36、电力系统与光伏能源相关知识解析

电力系统与光伏能源相关知识解析

1. 电力系统线路电流与阻抗计算

在电力系统中,线路电流和阻抗的计算是基础且关键的部分。以线路1 - 2和3 - 2为例,线路1 - 2的实际线电流可通过以下式子计算:
[
\begin{bmatrix}
I_{a12}\
I_{b12}\
I_{c12}
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
2\
2\
1
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
0\
1.25\angle - 90^{\circ}\
1.25\angle 90^{\circ}
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
0\
2.17\angle 180^{\circ}\
2.17\angle 0^{\circ}
\end{bmatrix}
]
线路3 - 2的序电流情况为:(I_{a32}^0 = 0),(I_{a32}^ + = - I_{a32}^ -),其序电流可表示为:
[
\begin{bmatrix}
I_{a32}\
I_{b32}\
I_{c32}
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
2\
2\
1
\end{bmatrix}
\begin{bmatrix}
0\
0\
0
\end{bmatr

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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