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逆变器重复控制。 采用simulink仿真嵌入C语言实现了逆变器重
逆变器重复控制。采用simulink仿真嵌入C语言实现了逆变器重复控制模型的搭建，整个仿真没有任何模块，全是用C语言写的代码。重复控制算法，陷波器，二阶低通滤波器，都是用C代码实现。对整个代码给出了详尽的注释。输出电压的THD只有0.47%。整个仿真全部离散化，采用离散解析器，主电路与控制部分以不同 ......
buck-boost变换器的非线性PID控制，主电路也可以换成别的
buck-boost变换器的非线性PID控制，主电路也可以换成别的电路。在经典PID中引入了两个TD非线性跟踪微分器，构成了非线性PID控制器。当TD的输入为方波时，TD的输出，跟踪方波信号也没有超调，仿真波形如下所示。输入电压为20V，设置输出参考电压为10V，在非线性PID的控制下，输出很快为1 ......
三相逆变器重复控制。 在simlink中搭建了逆变器的重复
三相逆变器重复控制。在simlink中搭建了逆变器的重复控制模型，滤波器环节采用了陷波器与二阶低通滤波器。逆变器输出电压的THD仅仅只有0.52%。整个仿真全部离散化，采用离散解析器，主电路与控制部分以不同的步长运行，更加贴合实际,控制与采样环节全部自己手工搭建，没有采用Matlab自带的模块。ID ......
并网逆变器PQ控制。 逆变器采用两电平逆变器，通过功率闭环控
并网逆变器PQ控制。逆变器采用两电平逆变器，通过功率闭环控制，实现并网单位功率因数，即并网电流与网侧电压同相位。为了得到电网电网相位，采用基于双二阶广义积分器的锁相环，该锁相环可以快速准确无误的得到电网相位。且在初始阶段，就可以得到电网相位，比Matlab自带的锁相环要快很多。并网有功设定为10kW ......
buck-boost变换器的非线性PID控制，主电路也可以换成别的电路。 在经典P
buck-boost变换器的非线性PID控制，主电路也可以换成别的电路。在经典PID中引入了两个TD非线性跟踪微分器，构成了非线性PID控制器。当TD的输入为方波时，TD的输出，跟踪方波信号也没有超调，仿真波形如下所示。输入电压由20V逐渐变化到35V，设置输出参考电压为10V，在非线性PID的控制 ......
NPC五电平逆变器。 并网逆变器PQ控制。 通过功率闭环控制，
NPC五电平逆变器。并网逆变器PQ控制。通过功率闭环控制，实现并网单位功率因数，即并网电流与网侧电压同相位。为了得到电网电网相位，采用基于双二阶广义积分器的锁相环，该锁相环可以快速准确无误的得到电网相位。且在初始阶段，就可以得到电网相位，比Matlab自带的锁相环要快很多。并网有功设定为50kW，无 ......
el-tree如何拿到所有节点，以及如何控制收起所有节点？
取所有节点：this.$refs...root.childeNodes 收起节点：expanded = false 收起全部节点思路 将所有节点的expanded设置为false即可。 实例 html <el-tree ref="myTree" ... ></el-tree> js for (let ......
buck变换器。 采用双闭环控制，外环为电压环，内环为电流
buck变换器。采用双闭环控制，外环为电压环，内环为电流环。其中，内环采用平均电流采样。buck变换器采用软启动控制，可以使电流不突变。从仿真图中可以看出，在0.5秒的时间内，完成了软启动，输出电压完美跟随参考电压。在1秒时，启动加载。此时，输出电压有微小的变动，但是马上跟随给定参考电压。整个仿真完 ......
储能蓄电池soc均衡控制，储能采用下垂控制在充放电、充放电切换过程中均可实现soc均衡（图中为3组储能均衡
储能蓄电池soc均衡控制，储能采用下垂控制在充放电、充放电切换过程中均可实现soc均衡（图中为3组储能均衡），变换器采用双向dc/dc变换器，通过引入加速因子k，在保证功率合理分配的同时，有效提升soc均衡速度，储能均衡组数可添加附相关wen献。 ID:32100681064810572 ......
基于PQ控制的三相并网逆变器的matlab/simulink仿真模型。 采用lcl滤波
基于PQ控制的三相并网逆变器的matlab/simulink仿真模型。采用lcl滤波，spwm控制ID:2725677168779266 ......
风光储、风光储并网直流微电网simulink仿真模型，光伏系统采用扰动观察法实现mppt控制，风机系统pmsg采用零
风光储、风光储并网直流微电网simulink仿真模型，光伏系统采用扰动观察法实现mppt控制，风机系统pmsg采用零d轴控制实现功率输出，混合储能由蓄电池和超级电容构成采用低通滤波器实现功率分配，并网逆变器采用pq控制实现功率稳定输送。附对应文献。 ID:19150674662046054 ......
两级三相光伏并网逆变器控制Matlab/Simulink仿真模型，模型问题可解答，逆变器为基于母线电压双闭环控制，
两级三相光伏并网逆变器控制Matlab/Simulink仿真模型，模型问题可解答，逆变器为基于母线电压双闭环控制，采用 lcl滤波，spwm控制，mppt控制有扰动观察法和电导增量法ID:2230671904463182 ......
IIS启动应用程序池报错"服务无法在此时接受控制信息"
https://www.cnblogs.com/yaotome/p/9540300.html 网站突然打不开，重新生成程序不行，重新打开vs也不行，重启了网站还是不行，重启应用池就发现问题了。可以关，启不来了，也删不掉，提示“服务无法在此时接受控制信息”。用下面方法解决了。 用管理员方式打开命令行 ......
储能蓄电池soc均衡控制，变换器为双向dc/dc变换器，基于下垂控制储能soc均衡控制。
储能蓄电池soc均衡控制，变换器为双向dc/dc变换器，基于下垂控制储能soc均衡控制。通过引入加速因子k，在保证功率合理分配的同时，有效提升soc均衡速度。储能均衡组数可添加附相关wen献。 ID:7685670501748969 ......
simulink仿真模型。 采用下垂控制实现蓄电池超级电容构成的混合储能
simulink仿真模型。采用下垂控制实现蓄电池超级电容构成的混合储能功率分配、蓄电池soc均衡控制、考虑线路阻抗情况下提高电流分配精度控制、母线电压补控制。 ID:4475670391002925 ......
储能系统下垂控制，蓄电池通过双向dc/dc变换器并联负载，变换器输出电流按虚拟电阻比例分配，并补偿有下垂
储能系统下垂控制，蓄电池通过双向dc/dc变换器并联负载，变换器输出电流按虚拟电阻比例分配，并补偿有下垂系数带来的母线压降。附文献。YID:6850669798604588 ......
永磁同步电机三电平无差拍电流预测控制，并采用参数辨识策略改善鲁棒性，电机模型参数可变，电感参数和磁链
永磁同步电机三电平无差拍电流预测控制，并采用参数辨识策略改善鲁棒性，电机模型参数可变，电感参数和磁链参数发生突变后，通过参数辨识策略提高鲁棒性。ID:16130679944808341 ......
基于遗传算法优化的非线性自抗扰控制永磁同步电机仿真，还有神经网络等等各种方法优化。
基于遗传算法优化的非线性自抗扰控制永磁同步电机仿真，还有神经网络等等各种方法优化。ID:45200679642339047 ......
永磁同步电机模型预测直接速度控制，消除转速电流双闭环结构，采用一个环控制，极大的提升速度环带宽。
永磁同步电机模型预测直接速度控制，消除转速电流双闭环结构，采用一个环控制，极大的提升速度环带宽。ID:53174678437317796 ......
异步电机，感应电机各种仿真模型，有自抗扰控制，模型预测控制，滑模控制，间接磁场定向，直接磁场定向，无
异步电机，感应电机各种仿真模型，有自抗扰控制，模型预测控制，滑模控制，间接磁场定向，直接磁场定向，无速度传感器仿真ID:72200676779486106 ......
MySQL（二十一）MVCC多版本并发控制
MySQL（二十一）MVCC多版本并发控制 1 什么是MVCC MVCC（Multiversion Concurrency Control）多版本并发控制。即通过数据行的多个版本管理来实现数据库的并发控制，使得在InnoDB事务隔离级别下执行一致性读操作有了保障。 就是为了查询一些正在被其他事务更新 ......
【pytorch】土堆pytorch教程学习（六）神经网络的基本骨架——nn.module的使用
torch.nn 是 pytorch 的一个神经网络库(nn 是 neural network 的简称)。 Containers torch.nn 构建神经网络的模型容器(Containers,骨架)有以下六个： Module Sequential ModuleList ModuleDict Par ......
《Linux高性能服务器编程》学习记录（二）linux网络编程基础API
Linux 网络API主要有三种： socket地址API。socket最开始的含义是一个IP地址和端口对（ip，port）。它唯一地表示了使用TCP通信的一端，称其为socket地址。 socket基础API。socket的主要API都定义在sys/socket.h头文件中，包括创建socket、 ......
Golang 网络爬虫框架gocolly
Golang 是一门非常适合编写网络爬虫的语言，它有着高效的并发处理能力和丰富的网络编程库。下面是一个简单的 Golang 网络爬虫示例： package main import ( "fmt" "net/http" "io/ioutil" "regexp" ) func main() { resp ......
Exp7 网络欺诈防范
Exp7 网络欺诈防范 20201331 Exp7 网络欺诈防范 【基础问题回答】 （1）通常在什么场景下容易受到DNS spoof攻击 在同一局域网下，且电脑并没有打开防火墙，然后乱点链接。 （2）在日常生活工作中如何防范以上两攻击方法 加强自己的安全意识，遇到不明链接不要点，遇到不明wifi不要 ......
selenium控制文件下载位置
selenium控制文件下载位置 我们在自动化下载文件的时候势必存在一种需求: 通过chrome将文件保存到指定位置 1. google窗口实现 配置'prefs'将文件下载到指定位置, 并通过判断文件的大小来判断文件是否下载完成 import os import time from selen ......
必看！.NET 7 在网络领域的四大更新
http://www.pczh.cn/news/26036.html 最新的 .NET 7 现已发布，我们想介绍一下其在网络领域所做的一些有趣的更改和添加。这篇文章我们将讨论 .NET 7 在 HTTP 空间、新 QUIC API、网络安全和 WebSockets 方面的变化。 HTTP 改进了对连 ......
网络--计算机网络概述
一、计算机网络概述 局域网 -- 分层设计 交换机 100米 带宽10 100 1000M 广域网 ISP（Internet服务供应商） 路由器 -- 转发数据 网卡--缓存 MAC 48位2进制 帧 比 包 多了MAC地址（用于交换机识别mac -- 下一条） 路由器识别ip 数据传输：目标收到确 ......
高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23378 最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验 1 介绍 在本文中 ......
TCP/IP网络模型
在网络模型中有分为7层模型(OSI模型)和5层模型和TCP/IP模型 OSI模型将应用层和表示层作为独立的两层，而TCP/IP模型将它们合并为一个应用层。 两种对比来说，TCP/IP模型更符合实际开发应用 应用层 应用层是最上层的一层，也是在开发中接触到最多的，因为在开发中一般需要提供HTTP接口来 ......