MATLAB仿真研究:圆锥滚子轴承动力学特性分析及其故障诊断方法,MATLAB仿真研究:圆锥滚子轴承动力学特性分析及其故障诊断方法,MATLAB轴承动力学:圆锥滚子轴承故障基于Hertz接触理论,采用龙格库塔方法, 可根据需求仿真轴承外圈、内圈的故障 1.根据时变接触线长度,计算时变阻尼。 附上相关参考文献,轻松掌握 2.轴承相关参数可调,实现不同型号轴承,轴承不同工况下的诊断。 3.仿真效果良好,代码注释清晰,均可直接运行可满足轴承动力学的学习需求 ,核心关键词: MATLAB; 圆锥滚子轴承故障; Hertz接触理论; 龙格库塔方法; 时变接触线长度; 时变阻尼; 轴承相关参数可调; 不同型号轴承; 不同工况下的诊断; 仿真效果良好; 代码注释清晰。,MATLAB中基于Hertz接触理论的圆锥滚子轴承动力学仿真研究
2025-07-06 16:39:07 276KB ajax
1
内容概要:本文详细介绍了基于RBF(径向基函数)神经网络的机械臂轨迹跟踪控制技术及其在Matlab环境中的仿真实现。文章首先阐述了RBF神经网络的基本概念和技术优势,随后深入解析了一个具体的机械臂轨迹跟踪控制案例。通过构建和调整RBF神经网络模型,实现了对机械臂轨迹的高效、精准控制。文中还强调了高性能计算、灵活性以及实际应用价值等技术亮点,展示了该技术在工业生产中的巨大潜力。 适合人群:对机器人控制技术和神经网络感兴趣的科研人员、工程师及高校相关专业学生。 使用场景及目标:适用于希望深入了解机械臂轨迹跟踪控制机制的研究者,旨在提高机械臂在工业生产中的精度和效率。 其他说明:文章不仅提供理论知识,还结合具体实例进行了详细的仿真过程讲解,有助于读者更好地理解和掌握该项技术的实际应用。
2025-07-04 20:30:50 1.06MB
1
内容概要:本文详细介绍了如何利用MATLAB/Simulink构建逻辑无环流可逆直流调速系统的仿真模型。首先,通过自定义逻辑切换模块(DLC)来确保正反转切换时不发生环流损耗,采用Stateflow实现状态机控制。接着,分别建立了转速环和电流环的PI控制器,并针对不同应用场景进行了参数整定。特别是在电流环中引入了动态限幅策略,以抑制过冲现象。此外,还探讨了电枢回路的建模方法,将其等效为二阶系统,并强调了平波电抗器电感值对电流脉动的影响。最后,通过对仿真结果进行FFT分析,评估了系统的谐波失真情况,并提出了优化建议。 适合人群:具有一定MATLAB/Simulink基础,从事电力电子、自动控制领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标:适用于研究和开发高效可靠的直流调速系统,特别是需要频繁正反转的应用场合。主要目标是掌握逻辑无环流控制的设计原理及其在MATLAB环境下的实现方法。 其他说明:文中提供了详细的代码片段和调试技巧,帮助读者更好地理解和复现实验结果。同时提醒了一些常见的仿真陷阱,如步长选择不当可能导致数值振荡等问题。
2025-06-24 21:34:53 724KB
1
单相逆变器MATLAB仿真研究:TCM与CCM模式性能分析与应用(输入400v输出220,L=200uH,C=20uF,P=500w),单相逆变器matlab仿真(TCM模式和CCM模式) 输入400v输出220,L=200uH,C=20uF,P=500w TCM模式: 全周期内实现zvs软开关,负电流控制外环采用pr控制,消除电压静差。 CCM模式: 外环pr控制,内环pi控制 ,1. 单相逆变器; 2. MATLAB仿真; 3. TCM模式; 4. CCM模式; 5. 输入400v输出220v; 6. L=200uH; 7. C=20uF; 8. P=500w; 9. 全周期内实现ZVS软开关; 10. 负电流控制外环PR控制; 11. 消除电压静差; 12. 外环PR控制; 13. 内环PI控制。 关键词用分号分隔为: 单相逆变器; MATLAB仿真; TCM模式; CCM模式; 输入电压; 输出电压; 电感值; 电容值; 功率; ZVS软开关; 负电流控制; PR控制算法; 消除电压静差; 外环控制; 内环控制。,Matlab仿真:单相逆变器(TCM与CCM模式)的功率控制
2025-06-23 19:56:07 224KB
1
基于转子磁链定向矢量控制的三闭环PID控制系统Matlab仿真研究及说明文档整理——永磁同步电机位置环、转速环、电流环的联合调控与工况分析,永磁同步电机三闭环控制(位置环、转速环、电流环)Matlab仿真及实验结果分析——带参考文献说明文档与双闭环PMSM模型学习,永磁同步电机位置环、转速环、电流环三闭环控制Matlab仿真(带说明文档) 资料内容: ①搭建仿真过程的参考文献 ②整理的位置环PI、转速环PI、电流环PI参数调节及位置环整定说明文档 ③PMSM转速电流双闭环模型学习 在双闭环的基础上,基于转子磁链定向矢量控制的三环PID位置控制系统,位置环、转速环、电流环均采用 PID 控制,整个系统采用三环控制,电流环作为内环,外面是速度位置环作为最外环。 仿真工况:分别给定位置两种模式。 一种是阶跃式,一种是正弦式,可以看到实际输出位置能够很好的跟踪给定位置。 ,核心关键词: 永磁同步电机; 三闭环控制; Matlab仿真; 位置环PI; 转速环PI; 电流环PI; 位置整定说明文档; 转速电流双闭环模型; 转子磁链定向矢量控制; PID控制; 阶跃式位置模式; 正弦式位置模式。,基
2025-05-28 13:16:17 4.19MB 正则表达式
1
内容概要:本文介绍了基于非线性干扰观测器的自适应滑模反演控制(SMIC)在机械臂模型中的应用。文章首先回顾了滑模控制的发展背景,指出传统滑模控制在处理非线性干扰时的不足。随后,详细阐述了SMIC的关键组成部分,包括非线性干扰观测器的设计、自适应律的制定以及滑模反演控制的具体实现。文中通过Matlab和神经网络建立了机械臂模型并进行了仿真测试,验证了SMIC的有效性和优越性。最终,作者展望了未来的研究方向,强调了SMIC在提升系统鲁棒性方面的重要意义。 适合人群:从事机器人控制、自动化工程及相关领域的研究人员和技术人员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解机械臂控制系统设计和仿真的专业人士,旨在提高机械臂在复杂环境下的稳定性和抗干扰能力。 其他说明:本文不仅提供了理论分析,还附有详细的Matlab代码和仿真结果,便于读者理解和实践。
2025-05-20 08:51:39 1.38MB
1
"单相交交变频电路Matlab仿真研究:采用近似余弦交点法及其模型构建,仿真效果良好且可设置改变频率的波形变化",单相交交变频电路 Matlab仿真 采用近似余弦交点法 Matlab仿真模型 仿真和可写报告 效果良好 可以设置改变频率 波形也不同。 单相交-交变频电路的工作原理,其最基本的调制方法是“余弦交点法”,由于“余弦交点法”的控制电路较复杂,且不容易获得精确稳定的同步余弦信号,这里采用了控制电路简单、控制效果和“余弦交点法”差不多的“近似余弦交点法”。 ,单相交交变频电路; 近似余弦交点法; Matlab仿真; 频率设置; 波形变化; 报告效果。,"单相交交变频电路Matlab仿真:近似余弦交点法模型与效果分析"
2025-05-06 17:01:04 446KB xbox
1
双馈感应风机与混合储能并网系统MATLAB仿真研究:基于真实风速数据的900V直流仿真模型分析,双馈感应风机与混合储能并网系统MATLAB仿真研究:基于真实风速数据与多模块设计,双馈风力发电机-900V直流混合储能并网系统MATLAB仿真 MATLAB2016b 主体模型: 双馈感应风机模块、采用真实风速数据。 混合储能模块、逆变器模块、转子过电流保护模块、整流器控制模块、逆变器控制模块。 ,关键词:双馈风力发电机;900V直流混合储能;并网系统;MATLAB仿真;MATLAB2016b;双馈感应风机模块;真实风速数据;混合储能模块;逆变器模块;转子过电流保护;整流器控制;逆变器控制。,基于MATLAB2016b的双馈风力发电机900V直流混合储能并网系统仿真研究
2025-04-29 17:06:37 1.53MB scss
1
基于深度学习的OFDM系统信道估计与均衡算法Matlab仿真及其误码率分析研究,基于深度学习的OFDM信道估计与均衡算法误码率分析的Matlab仿真研究,深度学习的OFDM信道估计和均衡算法误码率matlab仿真 ,深度学习; OFDM信道估计; 均衡算法; 误码率; Matlab仿真,深度OFDM信道估算均衡算法的误码率仿真 在通信领域中,正交频分复用(OFDM)技术因其在宽带无线通信中的高效性和抵抗多径效应的出色性能而被广泛应用。然而,由于多径传播,OFDM系统在实际应用中会遇到信道估计和均衡的问题,这些问题会严重影响信号的接收质量。随着人工智能特别是深度学习技术的发展,研究者们开始探索如何利用深度学习的方法来解决OFDM系统中的信道估计和均衡问题。 深度学习方法因其强大的特征提取和模式识别能力,在处理复杂的非线性问题方面显示出巨大的优势。在信道估计领域,深度学习可以通过学习大量的信道数据来预测和估计信道的特性,这比传统的基于导频的信道估计方法更加灵活和高效。此外,利用深度学习方法进行均衡算法的设计,可以更准确地消除信道干扰,提高数据传输的准确性和速率。 在进行仿真研究时,Matlab软件因其强大的数学计算和算法仿真能力而成为通信领域研究者的首选工具。通过Matlab仿真,研究者可以构建OFDM系统的信道模型,设计深度学习算法,并分析算法对系统性能的影响,尤其是在误码率方面的影响。误码率是衡量通信系统质量的重要指标,它直接关系到通信系统能否可靠地传输数据。因此,对于基于深度学习的OFDM信道估计与均衡算法的研究来说,误码率的分析是非常关键的。 本次研究的主要内容包括:深入分析OFDM系统的工作原理和信道估计与均衡的挑战;探讨深度学习在信道估计与均衡中的应用方法;基于Matlab实现相关算法的仿真设计;评估不同深度学习模型对误码率的影响,并提出改进方案。研究的最终目的是提出一种有效的信道估计和均衡算法,通过深度学习方法降低OFDM系统的误码率,从而提高通信系统的整体性能。 为了进行这项研究,研究者们准备了多篇文档和报告,记录了从理论研究到仿真设计,再到结果分析的整个过程。这些文档详细描述了算法设计的具体步骤,仿真环境的搭建,以及仿真结果的解读。此外,相关的图片文件为研究提供了直观的展示,辅助理解仿真结果和算法效果。文本文件则包含了研究过程中的关键讨论点和一些初步的研究成果。 这项研究的开展不仅能够推动OFDM技术的发展,还能为通信系统设计提供新的思路,特别是在如何利用深度学习技术优化传统通信算法,以适应日益增长的数据传输需求。通过这种方法,未来通信系统可能会实现更高的数据传输速率,更低的误码率,以及更强的环境适应能力。 由于研究涉及大量的数据处理和算法设计,研究者需要具备深厚的通信原理知识,同时也要对深度学习理论和Matlab仿真工具有着丰富的操作经验。因此,这项研究不仅是技术上的挑战,也是对研究者多学科知识和技能的考验。通过不断的努力和探索,研究者有望找到降低OFDM系统误码率的有效方法,为现代通信系统的发展贡献新的力量。
2025-04-27 01:50:27 577KB
1
自己做的课程设计,任务书、正文、电路图都有,希望能帮到学弟学妹们。
2023-02-24 00:03:13 287KB 逆变电源 Matlab 仿真
1