51、电路元件、建模与方程推导

电路元件、建模与方程推导

1. 集总电路近似

在电路研究中,多数情况下关注的是集总电路。若一个实际电路的尺寸足够小,使得在讨论的情形下,电磁波能几乎瞬间穿越该电路,那么这个物理电路就可被视为集总电路。当满足这一条件时,端口电压和端子电流有明确的定义,能很好地用于描述和分析电路的行为。

要判断一个实际电路是否为集总电路,可将电路在任意空间维度上的最大延伸 $d$ 与感兴趣的最短波长 $\lambda$ 或最短时间间隔 $\tau$ 进行比较。若满足以下条件:
$d \ll \lambda = c/f$,$d \ll \tau c$ (12.1)
则该电路为集总电路。其中,$c$ 是所考虑介质中电磁波的传播速度,$f$ 是与波长 $\lambda$ 以及周期 $\tau$ 对应的频率。

2. 电路元件与连接多端口

非线性电路由一组非线性方程描述,通常只能近似求解,且可能存在多个不同的解。为了更好地处理这种复杂情况,可将电路划分为两部分:一部分包含所有单独的电路元件,另一部分仅包含它们之间的互连,后者被称为连接多端口(CMP)。这种划分与所使用的电路元件的性质无关,例如线性或非线性、二端或多端、时变或时不变、无源或有源等。

描述 CMP 的方程仅为基尔霍夫电流定律(KCL)和电压定律(KVL),这些方程是线性的,而非线性则体现在电路元件的描述中。接下来,我们先描述电路元件,再讨论 CMP 的一些细节。

2.1 电路元件的特征描述

我们使用代数方程来描述二端或多端电路元件的特征,这需要选择合适的变量,且由于是代数描述,不能使用微分或积分算子。

2.1.1 形式化的特征描述方法<
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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