这个电机和电力变换调式神器你值得拥有

其实很早之前在公众号给大家推送过NXP的这个神器,freeMaster,这个工具其实已经好多年了,在最早的飞思卡尔早期就存在,一直是工程师调试电机,电力变换的神器,确实好用,最近在调试BLDC, ACIM电机,还有PFC电源,LLC电源都用到这个神器,因为还是开源的,所以很好集成到系统里。而且NXP已经做好了很多的参考例程,绝对可以让你轻松上手,并且支持多接口库,可以支持仿真器直连,RS232,RS485,CAN,USB,以太网等。这里绝不是给NXP打广告,呵呵。有兴趣的可以去试试。

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这可以帮助工程师省去很多调试时间,一目了然看到各个参数,轻松就拥有一个人性化的上位机,可以看到波形,数值,

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此次用来测试的一款低压电机,是一款低压BLDC电机,24V,40W,2极,4000RPM的电机,采用无传感器六步控制换向法,目前BLDC电机应用非常广泛,电机的控制历来都是难点,因为涉及到多学科知识综合,希望这个神器可以帮你轻松实现电机调试,你也可以基于这个源码设计自己的上位机。

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freeMaster的源码都可以在官网下载到,而且有详细的文档说明。

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这里就不给大家赘述如何使用了,有兴趣直接下载安装,躬亲实测你才会体会到。最近PFC电源,LLC电源也在加紧调试,有项目的尽管来骚扰,甩过来,

给你嵌入式程序猿最优质的服务,我们的团队都是平均拥有超过10年设计开发经验的工程师。同时也承接PCB板,电机控制器,变频器维修业务。

骚扰热线:18706715925, 微信同号。

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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