Robust Hot Swap Design

最新推荐文章于 2025-11-14 16:33:41 发布
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#硬件工程

《Robust Control Design Using H-∞ Methods》——Ian R. Petersen
07-14
《Robust Control Design Using H-∞ Methods》是由Ian R. Petersen撰写的一本专注于鲁棒控制设计方法的专业书籍。本书以H∞方法为核心，详细介绍了鲁棒控制理论及其在控制系统设计中的应用。鲁棒控制是一种设计方法...
Design of Embedded Robust Control Systems Using MATLAB® / Simulink®
01-06
Design of Embedded Robust Control Systems Using MATLAB®/Simulink® (Control, Robotics and Sensors) By 作者: Petko Hristov Petkov – Tsonyo Nikolaev Slavov – Jordan Konstantinov Kralev ISBN-10 书号: ...
Java 之父 James Gosling 最新访谈：JIT 很好，但不适合所有语言
AI天才研究院
08-27 1万+
计算机编程确实是一门艺术。James Gosling，“Java 之父”, 完成了 Java 的原始设计，并实现了 Java 最初版本的编译器和虚拟机。90年代初，James Goslin...
Ubuntu 意外死机 （Linux Crash/Hang）解决
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zhangrelay的专栏
05-13 3万+
Ubuntu 意外死机 （Linux Crash/Hang）解决以Intel Bay Trail/J1900/N2940 为例，通常是由于linux kernel和硬件兼容性问题导致：查询网址：https://bugzilla.kernel.org/点开对应问题，就可以看到问题，和一些解决方案。 Bug List: (5 of 5) First Last Prev Ne
CVPR2022论文列表（中英对照）
dovings的博客
07-04 2万+
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AAAI2020论文列表（中英对照）
dovings的博客
07-04 7313
AAAI2020论文列表（中英对照）
Java常用英语汇总(面试必备)
weixin_34396902的博客
11-08 320
Java常用英语汇总(面试必备) abstract (关键字)             抽象 ['.bstr.kt] access                            vt.访问,存取 ['.kses]‘(n.入口,使用权) algorithm                     n.算法 ['.lg.riem] annotation                    ...
(AI) Server (Hardware) Architecture
maxzcl的博客
08-01 872
(Gemini)==>??PCIe riser。
Steave Jobs
yujiaao的专栏
09-30 1万+
乔布斯传中总计包括数字在内用词15487个。 出现3次（包括三次以上的单词）6788个。 1: 49 1,000: 9 1,500: 3 1,995: 3 1.0: 4 1.2: 3 1.8-inch: 3 10: 63 10,000: 3 100: 16 100,000: 7 101: 9 102: 7 103: 9 104: 12 105: 3 106:...
100 Ideas
Free Bar
01-17 3473
I’m fast! I’m as fast as 100 ideas-per-hour. I have always had this talent of coming up with good ideas, sometimes great ideas. People say its not about the idea, its about the execution. I say valida
10、REPL-Oriented Programming with Clojure
o0p1q2r3的博客
06-18 137
本文深入探讨了Clojure中的REPL-Oriented Programming（ROP）范式，从基础环境搭建到高级功能应用，包括Web开发、状态管理、测试与调试等。通过实例展示了如何利用REPL进行高效开发，并提供了结构化代码组织和优化建议，帮助开发者提升生产力并构建高质量的应用程序。
Design of Embedded Robust Control Systems Using MATLAB-Simulink.pdf
03-22
Design of Embedded Robust Control Systems Using MATLAB-Simulink.p
Design of Embedded Robust Control Systems Using MATLAB Simulink 无水印原版pdf
06-02
Design of Embedded Robust Control Systems Using MATLAB Simulink 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系...
ADF4351驱动的使用（实验版）
gouqu5156的博客
11-14 677
科普：集成VCO的宽带 频率合成器 ADF4351 ADF4351具有一个集成电压控制振荡器(VCO),其基波输出频率范围为2200 MHz至4400 MHz。此外,利用1/2/4/8/16/32/64分频电路,用户可以产生低至35 MHz的RF输出频率。对于要求隔离的应用,RF输出级可以实现静音。静音功能既可以通过引脚控制,也可以通过软件控制。同时提供辅助RF输出,且不用时可以关断。所有片内寄...
基于Scrapy与MySQL的百度贴吧爬虫系统实现与文档资料
12-07
本项目提供了一套完整的百度贴吧数据采集系统实现方案，包含详细的技术文档与相关资源。该系统采用Scrapy框架进行开发，并以MySQL作为数据存储后端。 该实现方案代码结构清晰，功能经过充分验证，运行稳定可靠。项目内容适用于高等院校计算机科学、人工智能、通信工程、自动化、电子信息及物联网等相关专业的教学与研究活动，可供在校师生及行业技术人员参考使用，亦可用于毕业设计、课程实践、项目原型开发等学术与应用场景。 对于具备一定编程基础的使用者，可根据实际需求对现有代码进行功能扩展与定制化修改。本资源旨在为相关领域的学习与实践提供技术参考，促进知识与经验的交流。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）
12-07
【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机：建模与控制研究（Matlab代码、Simulink仿真实现）内容概要：本文研究了一种具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机，重点围绕其建模与控制展开。通过引入螺旋桨倾斜机制，该无人机能够实现全姿态可控，突破传统四旋翼飞行器在某些方向上的力矩限制，提升机动性和控制灵活性。研究详细建立了该无人机的动力学模型，并设计了相应的控制系统，利用Matlab代码与Simulink工具进行仿真验证，展示了其在复杂飞行任务中的优越性能。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真能力的科研人员、自动化与航空航天领域的研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于高机动性无人机的设计与开发；②作为先进飞控算法（如非线性控制、自适应控制）的验证平台；③服务于无人机轨迹跟踪、姿态控制等复杂任务的仿真研究； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码与Simulink模型，深入理解动力学建模过程与控制器设计思路，并通过调整参数进行仿真实验，以掌握全驱动无人机的控制特性。
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）
12-07
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与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与动态响应能力。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与验证，展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 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与工程技术人员，尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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与线性化提供新思路；③结合深度学习与经典控制理论，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算子与RNN结合的建模范式，重点关注数据预处理、模型训练与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与工程应用技巧。
云数据中心两地三中心建设方案（70页 PPT）.pptx
最新发布
12-07
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Combining Prior Knowledge and Data for Robust Controller Design
04-02
Robust controller design involves the synthesis of a controller that can handle uncertainties and disturbances in a system. This is typically done by formulating the problem as an optimization problem, where the goal is to find a controller that minimizes a cost function subject to constraints. One approach to robust controller design involves combining prior knowledge with data. Prior knowledge can come from physical laws, engineering principles, or expert knowledge, and can help to constrain the search space for the controller design. Data, on the other hand, can provide information about the behavior of the system under different conditions, and can be used to refine the controller design. The combination of prior knowledge and data can be done in a number of ways, depending on the specific problem and the available information. One common approach is to use a model-based design approach, where a mathematical model of the system is used to design the controller. The model can be based on physical laws, or it can be derived from data using techniques such as system identification. Once a model is available, prior knowledge can be incorporated into the controller design by specifying constraints on the controller parameters or the closed-loop system response. For example, if it is known that the system has a certain level of damping, this can be used to constrain the controller design to ensure that the closed-loop system response satisfies this requirement. Data can be used to refine the controller design by providing information about the uncertainties and disturbances that the system is likely to encounter. This can be done by incorporating data-driven models, such as neural networks or fuzzy logic systems, into the controller design. These models can be trained on data to capture the nonlinearities and uncertainties in the system, and can be used to generate control signals that are robust to these uncertainties. Overall, combining prior knowledge and data is a powerful approach to robust controller design, as it allows the designer to leverage both physical principles and empirical data to design a controller that is robust to uncertainties and disturbances.
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