使用MATLAB和动态方程建立EPS模型,包括观察者、参考模型和控制器,进行摩擦补偿控制。
动力转向摩擦补偿控制:MATLAB建模与动态方程
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基于瞬时无功功率理论的设计思路,配上图形和公式解释,逻辑还蛮清楚的。原理上分了和另一种算法的区别,选了做主力控制方案。嗯,这套方案比较适合搞无功补偿的项目,尤其是你要上STATCOM的。
PWM 的控制方式也没落下,从类型讲到规则采样法,定了用SPWM。如果你搞过SPWM,应该知道它波形控制还挺顺,适合稳定输出。
Simulink 建模那部分也比较细,整个仿真模型都搭在Simulink里。你可以直接跑下模型,对比下补偿前后的电压、电流波形变化,一眼就能看出有没有补偿效果。
如果你之前没搞过p-q 算法,可以顺手看看APF 和混合滤波仿真,里面的思路蛮接近的。另外,STATCOM 建模那篇对建模
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频域的方式用得比较巧,拿指数频率和角频率这两招来搞动态系统,不复杂但实用。你只要理解复频率那点事儿,整个识别过程就会顺得多,适合入门和进阶的你。
尤其是搞开环、闭环系统的同学,这套方法还挺能帮你梳理清楚系统的响应特性。用合成阶跃信号激励系统,看系统怎么“抖”,你就知道它是哪一类货色了。真的是代码也不复杂,响应也快。
哦对了,如果你还在折腾PID、模糊控制、或者
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ANFIS 的 MATLAB 辅助设计蛮适合做模糊控制和非线性建模的场景。融合了神经网络和模糊逻辑,你可以直接在 MATLAB 里构建模型,训练也比较顺滑,用着还挺舒服的。尤其在做系统控制或预测类任务时,响应也快,结果也直观。
ANFIS 的结构是五层的,输入到输出一条龙搞定,每一层做什么都能清楚看到。像定义fis对象、配置input和output变量、调mf搞定模糊集,这些基本操作,文档都有写,跟着做基本不会翻车。
建完模型之后训练这一步挺关键的,MATLAB 里可以用train,支持好几种学习算法,比如 Jang 那套adaptive gradient就挺常见。你可以调学习率、迭代次数这些
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