59、交流电路的计算机分析与问题求解

交流电路的计算机分析与问题求解

1. 调光器的分析

在交流电路中,通过串联 R - C 组合可以改变电路的特性。例如在调光器电路中,当可变电阻设置为不同值时,会对灯泡的亮度产生影响。

当可变电阻 RT = 200 kΩ + 47 kΩ = 247 kΩ 时,控制电压 Vcontrol 的计算如下:
[V_{control}=\frac{42.78k\Omega V_s\angle - 90^{\circ}}{250.78k\Omega\angle - 9.8^{\circ}}=\frac{(42.78k\Omega\angle - 90^{\circ})(V_s\angle0^{\circ})}{247k\Omega - j42.78k\Omega}=0.171V_s\angle - 80.2^{\circ}]
若输入电压的峰值为 170 V,则 (V_{control}=0.171\times170V\angle - 80.2^{\circ}=29.07V\angle - 80.2^{\circ})。

此时,控制电压的峰值大幅降低至 29.07 V,相移角增大到 80.2°。从图中可以看出,直到施加电压正区域接近结束时,才达到 20 V 的触发电位,灯泡通电时间很短,因此灯泡很暗,比可变电阻设置为其他值时更暗。

这表明,仅通过串联 R - C 组合引入的相移,就可以使导通角小于 90°,从而用简单的元件构建出有意义的电路。

2. 使用 PSpice 分析串联 R - L - C 电路

2.1 确定电感和电容值

由于在 OrCAD Capture 中不能直接输入感抗和容抗,

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应用能力。
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