主动变换和被动变换

三维空间变换详解

主动变换和被动变换

Introduction

在解析几何中,三维欧几里得空间 R 3 \R^3 R3 中的空间变换可以分为主动变换(active or alibi transformations)和被动变换(passive or alias transformation)。

主动变换真实地改变了一个点或刚体的物理位置,因此在没有坐标系的情况下也可以定义该变换。被动变换描述的是一个点或刚体在两个不同坐标系中坐标的变化,其物理位置实际上并没有发生改变,只是描述其位置的坐标系改变了。提到变换(transformation)时,数学家通常是指主动变换,而物理学家和工程师可能指的是主动变换,也可能指的是被动变换。两种变换都可以通过平移和线性变换的组合来表示。


在主动变换中(左),一个点从位置 P 移动到位置 P’,这是通过绕坐标系的原点顺时针旋转 θ \theta θ 角度实现的。在被动变换中(右),点 P 并没有移动,而是坐标系绕其原点逆时针旋转 θ \theta θ 角度。主动变换中 P’ 的位置与被动变换中点 P 在旋转后的坐标系中的位置是相同的。

Example

在这里插入图片描述
举一个例子,令 v = ( v 1 , v 2 ) ∈ R 2 v = (v_1,v_2) \in \R^2 v=(v1,v2)R2 为平面中的一个向量。将该向量逆时针旋转一个角度 θ \theta θ 所对应的旋转矩阵为:
R = [ c o s ( θ ) − s i n ( θ ) s i n ( θ ) c o s ( θ ) ] R = \left[ \begin{array}{cc} cos(\theta) & -sin(\theta) \\ sin(\theta) & cos(\theta) \end{array} \right] R=[cos(θ)sin(θ)sin(θ)cos(θ)]
将 R 左乘向量 v 时为主动变换,将 R − 1 R^{-1} R1 左乘向量 v 时为被动变换。

Summarize

主动变换描述的是同一个(或多个)物体在同一坐标系下的变换。被动变换描述的是同一物体在两个不同坐标系下的变换。

### 主动均衡与被动均衡的工作原理及区别 #### 工作原理 **主动均衡**通过能量转移的方式实现电池组中单体电池之间的电量平衡。其核心原理是利用能量转换电路(如电感、电容或变压器)将电量较高的电池中的能量转移到电量较低的电池中。这种均衡方式可以高效地实现能量再分配,避免了能量浪费[^1]。主动均衡通常采用DC-DC变换器或飞电容拓扑结构,能够实现双向或多向的能量流动,从而提升均衡效率。 **被动均衡**则通过消耗多余能量的方式实现均衡。其核心原理是利用电阻将电量较高的电池中的多余能量以热能的形式消耗掉。这种方式结构简单、成本较低,但效率较低,因为能量被直接浪费在电阻上。被动均衡通常适用于对均衡速度效率要求不高的应用场景。 #### 区别 1. **能量利用率**: - 主动均衡通过能量转移实现均衡,能量利用率高,能够将多余能量重新分配到需要的电池中。 - 被动均衡通过能量消耗实现均衡,能量利用率低,多余能量以热能形式浪费。 2. **电路复杂度与成本**: - 主动均衡需要复杂的能量转换电路,成本较高。 - 被动均衡仅需简单的电阻电路,成本较低。 3. **均衡速度与效率**: - 主动均衡的均衡速度较快,效率较高,适合高功率应用场景。 - 被动均衡的均衡速度较慢,效率较低,适合低功率或对均衡速度要求不高的场景。 4. **适用场景**: - 主动均衡适用于高能量密度电池组,如电动汽车、储能系统等。 - 被动均衡适用于低能量密度电池组,如小型电子设备、低功耗系统等。 #### 示例代码 以下是一个简单的Python代码示例,用于模拟主动均衡被动均衡的基本逻辑: ```python def passive_balancing(voltages, threshold): """ 被动均衡模拟:超过阈值的电压将被电阻消耗 """ balanced_voltages = [v if v <= threshold else threshold for v in voltages] return balanced_voltages def active_balancing(voltages, target_voltage): """ 主动均衡模拟:将电压高于目标值的能量转移到电压低于目标值的电池 """ total_energy = sum(voltages) num_cells = len(voltages) balanced_voltages = [total_energy / num_cells] * num_cells return balanced_voltages # 示例数据 voltages = [3.5, 3.7, 3.3, 3.8] threshold = 3.6 target_voltage = 3.6 # 被动均衡主动均衡计算 passive_result = passive_balancing(voltages, threshold) active_result = active_balancing(voltages, target_voltage) print(f"原始电压: {voltages}") print(f"被动均衡结果: {passive_result}") print(f"主动均衡结果: {active_result}") ``` ####
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