54、术语定义的详述与应用

术语定义的详述与应用

1. 引言

每门科学都有其独特的词汇体系,这对于有效的交流至关重要。特别是在电气系统安全工程这样一个相对较新的领域,词汇的发展尤为迅速。随着对现象理解的深入,描述它们的术语也逐渐变得更加精确。然而,如果没有充分的沟通,这些定义可能会产生偏差,导致相似的术语描述不同的现象,或者相似的现象被不同的术语描述。因此,对术语进行详尽的定义和解释显得尤为重要。

2. 术语详述的重要性

术语的详述不仅仅是简单的定义,而是对每个术语背后的概念、应用场景、与其他相关术语的关系以及可能存在的细微差别的深入探讨。这种详述有助于确保读者能够准确理解每个术语的确切含义,并能够在实际应用中正确使用这些术语。

3. 示例术语详述

3.1 抽象(Abstraction)

定义 :抽象是一种关注对象与特定目的相关的信息而忽略其余信息的观点(英国国防部,Def Stan 00-55,1997)。

应用场景 :在软件开发中,抽象可以帮助开发者将复杂的系统分解为易于管理和理解的模块。例如,在面向对象编程中,类的定义就是一个抽象,它封装了对象的行为和属性,隐藏了不必要的实现细节。

关系 :抽象与封装密切相关。封装是将数据和操作数据的方法绑定在一起的过程,而抽象则是选择哪些信息应该暴露给外界,哪些信息应该隐藏。

示例

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类别
基于matlab建模FOC观测器采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制(Simulink仿真实现)内容概要:本文档主要介绍基于Matlab/Simulink平台实现的多种科研仿真项目,涵盖电机控制、无人机路径规划、电力系统优化、信号处理、图像处理、故障诊断等多个领域。重点内容之一是“基于Matlab建模FOC观测器,采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制”的Simulink仿真实现,该方法通过状态观测器估算电机转子位置速度,结合锁相环(PLL)实现精确控制,适用于永磁同步电机等无位置传感器驱动场景。文档还列举了大量相关科研案例算法实现,如卡尔曼滤波、粒子群优化、深度学习、多智能体协同等,展示了Matlab在工程仿真算法验证中的广泛应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事自动化、电气工程、控制科学、机器人、电力电子等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握FOC矢量控制中无传感器控制的核心原理实现方法;②理解龙贝格观测器PLL在状态估计中的作用仿真建模技巧;③借鉴文中丰富的Matlab/Simulink案例,开展科研复现、算法优化或课程设计;④应用于电机驱动系统、无人机控制、智能电网等实际工程仿真项目。; 阅读建议:建议结合Simulink模型代码进行实践操作,重点关注观测器设计、参数整定仿真验证流程。对于复杂算法部分,可先从基础案例入手,逐步深入原理分析模型改进。
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