68、电路基础概念与分类解析

电路基础概念与分类解析

一、半导体特性与功率基础

半导体的导电特性介于绝缘体和导体之间。当半导体元件两端施加较小电压时,它表现得像绝缘体;而随着端电压逐渐增大,其导电性能逐渐接近导体。这一特性解释了为何半导体器件和电路通常需要偏置到合适的电压水平才能正常工作。

电流通过二端元件或任何电气网络的两个端子时,需要电荷在一段时间内穿过该元件或网络的任何横截面。这就要求向网络提供能量,通常通过外部电压源来实现。外部电压或电流源向网络输送能量的时间变化率就是功率。功率的计算公式如下:
- (p(t) = \frac{dw(t)}{dq}) (式17.12),其中 (w(t)) 是以焦耳为单位提供给网络的能量。
- 通过改写可得 (p(t) = \frac{dw(t)}{dq(t)} \cdot \frac{dq(t)}{dt}) (式17.13),再结合其他公式,功率可表示为 (p(t) = v(t)i(t)) (式17.14)。

在实际应用式17.14计算功率时,需要注意电压和电流的相对极性。以下是一个简单的电路示例(如图17.7),用于说明功率计算和相关参考极性约定:

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;

    A(信号源电压 vs(t)):::process -->|电流 is(t)| B(元件):::process
    B -->|电流 i(t)| A
    B -->|电压 v(t)| B
    B -->|电流 i(t)| B
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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