matlab与C#混合编程小例子

本文提供了一个使用Matlab进行数组处理的示例,并将其转换为C#代码,展示了如何在C#中利用MATLAB.NET库操作数组。具体介绍了MWNumericArray的使用方法。

首先贴出我的matlab代码:

function data_dot=observe_dot(data)
  y=[0;0;0;];
  PP=[1,0,0;0,1,0;0,0,1;];
  yy=[];
for i=1:size(data)
  y1=y;
  PP1=PP;
  sgx=0.01;
  dt=0.01;
  FF=[1,dt,dt^2/2;0,1,dt;0,0,1;];
  HH=[1,0,0];
  RR=sgx^2;
  II=eye(3);
  K=[0.2720;2.1545;8.5322;];
  PS=FF*PP1*FF';
  y=FF*y1+K*(data(i)-HH*FF*y1);
  PP=(II-K*HH)*PS*(II-K*HH)'+K*RR*K';
  yy=[yy y(2)];  
end
data_dot=yy';
本函数是一个数组演示的例子,具体功能实现就不再赘述,只需记得若是输入一个行向量,则返回一个数值,若输入一个列向量,则返回一个与之相对应的列向量即可。

下面贴出C#代码:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.ComponentModel;
using System.Data;
using System.Drawing;
using System.Linq;
using System.Text;
using MathWorks.MATLAB.NET.Arrays;    //需要注意的是这两个引用必须要加,而且要先应用matlab中的MWArray.dll才行
using MathWorks.MATLAB.NET.Utility;
using System.Windows.Forms;

namespace test2
{
    public partial class Form1 : Form
    {
        public Form1()
        {
            InitializeComponent();
        }

        private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
        {
            MWNumericArray data = new MWNumericArray(MWArrayComplexity.Real, 5, 1);
            for (int i = 1; i <= 5; i++)
            {
                data[i,1] = i;
            }
            Observe_dot.Observe_dot A = new Observe_dot.Observe_dot();
            MWNumericArray  num = (MWNumericArray)A.observe_dot(data);
            textBox1.Text = y1.ToString();
        }
    }
}
这里需要注意的就是有两种matlab使用的数组形式,分别是MWArray与MWNumericArray,前后要匹配,关于两种声明的用法,可以参看其他文章。


跟网型逆变器小干扰稳定性分析控制策略优化研究(Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕跟网型逆变器的小干扰稳定性展开分析,重点研究其在电力系统中的动态响应特性及控制策略优化问题。通过构建基于Simulink的仿真模型,对逆变器在不同工况下的小信号稳定性进行建模分析,识别系统可能存在的振荡风险,并提出相应的控制优化方法以提升系统稳定性和动态性能。研究内容涵盖数学建模、稳定性判据分析、控制器设计参数优化,并结合仿真验证所提策略的有效性,为新能源并网系统的稳定运行提供理论支持和技术参考。; 适合人群:具备电力电子、自动控制或电力系统相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源并网、微电网或电力系统稳定性研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:① 分析跟网型逆变器在弱电网条件下的小干扰稳定性问题;② 设计并优化逆变器外环内环控制器以提升系统阻尼特性;③ 利用Simulink搭建仿真模型验证理论分析控制策略的有效性;④ 支持科研论文撰写、课题研究或工程项目中的稳定性评估改进。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Simulink仿真模型,深入理解状态空间建模、特征值分析及控制器设计过程,重点关注控制参数变化对系统极点分布的影响,并通过动手仿真加深对小干扰稳定性机理的认识。
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