建议建个参数化模型库，把逆变器模块、控制算法都封装成可配置的子系统，不然改次拓扑就得重头再来，太劝退了。不过五相系统的容错更骚气，断两相照样能转，代价是得用五个H桥，仿真时电脑风扇直接起飞。这玩意儿比想象中吃算力，仿真步长得压到1e-6秒级，跑个瞬态过程要等半小时。最近发现五相系统特别适合开绕组结构，空间矢量比三相多出32个状态，组合起来能玩出各种骚操作。之前做仿真时没加零序抑制，电机绕组直接表演

刚接触工控的小白们总被复杂的现场设备劝退，今天咱们用FactoryIO+博图V15搞个传送带分拣系统。先看效果：金属/塑料两种工件在传送带上自动分拣到不同料筐，传感器检测异常自动停机（说人话就是流水线会自己动脑子分快递）。开发环境准备小贴士：博图V15需要关闭防火墙才能和FactoryIO通信，记得用管理员权限运行软件。我在这卡了两个小时你敢信？仿真搞熟了再去摸真机，至少能少烧两个PLC（别问我怎

Q学习（Q-learning）路径规划算法。matlab代码。智能体与环境交互来更新Q值表。可以通过窗口界面方便观察交互过程非4栅格拓展！智能体可以在一个栅格向8个方向拓展。代码注释详尽，可以方便替换自己的地图。#路径规划 #强化学习 #Q学习在强化学习的领域中，Q学习是一种强大的无模型算法，常用于解决路径规划等问题。今天咱就聊聊基于Q学习的路径规划算法，并用Matlab实现它，而且这个实现还有一

西门子plc博图与优傲UR机器人进行Profinet通讯，s7-1200/1500与UR机器人通讯，实际应用案例使用中，可提供GSD配置文件，设置说明书，和博图plc程序，目前版本为v15或以上，程序只提供配置好的内容配置在自动化控制领域，西门子PLC与优傲UR机器人的协同工作越来越常见，通过Profinet通讯实现二者高效协作能大大提升生产效率。今天就来聊聊S7 - 1200/1500与UR机器

里程计模型（Odometry）是机器人利用自身传感器（如轮速计或里程计）估计位姿的方法。简单来说，就是通过测量车轮的转速，计算机器人移动的距离和方向。这种方法的优点是计算简单、实时性强，但缺点是误差会随着时间累积，尤其是在地形复杂或传感器精度不足的情况下。扩展卡尔曼滤波（EKF）是一种基于状态估计的算法，它可以综合利用多个传感器的数据（如里程计、IMU、GPS等），通过状态预测和量测更新两个步骤，

这可不是普通的速度模式，摆杆位置传感器（用的0-10V模拟量输入）实时喂给H5U的AI模块，在PLC里做归一化处理后直接动态修改主轴速度。要说遗憾就是H5U的EtherCAT扩展模块还没玩透，下次试试用时间戳同步多个轴的动作。设备程序分段明确采用梯形图编写更加方便，直观，易懂各个伺服轴密切配合，实现收放卷pid调节，以及切刀控制调整产品裁切的位置，冲孔等工序。设备采用回转hu小型机编写程序不含的硬

OpencvSharp资料，采用C#加Winform编写，包含接近50个Demo,直接运行即可。例程包含：模板匹配、边缘识别、人脸识别，灰度变化、标定等。最近在图像处理领域折腾，发现了一个超棒的资源——基于OpenCvSharp，用C# 加Winform编写且包含近50个可直接运行Demo的项目，简直是图像处理爱好者和开发者的福音。今天就来跟大家唠唠这里面的精彩内容。

理论严谨：严格遵循“路径跟踪+多智能体协同”双层架构，确保稳定性与收敛性；工程实用：显式处理输入约束、通信延迟，事件触发机制适用于低带宽场景；可视化完善：提供3D动画与专业结果图，方便算法验证与论文撰写；扩展性强：支持多种智能体类型、编队形式与通信拓扑，可快速适配不同应用场景。代码可直接用于无人船、无人车等多智能体编队控制的仿真验证，也可作为实际系统开发的基础框架。

机器人空间任意点位路径插值s型速度曲线轨迹规划实现机械臂指定非规则路径运动拖动示教的轨迹再现在机器人的世界里，精准的运动控制就如同人类的灵动舞步，每一个动作都需要精心编排。今天咱们就来唠唠机器人空间任意点位路径插值、S 型速度曲线轨迹规划、实现机械臂指定非规则路径运动以及拖动示教的轨迹再现这些超有趣的话题。

深度强化学习方法来解决电力系统的控制和决策问题 源代码利用InterPSS仿真平台作为电力系统模拟器。开发了一个与OpenAI兼容的电网动态仿真环境，用于开发、测试和基准测试电网控制的强化学习算法。电力系统应急控制，控制方案采用深度强化学习(DRL)高维特征提取和非线性泛化能力。提出了基于DRL的发电机动态制动和欠压减载应急控制方案，所开发的DRL方法鲁棒性对不同仿真场景，模型参数的不确定性和噪声