91、系统分析:二端口系统的参数与增益解析

系统分析:二端口系统的参数与增益解析

1. 系统分析概述

在电气、电子和计算机领域,封装系统的数量不断增加,这使得系统分析成为入门课程教学大纲中不可或缺的一部分。尽管这里的内容只是表面的介绍,但它会引入系统分析方法中一些重要的术语和技术。

封装系统的广泛应用是因为其具有诸多优点,如尺寸减小、设计精密且经过测试、缩短构建时间、与分立设计相比成本降低等。使用封装系统时,只能正确利用系统提供的端子,不允许进入内部结构,这也消除了修复此类系统的可能性。

系统分析包括开发设备、系统或结构的二端口、三端口或多端口模型。这里重点关注最常进行建模的二端口系统,如图 1 所示。

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    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(设备、系统、结构等):::process -->|端口 1| B(1):::process
    A -->|端口 1'| C(1'):::process
    A -->|端口 2| D(2):::process
    A -->|端口 2'| E(2'):::process
    B <--> C
    D <--> E

图 1:二端口系统

二端口系统有两个入口或关注点,每个端口有一对端子。对于某些设备,二端口网络可能呈现特定形式,同时还存在单端口网络和多端口网络,单端口网络在之前的内容中已分析过,多端口网络的特性会在后续简要提及。

本章后半

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)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,提出了一种结合数据驱动方法Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模预测控制相关领域的研究生研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模线性化提供新思路;③结合深度学习经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法机器学习结合应用的教学科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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