无刷直流电机基于模
大小:3.44MB
评分:
5.0
上传者:zUErKdBrAB
更新日期:2025-03-02

基于模型设计(MBD)的无刷直流电机模型:涵盖开环与闭环控制、六步换向法及代码自动生成,适用于dsp28338,专业MBD学习资料分享 ,基于模型设计(MBD)的无刷直流电机模型学习资料,涵盖开环与闭

资源文件列表(大概)

文件名
大小
1.jpg
128.9KB
2.jpg
157.1KB
3.jpg
159.58KB
4.jpg
300.66KB
无刷直流电机基于模.html
1MB
无刷直流电机基于模型设计的.html
1MB
无刷直流电机基于模型设计的技术.docx
47.66KB
无刷直流电机基于模型设计的技术分析.html
1MB
无刷直流电机基于模型设计的技术博客文章一引言.docx
47.6KB
无刷直流电机基于模型设计的模型是一种.docx
47.38KB
无刷直流电机技术是近年来在自动化.docx
24.03KB
无刷直流电机是一种广泛应用于工业自.docx
15.21KB
无刷直流电机模型.html
1MB

资源内容介绍

基于模型设计(MBD)的无刷直流电机模型:涵盖开环与闭环控制、六步换向法及代码自动生成,适用于dsp28338,专业MBD学习资料分享。,基于模型设计(MBD)的无刷直流电机模型学习资料,涵盖开环与闭环控制、六步换向法及代码自动生成,适用于dsp28338学习使用。,无刷直流电机基于模型设计(MBD)的模型,包括开环控制,速度闭环,电流闭环控制,六步向法,代码自动生成,可以送dsp28338,MBD学习资料,供学习使用,无刷直流电机; MBD模型设计; 开环控制; 速度闭环; 电流闭环控制; 六步换向法; 代码自动生成; DSP28338; MBD学习资料,基于MBD的无刷直流电机控制模型:六步换向,代码自生成,适配DSP28338

用户评论 (0)

相关资源

基于Wasserstein距离的CVaR条件风险价值评估的电-气综合能源系统能量与备用调度分布鲁棒优化模型,基于Wasserstein距离的CVaR条件风险价值评估的电-气综合能源系统能量与备用调度分

基于Wasserstein距离的CVaR条件风险价值评估的电-气综合能源系统能量与备用调度分布鲁棒优化模型,基于Wasserstein距离的CVaR条件风险价值评估的电-气综合能源系统能量与备用调度分布鲁棒优化模型,matlab代码:计及条件风险价值的电-气综合能源系统能量-备用分布鲁棒优化关键词:wasserstein距离 CVAR条件风险价值 分布鲁棒优化 电-气综合能源 能量-备用调度 完美复现:《Energy and Reserve Dispatch with Distributionally Robust Joint Chance Constraints》主要内容:代码主要做的是电气综合能源系统的不确定性调度问题,首先,通过wasserstein距离构建不确定参数的模糊集,其次建立了电-气综合能源系统能量-备用市场联合优化调度模型,并在调度的过程中,考虑调度风险,利用条件风险价值CVaR评估风险价值,从而结合模糊集构建了完整的分布鲁棒模型,通过分布鲁棒模型对不确定性进行处理,显著降低鲁棒优化结果的保守性,更加符合实际,基于wasserstein距离;CVAR条件风险价

6.91MB39积分

基于形态学与权重自适应的MATLAB图像去噪技术:消除椒盐噪声并优化图像质量,基于形态学自适应权重的Matlab图像去噪算法应用,matlab基于形态学的权重自适应图像去噪图像去噪是指减少数字图像中

基于形态学与权重自适应的MATLAB图像去噪技术:消除椒盐噪声并优化图像质量,基于形态学自适应权重的Matlab图像去噪算法应用,matlab基于形态学的权重自适应图像去噪图像去噪是指减少数字图像中噪声的过程。现实中的数字图像在数字化和传输过程中常受到成像设备与外部环境噪声干扰等影响,称为含噪图像或噪声图像。去噪是图像处理研究中的一个重点内容。在图像的获取、传输、发送、接收、复制、输出等过程中,往往都会产生噪声,其中的椒盐噪声是比较常见的一种噪声,它属于加性噪声。代码可正常运行,matlab; 形态学; 权重自适应; 图像去噪; 噪声干扰; 图像处理; 椒盐噪声; 加性噪声。,基于形态学与权重自适应的Matlab图像去噪方法研究

4.07MB31积分

大型源码C# WPF开发架构解析:包含SCADA数据采集系统、数据库和远程调用,含服务程序及多种组件的环境完备的智能制造管理系统,大型源码C# WPF SCADA系统,包含服务程序、数据看板与组件,使

大型源码C# WPF开发架构解析:包含SCADA数据采集系统、数据库和远程调用,含服务程序及多种组件的环境完备的智能制造管理系统,大型源码C# WPF SCADA系统,包含服务程序、数据看板与组件,使用Oracle数据库与远程服务器调用,完整文档,支持vs2019环境,大型源码C# MES WPF CS BS两套1, 整体程序由WPF(c#)开发;2,各个文档齐全;3,需要您对WPF和程序架构有比较深入理解;4,包含服务程序;5,包含SCADA数据采集系统;6,包含数据看板;7,包含各种组件;8, 包含完整的各个处理脚本。9, 由多个产品线程序组成。10, 数据库的使用。11, 远程服务器的调用。12, 分多个生产文件夹,都是一个项目。环境:vs2019数据库:oracle,大型源码; WPF开发; 文档齐全; 深入理解WPF和架构; 包含服务程序; SCADA数据采集; 数据看板; 各种组件; 完整处理脚本; 多产品线程序组成; 数据库使用; 远程服务器调用; 分文件夹管理; VS2019开发环境; Oracle数据库。,复杂源码

3.55MB22积分

基于粒子群算法的储能优化配置方案:成本模型构建与最优运行计划求解,基于粒子群算法的储能优化配置研究:成本模型分析与优化运行计划求解(含风光机组),MATLAB代码:基于粒子群算法的储能优化配置(可加入

基于粒子群算法的储能优化配置方案:成本模型构建与最优运行计划求解,基于粒子群算法的储能优化配置研究:成本模型分析与优化运行计划求解(含风光机组),MATLAB代码:基于粒子群算法的储能优化配置(可加入风光机组)关键词:储能优化配置 粒子群 储能充放电优化 参考文档:无明显参考文档,仅有几篇文献可以适当参考仿真平台:MATLAB 平台采用粒子群实现求解优势:代码注释详实,适合参考学习,非目前烂大街的版本,程序非常精品,请仔细辨识 主要内容:建立了储能的成本模型,包含运行维护成本以及容量配置成本,然后以该成本函数最小为目标函数,经过粒子群算法求解出其最优运行计划,并通过其运行计划最终确定储能容量配置的大小,求解采用的是PSO算法(粒子群算法)。,基于上述内容,提取的关键词如下:粒子群算法; 储能优化配置; 储能充放电优化; 成本模型; 运行维护成本; 容量配置成本; PSO算法; MATLAB平台; 粒子群求解; 储能容量配置。以上关键词用分号分隔为:粒子群算法; 储能优化配置; 储能充放电优化; 成本模型; 运行维护成本; 容量配置成本; PSO算法; MATLAB

1.79MB10积分