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MATLAB环境下一种改进的变分模态分解方法算法可迁移至金融时间序列，地震 微震信号，机械振动信号，声发射信号，电压 电流信号，语音信号，声信号，生理信号（ECG,EEG,EMG）等信号。
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异步电机矢量控制 foc 转子磁场定向控制。是三套异步foc，可以对应学习，有相应的Word文档说明。控制效果很好。
全方位讲解三菱Q系列QD173H、QD170运动控制器，是事频，共25个小时的事频讲解，非常详细 需要特殊播放器播放，一机一
全方位讲解三菱Q系列QD173H、QD170运动控制器，是事频，共25个小时的事频讲解，非常详细。需要特殊播放器播放，一机一码，必须电脑本地播放，看清楚再拿哦Q系列运动控制器是比较高级的内容，专门用于运动控制，比如圆弧插补、电子凸轮、同步运动等。每结课的源程序和QD713H QD170都有，已经配置好了。如果需要用，根据自己的实际应用稍作修改，灌入PLC就可以。内容有：QD170 QD713的参数设置、模块介绍和NN通信、指令讲解与JOG编程、opr定位程序初写、QD170M的同步控制、双凸轮控制、凸轮进给、凸轮往复、实模式、虚模式。可以说这两个模块的所有功能都有讲有。包括有：1、PLC源程序2、QD170 QD713的配置文件3、事频讲解，专门讲的QD713这个是Q系列中比较高级的内容，需要比较好的基础搞定这个15K不是很大的问题，需要好的基础。
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光伏交直流混合微电网离网（孤岛）模式双下垂控制Matlab Simulink仿真模型交直流混合微电网结构：1.直流微电网，由光伏板+Boost变器组成，最大输出功率10 kW。2.交流微电网，由光伏板+Boost变器+LCL逆变器组成，最大输出功率15 kW。3.互联变器（ILC），由LCL逆变器组成，用于连接交直流微电网。模型内容：1.直流微电网采用下垂控制，控制方式为电压电流双闭环，直流母线额定电压700 V。2.交流微电网中，Boost变器采用恒压控制，直流电容电压为700 V，LCL逆变器采用下垂控制，额定频率50 Hz，额定相电压有效值220 V。3.ILC采用双下垂控制策略，首先将交流母线频率和直流母线电压进行归一化，使其范围控制在[-1,1]，之后通过ILC的归一化下垂控制调节交流母线频率和直流母线电压的偏差，最终使二者数值相同。4.其余部分包括采样保持、坐标变、功率滤波、SVPWM等环节。0.5 s时刻负载由12 kW增至16 kW，可以看出系统仍能稳定运行，波形质量良好，且交流母线频率和直流母线电压归一化的参数在ILC控制下趋于一致。仿真版本为M
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风光出力场景生成与消减可采用蒙特卡洛模拟和拉丁超立方生成光伏和风电出力场景，并采用快速前推法或同步回代消除法进行削减，可以对生成场景数和削减数据进行修改。可增加负荷功率的场景生成与削减，根据需求进行修改-改进
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感应电机 异步电机模型预测磁链控制MPFC 感应电机MPFC系统将逆变器电压矢量遍历代入到定子磁链预测模型，可得到下一时刻的定子磁链（定子磁链参考值可由等效替得到），将预测得到的定子磁链代入到表征系统控制性能的成本函数，并将令成本函数最小的电压矢量作为输出。
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MATLAB代码：面向削峰填谷的电动汽车多目标优化调度策略关键词：电动汽车 削峰填谷 多目标 充放电优化参考文档：自己整理的说明文档，公式、约束、数据齐全，可联系我查看仿真平台：MATLAB YALMIP+CPLEX优势：代码注释详实，出图效果非常好，说明文档细致详细，模型精准主要内容：代码主要实现了考虑电动汽车参与削峰填谷的场景下，电动汽车充放电策略的优化，是一个多目标优化，目标函数一方面考虑了电动汽车综合负荷以及电池 化损耗成本，一方面考虑了削峰填谷的峰谷差和负荷波动最低，所以为三目标约束，最后通过赋权值以及化简将三目标问题化简为单目标问题进行求解，求解结果可以看出来电动汽车参与后，负荷曲线有明显改善，结果合理正确。
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电力系统稳态，simulink搭建模型，FPGA 硬件电流环 基于FPGA的永磁同步伺服控制系统的设计，在FPGA实现了伺服电机的矢量控制。有坐标变，电流环，速度环，ad7606采样，电机正交编码器反馈接口，SVPWM，pi运算等等模块。Verilog语言。
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基于ISODATA改进算法的负荷场景曲线聚类（适用于风光场景生成）基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类，代码中，主要做了四种聚类算法，包括基础的K-means算法、ISODATA算法、L-ISODATA算法以及K-L-ISODATA算法，并且包含了对聚类场景以及聚类效果的评价，通过DBI的计算值综合对比评价不同方法的聚类效果，此代码同样适用于风光场景生成，自己准备好风光场景数据即可 代码运行注释。
水母优化算法求解约束问题超全代码
水母优化算法是一种仿生智能优化算法，其灵感来源于水母在海洋中的自然行为。一、算法原理水母优化算法模拟了水母在寻找食物和避免障碍物时的行为策略，通过迭代搜索来寻找最优解。该算法将优化问题转化为水母在解空间中的搜索行为，利用水母的群体行为特性，如扩散、聚集和协同等，来寻找全局最优解。二、算法步骤定义问题和参数：明确优化问题的目标函数和约束条件，设置算法参数，如水母个体数量、最大迭代次数、水母感知范围等。初始化种群：随机生成一组初始解作为种群，每个解代表一个可能的最优路径或解。评估适应度：根据目标函数计算每个解的适应度值，适应度值反映了解的质量。更新位置和速度：对于每个水母，根据其当前位置和速度，以及感知范围内的邻居水母信息，利用一定的策略来更新其位置和速度。选择最优解：根据适应度值选择最优的水母个体作为当前最优解。判断终止条件：如果达到最大迭代次数或满足终止条件，则结束算法；否则返回步骤4，继续迭代搜索。三、算法特点全局搜索能力强，鲁棒性好，易于实现，水母优化算法在多个领域都有广泛的应用如机器人路径规划，多目标优化问题、生产调度等。特别是在机器人路径规划领域。
遗传算法（GA）优化与动态窗口法dwa融合，效果极佳，算法新颖
遗传算法（GA）优化与动态窗口法dwa融合，效果极佳，算法新颖。--------------------------------------全局规划阶段，确定问题的优化目标以及适应度函数，比如寻找最短路径或最快路径。将路径规划问题转化为染色体编码问题。根据问题特性可以选择二进制编码或其它适合问题的编码方式。采用遗传算法的选择、交叉、变异等优化过程对个体进行进化，并通过适应度函数的评价筛选出优秀的个体。经过多轮迭代后，得到的最优个体即为问题的最优解，采用几何优化法进一步减少路径长度，进行路径碰撞检测，获得全局最优路径，然后结合动态窗口法来进行动态环境中的路径规划。
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