7、正弦波与相量:交流电波形的深入解析

正弦波与相量:交流电波形的深入解析

1. 交流电电压与电流

1.1 交流电的定义

交流电(AC)是一种周期性电流,其在一个周期内的平均值为零。简单来说,交流电会在规则的时间间隔内交替于正值和负值之间,且在一个周期内正、负值的平均值为零。

1.2 周期与波形

交流电或电压的周期 T 是使交变波形重复出现的最小时间值。常见的交变波形有正弦波、方波、锯齿波等,如下图所示:
| 波形类型 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 正弦波 | 平滑的周期性波动 |
| 方波 | 快速在高低电平之间切换 |
| 锯齿波 | 线性上升和下降 |

在后续讨论中,除非特别说明,我们主要关注正弦或余弦波形,即正弦波。研究正弦波主要有两个原因:一是许多物理现象,如电机,会产生(接近)正弦的电压和电流;二是通过傅里叶分析,任何非正弦的周期性波形,如方波和锯齿波,都可以表示为正弦波的总和。

2. 正弦波的特性

2.1 正弦波的生成

考虑正弦波形,设其函数为 (f(t)=A\sin t),其中 A 是函数的振幅。正弦波(正弦或余弦函数)可以通过单位圆(半径为 1 单位的圆)以图形方式构建。如果让相量(旋转向量)以角速度 (\omega) 绕单位圆旋转,那么 (\cos\omega t) 和 (\sin\omega t) 函数分别由相量在水平和垂直轴上的投影生成。当相量完成一个周期(一圈)时,它旋转了 (2\pi) 弧度或 (360^{\circ}),然后重复形成另一个周期。

2.2 频率与周期的关系

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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