3、电气工程仿真中的数值拉普拉斯逆变换

电气工程仿真中的数值拉普拉斯逆变换

1. 引言

数值拉普拉斯逆变换(NILT)方法在各个科学领域广泛应用,尤其用于求解相应的微分方程。在电气工程领域,目前已提出多种方法,但大多针对单变量(1D NILT),而对多变量(nD NILT)方法的关注较少。2D NILT方法可用于传输线分析,nD NILT方法(n ≥ 2)可用于非线性电路分析。本文聚焦于基于复傅里叶级数逼近的NILT方法,进行误差分析,用Matlab语言开发有效算法,并展示其在电气工程领域的应用。

2. 多维数值拉普拉斯逆变换
  • 多维拉普拉斯变换定义 :实函数$f(t)$($t = (t_1, …, t_n)$为$n$个实变量的行向量)的$n$维拉普拉斯变换定义为:
    [
    F(\mathbf{s}) = \int_{0}^{\infty} \cdots \int_{0}^{\infty} f(\mathbf{t}) \exp(-\mathbf{s}^T \mathbf{t}) d\mathbf{t} 1 \cdots d\mathbf{t}_n
    ]
    其中$\mathbf{s} = (s_1, …, s_n)$,$T$表示转置。在一定假设下,原函数由$n$重Bromwich积分给出:
    [
    f(\mathbf{t}) = \frac{1}{(2\pi j)^n} \int
    {c_1 - j\infty}^{c_1 + j\infty} \cdots \int_{c_n - j\infty}^{c_n + j\infty} F(\mathbf{s}) \exp(\mathbf{s}^T \ma
【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作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值