PMSM永磁同步电机参数辨识仿真,适用于表贴式,内嵌式永磁同步电机:

PMSM永磁同步电机参数辨识仿真,适用于表贴式,内嵌式永磁同步电机:

辨识内容:

① 定子电阻,精度在0.1%左右;

② DQ电感辨识(脉冲电压法),精度在0.02%左右;

③ 转子磁链辨识,精度在0.12%左右;

上述算法,是在实践工程中提炼出的算法,无复杂的矩阵计算,无复杂的滤波算法,TI ,ST 以及国产芯片都可实现,易于工程实现。

需要可以直接联系,发和matlab版本。

提供仿真的简要原理说明文档。

ID:864

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图文详情请查看: http://matup.cn/746390225969.html

基于麻雀算法优化的无人机航迹规划–MATLAB

基于麻雀算法优化的无人机航迹规划–MATLAB

设置地图参数a, b, c, d, e, f , g=1,地图大小为:200*200,设置三个山峰,威胁区域两个,实际运行效果如下

可定做更多算法应用此模型

ID:6690

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VMD-SSA-LSTM变分模态分解-麻雀优化长短期记忆网络

VMD-SSA-LSTM变分模态分解-麻雀优化长短期记忆网络

适用于 多输入单输出预测,时间序列预测

通过VMD对功率序列进行分解,然后对分解分量逐一建模进行ssa-LSTM预测。

者可从vmd替换为eemd或进行优化寻参,ssa替换为其他优化算法等方面进行改进

matlab代码,含有详细注释,使用时替换数据集即可;

ID:3939

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图文详情请查看: http://matup.cn/746382918623.html

C#运动控制加视觉定位框架,程序用来取放料,控制卡用的是正运动ZMC408CE总线运动控制卡,控制六个电机,XY

C#运动控制加视觉定位框架,程序用来取放料,控制卡用的是正运动ZMC408CE总线运动控制卡,控制六个电机,XY轴,两个Z轴,两个旋转轴,相机用的是海康,3个海康相机,视觉采取用海康SDK加Halcon动态库开发出来的,支持取料定位,纠偏和放料定位,视觉部分支持产品模板创建和保存,九点标定模板创建和保存,软件框架扩展性比较强,方便学者自己扩展

赠送详细讲解教程,带你手把手写代码,从编写思路给你讲起

ID:93180

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基于分布式驱动电动汽车的路面附着系数估计,分别用卡尔曼滤波对电动汽车四个车轮的路面附着系数进行估计。

基于分布式驱动电动汽车的路面附着系数估计,分别用卡尔曼滤波对电动汽车四个车轮的路面附着系数进行估计。

本模型参考sci论文搭建,开发了分布式驱动电动汽车路面附着系数估计的进阶版本,可在高速,低速下,对开路面,对接路面四种组合工况下对路面附着系数进行准确估计估计。

ID:51270

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图文详情请查看: http://matup.cn/746295618566.html

四种回归模型对比,EWOA-BP/GA-BP/SSA-BP/BP回归预测,基于改进鲸鱼优化算法(EWOA)优化BP神经网络的数据回

四种回归模型对比,EWOA-BP/GA-BP/SSA-BP/BP回归预测,基于改进鲸鱼优化算法(EWOA)优化BP神经网络的数据回归预测

内含EWOA-BP,GA-BP,SSA-BP,BP四种模型对比

程序直接运行截过图有:训练集预测图、测试集预测图,迭代优化图,训练集误差图、测试集误差图

1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上

2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、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。

适合新手小白,替换数据直接使用。

ID:8149

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图文详情请查看: http://matup.cn/746292733866.html

IGWO-RF多特征回归,基于改进灰狼算法(IGWO)优化随机森林(RF)数据回归预测

IGWO-RF多特征回归,基于改进灰狼算法(IGWO)优化随机森林(RF)数据回归预测

改进点:两个点

初始化改进收敛因子改进

1、运行环境要求MATLAB版本为2018b及其以上

2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、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。

适合新手小白

ID:5729

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CNN-LSTM-Attention分类,基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)分类预测

CNN-LSTM-Attention分类,基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)分类预测

MATLAB语言(要求2020版本以上) 中文注释清楚 非常适合科研小白,替换数据集就可以直接使用

多特征输入单输出的二分类及多分类模型。

预测结果图像:迭代优化图,混淆矩阵图等图如下所示

ID:6135

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五合一

五合一

Comsol仿真锂枝晶生长

此链接包含多个模型,单枝晶,多枝晶,随机生长。

相场,浓度,电场耦合[3]

5种模型打包带走,配带相关文献。

ID:59140

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matlab/simulink三相四桥臂逆变器仿真模型

matlab/simulink三相四桥臂逆变器仿真模型

采用的是电压外环电流内环控制策略,交流测可以接不平衡负载,在负载不平衡的情况下依然可以保持输出电压对称。

直流侧输入电压范围450V~2000V均可。

交流测输出电压为380/220V,不平衡负载和平衡负载均可。

模型包含三相四桥臂逆变器、正负零序分量Park变换、电压外环电流内环控制策略、3D-SVPWM模块、波形查看模块等。

另外自己也总结了搭建该模型的详细笔记,主要记录了各部分的参考文献,原理解释,参数设置,建模经验等。

ID:49226

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Comsol锂枝晶

Comsol锂枝晶

相场法构建锂枝晶模型,单枝晶,多枝晶定向生长,三种物理场耦合,相场,浓度,电势?

拿到手就能用,适合新手入门

ID:4842

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comsol周期性结构多极子展开

comsol周期性结构多极子展开

包含透射谱计算,多极子分解(可导出数据用其他软件绘制也可comsol直接出图)

YID:68150

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永磁同步电机自抗扰控制模型ADRC

永磁同步电机自抗扰控制模型ADRC

ID:725

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#汽车纵向和横向控制

#汽车纵向和横向控制

本项目涉及在全自动驾驶框架内进行汽车纵向和横向控制。

汽车是一个具有非线性纵向和横向耦合动力学的复杂系统。

因此,自动驾驶必须与纵向和横向控制相结合。

我们研究了一种基于模型预测控制的自动转向技术。

为了解决纵向速度跟踪问题,还提出了一种纵向控制技术。

最后,统一的纵向和横向控制策略有助于提高组合控制性能。

通过仿真对整个控制策略进行了测试,表明了本方法对使用**Pure Pursuit算法**的路径跟踪任务的有效性。

##注意:

###:red_circle:包含的PDF包含所使用的动态模型、控制器的设计及其评估和不同情况/条件下的性能分析的全部细节。

##该项目包括:

###纵向控制:PI控制器

###横向控制:MPC控制器

###完全非线性动力学控制:PI+MPC

##该项目运行步骤

-运行Init.m初始化simulink模型

-运行simulink模拟

-再次运行Init.m以显示相对于参考轨迹的模拟轨迹,并重新初始化simulink模型

##包含的Simulink模型:

-Full_control_with_fixed_reference_velocity:用于测试控制器的恒定参考线速度

-Full_control_with_variable_reference_velocity:根据轨迹形状使用分段参考速度

-MPC:用于后期控制的独立MPC控制器

##该项目模型

-完整的控制方案:

1.(图片/combined_controller.PNG)

-在50km/h的恒定参考速度、干燥、平坦的道路上,使用PurevPursuit算法评估控制器的路径跟踪任务性能:

2.(图片/50km.PNG)

-在90km/h的恒定参考速度、干燥、平坦的道路下,使用PurevPursuit算法评估控制器的路径跟踪任务性能:

3.(图片/90km.PNG)

-使用自适应(可变/分段)参考速度解决问题:

(Images/traj_and_vel_track.PNG)

ID:27188

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基于改进蛇优化算法(GOSO/ISO)优化随机森林的时间序列预测(GOSO/ISO-RF)

基于改进蛇优化算法(GOSO/ISO)优化随机森林的时间序列预测(GOSO/ISO-RF)

蛇优化算法SO是2022年提出的新算法,性能优异,目前应用较少,改进蛇优化算法GOSO/ISO应用更少,适合PAPER

改进点1为在初始化种群引入混沌映射,本代码提供10种混沌映射方法,分别为tent、logistic、cubic等

改进点2为在蛇优化算法勘探阶段位置更新公式更新为减法优化器算法,加快收敛速度,避免陷入局部最优

改进点3为加入反向学习策略,避免蛇优化算法陷入局部最优,加快收敛速度

改进蛇优化算法GOSO/ISO优化随机森林RF叶子节点和树的数量,相较于原始蛇优化算法性能优异,收敛速度快,避免陷入局部最优

基于MATLAB环境 替换自己的数据即可

代码注释清晰 适合学习

回归预测的评价指标包括平均绝对误差 均方误差 均方根误差 平均绝对百分比误差以及关联系数

ID:75300

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基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估计,可估计包括纵向速度,质心侧偏角,横摆角速度,侧倾角四个状态。

基于分布式驱动电动汽车的车辆状态估计,可估计包括纵向速度,质心侧偏角,横摆角速度,侧倾角四个状态。

四个模型,车身,算法,轮胎模型,可估计包括纵向速度,横摆角速度,质心侧偏角,侧倾角四个自由度等。

ID:72135

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【激光熔覆仿真】

【激光熔覆仿真】

1、通过激光进行熔覆工艺进行仿真,对温度与应力进行研究

2、采用COMSOL中的固体传热等物理场进行耦合仿真

3、对激光熔覆工艺完成后的温度分布与应力分布以云图形式输出,并研究某一点温度与应力随时间变化的曲线关系,温度梯度随时间变化的曲线关系,第三主应力随时间变化的曲线关系。

以及整个激光熔覆工艺过程的动画。

ID:22120

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CEEMDAN-PE-LSTM(完全自适应噪声集合经验模态分解-排列熵-长短期记忆网络)

CEEMDAN-PE-LSTM(完全自适应噪声集合经验模态分解-排列熵-长短期记忆网络)

时间序列预测

对比模型有:

lstm

ceemdan-lstm

ceemdan-pe-lstm

采用CEEMDAN分解,并判定排列熵值将相近的信号进行合成,

最后逐个进行lstm预测

者后可将CEEMDAN更换为VMD等分解算法,或将LSTM更换为GRU等进行改进

matlab代码,含有详细注释,使用时替换数据集即可;

ID:4489

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双有源桥DAB变换器的mpc模型预测控制

双有源桥DAB变换器的mpc模型预测控制

与传统电压闭环PI控制方式相比,mpc动态响应更好。

仿真中分别测试了启动过程,负载突变过程(0.2s开始),参考电压突变(0.4s开始),mpc均表现出很好的快速响应特性。

运行环境为matlab/simulink

ID:59150

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SSA-xgboost,麻雀搜索算法(SSA)优化xgboost算法(优化树的个数、最大深度和学习率)。

SSA-xgboost,麻雀搜索算法(SSA)优化xgboost算法(优化树的个数、最大深度和学习率)。

xgboost是一种基于树的集成学习算法,它采用了梯度提升树(GBDT)的思想,通过将多个决策树组合成一个模型来进行预测。

在进行训练时,xgboost算法需要确定树的个数、最大深度和学习率等参数。

这些参数的选取会直接影响到算法的准确性和效率。

使用SSA算法对xgboost算法中的树的个数、最大深度和学习率等参数进行优化。

训练集数据的R2为:0.9952

测试集数据的R2为:0.98081

训练集数据的MAE为:163.212

测试集数据的MAE为:346.4754

训练集数据的MAPE为:0.0072127

测试集数据的MAPE为:0.013205

时间序列预测,多输入单输出预测,单输入单输出预测均

ID:6669

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内有cpar文件和simulink文件,并有演示操作视频,carsim+simulink联合仿真实实现换道超车, 包含换道决策,

内有cpar文件和simulink文件,并有演示操作视频,carsim+simulink联合仿真实实现换道超车, 包含换道决策,路径规划和轨迹跟踪,有弯道超车,包含路径规划算法+mpc轨迹跟踪算法可以适用于弯道道路,弯道车道保持,弯道变道

carsim内规划轨迹可视化,道路环境可以自定义,里面有视频教学

ID:9220

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IPCA改进主成分分析法

IPCA改进主成分分析法

主元分析在处理数据过程中会平等的对待每一维特征,即认为每一维特征的权重都是相等的,而在一些数据处理过程中这样做是不太恰当的。

而且数据标准化后还会存在信息丢失的问题, 会使得 PCA 特征提取的能力下降,所以结合Spearman/pearson为判定,对它特征向量赋以相应的权重

改进后的所获得的特征向量特征值更大,贡献率更好,降维效果更好。

matlab代码,含有部分注释;

ID:3439

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永磁同步电机改进超螺旋滑模观测器无位置传感器控制

永磁同步电机改进超螺旋滑模观测器无位置传感器控制

采用一种改进的超螺旋滑模观测器永磁同步电机无位置传感器控制,该观测器在传统STA-SMO的基础上增加了观测误差的线性项, 增强了系统模态趋近过程的动态性能和抗干扰能力,此外对估计反电势设计自适应律,代替传统LPF的使用,估计精度大大提高。

ID:8390

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(更新)15个回归基础模型全家桶,无需更改代码替换数据集即可运行

(更新)15个回归基础模型全家桶,无需更改代码替换数据集即可运行

其中再次添加ANN,RNN,LSSVM,BiLSTM,GRU,PLS模型回归

运行main.m文件一键出图超级简单

实现平台:Matlab,中文注释非常清晰,非常适合新手小白上手

程序均以调试好,按照示例数据修改格式,替换数据集即可运行,数据集为excel

图一:回归的具体模型种类

图二:代码编写格式

图二:回归模型预测图像和评价指标

ID:3720

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