47、多导体传输线时域解的方法与模型

多导体传输线时域解的方法与模型

在处理多导体传输线(MTL)受外部电磁场激励的问题时,时域解的求解至关重要。本文将详细介绍几种求解多导体传输线时域解的方法,包括解耦MTL方程、构建SPICE等效电路、使用集总电路近似表征以及时域 - 频域(TDFD)变换等。

1. 解耦MTL方程

对于无损线,MTL方程的对角化是一种可行的求解方法。无损线的MTL方程如下:
[
\begin{cases}
\frac{\partial}{\partial z}V(z, t) = -L\frac{\partial}{\partial t}I(z, t) + V_F(z, t) & (12.74a) \
\frac{\partial}{\partial z}I(z, t) = -C\frac{\partial}{\partial t}V(z, t) + I_F(z, t) & (12.74b)
\end{cases}
]
定义到模式量的变换为:
[
\begin{cases}
V(z, t) = T_VV_m(z, t) & (12.75a) \
I(z, t) = T_II_m(z, t) & (12.75b)
\end{cases}
]
将其代入(12.74)式可得:
[
\begin{cases}
\frac{\partial}{\partial z}V_m(z, t) = -L_m\frac{\partial}{\partial t}I_m(z, t) + V_{Fm}(z, t) & (12.76a) \

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应用能力。
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