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摘要：基于电磁场时间反演(EMTR)算法的雷电定位技术，通过反向传播雷电电磁信号实现精准定位。系统采用4个单极天线阵列，在观测面监测反向电场分布。当雷电位于阵列外部时，提出多阵列路径追踪法：通过拟合不同阵列的电场最大值点路径，利用路径交点确定雷电位置。Matlab仿真显示该方法能有效定位，建议采用3个非共线阵列提高可靠性。核心模型包含雷电电流源建模、电磁波传播补偿等关键参数，完整工程文件可通过指定方式获取。

本文研究了基于遗传算法的双频段六波束可切换微带天线优化设计。该天线通过15个开关控制，可实现4.73-5.63GHz和5.07-6.88GHz双频段工作及六方向波束切换。研究采用Matlab2024b进行仿真，优化了22个关键结构参数，获得-58.6dB的回波损耗和覆盖WLAN/WiMAX的有效带宽。仿真结果显示，天线在5.05GHz和5.40GHz时能实现91.5°-330°范围内六波束指向。文章详细阐述了天线结构原理、参数优化模型和遗传算法实现过程，并提供了完整的工程文件获取方式。

摘要：本研究基于随机模型预测控制(SMPC)实现了含20台风机的IEEE6节点电网优化调度。通过建立风电场状态空间模型，结合电网拓扑与发电机数据，采用滚动优化处理风电随机性。Matlab仿真对比了允许/不允许负荷响应两种场景，结果表明负荷响应可显著降低系统运行成本。系统建模包含6节点电网参数、3台发电机成本函数及11条输电线路数据，通过SMPC的二次规划求解实现发电与负荷的功率优化分配。完整工程文件可通过指定方式获取。

摘要：本研究探讨随机模型预测控制(SMPC)在风力发电系统中的应用，通过建立风速随机模型和动态系统方程，提出了一种兼顾鲁棒性与经济性的控制方案。系统采用滚动时域优化方法，在预测阶段考虑风速扰动的概率分布，优化阶段以风能捕获效率最大化为目标，并通过反馈校正实现闭环控制。与传统MPC相比，SMPC通过随机过程建模和机会约束处理，显著提升了系统应对风速随机波动的能力。仿真结果表明，该方法能有效提高风力发电系统的稳定性和发电效率。

摘要：本文研究基于粒子群算法(PSO)的IEEE33节点配电网分布式电源(DG)优化配置问题。通过建立以有功网损最小化为目标的优化模型，采用前推回代法进行潮流计算，利用PSO算法迭代求解DG最优安装位置和容量。仿真结果表明该方法能有效降低配电网损耗，提高电压质量。研究包含系统建模、核心算法实现及约束条件处理等完整解决方案，为配电网分布式电源规划提供参考。

本文介绍了基于YALMIP和CPLEX工具箱的多时段配电网重构研究。研究以IEEE33节点系统为对象，通过构建混合整数二阶锥规划模型，实现24小时配电网拓扑优化，目标是最小化全时段网络损耗。系统采用MATLAB2022a/2024b平台，包含风机出力、负荷需求等数据预处理，以及节点支路关系的建模。通过YALMIP定义优化变量和约束，CPLEX求解器处理开关状态变量和潮流变量，最终输出满足辐射状结构、电压限制等约束的最优重构方案。完整工程文件可通过回复关键词获取。

本文研究了CMAC-PID复合控制器的设计与仿真实现。CMAC神经网络模拟小脑局部逼近机制，结合PID控制器形成复合系统，兼具线性控制稳定性与非线性补偿能力。通过Matlab仿真验证了控制性能，重点展示了系统跟踪、误差分析和性能指标对比结果。文章详细阐述了CMAC的局部泛化特性和实现步骤，包括PID计算、CMAC补偿及在线权重更新。参考文献包括柴油发电机组控制等应用案例，完整工程文件可通过关键词获取。该复合控制器在机器人、工业控制等领域具有实时性强、容错性好的应用优势。

本文提出一种基于BP神经网络的PID控制器，通过神经网络的自学习能力实时优化PID参数，解决传统PID在非线性、时变系统中的控制问题。系统采用3输入-1隐含层-3输出的BP网络结构，能自动调整比例、积分、微分参数，实现"控制-反馈-优化"闭环。仿真结果表明，相比传统PID，该控制器具有更小超调、更快响应和更强抗干扰能力，适用于电机控制、温度调节等场景。研究提供了完整的MATLAB仿真程序、性能指标对比和系统原理说明，为智能控制算法应用提供了参考方案。

摘要：本研究提出了一种基于改进粒子群算法的微电网多目标优化调度方法。通过动态调整惯性权重和学习因子，算法在全局搜索和局部收敛间取得平衡。系统包含光伏、风电、柴油发电机、微型燃气轮机和储能装置，构建了考虑运行成本与环保成本的双目标函数。Matlab仿真展示了各电源出力曲线及电网交互情况。研究为微电网经济环保运行提供了优化方案，相关模型和算法在参考文献中有详细说明。完整工程文件可供进一步研究参考。

摘要：本文研究了共享储能电站的经济调度问题，建立了用户群运行成本优化模型。系统通过协调多个工业用户的充放电行为，考虑光伏/风电发电、电网购电和共享储能服务，以最小化总成本为目标。仿真采用Matlab编程，设置了功率平衡、储能充放电限制等约束条件。模型验证了共享储能在实现用户用电时空互补和规模效益方面的有效性，为工业用户经济调度提供了优化方案。研究引用了相关文献[1]并提供了完整的工程文件。

基于Master-Slave主从博弈论的储能与能源协调算法matlab仿真.主从博弈（Stackelberg Game）是一种具有层级决策结构的博弈模型，包含主导者（Leader）和跟随者（Follower）两类主体。在储能与能源协调场景中，微网运营商（MGO）作为主导者，率先制定电价、热价等策略；用户聚合商（用户侧）作为跟随者，根据主导者策略动态调整自身的用电、用热及储能使用策略，最终通过反向归纳法求解双方策略的均衡点，实现系统整体效益最大化。

摘要 本研究基于能源集线器（EH）构建了包含储能、燃气轮机和柔性负荷的社区综合能源系统（IES），重点研究电-热柔性负荷联合调度优化策略。通过MATLAB 2024b平台，结合CPLEX和YALMIP工具箱，以总运行成本最小为目标，建立了柔性负荷（可平移、可转移、可削减）优化模型。仿真结果表明，该策略有效降低了系统运行成本，实现了削峰填谷，并通过负荷平衡分析验证了电/热供需匹配的合理性。核心程序展示了优化前后柔性负荷分布对比及多能流协同调度过程，为IES经济高效运行提供了解决方案。

本文介绍了一个基于CPLEX规划的IEEE33主动配电网多源协同优化MATLAB仿真项目。研究目标是最小化主网购电成本与配电网有功损耗的综合成本，通过优化储能（ESS）、静止无功补偿器（SVC）、分组投切电容器组（CB）、有载调压变压器（OLTC）及风机（WindTurbine）的运行策略来实现。系统严格建模了潮流约束、设备功率限制、调节次数限制、电压安全边界等，确保系统安全经济运行。核心程序使用MATLAB2024b进行仿真，展示了多时段节点电压图、有功负荷图、无功负荷图等结果。系统原理基于IEEE33节

基于阶梯式碳交易机制的电制氢综合能源系统热电优化matlab仿真。全球气候变暖，我国提出 “双碳” 目标，电力行业碳减排对实现目标意义重大。综合能源系统（IES）可优化多能系统低碳经济性，但多数文献在研究 IES 时，存在碳排放模型简单、未充分考虑碳交易市场作用、忽略 P2G 两阶段运行效益及 CHP 热电比可调优势等问题。热电比可调的 CHP 能根据电、热需求调整出力，其工作模型包含发电、供热功率计算，输入天然气功率限制，爬坡约束和热电比约束等公式：阶梯式碳交易机制模型。

基于时空相关性的风电功率预测模型matlab建模与仿真。风电功率时间序列呈现出明显的时间依赖性，即当前时刻的功率值受过去若干时刻功率值的影响。自相关函数（ACF）可定量描述这种相关性。对于风电功率时间序列{Pt​}t=1N​，其滞后k步的自相关系数ρk​定义为：其中，P=N1​∑t=1N​Pt​为时间序列的均值，N为序列长度。ρk​的取值范围为[−1,1]，当ρk​接近1时，表示相隔k个时间步长的功率值具有较强的正相关，即变化趋势相似；当ρk​接近−1时，为强负相关；当ρk​接近0时，表明时间相关性较弱。

微电网作为分布式能源系统的核心组成部分，其优化调度是实现能源高效利用和经济运行的关键。传统的微电网调度问题通常采用启发式算法，但存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷。YALMIP作为强大的优化建模工具，结合CPLEX求解器，为微电网调度问题提供了精确的数学规划解决方案。随着能源需求的不断增长和对环境保护的日益重视，微电网作为一种集成分布式电源、储能装置和负载的小型电力系统，受到了广泛关注。微电网能够实现对分布式能源的有效管理和优化调度，提高能源利用效率，降低对大电网的依赖。

基于漂浮式海上风电场系统的浮式风力发电机matlab仿真，通过MATLAB数值仿真对浮式风力发电机的性能做模拟与仿真。随着全球能源转型的加速，海上风电因其资源丰富、稳定性高等优势成为可再生能源领域的重要方向。传统固定式海上风电受限于水深和海床条件，而漂浮式海上风电技术突破了这一瓶颈，能够在深远海区域（水深 30-200 米）部署风力发电机，显著拓展了风能开发空间。浮式风力发电机系统主要由以下部分组成：风力机本体：包括叶轮、机舱、发电机及传动系统。

基于CVX优化器的储能电池调峰调频算法matlab仿真。CVX 是一种用于求解凸优化问题的强大工具。凸优化问题具有良好的数学性质，能够保证找到全局最优解。基于 CVX 优化器的储能电池调峰调频算法通过构建合适的优化模型，利用 CVX 求解器来确定储能电池的充放电策略，以实现电力系统的稳定运行和高效调度。电池储能系统在电力系统中愈发重要，针对商业用户，研究电池同时用于削峰和调频的联合优化，以提升经济效益。商业用户电费由能源费用和峰值需求费用构成。

基于KL-ISODATA算法的电力负荷数据场景聚类matlab仿真。使用KL-ISODATA算法对不同场景的负荷数据进行聚类，为电力系统的调度和管理提供更精准的依据。对比ISODATA算法和L-ISODATA算法。对比指标为di和dbi。电力负荷数据场景聚类在电力系统调度、需求侧管理和能源优化等领域具有重要意义。通过对电力负荷数据进行聚类，可以将具有相似用电模式的负荷数据划分到同一类中，从而为电力系统的规划、运行和控制提供科学依据。

电网重构，即通过调整开关状态（闭合/断开），在故障后恢复供电并优化运行指标，同时满足电压、电流等约束。对于IEEE33节点系统，目标是在故障隔离后找到最优拓扑。本课题，我们通过YALMIP和cplex工具箱实现对IEEE33微电网故障处理的重构模拟。在IEEE33微电网中，故障的发生会导致部分线路或设备停运，影响系统的正常供电。电网重构的目标是通过改变网络中开关的状态，重新配置电网拓扑结构，在故障情况下恢复对尽可能多的负荷供电，并优化系统的运行性能，如降低功率损耗、平衡节点电压等。YALMIP工具箱。

基于PSO粒子群优化的能源供应方,光伏发电,EV充电三方交易策略博弈算法matlab仿真。建立综合能源园区模型与市场交易框架，构建三方非合作博弈模型，通过算例分析验证模型有效性，为综合能源园区市场运营提供理论支持与实践指导。全球能源危机与环境问题促使综合能源系统成为研究热点。园区综合能源系统作为底层耦合终端，其市场运营机制对能源发展和可再生能源消纳意义重大。随着电改推进，未来园区综合能源系统市场主体多元，交易行为复杂，现有研究在多能耦合市场交易方面存在不足，本文聚焦于此展开研究。

基于YALMIP和cplex工具箱的微电网最优调度算法matlab仿真。通过YALMIP和cplex这两个工具箱，完成微电网的最优调度，使得系统的总费用最低。随着分布式能源的广泛应用，微电网作为一种有效的能源管理形式受到了越来越多的关注。微电网最优调度旨在合理分配微电网内各种分布式电源的出力，以实现经济、可靠和环保的运行目标。本文详细介绍了基于 YALMIP 和 CPLEX 工具箱的微电网最优调度算法。

基于PSO粒子群优化和Voronoi图的配电网电动汽车充电站最优选址matlab仿真。PSO 算法用于全局搜索最优解，Voronoi 图则用于分析充电站的服务范围和覆盖情况。通过建立数学模型，利用 PSO 算法对选址方案进行优化。PSO算法PSO算法是由 Kennedy 和 Eberhart 于 1995 年提出的一种基于群体智能的优化算法，其灵感来源于鸟群的觅食行为。在 PSO 算法中，每个粒子代表问题的一个潜在解，粒子在解空间中飞行，通过不断调整自身位置来寻找最优解。Voronoi图。

基于ADMM交替方向乘子法的超大规模储备系统分布式协同优化算法收敛性matlab仿真与分析。为了验证算法在超大规模储能系统中应用的可行性，在一个由10/21个子储能系统构建的仿真环境下进行测试分析。随着能源领域的发展，超大规模储备系统在能源存储与管理中的重要性日益凸显。为了实现高效的资源分配和优化运行，分布式协同优化算法被广泛应用。交替方向乘子法（ADMM）作为一种有效的分布式优化算法，在处理超大规模储备系统问题时展现出良好的性能。然而，深入理解其收敛性对于确保算法的可靠性和稳定性至关重要。

3-PUU 并联机构是一种典型的空间并联机构，在机器人、精密定位设备等诸多领域有着广泛的应用。对其工作空间进行准确分析，有助于了解机构的运动范围和性能，从而为机构的设计、控制和应用提供重要依据。3-PUU 并联机构主要由动平台、静平台和三条相同的 PUU 支链组成。其中，“P” 代表移动副（Prismatic joint），“U” 代表虎克铰（Universal joint）。每条支链一端通过虎克铰连接在静平台上，另一端通过虎克铰连接在动平台上，中间是移动副，移动副的运动实现了动平台的位置和姿态变化。

基于嵌入式无人机UAV通信系统的实时最优资源分配算法matlab仿真。具体参考文献：考虑使用UAV作为中继辅助节点的设备到设备（D2D）无线信息和电力传输系统。由于无人机的能量容量和飞行时间有限，部署无人机的一个重要问题是实时应用中的能耗管理，能耗与无人机的发射功率成正比。为了解决这一重要问题，开发了一种实时资源分配算法，通过联合优化无人机嵌入式D2D通信的能量收集时间和功率控制，最大限度地提高能源效率。

基于SOA海鸥优化算法的PID控制器最优控制参数计算matlab仿真，通过SOA优化PID的kp，ki，kd三组参数，对比普通的PID控制器的控制效果。PID（比例 - 积分 - 微分）控制器由于其结构简单、稳定性好、可靠性高以及易于实现等优点，在工业过程控制、机器人控制、航空航天等众多领域得到了广泛应用。PID 控制器的性能在很大程度上取决于其三个参数（比例系数 、积分系数 、微分系数 ）的取值。

基于EEMD变换的ECG心电信号去噪和心率估计matlab仿真，并分析不同大小噪声干扰下，ECG信号心率的估计结果。心电图（ECG）信号是一种重要的生物电信号，它反映了心脏的电活动情况。然而，在采集过程中，ECG 信号往往会受到各种噪声的干扰，如基线漂移、工频干扰、肌电干扰等，这些噪声会影响对 ECG 信号特征的提取和后续的诊断分析。因此，需要对 ECG 信号进行去噪处理。同时，通过对处理后的 ECG 信号进行分析，可以实现心率估计等重要的临床应用。

基于正则化算法的SAR图像去噪matlab仿真，仿真输出SAR图像去噪结果，正则化参数收敛曲线，同时对比不同噪声干扰下，图像去噪后的PSNR变化曲线。合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）图像在许多领域都有着广泛的应用，如军事侦察、地形测绘、海洋监测等。然而，SAR 图像在获取过程中往往会受到各种噪声的干扰，这严重影响了图像的质量和后续的分析处理。正则化算法为 SAR 图像去噪提供了一种有效的方法。

基于GA遗传优化的风光储微电网削峰填谷能量管理系统matlab仿真。通过遗传算法优化风光储微电网的充放电控制过程，然后达到削峰填谷的能量管理目标。风光储微电网是一种将风力发电、光伏发电以及储能系统集成在一起的小型电力系统，能够在并网或孤岛模式下运行。风力发电利用风力驱动风力发电机产生电能；光伏发电通过光伏效应将太阳能转换为电能；储能系统则用于存储多余的电能，起到平滑功率波动、提供备用电源等作用。

相控阵雷达作为一种先进的雷达技术，具有高分辨率、多功能、快速扫描等优点，在军事和民用领域都有着广泛的应用。相控阵雷达的天线系统是其核心组成部分，不同类型的相控阵天线具有不同的电特性。本课题主要实现相控阵雷达天下电特性matlab模拟与仿真,带GUI界面,对比有限扫描阵,稀疏阵,多波束阵,共形阵等。相控阵雷达是一种通过控制天线阵列中各个辐射单元的相位和幅度，实现波束的快速扫描和指向的雷达系统。相控阵雷达可以同时形成多个波束，对多个目标进行跟踪和探测，具有高分辨率、高数据率、抗干扰能力强等优点。

基于投影滤波算法的rick合成地震波滤波matlab仿真。分别通过标准的滤波投影滤波以及卷积滤波投影滤波对合成地震剖面进行滤波处理。在地震勘探中，地震波的滤波是一项重要的数据处理步骤，旨在去除噪声、增强信号，从而提高地震数据的质量和解释的准确性。RICK合成地震波是一种常用的合成地震记录模型，通过该模型可以模拟实际地震数据。基于投影滤波算法的RICK合成地震波滤波是一种有效的信号处理方法，能够在保留有用信号的同时有效去除噪声。

PEM燃料电池启停控制策略优化的simulink建模与仿真。1.燃料电池提供是燃料转换为电能和热能的装置。2.功率的输出的改变通过很多因素，如温度，压力和老化。3.长时间的使用也降低了燃料电池的功率。4.这个过程通过操作有很大的影响。很高的流体动力学，当前的燃料电池供应不足或者长时间的停顿支持着并不是想要的功率的下降需要有效的operation 策略。5.对于pem 燃料电池开启和停顿的operation 策略在考虑到很多因素下去评估。这个 operation 的策略的需要建模和仿真。

两电机变频调速系统是一个多输入多输出非线性强耦合的控制系统。本课题使用神经网络构造原系统的a阶逆系统，设计线性闭环调节器进行控制，通过matlab对系统进行仿真。对两电机变频调速系统更为精确地实现了张力和速度间的解藕控制。在许多工业自动化领域中，要求两个电机之间保持严格的同步运行，以保证系统的稳定性和精度。传统的同步控制方法可能无法很好地应对非线性系统中的不确定性，尤其是在电机参数变化、负载扰动等因素影响下。神经网络逆同步控制方法能够克服这些问题，实现更精确的同步控制。

基于全阶观测器的三自由度运动系统状态反馈控制simulink建模与仿真。整个控制系统包含闭环结构，全阶观测器，三自由度车辆模型。全阶观测器在控制工程中扮演着关键角色，特别是在实现状态反馈控制的复杂系统中，例如三自由度运动系统。这类系统广泛应用于航天器姿态控制、机器人臂操纵等领域，要求高度的稳定性和精度。首先，我们定义一个简化的三自由度运动系统模型，假设系统遵循线性动力学方程，忽略非线性效应和外部扰动。

基于PID控制器的双容控制系统matlab仿真，仿真输出PID控制下的水位和流量两个指标。双容水箱控制系统是一种经典的控制理论应用实例，它通常用来演示比例-积分-微分（PID）控制器的工作原理。在这个系统中，两个水箱通过管道相连，第一个水箱（称为上游水箱）的液位由一个可调节的泵控制，目标是通过调整泵的流量来维持第二个水箱（称为下游水箱）的液位在设定值附近。PID控制器根据下游水箱的实际液位与设定液位的偏差来动态调整泵的输出流量。

针对SCARA 机器人系统进行了深入研究与探讨，提出SCARA机器人的动力学模型和运动学模型，并以MATLAB软件为仿真平台，通过MATLAB Robotics Toolbox工具箱建立了一个四自由度的SCARA机器人仿真对象。在结合理论研究与仿真实验的情况下，计算了SCARA 机器人运动学正解及运动学逆解，笛卡尔及关节空间轨迹规划等功能，最终完成整个系统实验和算法验证。

基于MATLAB的PEF湍流风场生成器模拟与仿真。PEF（Primitive Equations Formulation）湍流风场模型，是大气科学和气象学中用来描述大气流动和气象现象的一种数值模拟方法。它基于原始方程组（Primitive Equations），考虑了地球旋转效应（科里奥利力）、大气的层结稳定性、水平和垂直输送过程以及湍流混合等复杂物理过程。PEF（Primitive Equations Formulation）湍流风场模型，是大气科学和气象学中用来描述大气流动和气象现象的一种数值模拟方法。

空气流量和空气压力参数解耦系统simulink建模与仿真，在许多系统中，空气流量（Q）和压力（P）之间存在耦合关系，这意味着改变一个参数会影响到另一个参数。通过解耦系统解决这种问题，从而提高系统的控制稳定性。在现代化的工业生产中，不断出现一些较复杂的设备或装置，这些设备或装置的本身所要求的被控制参数往往较多，因此，必须设置多个控制回路对该种设备进行控制。

通过MATLAB实现PID控制器,积分分离控制器以及滑模控制器。通过对比三个算法可知，采用滑模控制算法，其具有最快的收敛性能，较强的鲁棒性，以及较小的超调量。其性能略优于基于积分分离的PID控制器，远优于PID控制器的控制性能。PID控制器、积分分离控制器以及滑模控制器是控制工程中常用的三种控制器类型，它们各自拥有独特的设计原理和应用场合。PID 控制器由比例单元（ P ）、积分单元（ I ）和微分单元（ D ）组成。