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基于MPC、PTC及AFS技术的车辆路径跟踪控制策略仿真研究——以72km/h高速度、不同附着系数双移线工况为例,在MATLAB 2020b及CarSim 2020环境下仿真验证,"基于MPC与PTC的车辆路径跟踪控制策略研究:侧偏角软约束与主动前轮转向AFS的协同作用",模型预测控制MPC+路径跟踪PTC+侧偏角软约束+主动前轮转向AFS,范例是72km h,附着系数0.3的单移线,附着系数0.85双移线。仿真MATLAB2020b版本和carsim2020。MPC: 一为增量式方法编写,采用s-function实现,输入为跟踪误差、横摆角误差、侧向速度和横摆角速度,输出量为前轮转角,仅考虑横向控制。考虑了前后轮的侧偏角软约束,在侧偏角到约束边界时减小控制律,保证侧偏角的稳定。 二为采用Apollo中的模型,基于MATLAB function编写,不包括侧偏角软约束,作为对比参考使用。包含carsim的cpar文件、模型mdl文件、绘图m文件(运行后一键出图)、说明文档和中文文献。,核心关键词:MPC; 路径跟踪PTC; 侧偏角软约束; 主动前轮转向A
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西门子S7 200smart与欧姆龙E5cc温控器通讯程序 功能:通过西门子s7 200smart与欧姆龙e5cc温控器modbus通讯,实现目标温度设定,实际温度读取,设定报警类型,报警值,报警值上下限,探头型号设定等功能。操作通过昆仑通态触摸屏。有通讯中断自恢复功能,保证通讯稳定。器件:西门子s7 200smart ST20 PLC.昆仑通态MCGS TPC7062K,欧姆龙E5cc温控器。说明:是程序,可以直接应用现场,带详细注释程序,触摸屏程序,PLC设置和温控器设置,接线说明书。
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深度神经网络的电力系统实时状态估计与预测源代码代码按照高水平文章复现,保证正确利用深度神经网络(DNNs)进行电力系统实时监测。在IEEE 118系统的实际负载数据实验中,新的基于dnn的PSSE方案的性能几乎优于竞争对手的数量级,包括广泛采用的Gauss-Newton PSSE求解器。基于数据驱动的DNN的改进处理电力系统实时监测(估计和预测)。为PSSE开发了Prox-linear网络,将网络神经网络与传统的基于物理的优化方法相结合。在此基础上,引入深度DNN来预测历史(估计)电压对电力系统状态的影响。基于模型的prox-linear网络的PSSE易于训练,计算成本低廉。所提出的基于DNN预测考虑了电压时间序列中的长期非线性相关性,增强了PSSE。在ieee57总线和118节点系统上使用真实负载数据进行的数值测试,说明了开发的方法相对于现有方案的优点。
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