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

在本文中，我们考虑了为连续时间非线性系统开发控制器的问题，其中控制该系统的方程式未知。 利用这些测量结果，提出了两个新的在线方案，这些方案通过两个基于自适应动态编程（ADP）的新实现方案来合成控制器，而无需为系统构建或假设系统模型。 为了避免对系统的先验知识的需求，引入了预补偿器以构造增强系统。 通过自适应动态规划求解相应的Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程，该方程由最小二乘技术，神经网络逼近器和策略迭代（PI）算法组成。 我们方法的主要思想是通过最小二乘技术对状态，状态导数和输入信息进行采样以更新神经网络的权重。 更新过程是在PI框架中实现的。 本文提出了两种新的实现方案。 最后，给出了几个例子来说明我们的方案的有效性。 （C）2014 ISA。 由Elsevier Ltd.出版。保留所有权利。

越来越多的人工智能解决方案将深度学习作为其基本技术，然而构建深度学习模型并不是一件容易的事，为了获得满意的准确性和效率，通常需要数周的时间优化模型。 本下载源码为博客文章 https://blog.csdn.net/shichaog/article/details/125128321 配套资源，从网络结构本身和训练参数两个层级两个方面实例分析优化的过程和手段

数学模型 最优路线设计 模拟退火算法.doc

matlab提取文件要素代码abaqus-pso校准 使用粒子群算法对连续循环本构模型进行最优标定。 有关信息，请阅读： 史密斯（Smith，CM），坎文德（Kanvinde）和AM迪尔莱因（GG）的Deierlein（2017）。 “使用粒子群算法对结构钢的连续循环本构模型进行校准”，ASCE工程力学杂志。 143（5）：04017012. DOI：10.1061 /（ASCE）EM.1943-7889.0001214 关于此仓库： 最初由Chris Smith（2013）开发。 他的原始代码可以在这里找到： 他的代码没有很多注释，这让我很难理解。 我经历了它，进行了广泛评论，提供了一些小的优化/重构，并增加了一些功能。 这段代码是我努力的结果。 （文斯·佩里科利（Vince Pericoli）2015年） 如何使用： 通过MATLAB二进制（.mat）结构文件将有关物理测试结果和模型信息的信息提供给例程。 您还必须提供模板ABAQUS输入文件，该文件代表物理测试的FE模型。 这些要求的示例可以在./example/目录中找到。 只需加载.mat结构文件，然后设置“粒子群”参数。 然

动力学控制课程的作业，自己搭的模型，一个三自由度楼房仿真模型，分别用最优控制和独立模态控制，包含作业文档和simulink模型

综合不同水位下,不同身高特征对矿工在矿井突水时期逃生速度的影响,分析了身高不同的矿工在不同水位下的行走速度与水位之间的函数关系,提出并建立了相应的关系函数模型——阻滞型水中逃生速度曲线数学模型,并基于该模型计算影响矿工逃生速度的影响系数;同时为了动态描述巷道的安全通行能力,根据模糊评价原理,引入了相应的安全系数;结合巷道实际道路特征,优化了矿井水灾逃生数学模型。优化后的数学模型不仅可以针对不同身高特征的矿工设计最优逃生路径,也可以在人员较多时采用平均身高设计最优逃生路径。

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