ADC（模数转换器）、双通道采样、DMA（直接内存访问）传输、FFT（快速傅里叶变换）以及波形显示。 时钟触发ADC是指使用定时器的输出作为ADC采样的触发源，这样可以实现对外部事件的精确同步采样。在实际应用中，这种同步机制可以保证在特定时刻对信号进行采样，从而提高数据采集的精度和可靠性。 双通道采样则意味着一次可以采集两个模拟信号，这在需要同时监控多个信号源的应用场景中非常有用，比如在电力系统中同时监测电压和电流。双通道采样使得系统可以更高效地利用硬件资源，并减少了对多个独立ADC模块的需求。 DMA传输是一种允许外设直接读写系统内存的技术，无需CPU介入即可完成数据传输。在STM32F4这类微控制器中，DMA技术的运用极大地提高了数据处理的效率，尤其是在高速数据采集和处理的场合，可以显著减少CPU的负载。 FFT是一种数学算法，用于快速计算序列或信号的离散傅里叶变换及其逆变换。在本文件所涉及的内容中，FFT用于信号频率的测量，即通过将时域信号转换为频域信号来分析信号的频率成分。FFT在频谱分析、图像处理、通信系统等领域有广泛的应用。 采样频率可变显示波形涉及到将采集到的数据以波形的形式在显示屏上实时呈现。对于需要实时观察信号变化的应用来说，这是一种非常直观的手段。可变的采样频率意味着系统可以在不同的采样率之间切换，以适应不同的信号特性或测试需求。 将以上技术点结合在一起，文件所描述的项目是一个完整的信号采集和处理系统。该系统可以应用于多种需要实时信号分析的场合，例如在实验室环境下进行信号分析、在工业现场进行设备故障诊断、或者是在电子竞技设备中进行数据的实时监测和分析。 这个文件涵盖了在STM32F4微控制器上实现的复杂信号处理流程，从精确的信号采集、高效的数据传输、到快速的信号分析，并最终将结果以图形方式展现。这一整套解决方案展示了STM32F4微控制器强大的处理能力和丰富的功能特性，能够应对多样化的高性能信号处理需求。

M3C模块化多电平矩阵变换器仿真研究：双调制策略下的输入输出性能及风力发电配网运行优化方案,模块化多电平矩阵变换器（M3C）仿真：采用近期电平逼近与载波移相调制技术的海上风电与风力发电的配网运行方案,模块化多电平矩阵变器（M3C）仿真两个，包含最近电平逼近调制和载波移相调制， 输入50 3Hz 2021a版本 输出50Hz 适用于海上风电 风力发电 配网运行方案。 ,M3C仿真;最近电平逼近调制;载波移相调制;输入50 3Hz 2021a版本;输出50Hz;海上风电;风力发电;配网运行方案,M3C仿真：多调制方式风力发电配网运行方案

Vb6.0双色球包号数据随机生成器，数据生成完成的话，可以选择顺序缩水、概率缩水，可定义数值的最小可能、最大可能。程序仅供学习VB算法，所生成数据并不起任何作用。

用html+css+javascript实现的模拟机选双色球，通过定时器模拟选出一组或多组号码，可以将选择的号码进行排序，添加到列表中，导出excel，分页等操作，除此外还实现了图片的上传预览等功能......

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基于复现的双馈风机MMC与电压源型VSG阻抗建模的扫频验证程序及讲解,复现双馈风机MMC电压源型VSG阻抗建模与虚拟同步发电机序阻抗分析及扫频验证程序附带详细注释,扫频法 阻抗扫描 阻抗建模验证 正负序阻抗 逆变器 同步控制 VSG 复现 双馈风机MMC 电压源型VSG阻抗建模及阻抗扫描验证 同步发电机序阻抗建模 风机多端MMC 可设置扫描范围、扫描点数，附送讲解 程序附带注释，每一行都能看懂 包括vsg仿真模型，阻抗建模程序，扫频程序 有注释 ,扫频法;阻抗扫描;阻抗建模验证;正负序阻抗;逆变器;虚拟同步控制VSG;复现;双馈风机MMC;电压源型VSG阻抗建模;序阻抗建模;风机多端MMC;扫描范围设置;扫描点数设置;程序注释;vsg仿真模型;阻抗建模程序;扫频程序。,解析：虚拟同步控制与逆变器阻抗建模与验证技术研究

基于模块化多电平换流器(MMC)的离网逆变工况双闭环定交流电压仿真模型研究：应用NLM调制与二倍频环流抑制策略的电压均衡控制,基于模块化多电平换流器(MMC)的离网逆变工况双闭环定交流电压仿真模型及优化策略研究：从控制方法到应用效果验证分析,模块化多电平流器（MMC）双闭环定交流电压仿真模型，离网逆变工况，交流电压外环，电流内环控制。 最近电平逼近(NLM)调制，二倍频环流抑制，排序法子模块电压均衡。 子模块数量18个，直流侧母线电压36KV，交流侧相电压最大值18kV，额定功率30MW，控制效果良好。 联系即可发出，matlab版本可降，默认版本为2022a。 主页所有模型均为，请认准 模块化多电平流器(MMC)。 整流器。 PI控制。 双闭环。 ,1. 模块化多电平换流器(MMC); 2. 双闭环定交流电压仿真模型; 3. 离网逆变工况; 4. 交流电压外环; 5. 电流内环控制; 6. 最近电平逼近(NLM)调制; 7. 二倍频环流抑制; 8. 排序法子模块电压均衡; 9. 子模块数量; 10. 直流侧母线电压; 11. 交流侧相电压最大值; 12. 额定功率; 13. 控制效果