LPL——Sprint Plan

-- 2021-11-21 00:34:56

The Link Your Class

https://bbs.csdn.net/forums/MUEE308FZ

The Link of Requirement of This Assignment

https://bbs.csdn.net/topics/603251839

The Aim of This Assignment

Alpha Sprint

Team's name

FZU—LPL

 STU ID and FZU STU ID

19103476-831901206  Cao Sicai

19103573-831901223  Jie ZhiLing 

19104448-831901201  Yu MengZe

19104171-831901301  Liu GuanRong

19103077-831901218  Chen wenqi

 

 

Previous Work Summary

In our previous trials, we did a lot of functional work, and it wasn't perfect, but we basically got our work done.  Through previous experience, our strength has also been partially improved .

 

Advantages:

  1. Our members work together to perform their own duties,which improved our team work efficiency.
  2. We have a clear goal for our project, and we know how to achieve these features.
  3. In the previous study, we learned the process of making small programs, from which we can gain experience  

 

 

Disadvantages: 

  1. Our technical foundation is not very solid, so some deviations often occur in the practice process .
  2. We had to temporarily change the expected results because some of our preset goals were not met for technical reasons.

 

 

Improvements:

1.Look for information online and arrange for group members to learn related skills. 

2.   Refine the division of labor among team members to further improve the team's work efficiency. 

3. Improve the program, optimize the previous shortcomings.

 

 

 

 

Team division 

front-end designYu mengze

back-end designJie zhiling

RepositoryLiu guanrong

PPT:Cao sicai

Blog:Chen wenqi  

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内容概要:本文围绕“基于超局部模型与自抗扰ESO观测器的无模型预测电流控制改进策略”展开研究,提出一种结合超局部模型(ULM)与扩张状态观测器(ESO)的无模型预测电流控制(MFPCC)改进方法,旨在提升永磁同步电机(PMSM)电流环的动态响应性能与抗干扰能力。该策略利用超局部模型对系统行为进行局部逼近,避免依赖精确数学模型,同时引入自抗扰控制中的ESO实时观测并补偿系统内外部扰动,有效抑制参数摄动、负载变化及模型不确定性带来的影响。研究通过Simulink搭建完整的控制系统仿真模型,对传统MFPCC与所提改进策略进行对比分析,验证了新方法在电流跟踪精度、响应速度和鲁棒性方面的优越性。; 适合人群:具备电机控制、现代控制理论及Simulink仿真基础的电气工程、自动化及相关专业的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高性能电机驱动系统中电流环控制器的设计与优化;②为无模型控制与自抗扰控制的融合应用提供技术参考;③支撑相关课题的仿真验证、论文复现与创新方法研究。; 阅读建议:建议读者结合Simulink仿真模型深入理解控制结构与参数整定过程,重点关注ESO的观测性能与扰动补偿机制,并可通过改变负载条件、参数偏差等工况进行鲁棒性测试,进一步掌握该改进策略的核心优势与适用边界。
内容概要:本文围绕Scratch图形化编程平台,详细阐述了《人体感应灯光系统》这一贴近生活的AI科创作品的设计与教学应用。通过模拟真实智能家居中人体感应灯的工作原理,利用Scratch的侦测、逻辑判断、亮度特效调节等功能,实现了人物靠近自动亮灯、延时熄灭及环境亮度自适应等仿真功能。文章系统拆解了从场景搭建、核心逻辑设计、分层编程实现到调试优化的完整开发流程,并提供了基础版与进阶版可直接导入的源码,支持零基础快速上手与高阶创新拓展。同时构建了“基础—进阶—高阶”三层阶梯式教学体系,适配常规课堂、创客社团与赛事培优等多元教学场景,推动中小学AI教育的生活化、实践化与创新化发展。 适合人群:小学高年级至初中阶段学生,信息技术教师,创客教育从业者,以及参与青少年科创赛事的师生。 使用场景及目标:①作为中小学人工智能通识课程的教学案例,帮助学生理解智能感应与控制逻辑;②用于校内创客社团开展项目式学习;③支撑学生参加AI科创类赛事,完成高质量作品创作与答辩准备;④布置为课后综合实践作业,提升动手能力与科技素养。 阅读建议:建议结合提供的Scratch源码进行实践操作,在复现基础上尝试参数调优与功能扩展,如增加音效提示、多区域感应等,深化对编程逻辑与智能系统设计的理解。

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