Schedulerテストクラス

Schedulerクラス

public class Batch_Scheduler implements Schedulable{
    private final Integer BATCH_SIZE = 200;
    public void execute(SchedulableContext ctx) {
        XXX_Batch batch = new XXX_Batch();
        Database.executeBatch(batch,BATCH_SIZE);
    }
}

Schedulerテストクラス

@isTest
private class Batch_Scheduler_Test {

    static testMethod void myUnitTest() {
        system.test.startTest();
        
        DateTime dt = system.now();
        dt = dt.addMinutes(1);
        String day = string.valueOf(dt.day());
        String month = string.valueOf(dt.month());
        String hour = string.valueOf(dt.hour());
        String minute = string.valueOf(dt.minute());
        String second = string.valueOf(dt.second());
        String year = string.valueOf(dt.year());

        String strJobName = 'Job-' + second + '_' + minute + '_' + hour + '_' + day + '_' + month + '_' + year;
        String strSchedule = '0 ' + minute + ' ' + hour + ' ' + day + ' ' + month + ' ?' + ' ' + year;
        System.schedule(strJobName , strSchedule, new Batch_Scheduler());
        
        system.test.stopTest();
        
    }
}

 

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
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