(一)模仿学习-引入项目启动

本文介绍如何从网上下载并搭建一个旧的技术项目到本地环境的过程,包括数据库导入、环境配置、项目转换及部署等内容。

我们从网上下载一份代码学习,模拟如果在实际工作中,我们入职的时候会首先拿到一个不复杂但是技术比较老的项目,因为作为新人很难去直接参与大而且新的项目进行开发。

  1. 我们从网上搜一份代码,先下载下来,代码如下:

代码的地址:

https://url56.ctfile.com/f/34653256-665303764-679728?p=7567 (访问密码: 7567)

  1. 将数据库导入到我们本地

  1. 将项目导入到本地环境中
  1. 首先我们将项目拷贝到我们的工作开发环境中

  1. 在IDE中导入(Eclipse、MyEclipse、IDEA都可以)

然后

继续

项目出现在导航栏

  1. 改动数据库连接的地址

因为所有的项目一定会有数据库的地址配置,不管是用的那种框架。所以我们需要找到对应的文件进行更改。修改下面的数据库密码和账户为自己的数据库地址。

  1. 一般此时我们只要下载的项目没问题,就可以运行了,我们使用Tomcat作为应用服务器,但下载的这个项目需要做一下转换,将项目转换一下,转换的位置如下:

转换项目

转换完进行勾选

接下来更改一个目录

目录更改如下

添加到Tomcat应用服务器中

然后我们可以运行代码了,项目没有报错

我们在浏览器中进行访问就可以得到对应的项目

点击登录后如果出现连接不上,更换系统中的MySQL的连接包就可以。

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与速度,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与算法实现,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在工程仿真与算法验证中的广泛应用。; 适合人群:具备定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与实现方法;②理解龙贝格观测器与PLL在状态估计中的作用与仿真建模技巧;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模型与代码进行实践操作,重点关注观测器设计、参数整定与仿真验证流程。对于复杂算法部分,可先从基础案例入手,逐步深入原理分析与模型改进。
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