C# 运动控制系统。

C# 运动控制系统。

雷赛运动控制卡控制系统。

像高川控制卡、高川控制器、或者固高运动控制卡以及正运动控制器、正运动控制卡可以用这个框架，自己替换一下库文件等代码就可以。

功能丰富，注释多，非常适合新手学习，也可以做框架。

YID:4850

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fluent芯片水冷散热的模拟

fluent芯片水冷散热的模拟

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Matlab 永磁同步风力发电机 并网故障

Matlab 永磁同步风力发电机 并网故障

低电压穿越策略

可以设计串电阻Bar策略

也可以增加三相故障

ID:51230

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直驱风机simulink仿真模型，永磁直驱式风力发电系统 matlab/simulink整体仿真，有380V和690V两个仿真，波形

直驱风机simulink仿真模型，永磁直驱式风力发电系统 matlab/simulink整体仿真，有380V和690V两个仿真，波形如图，现货有2018 和 2021 两个版本，可导出2015b-2022版本，有模型说明和文献

ID:9315

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Canoe-Autosar网络管理自动化测试脚本 Capl源码，全套，修改项目配置可以直接使用。

Canoe-Autosar网络管理自动化测试脚本 Capl源码，全套，修改项目配置可以直接使用。

1.启动程序

2.加载配置文件

3.选择帧类型(标准帧或扩展帧)

4.修改配置文件，自动弹出配置文件窗口

5.选择测试用例

6.点击运行

7.测试完成打印报告并记录对应log

提供

ID:58500

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使用comsol仿真软件 利用双温方程模拟飞秒激光二维移动烧蚀材料 可看观察温度与应力分布 周期为10us，变形

使用comsol仿真软件 利用双温方程模拟飞秒激光二维移动烧蚀材料 可看观察温度与应力分布 周期为10us，变形几何部分本人还在完善学习中

三维的也有 还有翻阅的论文文献一起打包

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基于LADRC自抗扰控制的VSG三相逆变器预同步并网控制策略

基于LADRC自抗扰控制的VSG三相逆变器预同步并网控制策略

基于LADRC自抗扰控制的VSG三相逆变器预同步并网控制策略是一种用于实现逆变器在微电网中的协调运行的先进控制策略。

逆变器控制方式采用虚拟同步发电机控制（VSG），通过引入虚拟同步发电机的概念，为逆变器系统提供了类似于实际同步发电机的惯性和阻尼支撑。

这种控制方式能够有效提高逆变器系统的稳定性和响应速度，使其更好地适应微电网的运行要求。

为了增强逆变器系统的鲁邦性和抗扰能力，本模型采用了LADRC自抗扰控制。

LADRC（Linear Active Disturbance Rejection Control）是一种先进的控制算法，能够有效抑制系统中的各种干扰和扰动，并实现对系统动态特性的精确控制。

通过采用LADRC自抗扰控制，逆变器系统能够在面对外部干扰和系统参数变化时保持较高的稳定性和鲁邦性。

在并网过程中，为了减小逆变器并网时产生的冲击电流对系统的影响，采用了预同步控制策略。

预同步控制是一种先行控制策略，通过提前调节逆变器输出电压和频率，使其与微电网的电压和频率趋于一致，从而减小并网时的电流冲击。

这种控制策略能够有效保护微电网中其他逆变器和负载设备的稳定运行，提高整体并网效率。

除了上述控制策略，系统频率变化曲线是评估逆变器运行性能的重要指标。

通过对系统频率变化曲线的分析，可以了解逆变器在并网过程中的频率响应特性，判断其稳定性和准确性。

频率变化曲线的平稳性和快速响应性是评估逆变器控制策略优劣的重要依据。

综上所述，基于LADRC自抗扰控制的VSG三相逆变器预同步并网控制策略在微电网中具有重要的应用价值。

通过引入虚拟同步发电机控制、采用LADRC自抗扰控制和预同步控制策略，逆变器系统能够实现更高的稳定性、鲁邦性和并网效率，为微电网的可靠运行提供了有效的支持。

同时，通过对系统频率变化曲线的分析，能够全面评估逆变器控制策略的性能，并进一步优化和改进。

ID:23350

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基于 CEEMDAN-VMD-TCN-BiGRU 的短期电力负荷时间序列预测 python代码

基于 CEEMDAN-VMD-TCN-BiGRU 的短期电力负荷时间序列预测 python代码

代码

CEEMDAN-VMD-TCN-BiGRU组合预测方法：

1 采用CEEMDAN将原始电力负荷数据分解成一组比较稳定的子序列，联合

小波阈值法将含有噪声的高频分量去噪，保留含有信号的低频分量进行累加重构

2 利用VMD对去噪后的数据进行二次信号特征提取，得到一组平稳性强且含不同频率的分量

3采用TCN-BiGRU各分量进行了预测，并将预测结果进行迭代，获得完整的预测结果

4 澳大利亚某地的负荷数据作为实例分析，与传统的算法相比，验证了所提模型的有效性

ID:95199

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基于FST速度环的永磁同步电机滑模直接转矩控制模型全新；

基于FST速度环的永磁同步电机滑模直接转矩控制模型全新；

速度环引入快速ST滑模控制，抗负载扰动强，波形无超调；

转矩环采用二阶滑模控制，提高转矩控制精度；

ID:87160

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分布式驱动汽车稳定性控制。

分布式驱动汽车稳定性控制。

采用纯Simulink模型搭建，包括控制策略和车辆动力学模型。

采用分层式直接横摆力矩控制，上层包括模型预测MPC，滑模控制SMC，PID控制，LQR控制。

可灵活对四种控制器对比和选择。

另外下层基于轮胎滑移率最优分配。

四种控制均可跟踪横摆角速度和质心侧偏角期望值。

车辆被控对象采用七自由度整车模型输出实际质心侧偏角和横摆角速度，二自由度模型输出理想质心侧偏角和横摆角速度。

具有初始化文件，Simulink模型，控制器说明，有参考文献和七自由度整车建模说明文档。

包运行，运行不通过不收费。

默认采用MATLAB2021a版本，另外提供了比较旧的2016a版本模型。

ID:72135

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CNN-BIGRU-Attention多维时序预测，基于卷积神经网络(CNN)-双向门控循环单元-注意力机制(CNN-BIGRU-Attenti

CNN-BIGRU-Attention多维时序预测，基于卷积神经网络(CNN)-双向门控循环单元-注意力机制(CNN-BIGRU-Attention)的多维时间序列预测

多输入单输出

1、运行环境要求MATLAB版本为2020b及其以上

2、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE等，图很多，符合您的需要

3、代码中文注释清晰，质量极高

4、测试数据集，可以直接运行源程序。

替换你的数据即可用 适合新手小白

注：保证源程序运行，

ID:5145

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一种改进的粒子群优化算法–MATLAB

一种改进的粒子群优化算法–MATLAB

2023年提出

改进包含：

1、改进惯性权重

2、改进学习因子

ID:6130

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MOPSO多目标粒子群优化算法，可设置多个目标函数进行寻优，pbest更新采用支配方式更新，即下一个个体的所有

MOPSO多目标粒子群优化算法，可设置多个目标函数进行寻优，pbest更新采用支配方式更新，即下一个个体的所有目标优于上一个个体时进行更新，否则以一定概率更新;gbest采用非劣解方式进行更新，即所有个体的目标与第一个个体目标比较，最终确定非劣解集合

ID:159

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永磁电机fluent流体场温度场仿真

永磁电机fluent流体场温度场仿真

四套videos+模型

ID:7299

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PSO-HKELM分类，粒子群算法(PSO)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测，多特征输入模型

PSO-HKELM分类，粒子群算法(PSO)优化混合核极限学习机(HKELM)分类预测，多特征输入模型

优化参数为：

HKELM的正则化系数、核参数、核权重系数

1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上，可实现二分类和多分类。

多输入单输出

2、代码中文注释清晰，质量极高

3、运行结果图包括分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图，如下所示

4、测试数据集，可以直接运行源程序。

适合新手小白

ID:9739

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comsol相控阵超声仿真

comsol相控阵超声仿真

phased_array_focus

压力声学模块

ID:75100

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模块化多电平换流器/MMC/双端MMC-HVDC，柔性直流输电系统。

模块化多电平换流器/MMC/双端MMC-HVDC，柔性直流输电系统。

直流侧电压320kV，交流侧线电压有效值166kV，100个子模块，采用最近电平逼近调制。

送端换流站控制输出有功功率和无功功率，受端换流站控制直流侧电压。

ID:32140

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半桥LLC谐振变换器

半桥LLC谐振变换器

Matlab/simulink仿真

电压闭环PI/pi控制

输出电压12V

实现软开关运行。

YID:3415

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基于粒子群优化的曲面约束匹配算法

基于粒子群优化的曲面约束匹配算法

ID:97275

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机械臂碰撞检测算法

机械臂碰撞检测算法

视频简介：为了直观展示碰撞检测过程，在示教模式下加入了机器人碰撞检测过程，以期用最直观酷炫的方式演示晦涩的公式原理，实现功能如下：

1.在机器人示教模式下，放入单个障碍物，用红色直线显示障碍物与机械臂的最小距离。

2.在示教模式下，放入多个障碍物，示教过程中实时计算各障碍物与机械臂的距离，并用红色直线绘制最短距离线，若示教过程中有障碍物与机器人发生碰撞，则用红色球表示，否则用蓝色球表示。

ID:33375

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comsol模拟相场锂枝晶—相场+浓度+电势。

comsol模拟相场锂枝晶—相场+浓度+电势。

此案例为文献复现，含视频讲解。

ID:63200

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基于FPGA实现了类YOLO的轻量化的CNN加速器。

基于FPGA实现了类YOLO的轻量化的CNN加速器。

为了方便，直接基于zynq7020平台进行了验证，目前已经实现物品检测和特定识别

FPGA实现架构

ID:82236

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