第一天工作

           今天算是毕业以来的第一天工作吧!这个工作很特别,到九洲光电子有限公司上班。说是以储备干部进来的,可是进来就当小工,给他们打杂。其实这个也不算什么打杂,本来这里面的打杂就是工作,所以打杂也就成了正常的工作了。今天进的是单元板厂,这个长主要的职责就是装机,完成整机的组装,组装成最后的产品。所以这个厂的工作很简单。我是今天早上大约10点钟进的这个部门吧。在整个厂房里溜达了一圈,就知道了整个的装机流程。很简单就是给每个机器拧上螺丝就可以了。对于像我们这样的聪明的人还用得着学吗?一看就会。到了下午,我和一个老同学,和我一起进厂的高中同学也是大学校友,两个人用了一个多小时就组装出了一台完整的机器。可是第一次很遗憾,装机完成到了80%的时候,发现所有的元件都给装反了,还有其他的解决办法吗?没有啊!怎么办?卸掉重新安装啥!卸掉后,就重新组装了一台。装完了,就跑到维修部门去玩了一会儿,和那儿的工人聊了一些天,问了一下这个公司的基本情况!接下来,厂长来查岗,我个那个同学挨批了,我趁厂长批他的时候,我就溜走了。今天就这样的完了,虽然工作很简单,但很累!现在才感受到那些普通工人的煎熬! 
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
内容概要:本文围绕电力系统状态估计中的异常检测与分类展开,重点介绍基于Matlab代码实现的相关算法与仿真方法。文章详细阐述了在状态估计过程中如何识别和分类量测数据中的异常值,如坏数据、拓扑错误和参数误差等,采用包括残差分析、加权最小二乘法(WLS)、标准化残差检测等多种经典与现代检测手段,并结合实际算例验证方法的有效性。同时,文档提及多种状态估计算法如UKF、AUKF、EUKF等在负荷突变等动态场景下的应用,强调异常处理对提升电力系统运行可靠性与安全性的重要意义。; 适合人群:具备电力系统基础知识和一定Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事电力系【状态估计】电力系统状态估计中的异常检测与分类(Matlab代码实现)统自动化相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握电力系统状态估计中异常数据的产生机制与分类方法;②学习并实现主流异常检测算法,提升对状态估计鲁棒性的理解与仿真能力;③服务于科研项目、课程设计或实际工程中的数据质量分析环节; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,配合电力系统状态估计的基本理论进行深入理解,重点关注异常检测流程的设计逻辑与不同算法的性能对比,宜从简单案例入手逐步过渡到复杂系统仿真。
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