【复现】基于双向反激变换器锂电池SOC主动均衡控制

【复现】基于双向反激变换器锂电池SOC主动均衡控制

1、拓扑：双向反激变换器

2、目标：六节电池SOC均衡

3、控制：采用平均值-均方差值算法

4、含防止电池过放过充保护逻辑判断控制

5、提供复现论文

ID:1925

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MATLAB环境下基于隐马尔可夫模型-高斯混合模型-期望最大化的图像分割算法

MATLAB环境下基于隐马尔可夫模型-高斯混合模型-期望最大化的图像分割算法

算法运行环境为MATLAB R2021b，使用期望最大化（EM）算法进行图像分割，并同时依赖于高斯混合模型（GMM）和马尔可夫随机场（MRF）模型。

压缩包＝程序+数据＋参考。

ID:32299

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T型三电平逆变器（SVPWM）虚拟同步发电机并网预同步控制，采用SVPWM调制方式，电压电流双闭环控制，中点电

T型三电平逆变器（SVPWM）虚拟同步发电机并网预同步控制，采用SVPWM调制方式，电压电流双闭环控制，中点电位平衡控制。

1.VSG预同步

2.SVPWM调制

3.提供相关参考文献

支持simulink2022以下版本，联系跟我说什么版本，我给转成你需要的版本（默认发2016b）。

ID:2234

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基于拓展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计

基于拓展卡尔曼滤波的车辆质量与道路坡度估计

车辆坡度与质量识别模型，基于扩展卡尔曼滤波，估计曲线与实际误差合理。

先用递归最小二乘法（RLS）质量识别，最后利用扩展卡尔曼坡度识别（EKF）。

送纹献

Matlab/simulink模型 2019以上版本

YID:1655

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多智能体最优路径规划与避障控制

多智能体最优路径规划与避障控制

首先，利用四叉树算法构建环境路线图，有效地将空间划分为更小的区域。

其次，采用基于图的优化算法Dijkstra算法，确定每个agent从起点到目的地的最短路径。

采用了最小扰动法生成光滑连续的路径。

最优互反碰撞避免算法（ORCA）将避碰表述为一组线性约束。

通过线性规划求解，ORCA计算出每个agent的最优速度，实现避撞。

整个模型采用MATLAB编程实现。

此外，该模型有详细的文档说明（paper）

ID:35100

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matlab两套程序：1.谐波叠加法进行B级路面不平度生成及功率谱密度对比（matlab2016及以下程序无问题，2016

matlab两套程序：1.谐波叠加法进行B级路面不平度生成及功率谱密度对比（matlab2016及以下程序无问题，2016以上版本运行需进行一定更改）

2.借用simulink 采用谐波叠加法生成B级路面不平度，并与国标规定功率谱密度进行对比验证，生成时间与空间范围内的路面不平度及路面不平度功率谱密度对比图

3.（附带程序运行操作教程）

ID:1850

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flac3d 壳单元，衬砌单元，土工格栅等结构单元主应变求解。

flac3d 壳单元，衬砌单元，土工格栅等结构单元主应变求解。

软件内只能得到结构单元的主应力，无法得到主应变，因此编写fish对主应变进行计算。

ID:48100

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基于萤火虫算法优化的随机森林回归预测——改进算法，有创新性。

基于萤火虫算法优化的随机森林回归预测——改进算法，有创新性。

内附具体流程步骤，包您看懂，数据可以随意更换。

有意咨询

1.优点：

多样性保持：萤火虫算法通过模拟萤火虫的行为，可以保持种群的多样性，有助于避免陷入局部最优解。

全局搜索能力：萤火虫算法具有全局搜索的能力，能够在解空间中广泛搜索，有助于找到更优的解。

适应度驱动优化：萤火虫算法通过根据适应度值来引导萤火虫移动，使亮度较高的萤火虫更有可能吸引周围的萤火虫，从而找到更好的解。

相对简单：相对于其他优化算法（如遗传算法、粒子群优化等），萤火虫算法的实现较为简单，易于理解和实施。

2.流程步骤：

1.准备数据：收集并准备用于训练和测试的数据集，包括特征（自变量）和目标（因变量）。

2.初始化萤火虫种群：将萤火虫的初始位置设置为随机生成的一组权重值，每个权重值对应于随机森林中的一个特征。

3.计算适应度：使用初始权重值训练随机森林模型，并计算预测结果与实际目标之间的适应度。

适应度函数通常选择均方误差（MSE）或其他适当的指标。

4.更新萤火虫位置：根据每个萤火虫的亮度值和相邻萤火虫的位置，更新萤火虫的位置。

较亮的萤火虫会吸引周围的萤火虫朝着自己的方向移动，以此来寻找更好的解。

5.重新计算适应度：使用更新后的权重值训练随机森林模型，并计算新的适应度值。

6.选择最优解：根据适应度值选择具有最佳适应度的萤火虫作为当前的最优解。

7.判断终止条件：检查是否满足终止条件，例如达到最大迭代次数、适应度达到阈值或算法收敛等。

8.终止或迭代：如果满足终止条件，则算法结束，返回最优解。

否则，返回第4步，继续迭代。

9.使用最优解：使用最优权重值训练随机森林模型，并使用该模型进行预测。

ID:9960

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基于两轮差速移动机器人的模型预测控制(mpc)轨迹跟踪(simulnk模型加matlab代码，无联合仿真，横纵向跟踪)

基于两轮差速移动机器人的模型预测控制(mpc)轨迹跟踪(simulnk模型加matlab代码，无联合仿真，横纵向跟踪) ，最新

1.轮式移动机器人(WMR,wheeled mobile robot)/基于两轮差速移动机器人的模型预测控制轨迹跟踪，既可以实现车速的跟踪，又可以实现对路径的跟踪；

2.采用simulnk搭建模型主体，matlab代码搭建MPC控制器，无联合仿真

3.设置了5种轨迹，包括三种车速的圆形轨迹，单车速的直线轨迹，单车速的双移线轨迹，仿真效果如图。

4.包含绘制对比分析图片的代码，可一键绘制轨迹对北比图

5.为了使控制量输出平稳，MPCc控制器采用控制增量建立

6.代码规范，重点部分有注释

7.，有参考论文

ID:1240

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区间预测QRCNN-BiLSTM基于分位数回归双向长短期记忆神经网络的多变量回归区间预测 Matlab语言

区间预测QRCNN-BiLSTM基于分位数回归双向长短期记忆神经网络的多变量回归区间预测 Matlab语言

程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel运行你先用，你就是创新需要水文的抓紧

多变量单输出，回归预测也可换成时间序列单列预测（售前选一种），回归效果如图1所示～

采用分位数回归QR方法实现区间预测，可自由调整置信区间，评价指标包括R2、MAE、MSE、MAPE、PICP、PIMWP

Matlab版本要求在2020B及以上，没有的可提供安装包

注：

1.附赠测试数据，数据格式如图3所示～

2.注释清晰，适合新手小白运行main文件一键出图～

3.商品仅包含Matlab代码，后可保证原始程序运行

4.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果～

ID:64120

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威纶通触摸屏-宏指令版配方功能

威纶通触摸屏-宏指令版配方功能

威纶通触摸屏配方宏指令程序，MT8071iE触摸屏

具有新增配方功能

具有修改配方功能

具有删除配方功能

具有查找配方功能

利用宏指令程序来控制，可宏指令注释清晰，方便理解程序。

配方数据列表的地址，通过索引寄存器LW-9200，来实现变址，从而切换数据列表页面。

附上宏指令配方分配表。

YID:774

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基于优化算法结合的永磁同步电机速度 LADRC控制器优化源码

基于优化算法结合的永磁同步电机速度 LADRC控制器优化源码

1、优化算法有粒子群算法、天牛须算法、改进的天牛群算法和灰狼算法，均可完成控制器参数寻优。

2、模型基于代码和simulink共同实现，包括代码、仿真模型。

ID:65100

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船舶靠泊 船舶路径规划

船舶靠泊 船舶路径规划

基于NLP的无人船路径规划与靠泊优化控制

文献+代码 MATLAB

abstract:本文提出了弹道优化算法作为一种单一的通用算法来解决船舶制导和包括靠泊在内的弹道规划和跟踪控制问题。

并讨论了在最优控制问题（OCP）的约束函数中积分相关系数和代价函数的方法。

利用直接配置法将OCP转化为非线性规划（NLP），然后用SQP算法进行求解。

模拟了风扰动下以避免碰撞和靠泊为特征的试验场景的轨迹规划和跟踪。

并提出了两种相关项目的规划方案。

尽管在计算速度和鲁棒性方面存在局限性，但该方法具有一定的特点

ID:36119

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comsol 两相流模型

comsol 两相流模型

附赠视频讲解和推导过程 采用PDE建模

A22

ID:4925

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Python Xgboost/Catboost随机森林/树模型/任意模型/线性模型/SVR/GPR/ANN 模型SHAP图绘制。

Python Xgboost/Catboost随机森林/树模型/任意模型/线性模型/SVR/GPR/ANN 模型SHAP图绘制。

VIF

（SHapley Additive exPlanations）是一种用于解释机器学习模型预测的方法。

SHAP 图是一种可视化工具，用于解释单个样本或整个数据集中每个特征对模型预测的贡献。

SHAP 图包含多种图形，以下是其中一些常见的图形及其解释：

1. **Force Plot（力导向图）**：

– 这是一种用于解释单个样本预测的图形。

它展示了每个特征对模型预测的贡献，以及如何将基准值转换为最终的预测值。

2. **Summary Plot（总结图）**：

– 这种图表显示了数据集中每个特征的全局重要性。

它通常以水平条形图的形式呈现，每个条形代表一个特征，其长度表示其对模型的整体影响程度。

3. **Waterfall Plot（瀑布图）**：

– 类似于力导向图，瀑布图也用于解释单个样本的预测。

它以垂直条形图的形式展示了每个特征对预测的正负影响，使得贡献可以更清晰地理解。

4. **Dependence Plot（依赖图）**：

– 依赖图显示了一个特征的值如何影响模型的输出。

它通常以散点图的形式呈现，横轴表示特征的取值，纵轴表示模型的输出。

5. **Interaction Value Plot（交互值图）**：

– 这种图形显示了特征之间的相互作用对模型输出的影响程度。

它可以帮助理解特征之间的联合影响。

6. **Partial Dependence Plot（部分依赖图）**：

– 部分依赖图显示了特定特征对模型输出的单独影响。

它通过固定其他特征的值，以图形方式展示了特征的单变量效果。

7. **Contribution Plot（贡献图）**：

– 这种图表展示了每个特征对模型预测的贡献，类似于瀑布图。

然而，它以横向条形图的形式呈现，使得对比特征贡献更加容易。

以上是一些常见的 SHAP 图形及其解释。

根据具体的应用场景和需求，可能会有其他类型的 SHAP 图形。

ID:3199

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新能源锂电池 欧姆龙梯形图程序模板 欧姆龙程序 包膜机程序

新能源锂电池 欧姆龙梯形图程序模板 欧姆龙程序 包膜机程序

包蓝膜机程序，某新能源乙方大厂kr程序模板，程序标准化。

plc程序，触摸屏，电气接线图，易损件bom清单

程序密码 库均已解开（可看程序源码）

自动流程 初始化流程 手自动安全条件 换型 配方保存加载

程序和触摸屏来自真实产线，配套使用

ID:3739

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【基于阻抗分析法的双馈风机串补并网系统次同步振荡稳定性分析】

【基于阻抗分析法的双馈风机串补并网系统次同步振荡稳定性分析】

构建双馈风机和输电线路的阻抗表达式Z_DFIG和Z_Line

构造开环传递函数G(s)=Z_Line/Z_DFIG

绘制奈奎斯特曲线、零极点分布图和伯德图判断系统稳定性

附带几篇参考文献

双馈风机稳定性分析matlab代码实现，参数可调

ID:4935

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基于NMPC与rrt的拖车轨迹跟踪控制

基于NMPC与rrt的拖车轨迹跟踪控制

MATLAB 文献+代码

用于轨迹跟踪和防折断控制的非线性 MPC 方法的实现

比较基本和高级稳定终端约束以提高性能

仿真结果证明了所提出的控制技术的有效性

使用快速探索随机树* (RRT*) 算法集成避障功能

ID:6139

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VSG参数自适应+SVPWM，基于T型三电平的虚拟同步机参数自适应控制，SVPWM调制，电压电流双闭环调制，中点电

VSG参数自适应+SVPWM，基于T型三电平的虚拟同步机参数自适应控制，SVPWM调制，电压电流双闭环调制，中点电位平衡控制。

1.VSG参数自适应

2.SVPWM调制，电压电流双闭环控制

3.提供相关参考文献

支持simulink2022以下版本，联系跟我说什么版本，我给转成你需要的版本（默认发2016b）。

ID:5439

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仿真为三相双闭环系统，可用于三相逆变器故障诊断

仿真为三相双闭环系统，可用于三相逆变器故障诊断

仿真可以持续生成数据，可以看故障波形

仿真可控制6个IGBT的导通和关断

单管，双管（包括同相，同侧，交叉）故障

带数据集（一维），数据集包括22种故障类型

一种正常，21种故障h可以用深度学习做故障诊断

还有一维数据转二维图像的代码（马尔可夫转移场，格拉姆角场，相对位移矩阵法）

具体细节

ID:2650

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LCC/VSC- HVDC常规高压直流输电仿真模型，高压直流输电短路故障研究，高压直流输电HVDC系统仿真建模，直流

LCC/VSC- HVDC常规高压直流输电仿真模型，高压直流输电短路故障研究，高压直流输电HVDC系统仿真建模，直流线路短路，交流线路短路故障

MATALB/Simulink

VSC-HVDC柔性直流输电建模，短路故障分析

所有参数详细，包括触发角

ID:34500

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注意力机制高效涨点方法总结:

注意力机制高效涨点方法总结:

[1]注意力机制架构一直是深度学习领域有效的涨点方法，但是简单的改变已经不再算是创新，或者说无法实现性能的提升；

[2]一方面我们结合特定场景设计，一方面我们设计无参数的注意力机制，这里给大家总结了主流的注意力机制，对于无参数注意力机制有想法的，可以cue. me。

ID:54100

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