BMS与充电机CAN通讯规范
上传时间： 2022-04-05
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倒立摆系统是研究控制理论的一种典型实验装置，具有成本低廉，结构简单物理参数和结构易于调整的优点，是一个具有高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦合特性的不稳定系统。在控制过程中，它能有效地反映诸如稳定性、鲁棒性、随动性以及跟踪等许多控制中的关键问题，是检验各种控制理论的理想模型。迄今人们己经利用经典控制理论、现代控制理论以及各种智能控制理论实现了多种倒立摆系统的控制稳定倒立摆系统的最初研究开始于二十世纪五十年代，麻省理工大学电机工程系设计出单级倒立摆系统这个实验设备。后来在此基础上，人们又进行拓展，产生了各式各样的倒立摆：有悬挂式倒立摆、平行倒立摆、环形倒立摆、平面倒立摆倒立摆的级数有一级、二级、三级、四级乃至多级：倒立摆的运动轨道可以是水平的，也可以是倾斜的：倒立摆系统已成为控制领域中不可或缺的研究设备和验证各种控制策略有效性的实验平台。同时倒立摆研究也具有重要的工程背景：如机器人的站立与行走类似双倒立摆系统：火箭等飞行器的飞行过程中，其姿态的调整类似于倒立摆的平衡。由于倒立摆系统与双足机器人、火箭飞行控制有很大相似性，因此对倒立摆控制机理的研究具有重要的理论和实践意义。而就这两方面而言，从目前的研究情况来看，大部分研究成果又都集中在第面即倒立摆系统的稳定控制的研究早在上个世纪五十年代，国外就开始了倒立摆的研究，我国学者也从80年代初开始倒立摆系统的研究。1966年 Schaefer和 Cannon应用bang-bang控制理论，将一个曲轴稳定于倒置位置，实现了单级倒立摆的稳定控制，在60年代后期，作为一个典型的不稳定严重非线性证例，倒立摆的概念被提出，并将其用于检验控制方法对不稳定、非线性和快速性系统的控制能力，受到世界各国许多科学家的重视，寻找不同的控制方法实现对倒立摆的控制。目前，倒立摆的控制方法可分如下几类
上传时间： 2022-04-05
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无刷直流电机运行原理与基本控制方法，有需要的可以参考！
标签： 直流电机
上传时间： 2022-04-09
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直流电机PWM调速与控制设计报告，有需要的可以参考！
上传时间： 2022-04-09
上传用户：xsr1983
《现代光学基础与前沿》涵盖了几何光学、波动光学和量子光学的核心内容，包括光线光学、光的波动性与矢量性、光的相干性、光的衍射、部分相干光学、固体光学、量子化光场等；同时包含了现代光学的一些前沿领域，如现代量子光学、原子光学、超快光学、特种材料光学、引力光学等。《现代光学基础与前沿》十分注重现代光学理论体系的完整性及其内在联系，包含了光线光学与波动光学之间、波动光学与量子光学之间的相互过渡等内容，同时尽可能多地把现代光学的新理论、新方法和新应用包括进去，使得读者通过《现代光学基础与前沿》，能够较系统、全面地掌握现代光学的基础理论，把握现代光学的发展方向，较快地进入到现代光学的前沿。《现代光学基础与前沿》的读者对象为物理、光学、光电子类及相关专业的本科生、研究生、教师和科研工作者。
标签： 现代光学
上传时间： 2022-04-13
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现代电机控制技术是王成元教授的得意之作，附件为随书胶片，几乎是书的翻版，本书共分6章。第1章为基础知识，介绍了矢量控制和直接转矩控制的技术基础，即机电能量转换、电机统一理论和空间矢量理论的相关知识。第2～5章重点介绍了三相感应电动机和永磁同步电动机矢量控制和直接转矩控制的控制原理、控制方法和控制系统。第6章介绍了这两种交流电动机的无传感器控制及智能控制的原理与应用。对这几种控制技术，强调技术先进性。
标签： 电机控制
上传时间： 2022-04-14
上传用户：shjgzh
《统计信号处理基础：估计与检测理论》是一部经典的有关统计信号处理的权威著作。全书分为两卷，分别讲解了统计信号处理基础的估计理论和检测理论。 第一卷详细介绍了经典估计理论和贝叶斯估计，总结了各种估计方法，考虑了维纳滤波和卡尔曼滤波，并介绍了对复数据和参数的估计方法。本卷给出了大量的应用实例，范围包括高分辨率谱分析、系统辨识、数字滤波器设计、自适应噪声对消、自适应波束形成、跟踪和定位等；并且设计了大量的习题来加深对基本概念的理解。第二卷全面介绍了计算机上实现的最佳检测算法，并且重点介绍了现实中的信号处理应用，包括现代语音通信技术及传统的声呐/雷达系统。本卷从检测的基础理论开始，回顾了高斯、c2、F、瑞利及莱斯概率密度；讲解了高斯随机变量的二次型，以及渐近高斯概率密度和蒙特卡洛性能评估；介绍了基于简单假设检验的检测理论基础，包括Neyman-Pearson定理、无关数据的处理、贝叶斯风险、多元假设检验，以及确定性信号和随机信号的检测。最后详细分析了适合于未知信号和未知噪声参数的复合假设检验。
标签： 信号处理
上传时间： 2022-04-14
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电源供电以及电机驱动原理与电路分析
上传时间： 2022-04-15
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统计学习基础:数据挖掘、推理与预测介绍了这些领域的一些重要概念。尽管应用的是统计学方法，但强调的是概念，而不是数学。许多例子附以彩图。《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》内容广泛，从有指导的学习（预测）到无指导的学习，应有尽有。包括神经网络、支持向量机、分类树和提升等主题，是同类书籍中介绍得最全面的。计算和信息技术的飞速发展带来了医学、生物学、财经和营销等诸多领域的海量数据。理解这些数据是一种挑战，这导致了统计学领域新工具的发展，并延伸到诸如数据挖掘、机器学习和生物信息学等新领域。许多工具都具有共同的基础，但常常用不同的术语来表达。【内容推荐】《统计学习基础:数据挖掘、推理与预测》试图将学习领域中许多重要的新思想汇集在一起，并且在统计学的框架下解释它们。随着计算机和信息时代的到来，统计问题的规模和复杂性都有了急剧增加。数据存储、组织和检索领域的挑战导致一个新领域“数据挖掘”的产生。数据挖掘是一个多学科交叉领域，涉及数据库技术、机器学习、统计学、神经网络、模式识别、知识库、信息提取、高性能计算等诸多领域，并在工业、商务、财经、通信、医疗卫生、生物工程、科学等众多行业得到了广泛的应用。【作者简介】Trevor Hastie,Robert Tibshirani和Jerome Friedman都是斯坦福大学统计学教授，并在这个领域做出了杰出的贡献。Hastie和Tibshirani提出了广义和加法模型，并出版专著“Generalized Additive Models”。Hastie的主要研究领域为：非参数回归和分类、统计计算以及生物信息学、医学和工业的特殊数据挖掘问题。他提出主曲线和主曲面的概念，并用S-PLUS编写了大量统计建模软件。Tibshirani的主要研究领域为：应用统计学、生物统计学和机器学习。他提出了套索的概念，还是“An Introduction to the Bootstrap”一书的作者之一。Friedman是CART、MARS和投影寻踪等数据挖掘工具的发明人之一。他不仅是位统计学家，而且是物理学家和计算机科学家，先后在物理学、计算机科学和统计学的一流杂志上表发论文80余篇。
标签： 统计
上传时间： 2022-05-04
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上传时间： 2022-05-14
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