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MATLAB Simulink仿真研究：能量互联直流微电网并网系统PV Boost控制策略及双向DCDC变换器在充电桩与蓄电池储能中的应用，实现交流负载的稳定供电。,24. MATLAB Simulink仿真可运行，能量互联直流微电网并网，PV（光伏）Boost，并网，充电桩，蓄电池储能，双向DCDC变器，交流负载,核心关键词：MATLAB Simulink仿真; 能量互联直流微电网; PV（光伏）Boost; 并网; 充电桩; 蓄电池储能; 双向DCDC变换器; 交流负载。,MATLAB仿真: 直流微电网能量互联及PV充电系统

基于粒子群算法优化的永磁同步电机多参数精准辨识系统,基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识PSO PMSG[1]仿真程序参考文献《改进粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识》，采用粒子群算法与simulink模型结合的方式，对永磁同步电机进行多参数辨识。程序以定子绕组电阻、d轴电感、q轴电感和永磁体磁链四个参数作为输入参数，以定子dq轴电压作为输出，通过辨识模型电压与测量电压的偏差作为目标函数，从而实现参数的精准辨识。[2]适应度函数以辨识模型与实际测量值之间的误差平方和最小为目标，适应度函数值越小，其辨识模型电压与测量电压越接近，待辨识参数和实际值也越接近。[3]算法流程主要是通过粒子群算法调用simulink仿真模型，通过输入计算输出值和适应度值，通过循环优化出最佳参数。先运行.m 文件后运行仿真，不然会报错包含参考文献，默认 2018 版本。谢谢理解,核心关键词:基于粒子群算法的永磁同步电机多参数辨识; PSO; PMSG; 辨识模型; 适应度函数; 循环优化; 最佳参数; 仿真程序; 电压偏差; 参数辨识精度。,基于PSO算法的PMSG多参数辨识仿真程序

,FOC电流环PI参数自整定Simulink仿真模型该模型特点：1.使用电机模型传感器输出的角度和速度进行有感FOC控制，可以说是FOC控制的最小系统。2.可以在该最小系统上升级控制算法，使用无传感器控制。3.模型采用标幺值系统，可以在M文件中根据电机实际参数自定义调整。4.电机模块采用离散式步长仿真，与实际结果较为接近。5.所有模块都做到了模块化，各个模块分区清楚，结构清晰。6.所有电机和控制参数均在m文件中体现，随用随改。7.电流环PI参数均实现自动整定，分串联式和并联式两种。8.施加负载Torque随转速平方次增加，模拟风机类负载特点。9.包括 dq 轴电流设定值产生模块，控制方式自适应内嵌式电机（MTPA）和表贴式电机(Id =0)。10.包括速度环整定的模块。,最核心的关键词如下：FOC电流环; PI参数自整定; Simulink仿真模型; 有感FOC控制; 电机模型传感器; 离散式步长仿真; 模块化设计; 电流环PI参数自动整定; 风机类负载特点; dq轴电流设定值产生模块。,最小系统有感FOC控制电流环PI参数自整定模型

基于MCCA和深度学习的稻叶病图像识别系统：Matlab程序，包含界面操作及多算法集成操作指南与视频演示,深度学习稻叶病图像识别系统Matlab程序包含app界面，包含可单独运行的程序自带测试图片，涉及的算法包括：MCCA多视图典型相关分析特征融合，CNN、SVM图像分类。程序经过多次测试，包成功运行，附带运行操作视频。程序。,核心关键词：深度学习; 稻叶病图像识别; Matlab程序; app界面; 特征融合; 测试图片; MCCA多视图典型相关分析; CNN图像分类; SVM图像分类; 包成功运行。,"深度学习稻叶病图像识别系统Matlab程序：融合多算法及自测试操作视频"