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复合电源在电动汽车领域的探索与实践

本课题完成情况将从三个方面进行介绍,分别是:复合电源匹配及建模、复合电源能量管理策略研究和整车模型仿真验证。一、复合电源匹配及建模复合电源模型由电池、超级电容和模型共同构成。本章主要对适合电动汽车动态仿真的电池模型、超级电容模型、DCDC模型进行建模,利用试验数据及其特性分析对模型参数辨识。

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#vim
永磁同步电机控制算法仿真模型:从MRAS到DTC的控制策略探索与性能研究

今天咱们来扒一扒永磁同步电机那些有意思的控制算法仿真,特别是Simulink模型里藏着的小秘密。搞过电机控制的都知道,无传感器算法就像玩密室逃脱——总得找点线索才能定位转子位置。这时候得祭出高频注入法,模型里加个20kHz的正弦信号注入,然后像捞针一样从电流响应里提取位置信号。有个骚操作是把这里的固定gamma改成动态调整,用个PID包裹一下,能让收敛速度快20%。永磁同步电机矢量控制+MTPV+

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#tcp/ip
探秘前沿技术:LabVIEW操作者框架与实际项目实践

这个项目的核心是一个工业自动化系统,主要用于生产线上的一些智能操作,比如物料分拣、质量检测、标签打印等。PLC控制:和西门子S7系列PLC通信,接收信号并控制机械手动作。机械手控制:通过CAN和LIN总线与机械手臂进行交互,实现精准操作。检测系统:使用工业相机进行图像采集和处理,识别物料的位置和状态。标签打印:和斑马打印机通信,实时打印物料标签。数据存储:通过数据库记录每一批次的生产数据和质量信息

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#cryengine
手把手玩转含DG的33节点配电网模型

总的来说,这段程序主要是用于计算电力系统中各个节点的电压和功率分布情况,涉及到了电力系统潮流计算、节点导纳矩阵的计算、功率注入和功率损耗的计算等知识点。希望以上解释对您有所帮助。需要注意的是,程序中还有一些被注释掉的代码,这些代码可能是用于计算功率损耗和潮流的,但在给定的代码中并没有被使用。在前推功率的计算中,程序根据支路数据和节点数据计算了各个节点的功率注入情况,并更新了节点的功率和功率损耗。在

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#lstm
Xilinx Vivado Verilog SRIO源代码工程:包含维护包、读写门铃功能,顶层封装为FIFO,附使用说明文档及License

SRIO CBB(Serial RapidIO Common Building Block)是一个用于 FPGA 的高速串行通信模块,基于 Xilinx 的srio v5 6IP 核开发,实现了 Serial RapidIO 协议的用户侧封装。该模块提供了统一的数据收发接口,支持门铃(Doorbell)、数据写(NWRITE、NWRITE_R、SWRITE)等多种传输模式,适用于高性能嵌入式系统中

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#服务发现
LIN+UDS协议OTA升级系统代码功能详解

本系统基于LIN+UDS协议构建了一套低成本、高可靠的OTA升级方案,通过物理双分区设计与标准化诊断流程,解决了嵌入式设备固件更新的安全性与便捷性问题。上位机提供直观的操作界面与完善的日志功能,MCU端适配FM33FG0X14A芯片的底层特性,整套方案可直接应用于汽车电子、工业控制等采用LIN总线的嵌入式设备,也可根据实际需求扩展支持CAN总线、更高波特率或更复杂的安全机制。

SOEM EtherCAT 主站协议 ,对 LAN8742 以太网 PHY 驱动 的完整工作流程进行逐层拆解

SOEM(Simple Open EtherCAT Master)是一套精简、开源的 EtherCAT 主站协议栈。本文以 STM32H743 平台为例,结合 SOEM-1.3.1 源码,对。

#程序人生
STM32F1单电阻采样FOC系统代码功能详解

采用单电阻采样方案,降低硬件成本和复杂度,同时通过移相策略和电流重构算法保证采样精度。基于STM32F1 HAL库开发,代码模块化程度高,可移植性强。集成参数自动辨识、无感位置估计、FOC闭环控制等完整功能,适用于多种PMSM电机。采用DMA传输和中断驱动架构,降低CPU负载,确保控制实时性。

#stm32#单片机#嵌入式硬件
无霍尔传感器的BLDC(无刷直流电机)控制方案,核心采用脉冲注入法(IPD)进行转子初始位置检测与低速启动,结合反电动势(BEMF)检测实现电机高速运行时的换相控制

2// 脉冲注入导通时间(10us单位)1// 脉冲注入关断时间(10us单位)2// 位置判断滤波次数22# define IPD_ON_TIME_CST 2 // 脉冲注入导通时间(10us单位) # define IPD_OFF_TIME_CST 1 // 脉冲注入关断时间(10us单位) # define MPD_FILTER_TIMES 2 // 位置判断滤波次数 # define AD

#单片机#嵌入式硬件
基于LQR最优控制算法的车辆轨迹跟踪控制实践

基于LQR最优控制算法实现的轨迹跟踪控制,建立了基于车辆的质心侧偏角、横摆角速度,横向误差,航向误差四自由度动力学模型作为控制模型,通过最优化航向误差和横向误差,实时计算最优的K值,计算期望的前轮转角实现轨迹跟踪,仿真效果良好,有对应的资料,包运行和。在自动驾驶领域,实现精准的轨迹跟踪控制是关键任务之一。今天来聊一聊基于LQR(线性二次型调节器)最优控制算法达成这一目标的相关内容,顺便带大家看看具

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#共识算法
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