90、电路的正弦稳态分析与相量变换

电路的正弦稳态分析与相量变换

在电路分析领域,正弦稳态分析和相量变换是两个极为重要的概念。它们为我们理解和设计各种电路,从交流发电系统到电子滤波器,提供了强大的工具。下面将详细介绍这两个概念及其相关应用。

正弦稳态分析

在分析集总、线性、有限、时不变(LLFT)网络的正弦稳态时,我们需要先明确几个关键的响应定义:
1. 零输入响应 :当输入激励为零时,电路对其初始条件的响应。
2. 零状态响应 :当所有初始条件都设为零时,电路对给定输入激励或一组输入激励的响应。
3. 强制响应 :总响应中与输入激励具有相同指数的部分。
4. 自然响应 :总响应中与零输入响应具有相同指数的部分。
5. 暂态响应 :随时间衰减至零的响应部分。
6. 稳态响应 :不随时间衰减的响应部分。

总响应可以表示为零输入响应和零状态响应之和,也可以分解为强制响应和自然响应。对于严格稳定的LLFT网络,其自然响应最终会衰减到零。而强制响应是否衰减取决于激励和所应用的网络。

下面通过一个具体的例子来说明这些定义。考虑一个如图所示的网络,输入电压为 $v_i = V_1e^{-t} + V_2 \sin t$,电容初始电压为 $V_c$。

Circuit for Example 18

【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型和重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向和技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想工程应用技巧。
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