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RSS订阅原创 基于灰狼优化算法(GWO)解决柔性作业车间调度问题附Matlab代码
本文针对柔性作业车间调度问题的复杂性与多约束性，引入灰狼优化算法（GWO）进行求解。通过对 GWO 算法的分析，结合柔性作业车间调度问题特点，提出编码方案、适应度函数设计，并对算法进行改进以提高搜索效率和寻优能力。实验结果表明，改进后的基于 GWO 的算法在求解柔性作业车间调度问题时，相比传统算法能更快速地找到更优解，有效提升了车间生产效率和资源利用率。关键词灰狼优化算法；柔性作业车间调度；编码方案；适应度函数；生产效率一、引言。
2025-06-22 10:54:29
227
原创 基于合作学习的QoE驱动的集成异构流量资源分配对于5G认知无线电网络附Matlab代码
随着5G时代的到来，认知无线电网络（CRN）以其动态频谱 sensing 和智能资源管理能力，成为提升频谱效率和满足多样化业务需求的关键技术。在5G CRN中，异构流量的融合以及用户体验质量（QoE）的保障是资源分配面临的重大挑战。本文旨在探讨一种基于合作学习的QoE驱动的集成异构流量资源分配方法，以期为5G CRN的优化提供新的思路。1. 引言5G网络致力于构建一个万物互联的智能世界，其核心在于提供超高带宽、超低延迟和海量连接。
2025-06-22 10:53:31
504
原创 基于共识的捆绑算法(CBBA)的多智能体多任务分配问题——远程太空船交会和维修的 RPO 规划任务研究附Matlab代码
本文聚焦于远程太空船交会和维修的 RPO 规划任务中的多智能体多任务分配难题，深入研究基于共识的捆绑算法（CBBA）的应用。通过对 CBBA 算法原理、流程及特点的剖析，详细阐述其在解决太空船任务分配时，如何考虑异构代理能力、任务优先级与时间要求以及燃料成本等关键因素。实验结果表明，CBBA 算法在提升任务分配效率、降低燃料成本和保障任务按时完成等方面表现出色，为远程太空船 RPO 规划任务提供了高效、可靠的解决方案。关键词基于共识的捆绑算法；多智能体；多任务分配；远程太空船；RPO 规划任务。
2025-06-22 10:52:38
446
原创 基于改进人工蜂群算法的K均值聚类算法附Matlab代码
本文提出一种基于改进人工蜂群算法的 K 均值聚类算法。通过对人工蜂群算法的初始化策略、雇佣蜂搜索策略以及跟随蜂选择策略进行改进，有效克服了传统 K 均值聚类算法易陷入局部最优、对初始聚类中心敏感等问题。实验结果表明，改进后的算法在聚类准确性、收敛速度等方面均优于传统 K 均值聚类算法以及基本人工蜂群优化的 K 均值聚类算法，为数据聚类分析提供了更高效、可靠的方法。关键词改进人工蜂群算法；K 均值聚类算法；数据聚类；局部最优；聚类准确性一、引言。
2025-06-22 10:51:01
160
原创 基于分时电价策略的家庭能量系统优化附Matlab代码
随着全球能源结构的转型和可持续发展理念的深入人心，家庭能量系统在现代社会中的作用日益凸显。传统的家庭能量系统往往被动地消耗电能，缺乏对能源的精细化管理。然而，在分时电价（Time-of-Use, TOU）策略日益普及的背景下，通过优化家庭能量系统，不仅可以显著降低用电成本，还能提升能源利用效率，促进可再生能源的消纳。本文旨在深入探讨基于分时电价策略的家庭能量系统优化，分析其核心技术、面临的挑战以及未来的发展前景。分时电价策略概述分时电价策略是一种根据不同时间段内电力供需关系设定不同电价的机制。
2025-06-22 10:47:49
383
原创 基于非支配排序遗传算法NSGAII的综合能源优化调度附Matlab代码
随着全球能源需求的不断增长和环境问题的日益突出，综合能源系统（Integrated Energy System, IES）作为实现多能互补、提高能源利用效率的有效途径，受到了广泛关注。IES的优化调度是其高效运行的关键，旨在满足用户多样化能源需求的同时，最大限度地降低运行成本、减少环境污染。本文提出了一种基于非支配排序遗传算法II（NSGA-II）的综合能源优化调度方法。
2025-06-22 10:46:52
487
原创 基于飞蛾扑火算法的三维路径规划方法附Matlab代码
三维路径规划是机器人、无人机、自动驾驶等领域中的关键技术，旨在为智能体在复杂三维环境中寻找一条从起点到终点的无碰撞最优路径。传统的路径规划算法在处理高维、复杂、动态环境时面临计算效率和路径质量的挑战。近年来，仿生优化算法因其全局搜索能力和对复杂问题的适应性而受到广泛关注。本文深入探讨了一种基于飞蛾扑火算法（Moth-Flame Optimization, MFO）的三维路径规划方法。MFO算法模拟飞蛾在夜间围绕火焰螺旋飞行的行为，通过独特的更新机制实现全局寻优。
2025-06-22 10:45:56
400
原创 基于多主体主从博弈的区域综合能源系统低碳经济优化调度【分层模型】附Matlab代码
随着全球气候变化的日益严峻和能源危机的持续加剧，构建低碳、高效、经济的综合能源系统（Integrated Energy System, IES）已成为能源领域的研究热点。区域综合能源系统（Regional Integrated Energy System, RIES）作为实现多能互补、梯级利用的关键载体，其优化调度面临着复杂的挑战。本文提出一种基于多主体主从博弈的区域综合能源系统低碳经济优化调度分层模型。
2025-06-22 10:43:59
331
原创 基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化附Matlab代码
随着全球对可持续发展和环境保护的日益关注，电动汽车（EV）作为替代传统燃油汽车的重要选择，正经历着前所未有的发展。然而，大规模电动汽车的无序充电将对电网产生显著冲击，导致负荷峰谷差增大、电压波动甚至局部电网阻塞等问题。为了缓解这些问题，本文深入探讨了基于多时段动态电价的电动汽车有序充电策略优化。通过构建考虑用户充电需求、电网运行约束和经济效益的多目标优化模型，旨在实现充电负荷的削峰填谷，降低用户充电成本，并提高电网运行的稳定性和经济性。
2025-06-22 10:43:00
255
原创 基于多目标灰狼优化算法的环境经济调度研究【IEEE30节点】附Matlab代码
在全球能源转型与环境保护意识增强的大背景下，电力系统的环境经济调度成为研究热点。环境经济调度旨在协调发电成本与污染物排放之间的矛盾，在满足电力负荷需求的同时，实现经济效益与环境效益的最大化。IEEE30 节点系统作为电力系统研究中的经典测试系统，能够较为真实地模拟实际电网的运行状况。
2025-06-22 10:39:50
408
原创 基于多动作深度强化学习的柔性车间调度研究附Python代码
柔性车间调度问题（Flexible Job Shop Scheduling Problem, FJSP）是生产管理领域中的一个核心难题，其目标是在满足各种约束条件的同时，优化生产效率、降低成本。传统的调度方法在面对复杂多变的生产环境时，往往难以取得最优解。近年来，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning, DRL）在解决复杂决策问题方面展现出巨大潜力。本文旨在探讨基于多动作深度强化学习的柔性车间调度方法，并分析其在提高调度效率和适应性方面的优势。
2025-06-22 10:38:50
621
原创 基于动态窗口法DWA的机器人路径规划研究附Matlab代码
机器人路径规划是移动机器人领域的核心问题之一，旨在为机器人在复杂环境中寻找一条从起始点到目标点的无碰撞、最优路径。动态窗口法（Dynamic Window Approach, DWA）作为一种实时避障的局部路径规划方法，因其高效性和对动态环境的适应性而受到广泛关注。本文将深入探讨DWA算法的基本原理、优缺点、关键参数设置及其在不同场景下的应用，并展望其未来的发展方向，旨在为机器人路径规划领域的研究提供一定的参考。关键词：机器人；路径规划；动态窗口法；DWA；避障；实时性。
2025-06-22 10:37:52
346
原创 基于帝企鹅算法优化BP神经网络实现数据预测研究附Matlab代码
BP神经网络（Back Propagation Neural Network）作为一种广泛应用的前馈神经网络，在数据预测领域展现出强大的能力。然而，传统的BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优，且收敛速度较慢，影响了其预测精度和效率。帝企鹅算法（Emperor Penguin Optimizer, EPO）是一种新兴的仿生优化算法，模拟了帝企鹅在极寒环境下独特的觅食行为。
2025-06-22 10:36:53
511
原创 基于单相全波晶闸管的基本交流电压控制器，带电阻负载附Simulink仿真
在电力电子技术领域，交流电压控制器作为实现交流电能有效调控的关键装置，广泛应用于工业加热、灯光调节、电机软启动等场景。基于单相全波晶闸管的交流电压控制器，凭借晶闸管可控导通特性，能灵活调节输出交流电压幅值，满足不同负载需求。对于电阻负载而言，其电压 - 电流关系遵循欧姆定律，负载特性相对简单，便于对控制器进行理论分析与性能研究。本文将深入探讨基于单相全波晶闸管的基本交流电压控制器在电阻负载下的工作原理、电路设计及性能表现。二、电路结构与工作原理三、控制方式与参数计算四、性能分析五、结论。
2025-06-22 10:35:39
377
原创 基于迟滞控制器的DC-AC逆变器研究simulink实现
随着新能源产业的蓬勃发展以及分布式发电系统的广泛应用，DC-AC 逆变器作为实现直流电能向交流电能转换的关键设备，其性能优劣直接影响着整个电力系统的稳定性与效率。传统的逆变器控制方法在应对快速变化的负载和电网工况时，存在动态响应慢、输出波形畸变等问题。迟滞控制器凭借其结构简单、响应速度快、鲁棒性强等特点，为 DC-AC 逆变器的控制提供了新的思路。开展基于迟滞控制器的 DC-AC 逆变器研究，对于提高逆变器性能、推动新能源电力系统发展具有重要的理论意义和实际应用价值。二、DC-AC 逆变器拓扑结构分析。
2025-06-22 10:34:05
323
原创 基于贝叶斯推理估计稳态 （ST） 和非稳态 （NS） LPIII 模型分布拟合到峰值放电附Matlab代码
在水文学领域，准确估计极端水文事件的概率分布对于水资源管理、防洪减灾和水利工程设计至关重要。峰值放电，作为衡量洪水事件严重程度的关键指标，其频率分析通常依赖于特定的概率分布模型。在众多模型中，对数皮尔逊III型（LPIII）分布因其灵活性和对偏态数据的良好拟合能力而被广泛应用。然而，传统的矩法或最大似然法在参数估计上存在局限性，尤其是在数据样本量较小或存在异常值的情况下。
2025-06-21 11:23:24
541
原创 基于NSGA-Ⅲ优化算法的梯级水电和火电机组的联合多目标调度研究附Matlab代码
随着全球能源需求的持续增长和环境保护意识的日益提高，电力系统的优化调度面临着前所未有的挑战。在以水电和火电为主的混合电力系统中，如何实现经济效益、环境效益和系统运行稳定性之间的多目标平衡，是电力调度领域亟待解决的关键问题。本文深入探讨了基于非支配排序遗传算法III（NSGA-III）的梯级水电和火电机组联合多目标调度方法。通过构建包含发电成本、环境污染和水资源综合利用等多维目标的数学模型，并利用NSGA-III算法在多目标寻优中的卓越性能，本文旨在提出一种高效且实用的调度策略。
2025-06-21 11:17:54
594
原创 基于MOEAD和NSGA算法的柔性车间调度研究附Python代码
本研究聚焦于柔性车间调度问题，深入探讨多目标进化算法 MOEAD（分解多目标进化算法）和 NSGA（非支配排序遗传算法）在此领域的应用。通过分析两种算法的基本原理、特点及在柔性车间调度中的适应性，结合实际案例进行算法实现与性能对比，提出算法改进策略以提升调度效果。研究表明，MOEAD 和 NSGA 算法在处理柔性车间调度的多目标优化问题上各有优势，改进后的算法能够更高效地获取高质量的调度方案，为柔性车间生产调度提供了有效的技术支持和决策依据。关键词MOEAD 算法；NSGA 算法；柔性车间调度；
2025-06-21 11:14:43
587
原创 基于LSTM和SVM的设备故障诊断附Matlab代码
随着工业自动化和智能制造的飞速发展，设备故障诊断技术在保障生产效率、降低维修成本和提高设备可靠性方面扮演着越来越重要的角色。传统的故障诊断方法往往依赖于专家经验或简单的统计分析，难以适应现代工业设备的复杂性和多变性。近年来，深度学习和机器学习技术为设备故障诊断带来了新的突破。本文旨在探讨一种结合长短时记忆网络（LSTM）和支持向量机（SVM）的设备故障诊断方法。LSTM凭借其在处理序列数据方面的优势，能够有效捕捉设备运行状态的时序特征；
2025-06-21 11:07:49
599
原创 基于Simulink的考虑局部遮阴的光伏PSO-MPPT控制模型
在全球能源结构加速向可再生能源转型的背景下，光伏发电凭借其清洁、可持续等优势，成为新能源领域的重要发展方向。然而，在实际应用中，光伏阵列常受到局部遮阴的影响，导致输出功率下降，传统的最大功率点跟踪（MPPT）算法难以有效应对。粒子群优化（PSO）算法作为一种智能优化算法，具有收敛速度快、鲁棒性强等特点，将其应用于局部遮阴条件下的光伏 MPPT 控制，有望提高光伏系统的发电效率。本文旨在设计一种考虑局部遮阴的光伏 PSO-MPPT 控制模型，提升光伏系统在复杂环境下的性能。
2025-06-21 11:03:13
508
原创 基于simulink的光伏阵列常见故障仿真模型
随着太阳能作为清洁能源的广泛应用，光伏阵列在发电系统中占据重要地位。然而，光伏阵列在实际运行过程中，会受到各种因素影响而出现故障，如短路、开路、部分阴影遮挡等。通过在 Simulink 中搭建光伏阵列常见故障仿真模型，能够深入研究不同故障对光伏阵列输出特性的影响，有助于提前预判故障、优化系统设计和制定合理的维护策略。二、光伏阵列正常工作模型搭建2.1 光伏电池等效电路2.2 Simulink 模块搭建2.3 参数设置三、光伏阵列常见故障仿真模型四、仿真结果分析。
2025-06-21 11:00:24
487
原创 基于RBF神经网络的非线性系统识别附Matlab代码
本文旨在探讨基于径向基函数（RBF）神经网络的非线性系统识别方法。RBF神经网络以其独特的结构和优秀的非线性映射能力，在处理复杂系统识别问题中展现出巨大潜力。文中将详细阐述RBF神经网络的基本原理、结构特点、学习算法以及其在非线性系统识别中的应用优势。通过对RBF神经网络在非线性系统识别领域的深入分析，本文旨在为相关研究和工程实践提供有益的参考。关键词：RBF神经网络；非线性系统；系统识别；径向基函数引言。
2025-06-21 10:55:32
497
原创 基于Q-Learning摆动研究附Matlab代码
本研究聚焦基于 Q-Learning 算法的摆动问题研究，详细阐述 Q-Learning 算法的基本原理及其在摆动系统中的应用流程。通过构建摆动系统模型，设计状态空间、动作空间和奖励函数，利用 Q-Learning 算法进行训练与优化，实现对摆动系统的有效控制。仿真实验结果表明，Q-Learning 算法能够使摆动系统快速达到稳定状态，在摆动控制任务中展现出良好的学习和适应能力，为摆动问题的解决提供了一种高效的强化学习解决方案。关键词Q-Learning；摆动系统；强化学习；状态空间；奖励函数。
2025-06-21 10:53:41
372
原创 基于PI+重复控制的有源滤波器谐波抑制策略模型附Simulink仿真
本研究针对有源滤波器谐波抑制问题，提出基于 PI 控制与重复控制相结合的谐波抑制策略模型。详细分析 PI 控制和重复控制的原理与特性，设计融合两种控制算法的策略架构，通过搭建仿真模型对该策略进行性能验证。结果表明，所构建的模型能够有效抑制谐波，相较于单一控制算法，在跟踪精度、稳态性能和动态响应方面具有明显优势，为有源滤波器谐波抑制提供了更优的解决方案，有助于提升电能质量。关键词有源滤波器；PI 控制；重复控制；谐波抑制；策略模型一、引言。
2025-06-21 10:50:59
525
原创 基于NSGA-Ⅲ优化算法的梯级水电和火电机组的联合多目标调度研究附Matlab代码
随着全球能源需求的持续增长和环境保护意识的日益提高，电力系统的优化调度面临着前所未有的挑战。在以水电和火电为主的混合电力系统中，如何实现经济效益、环境效益和系统运行稳定性之间的多目标平衡，是电力调度领域亟待解决的关键问题。本文深入探讨了基于非支配排序遗传算法III（NSGA-III）的梯级水电和火电机组联合多目标调度方法。通过构建包含发电成本、环境污染和水资源综合利用等多维目标的数学模型，并利用NSGA-III算法在多目标寻优中的卓越性能，本文旨在提出一种高效且实用的调度策略。
2025-06-21 10:47:32
399
原创 基于MOEAD和NSGA算法的柔性车间调度研究附Python代码
本研究聚焦于柔性车间调度问题，深入探讨多目标进化算法 MOEAD（分解多目标进化算法）和 NSGA（非支配排序遗传算法）在此领域的应用。通过分析两种算法的基本原理、特点及在柔性车间调度中的适应性，结合实际案例进行算法实现与性能对比，提出算法改进策略以提升调度效果。研究表明，MOEAD 和 NSGA 算法在处理柔性车间调度的多目标优化问题上各有优势，改进后的算法能够更高效地获取高质量的调度方案，为柔性车间生产调度提供了有效的技术支持和决策依据。关键词MOEAD 算法；NSGA 算法；柔性车间调度；
2025-06-21 10:43:20
569
原创 基于LSTM和SVM的设备故障诊断附Matlab代码
随着工业自动化和智能制造的飞速发展，设备故障诊断技术在保障生产效率、降低维修成本和提高设备可靠性方面扮演着越来越重要的角色。传统的故障诊断方法往往依赖于专家经验或简单的统计分析，难以适应现代工业设备的复杂性和多变性。近年来，深度学习和机器学习技术为设备故障诊断带来了新的突破。本文旨在探讨一种结合长短时记忆网络（LSTM）和支持向量机（SVM）的设备故障诊断方法。LSTM凭借其在处理序列数据方面的优势，能够有效捕捉设备运行状态的时序特征；
2025-06-21 10:39:42
405
原创 基于LSTM递归预测的风电功率预测研究附Matlab代码
本研究针对风电功率的波动性与不确定性，提出基于长短期记忆网络（LSTM）递归预测的风电功率预测方法。通过收集历史风电功率数据、气象数据等多源信息，对数据进行清洗、归一化等预处理后，构建 LSTM 递归预测模型。详细阐述模型结构设计、参数优化及训练过程，并利用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标评估模型性能。实验结果表明，该模型能够有效捕捉风电功率时间序列的长短期依赖关系，相比传统预测方法，显著提高了风电功率预测精度，为风电场合理安排发电计划、提升电网稳定性提供有力支持。一、引言。
2025-06-21 10:32:00
537
原创 基于LSTM、BP神经网络实现电力系统负荷预测附Python代码
电力系统负荷预测在电力行业的稳定运行和经济调度中扮演着至关重要的角色。准确的负荷预测能够有效避免电力供需失衡，提高电网运行的可靠性和经济性。随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）以及经典的BP神经网络在电力系统负荷预测领域展现出巨大的潜力。引言电力负荷预测是电力系统规划、运行和管理的基础。短期负荷预测（未来数小时至数天）对于电力调度、机组组合、检修计划以及电力市场交易具有重要意义；中期负荷预测（未来数周至数月）则服务于燃料采购、电网维护和容量规划；
2025-06-21 10:28:18
757
原创 基于dq0变换的三相并联有源电力滤波器研究附Simulink仿真
随着电力电子技术的飞速发展和非线性负荷的日益增多，电网中的谐波污染问题日益突出，严重影响了电能质量和电网运行的稳定性。有源电力滤波器（Active Power Filter, APF）作为一种有效抑制谐波、补偿无功功率的电力电子装置，受到了广泛关注。本文深入研究了基于dq0变换的三相并联有源电力滤波器，详细阐述了其基本原理、控制策略、系统构成以及关键技术。通过dq0变换，可以将三相交流量解耦为直流分量和交流分量，从而简化了谐波电流的检测和控制器的设计。
2025-06-21 10:23:38
386
原创 基于CNN-BiLSTM-Adaboost的自行车租赁数量预测研究附Matlab代码
本研究针对自行车租赁数量预测问题，提出一种基于卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）与自适应提升算法（Adaboost）相结合的预测模型。通过对影响自行车租赁数量的时间、天气、节假日等多源数据进行预处理，将 CNN 用于提取数据局部特征，BiLSTM 挖掘时间序列的长短期依赖关系，Adaboost 整合多个弱预测器提升模型泛化能力。实验结果表明，该模型相比传统预测方法，在预测精度上有显著提升，能为自行车租赁企业的资源调配和运营决策提供有力支持。一、引言。
2025-06-20 11:16:09
197
原创 基于CBAM-CNN卷积神经网络预测研究附Python代码
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习，特别是卷积神经网络（CNN），在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成就。然而，在某些复杂的预测任务中，传统CNN模型可能面临特征提取不充分或对关键信息关注不足的问题。本文旨在探讨并研究一种结合注意力机制（CBAM，Convolutional Block Attention Module）的改进型CNN模型，即CBAM-CNN，在预测任务中的应用。通过引入通道注意力与空间注意力，CBAM-CNN能够自适应地增强或抑制不同特征的重要性，从而更有效地捕获数据中的关键模式。
2025-06-20 11:15:04
618
原创 基于ADMM的车辆路径问题与时间窗口(VRPTW)的问题分解方案附Matlab代码
车辆路径问题与时间窗口（Vehicle Routing Problem with Time Windows，VRPTW）是物流运输领域的经典优化问题，旨在为一组具有时间窗口约束的客户点规划最优的车辆行驶路径，在满足车辆载重、行驶里程等约束条件下，最小化总运输成本。由于该问题具有 NP - hard 特性，随着问题规模增大，直接求解难度呈指数级增长。
2025-06-20 11:13:20
197
原创 混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型附Matlab代码、Simulink仿真
混合动力电动汽车 (HEV) 作为传统燃油汽车和纯电动汽车之间的重要过渡，其复杂的多物理场特性对设计、控制和优化提出了严峻挑战。本文深入探讨了利用 MathWorks Simscape 平台构建 HEV 模型的优势与方法。通过将机械、电气、热力学和流体等多个物理域集成于统一的建模环境中，Simscape 能够实现高保真度的系统级仿真，从而为 HEV 的性能评估、能量管理策略开发、部件选型及故障诊断提供强有力的工具。
2025-06-20 11:12:18
233
原创 含中间直流的三相电力电子变压器PET仿真模型附Simulink仿真
本报告聚焦含中间直流的三相电力电子变压器（PET），详细阐述其拓扑结构与工作原理，基于 MATLAB/Simulink 软件构建仿真模型。通过设置不同工况与参数，对模型的输入输出特性、功率传输性能等进行仿真分析。结果表明，该仿真模型能够有效模拟含中间直流的三相 PET 的运行过程，为 PET 在智能电网、新能源接入等领域的研究与应用提供理论依据和技术支持。一、引言随着电力系统向智能化、高效化方向发展，电力电子变压器（PET）凭借其体积小、重量轻、电能质量调节能力强等优势，成为电力领域的研究热点。
2025-06-20 11:11:11
272
原创 光子晶体1X4功率分配器的二维时域有限差分法附Matlab代码
本研究运用二维时域有限差分法（2D - FDTD）对光子晶体 1X4 功率分配器展开深入探究。通过构建特定结构的光子晶体模型，详细分析其在不同参数下的光传输特性与功率分配效果。结果表明，该方法能够精准模拟光子晶体 1X4 功率分配器的工作过程，为其优化设计提供有力的理论支撑与技术指导，在光通信、光集成等领域展现出广阔的应用前景。一、引言随着光通信技术和光集成技术的迅猛发展，对高性能光子器件的需求日益增长。
2025-06-20 11:09:49
280
原创 单相动态电压恢复器补偿电压凹陷或过电压研究附Simulink仿真
电力系统中的电压凹陷和过电压现象严重影响了电能质量和电力设备的稳定运行。单相动态电压恢复器（DVR）作为一种先进的电能质量治理装置，能够快速有效地补偿电压凹陷和过电压，从而提高供电可靠性。本文深入探讨了单相DVR的工作原理、拓扑结构、控制策略及其在补偿电压凹陷和过电压方面的应用。通过对不同控制算法的比较分析，揭示了单相DVR在应对复杂电网工况时的优势。研究结果表明，单相DVR在改善电能质量、保障电力系统安全稳定运行方面具有广阔的应用前景。
2025-06-20 11:08:26
997
原创 从可观测性的角度研究基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的同时定位与地图构建（SLAM）中的不一致性问题附Matlab代码
本研究聚焦基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）的同时定位与地图构建（SLAM）系统，从可观测性角度深入剖析其存在的不一致性问题。通过构建系统的状态空间模型，分析系统的可观测性矩阵，揭示导致不一致性的本质原因。研究表明，系统部分状态的不可观测或弱可观测特性，是引发 EKF - SLAM 不一致性的关键因素。基于此，提出一系列针对性的改进策略，为提升 EKF - SLAM 系统的稳定性和可靠性提供理论依据与技术支持。一、引言。
2025-06-20 11:04:54
291
原创 薄壁铣削中 chatter 振动的建模及其对工件表面粗糙度的影响研究附Matlab代码
本研究聚焦薄壁铣削中 chatter 振动现象，深入探讨其建模方法以及对工件表面粗糙度的影响。通过建立动力学模型、有限元模型等多种方式对 chatter 振动进行建模分析，并通过实验验证模型有效性。研究表明，chatter 振动的频率、振幅等参数与工件表面粗糙度存在显著关联，为薄壁铣削工艺优化和工件质量提升提供理论依据与实践指导。一、引言薄壁零件因具有重量轻、结构紧凑等优点，在航空航天、汽车制造等领域广泛应用。然而，在薄壁铣削加工过程中，chatter 振动问题严重影响加工质量与效率。
2025-06-20 11:03:48
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原创 Zernike 多项式在圆形、六边形、椭圆形、矩形或环形瞳孔上应用附Matlab代码
Zernike多项式因其在描述光学系统像差方面的正交性和完备性，已成为自适应光学和波前传感领域的核心工具。传统上，Zernike多项式是在单位圆上定义的，这限制了其在非圆形瞳孔系统中的直接应用。然而，在实际光学系统中，瞳孔形状多种多样，例如六边形（如大型望远镜的主镜分段）、椭圆形（如斜入射系统）、矩形（如狭缝光谱仪）以及环形（如离轴或遮挡系统）。
2025-06-20 11:02:45
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2_2_Scheduling_Algorithms_of_Flat_Semi-Dormant_Multicontrollers_for_a_Cyber-Phys (1).pdf
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zhai-et-al-2025-spatiotemporal-e-nose-with-laser-tailoring-and-chromatography-inspiration.pdf
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振动重要文献——Vibration Influence on Hit Probability During Beaconless Spatial Acquisition.pdf
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空空如也
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