3、科学研究中的动力学系统、输入输出关系及系统交互

科学研究中的动力学系统、输入输出关系及系统交互

1. 动力学系统与模型验证

在科学研究中,构建合适的数学模型来描述系统的动态行为是一项重要任务。有些模型可能无法令人满意地重现所观察到的动态,而且即便采用某些方法,也无法避免对参数进行测量。对于一个提出的模型,关键问题在于它是否能针对实验确定的参数来描述实验观察结果。由于不可避免地要通过实验来估计参数,所以最好从简单的模型开始,这样便于进行仔细的数学和实验研究,还能直接比较预测结果和观察结果。

2. 单位的重要性与国际单位制

2.1 单位的意义

测量必须附带单位才有物理意义,单位对于决策和比较也十分必要。例如,若一辆汽车广告中只说油耗是 35,却不说明是 35 英里每加仑、35 千米每升还是 35 码每加仑,人们在购买时肯定会犹豫。

2.2 国际单位制(SI)

为了让全球科学家使用统一的单位,国际单位制应运而生。在 SI 系统中,有七个基本单位:
| 基本单位 | 单位符号 | 物理量 | 部分导出单位 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 米 | m | 长度 | 体积(m³)、弧度(rad)(m · m⁻¹)、立体角(球面度,sr)(m² · m⁻²) |
| 千克 | kg | 质量 | 密度(kg · m⁻³) |
| 秒 | s | 时间 | 速度(m · s⁻¹)、加速度(m · s⁻²)、力(牛顿,N)(kg · m · s⁻²)、压力(帕斯卡)(N · m⁻²)、功、能量、热(焦耳,J)(N · m)、功率(瓦特,W)(J · s⁻¹) |
| 安培 | A

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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