48、正弦交流波形的全面解析

正弦交流波形的全面解析

1. 正弦交流波形的基础计算

在正弦交流波形的研究中,有一些基础的计算方法和概念十分重要。例如,已知角频率(\omega),可以计算正弦波形通过特定角度所需的时间。
- 示例 13.6 :已知(\omega = 200\ rad/s),求正弦波形通过(90^{\circ})(即(\frac{\pi}{2}\ rad))所需的时间。
根据公式(\alpha = \omega t),可得(t = \frac{\alpha}{\omega})。将(\alpha = \frac{\pi}{2}\ rad),(\omega = 200\ rad/s)代入,得到(t = \frac{\frac{\pi}{2}}{200} = \frac{\pi}{400}\ s = 7.85\ ms)。
- 示例 13.7 :求(60\ Hz)的正弦波形在(5\ ms)内通过的角度。
根据公式(\alpha = \omega t = 2\pi ft),其中(f = 60\ Hz),(t = 5\times10^{-3}\ s),则(\alpha = (2\pi)(60)(5\times10^{-3}) = 1.885\ rad)。将弧度转换为角度,(\alpha(^{\circ}) = \frac{180^{\circ}}{\pi}(1.885) = 108^{\circ})。

2. 正弦电压或电流的通用格式

正弦波形的基本数学格式为(A_m\sin\alpha),其中(A_m)是波形的峰值,(\alpha)是水平轴的度量单位。由于(\alpha = \omega

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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