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FUzzy-PI

  • 光伏逆变器输出控制策略的仿真和研究

    本书内容主要分为以下三个部分,包括光伏并网逆变器的拓扑和输出电流控制策略的研究,重复控制理论的研究,基于重复控制的复合式控制策略的研究。本书的重点在第三部分,它设计了两种复合式控制方法,一种是状态反馈极点配置与重复控制相结合的控制方法,一种是经典PI控制与重复控制相结合的控制方法。在电网电压前馈控制的基础上配以两种控制方法,运用simpowersysterms工具箱,分别进行了仿真,取得良好的并网逆变控制效果。仿真的结果充分的说明了这两种控制策略的正确性和可行性。

    标签: 光伏逆变器 仿真 输出 控制策略

    上传时间: 2018-08-09

    上传用户:wj4219

  • MATLAB中FFT变换

    已知信号x(t)=0.15sin(2*pi*f1*t)+sin(2*pi*f2*t)-0.1sin(2*pi*f3*t),其中,f1=1Hz,f2=2Hz,f3=3Hz。采样频率为32Hz。(1)做32点FFT,求出其幅度谱;(2)做64点FFT,求出其幅度谱。

    标签: MATLAB FFT变换

    上传时间: 2019-01-04

    上传用户:知复何言

  • NT6008B带苹果识别 高通认证QC3.0快充IC

    NT6008是继PI SC0163D之后一颗能兼容USB智能识别的QC3.0识别芯片,打破了支持苹果识别就不能通过高通QC3.0认证的传言。 联系人:唐云先生(销售工程)   手机:13530452646(微信同号) 座机:0755-33653783 (直线) Q Q: 2944353362

    标签: NT6008B QC3.0快充IC

    上传时间: 2019-03-18

    上传用户:lryang

  • NT6008D QC3.0快充协议识别IC

    NT6008是继PI SC0163D之后一颗能兼容USB智能识别的QC3.0识别芯片,打破了支持苹果识别就不能通过高通QC3.0认证的传言。 联系人:唐云先生(销售工程)   手机:13530452646(微信同号) 座机:0755-33653783 (直线) Q Q: 2944353362

    标签: NT6008D QC3.0快充协议识别IC

    上传时间: 2019-03-18

    上传用户:lryang

  • 重力异常正演MATLAB程序

    %球体 close all; G=6.67e-11; R=2;%球体半径 p=4.0;%密度 D=10.0;%深度 M=(4/3)*pi*R^3*p;%质量 x=-20:1:20; g=G*M*D./((x.^2+D^2).^(3/2)); Vxz=-3*G*M*D.*x./((x.^2+D^2).^(5/2)); Vzz=G*M.*(2*D^2-x.^2)./((x.^2+D^2).^(5/2)); Vzzz=3*G*M.*(2*D^2-3.*x.^2)./((x.^2+D^2).^(7/2)); subplot(2,2,1) plot(x,g,'k-'); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('重力异常值'); title('球体重力异常Δg'); grid on subplot(2,2,2) plot(x,Vxz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vxz'); grid on subplot(2,2,3) plot(x,Vzz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vzz'); grid on subplot(2,2,4); plot(x,Vzzz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vzzz'); grid on %% %水平圆柱体 close all G=6.67e-11; p=10.0;%线密度 D=100.0;%深度 x=-200:1:200; g=G*2*p*D./(x.^2+D^2); Vxz=4*G*p*D.*x./(x.^2+D^2).^2; Vzz=2*G*p.*(D^2-x.^2)./(x.^2+D^2).^2; Vzzz=4*G*p.*(D^2-3.*x.^2)./((x.^2+D^2).^3); subplot(2,2,1) plot(x,g,'k-'); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('重力异常值'); title('水平圆柱体重力异常Δg'); grid on subplot(2,2,2) plot(x,Vxz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vxz'); grid on subplot(2,2,3) plot(x,Vzz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vzz'); grid on subplot(2,2,4); plot(x,Vzzz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vzzz'); grid on %% %垂直台阶 G=6.67e-11; p=4.0;%密度 h1=50.0;%下层深度 h2=40.0;%上层深度 x=-100:1:100; g=G*p.*(pi*(h1-h2)+x.*log((x.^2+h1^2)./(x.^2+h2^2))+2*h1.*atan(x./h1)-2*h2.*atan(x./h2)); Vxz=G*p.*log((h1^2+x.^2)./(h2^2+x.^2)); Vzz=2*G*p.*atan((x.*(h1-h2))./(x.^2+h1*h2)); Vzzz=2*G*p.*x*(h1^2-h2^2)./((h1^2+x.^2).*(x.^2+h2^2)); subplot(2,2,1) plot(x,g,'k-'); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('重力异常值'); title('垂直台阶重力异常Δg'); grid on subplot(2,2,2) plot(x,Vxz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vxz'); grid on subplot(2,2,3) plot(x,Vzz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vzz'); grid on subplot(2,2,4); plot(x,Vzzz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vzzz'); grid on %% %倾斜台阶 G=6.67e-11; p=4.0;%密度 h1=50.0;%下层深度 h2=40.0;%上层深度 a=pi/6;%倾斜角度 x=-500:1:500; g=G*p.*(pi*(h1-h2)+2*h1.*atan((x+h1*cot(a))./h1)-2*h2.*atan((x+h2*cot(a))./h1)+x.*sin(a)^2.*log(((h1+x.*sin(a).*cos(a)).^2+x.^2.*sin(a)^4)./((h2+x.*(sin(a)*cos(a))).^2+x.^2.*sin(a)^4))); Vxz=G*p.*(sin(a)^2.*log(((h1*cot(a)+x).^2+h1^2)./((h2*cot(a)+x).^2+h2^2))-2*sin(2*a).*(atan((h1/sin(a)+x.*cos(a))./(x.*sin(a)))-atan((h2/sin(a)+x.^cos(a))./(sin(a).*x)))); Vzz=G*p.*(0.5*sin(2*a)^2.*log(((h1*cot(a)+x).^2+h1^2)./((h2*cot(a)+x).^2+h2^2))+2*sin(a)^2.*(atan((h1/sin(a)+x.*cos(a))./(x.*sin(a)))-atan((h2/sin(a)+x.*cos(a))./(x.*sin(a))))); Vzzz=2*G*p*sin(a)^2.*((x+2*h2*cot(a))./((h2*cot(a)+x).^2+h2^2)-(x+2*h1*cot(a))./((h1*cot(a)+x).^2+h1^2)); subplot(2,2,1) plot(x,g,'k-'); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('重力异常值'); title('倾斜台阶重力异常Δg'); grid on subplot(2,2,2) plot(x,Vxz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vxz'); grid on subplot(2,2,3) plot(x,Vzz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vzz'); grid on subplot(2,2,4); plot(x,Vzzz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vzzz'); grid on %% %铅锤柱体 G=6.67e-11; p=4.0;%密度 h1=50.0;%下层深度 h2=40.0;%上层深度 a=3;%半径 x=-500:1:500; g=G*p.*((x+a).*log(((x+a).^2+h1^2)./((x+a).^2+h2^2))-(x-a).*log(((x-a).^2+h1^2)./((x-a).^2+h2^2))+2*h1.*(atan((x+a)./h1)-atan((x-a)./h1))-2*h2.*(atan((x+a)./h2)-atan((x-a)./h2))); Vxz=G*p.*log((((x+a).^2+h1^2).*((x-a).^2+h2^2))./(((x+a).^2+h2^2).*((x-a).^2+h1^2))); Vzz=2*G*p.*(atan(h1./(x+a))-atan(h2./(x+a))-atan(h1./(x-a))+atan(h2./(x-a))); Vzzz=2*G*p.*((x+a)./((x+a).^2+h2^2)-(x+a)./((x+a).^2+h1^2)-(x-a)./((x-a).^2+h2^2)+(x-a)./((x-a).^2+h1^2)); subplot(2,2,1) plot(x,g,'k-'); xlabel('水平距离/m') ylabel('重力异常值') title('铅垂柱体重力异常') grid on subplot(2,2,2) plot(x,Vxz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vxz'); grid on subplot(2,2,3) plot(x,Vzz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vzz'); grid on subplot(2,2,4); plot(x,Vzzz); xlabel('水平距离(m)'); ylabel('导数值'); title('Vzzz'); grid on

    标签: MATLAB 重力 程序

    上传时间: 2019-05-10

    上传用户:xiajiang

  • 标日初级超详细笔记

    1.   日语假名及其发音一览     平  片  罗     平  片  罗     平  片  罗     平  片  罗     平  片  罗    假  假  马     假  假  马     假  假  马     假  假  马     假  假  马    音            音            音            音            音 ______________________________________________________________________________   あ  ア  a       い  イ  i       う  ウ  u       え  エ  e       お  オ  o      か  カ  ka      き  キ  ki      く  ク  ku      け  ケ  ke      こ  コ  ko     さ  サ  sa      し  シ  si/shi  す  ス  su      せ  セ  se      そ  ソ  so     た  タ  ta      ち  チ  chi     つ  ツ  tsu     て  テ  te      と  ト  to     な  ナ  na      に  ニ  ni      ぬ  ヌ  nu      ね  ネ  ne      の  ノ  no     は  ハ  ha      ひ  ヒ  hi      ふ  フ  fu      へ  ヘ  he      ほ  ホ  ho     ま  マ  ma      み  ミ  mi      む  ム  mu      め  メ  me      も  モ  mo     や  ヤ  ya                     ゆ  ユ  yu                     よ  ヨ  yo     ら  ラ  ra      り  リ  ri      る  ル  ru      れ  レ  re      ろ  ロ  ro     わ  ワ  wa                                                    を  ヲ    o/wo     ん  ン  n         が  ガ  ga      ぎ  ギ  gi      ぐ  グ  gu      げ  ゲ  ge      ご  ゴ  go     ざ  ザ  za      じ  ジ  zi/ji   ず  ズ  zu      ぜ  ゼ  ze      ぞ  ゾ  zo     だ  ダ  da      ぢ  ヂ  ji/di   づ  ヅ  zu/du   で  デ  de      ど  ド  do     ば  バ  ba      び  ビ  bi      ぶ  ブ  bu      べ  ベ  be      ぼ  ボ  bo     ぱ  パ  pa      ぴ  ピ  pi      ぷ  プ  pu      ぺ  ペ  pe      ぽ  ポ  po       きゃ キャ kya                  きゅ キュ kyu                  きょ キョ kyo     しゃ シャ sya                  しゅ シュ syu                  しょ ショ syo     ちゃ チャ cya                  ちゅ チュ cyu                  ちょ チョ cyo     にゃ ニャ nya                  にゅ ニュ nyu                  にょ ニョ nyo     ひゃ ヒャ hya                  ひゅ ヒュ hyu                  ひょ ヒョ hyo     みゃ ミャ mya                  みゅ ミュ myu                  みょ ミョ myo     りゃ リャ rya                  りゅ リュ ryu                  りょ リョ ryo     ぎゃ ギャ gya                  ぎゅ ギュ gyu                  ぎょ ギョ gyo じゃ ジャ zya/ja               じゅ ジュ yu/ju                じょ ジョzyo/jo     びゃ ビャ bya                  びゅ ビュ byu                  びょ ビョ byo     ぴゃ ピャ pya                  ぴゅ ピュ pyu                  ぴょ ピョ pyo

    标签: 日语

    上传时间: 2019-07-19

    上传用户:sxc1997

  • 最优性能滑模控制

    Optimal Guaranteed Cost Sliding-Mode Control of Interval Type-2 Fuzzy Time-Delay Systems

    标签: 性能 滑模控制

    上传时间: 2019-07-24

    上传用户:sjjy0220

  • 基于模糊聚类分析与模型识别的微电网多目标优化方法

    在微电网调度过程中综合考虑经济、环境、蓄电池的 循环电量,建立多目标优化数学模型。针对传统多目标粒子 群算法(multi-objective particle swarm optimization,MOPSO) 的不足,提出引入模糊聚类分析的多目标粒子群算法 (multi-objective particle swarm optimization algorithm based on fuzzy clustering,FCMOPSO),在迭代过程中引入模糊聚 类分析来寻找每代的集群最优解。与 MOPSO 相比, FCMOPSO 增强了算法的稳定性与全局搜索能力,同时使优 化结果中 Pareto 前沿分布更均匀。在求得 Pareto 最优解集 后,再根据各目标的重要程度,用模糊模型识别从最优解集 中找出不同情况下的最优方案。最后以一欧洲典型微电网为 例,验证算法的有效性和可行性。

    标签: 模糊 模型识别 微电网 多目标优化 聚类分析

    上传时间: 2019-11-11

    上传用户:Dr.赵劲帅

  • Home+Automation+Projects

    You probably have heard all about what you can do with the Raspberry Pi. This credit- card sized computer can be plugged into your TV or any HDMI monitor to replace a typical computer. This little device is used in many computer projects, DIY electronics projects and even as a learning tool for kids who want to learn the basics of computer programming.

    标签: Automation Projects Home

    上传时间: 2020-06-06

    上传用户:shancjb

  • Neural_and_Fuzzy_Logic_Control

    The idea of writing this book arose from the need to investigate the main principles of modern power electronic control strategies, using fuzzy logic and neural networks, for research and teaching. Primarily, the book aims to be a quick learning guide for postgraduate/undergraduate students or design engineers interested in learning the fundamentals of modern control of drives and power systems in conjunction with the powerful design methodology based on VHDL.

    标签: Neural_and_Fuzzy_Logic_Control

    上传时间: 2020-06-10

    上传用户:shancjb