IRF1405ZPBF INFINEON 英飞凌 电子元器件芯片.pdf下载

weixin_39821526 2023-06-22 14:30:30
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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性;随后结合多种机器学习分类器(如SVM、BP神经网络、随机森林等)对提取的特征进行训练与分类,构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程,验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础知识,从事电力系统、电气工程及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类;②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持;③作为Matlab仿真实践案例,帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议:建议结合Matlab代码同步运行与调试,深入理解DWT分解过程及特征提取方法,同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能,进一步拓展至实际数据的应用验证。
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。

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