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2024-06-26 10:53:49
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2024-06-26 10:10:09
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原创 Matlab数学建模实战——（Lokta-Volterra掠食者-猎物方程）
基于matlab求关于lokta-volterra的数学建模问题。该题的第一问和第二问主要是用Matlab求解微分方程组，直接编程即可；第三问需要适当的公式代入推导。
2023-07-09 12:29:54
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原创 321电分——各种不对称短路时故障处的短路电流和电压
1.单相金属性短路结论：1.串联。2. 故障相电流为正序电流的3倍零序阻抗小于正序阻抗，故障相电流＞同一点三相短路电流零序阻抗=∞，故障相电流为0故障相电压=0非故障相电压绝对值相等，随零序阻抗大而大。当零序阻抗为∞时，非故障相电压升高为线电压。（中性点不接地）2两相金属性短路结论不存在零序分量，故障相电流：故障相短路电流绝对值相等，方向相反，数值上为正序电流的√3倍当远离发电机发生两相短路，认为正序阻抗=零序阻抗，为同一点三相.
2022-03-21 18:53:12
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原创 315电分背诵
1 作零序网络时：首先应确定故障点的位置，然后根据中性点接地点确定零序电流的回路，最后画出各元件的零序电抗2 输电线路是静止元件，其正负序阻抗及等值电路完全相同。输电线的零序电抗与①平行线的回路数，②有无架空地线及③地线的导电性能等因素有关。由于零序电流在三相线路中同方向，互感很大,而双回路间较单回路间的零序互感进一步增大↑。（同方向）架设地线后,由于地线的耦合作用将使得架空输电导线的零序阻抗有所降低↓。（耦合）各类输电线路的正负序.零序单位长度电抗值可参考下表:3 功率自然
2022-03-15 20:21:45
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原创 3.14电分复习
1.负荷分类第一级负荷对这一级负荷中断供电的后果是极为严重的。例如：可能发生危及人身安全的事故；——人使工业生产中的关键设备遭到难以修复的损坏，以致生产秩序长期不能恢复正常，造成国民经济的重大损失；——关键工业设备使市政生活的重要部门发生混乱等——市第二级负荷对这一级负荷中断供电将造成大量减产，使城市中大量居民的正常活动受到影响等。第三级负荷不属于第一、二级的，停电影响不大的其他负荷都属于第三级负荷。对这一级负荷的短时供电中断不会造成重大的损失。如：工厂的附属车间，
2022-03-14 21:35:45
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原创 现代控制（3）-根轨迹
基本概念系统的动态过程与系统的闭环零点和极点在S平面上的分布位置有关。根轨迹：当开环系统的一个或多个参数发生变化时，根据系统的开环零、极点，绘制闭环特征根变化的轨迹，用来分析系统稳定性。开环传函（k未知）——>闭环传函——>特征方程——>闭环极点（随k变化）两个条件：幅值条件+相角条件七条法则：起极，终零分支数：n （m/n）实轴上，右侧零极点之和为奇数，则为根轨迹渐近线：（n-m）条分离点d虚轴交点：闭环特征方程，s=jw起
2022-02-27 15:57:28
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原创 现代控制（2）-控制系统的数学模型
控制系统的微分方程线性系统微分方程的典型形式：线性系统：满足叠加定理非线性：线性时变系统：线性定常系统：非线性系统的线性化平衡点附近用泰勒级数展开，略去其高次幂项。频率特性定义：系统对正弦输入的稳态响应 称为频率响应。系统的状态空间模型结构图化简什么是比较点？什么是引出点？...
2022-02-27 12:46:24
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原创 现代控制（1）——控制技术的核心
1.基本概念自动控制技术的核心：反馈控制/闭环控制控制：通过对系统输入的操作使得输出达到指定的目标控制系统：为了实现一定的任务，将被控对象和控制装置按照一定的方式连接成一个有机整体，并通过施加一定的控制，使系统能够达到要求的性能，这样的系统称为控制系统。系统的性质：线性/非线性；连续/离散；定常/时变；确定/不确定2.开环控制：3.闭环控制：使用测量元件测量系统的输出信号，并将输出信号反馈回去，与期望输 出信号（参考信号或指令信号）进行比较，得到偏差信号，采用偏差信号计 算控制器输出的控
2022-02-27 12:39:43
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原创 Matlab/simulink中abc-dq0模块的使用
主要的注意点在于输入abc的相位是有要求的，然后对于wt的输入也是有要求的。注意1：abc的a相，相位0；b相，相位滞后-2/3pi；c相，相位滞后-4/3pi。注意2：wt是w*t的意思，而且w要和输入abc三相的w保持一致。注意3：坐标参考的选择，影响了d轴分量的±。这个的化，d轴分量就是正的仿真参数设计:abc:gfuzh三相具体的相位信息如下：可以判断出其输出的d轴分量是10，反应幅值信息。整体（一种adc/dq0，一种经过一个αβ变换）dq0输出：...
2021-09-28 15:00:54
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原创 Simulink的S函数仿真一阶RL和二阶RLC电路电路
使用电路定理对RL一阶电路进行建模，并写在S-fun中；并与依据实际模型搭建电路相对比，观察其输出是否一致。1.一阶RL建模首先给出LR一阶电路依据电路原理，可得：那么就是要求i，也就是电感电流2.一阶RL写S-fun输入量是电压，输出量是电感电流。写入S函数，得到LR模块function [sys,x0,str,ts,simStateCompliance] = LR(t,x,u,flag)%SFUNTMPL General MATLAB S-Function Template%
2021-09-26 16:19:42
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原创 linux基本指令
cd~$：输入的指令是在 ~这个目录执行， ~代表的就是Home目录返回上一级： cd…去Home：cd~向上返回两级：cd …/…/ls看文件夹下的东西输出详细信息：ls -l显示所有文件：ls -amkdir建立文件夹mkdir folder2/f2：在folder2中建立f2文件夹rmdir folder3：移除文件夹rm删除文件rm -r folder1：删除文件夹...
2021-09-07 19:21:49
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原创 使用paddle2的DQN跑Mountain
1.AgentAgent就是一个接口，sample就是实现了一个随机探索，本质还是用的self.alg.predict（）函数然后Agent.learn(self, obs, act, reward, next_obs, terminal)就是将从环境拿到的obs, act, reward, next_obs, terminal转化为tensor形式，然后送给算法中的learn，即self.alg.learn(obs, act, reward, next_obs, terminal)import pa
2021-09-07 19:21:06
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原创 DQN学习——paddle（百度飞桨训练营）
1.值函数Q的近似Q表格的作用就是输入（s，a），通过查询Q表格，输出Q值。希望用带参数的函数代替Q表格，输入一个状态，有多少个动作A就输出多少个Q值。有点觉得像Q-learningQ-learning从环境中获取到状态State查表找到对应的所有动作的Q值找到最大的Q值，输出其对应的动作给环境做出动作从环境中拿到下一步的奖励r当前Q值逼近target-qDQN就是用神经网络代替Q表格更新和训练输入一个状态，输出对应的Q值，Q值是一个向量，比如[1,2,3,4]这种经验回
2021-09-07 08:30:16
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原创 Q-learning学习
1. Sarsa（On-policy）用下一步一定会执行的action来更新优化Q表格，整个网络就只存在一种策略，（即用同一种策略去选取action，优化Q表格）红圈处，的Q（S‘，A‘）。里边用到的是下一步一定会执行的ACTION。2.Q-learning（Off-policy）两种策略，一种是目标策略（不管下一步的action），一种是行为策略（探索环境）主要就是红线处的（经验）。红圈处，用来更新Q表格的参数，不管下一步的动作具体是什么。默认就是取的最大值。具体对比：...
2021-09-07 07:52:00
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原创 paddle2使用DQN跑CartPole（详细解读）
1.Model使用的是动态图版本的Paddle。所以用了Paddle.nn。输入维度为obs_dim;输出维度为act_dim。中间隐藏层是100个神经元。第一层网络输出使用tanh激活函数；第二层网络输出使用softmax函数将数值转化为概率。class CartpoleModel(parl.Model): def __init__(self, obs_dim, act_dim): super(CartpoleModel, self).__init__()
2021-09-06 23:23:27
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原创 Sarsa理论
1.Sarsa是一个基于价值的算法s：state表示状态a：action动作r：reward奖励p：状态转移概率，在t时刻的S1状态下执行动作A,转移到t+1时刻的状态S2并且拿到R的概率2.一个重要的概念，动作状态价值Q函数：它是指未来总收益，可以用来评价当前的动作是好是坏。因为现实生活中的回报往往也是滞后的。就比如说送病人去医院（+1000），路上有红绿灯（-1），那么这个时候肯定是送到医院的价值更大。未来总收益可以结合衰减因为γ：还是要务实对哇。首先是未来总收益，从公式中就可以看出当
2021-09-05 23:29:50
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原创 paddle2.0学习（2）——详细解读Cartpole入门教程
1.paddle.to_tensor通过已知的data去创建一个tensorpaddle.to_tensor(data, dtype=None)data可以是scalar，list，numpy.ndarry等dtype (str, optional) -创建tensor的数据类型，可以是 ‘bool’ ，‘float16’，‘float32’， ‘float64’ 等2.这是一个动态图因为它使用的是paddle.nn.Layer：在官方API中就有声明它是基于OOD实现的动态图Layer。
2021-09-04 09:32:22
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原创 paddle的学习（1）
1.关于Program#layer表示一个独立的计算逻辑，通常包含一个或多个op，layers.relu表示relu运算；layers.pool2d表示pool操作。layer有输入输出（variable）#Variable表示一个变量，变量可以是一个张量Tensor，Variable进入layer计算，然后layer返回Variable#program包含Variable定义的多个变量和layer定义的多个计算。Program是顺序执行的#Executor用来执行Program，Executor
2021-09-03 22:50:52
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原创 基于PARL的cartpole实现+visualdl画图
首先新建一个文件夹my_cartpole里面共有三个py文件，使用vim agent.py来创建model.py这个文件主要是用来定义前向网络，通常是一个值函数网络，输入是当前环境状态。import paddleimport paddle.nn as nnimport paddle.nn.functional as Fimport parl##继承parl.Model类class my_cartpole(parl.Model): ##构造函数__init__中声明要用到的.
2021-08-21 22:18:11
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原创 硬件知识学习整理：（上拉，下拉），（三极管），（OC,OD,推挽输出），（NMOS与PMOS），（MOSFET驱动电路），（IR2110S）
上拉电阻对于低电平有效的复位控制信号(RST#)，若处于悬空状态，刚上电或运行中受到干扰变成低电平，会导致错误复位，此时应该用上拉电阻。下拉电阻当我们希望某个引脚不控制时为低电平，同时控制时可以为高电平，如高电平有效的使能控制信号(EN)，应使用下拉电阻。保证在上电后或运行中即使受到干扰仍为低电平。所谓的强拉，就是电阻为0.参考：stm32设置内部上拉电阻_比较全面的电阻上、下拉介绍_miss废柴的博客-优快云博客三极管PN节永远是P指向N。NPN三极管的基极为高电平时三极管导通PNP
2021-08-08 10:17:51
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原创 手把手教你使用VOFA+的使用FireWater模式+绘图
1.看官方文档使用FireWater模式。一定注意两点：1.FireWater遇到换行才会打印数据，换行可以是\n,\r\n,\n\r。这意味着串口发送数据最后的几位是‘/r’,’/n’,’\0’ 才能被VOFA+的FireWater模式识别到数据。2.两个数据之间通过’,'隔开2.（dsp）串口发送数据编程void vofa_ce_shi(int a,int b){ int tt1,tt2; uchar m; tt1=a; tt2=b; //符号位的判断 m=Z_F_j
2021-08-03 09:02:32
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基于fpga的vhdl语法的倒计时计数器（包含两个分频器，一个数码管驱动电路，一个计数器）
2019-09-21
空空如也
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