最新实例
KUKA KR6机器人正逆运动学仿真与非线性控制研究(基于MATLAB Simulink Simscape)
基于 Simulink 和 Simscape 的 KUKA KR6 机械臂仿真项目,挺适合平时搞控制算法或者运动学研究的你。不光有完整的正向和逆向运动学解析,还加了非线性控制的内容,搭建过程讲得清楚,代码也能直接跑,嗯,入门和进阶都挺友好。仿真环境用的是MATLAB Simulink加Simscape,界面直观,模块搭起来就能跑,效率高。想了解机械臂怎么动、怎么控的,这套资源能帮你快速搞明白。关键是,6 自由度的 KUKA KR6,结构复杂但也更贴近工业场景,研究起来蛮有价值。里面的代码示例也不错,像Denavit-Hartenberg 参数建模、雅可比矩阵求解这些核心逻辑都有,控制部分也不含
基于S7-200PLC与MCGS组态的转速闭环调速系统设计与实现电机控制
基于Arduino的温室大棚智能环境监测与控制系统设计温湿度气体土壤湿度监测与远程控制
基于 Arduino 的温室大棚智能环境监测与控制系统挺有意思的。它通过 DHT11 温湿度传感器、SGP30 气体传感器和土壤湿度传感器,实时监测温湿度、二氧化碳浓度、TVOC 和土壤湿度。数据可以通过 OLED 屏幕展示,还能上传到手机 APP,方便你远程查看。系统还内置了加湿器、风扇、步进电机等,自动调节环境,确保农作物生长得更好。,这个系统适合对物联网和智能农业有兴趣的开发者和研究人员,是那些想提升农业生产效率的农民。配套的源码、库文件和接线表也挺全,用户能快速上手。需要注意的是,资料仅了软件和设计方案,不包括硬件,自己准备。,如果你对智能农业有兴趣,这套系统还不错,可以看看。
SSA-XGBoost数据分类预测与交叉验证参数优化方法
麻雀搜索算法的自动调参能力,搭配 XGBoost,效果还挺惊喜的。用的是 MATLAB 实现,核心逻辑不复杂:先是初始化麻雀群,通过适应度函数评估,再一步步更新位置来找最优组合,整个流程跑得挺顺。重点是把 XGBoost 里头比较影响性能的那几个参数——迭代次数、最大深度、学习率,都交给算法自动优化了,省了不少事。 5 折交叉验证也安排上了,主要是为了提升泛化能力,防止模型在训练集上表现不错但一上线就翻车。参数范围怎么定、交叉验证折数怎么选,文章里都有说,蛮贴心的。还有一点,麻雀搜索比粒子群啥的,收敛速度快不少,调参时候的体验还挺顺。 适合你在做分类任务、尤其数据量比较大的时候试一试。比如说用
西门子1200PLC轴控模板解析海康壳子机应用案例
西门子 1200PLC 的轴运动控制模板,真的是搞自动化的宝藏资源,适合干机械加工的你。海康壳子机那种一拖一的单轴结构,用这套程序模板配合博途调试,逻辑清晰,调完就能跑。界面友好,运动控制的状态反馈也比较到位,适合你快速上手项目。 程序里用到了位置模式配合工位切换的结构,轴运行过程控制做得还不错。你要是平时也做这类一体壳加工、皮带传动那类设备,这套逻辑可以直接套进项目,稍微改一下就能用了,省了不少时间。 哦对了,调试的时候注意下伺服参数,有一部分默认值跟你设备对不上,尤其是零位回原点那里,要对着你的工艺来改。还有一点挺赞的,就是错误也比较完善,报警代码清晰,维护也方便。 如果你项目对运动控制要
EPLAN电气图纸实战案例与学习指南
EPLAN 的电气图纸案例库,项目类型蛮全的,像水、伺服控制、汽车线束这些都有。每个案例不只是图纸一张,连怎么用 EPLAN 做高效设计、怎么管理元件、怎么配置 PLC 地址都讲得挺细。比如你要用伺服电机模板,文章会手把手教你怎么设置地址、接线逻辑也一并说清楚。“活体库管理”功能也挺实用,直接连厂家拿 3D 模型,物料信息还能同步更新,节省你不少对表时间。还有汽车线束部分,智能关联和拓扑图那块讲得挺到位,比较适合要做整车线束设计的同学。文章还贴心列了一些操作建议,比如先从电机正反转控制图练手,再慢慢往复杂项目过渡,学起来不容易迷路。而且,导出部件库这些小细节也提醒得到位。哦对了,文中还顺带推荐
Sqoop从MySQL导入数据到Hive(Parquet格式)
从 MySQL 导入数据到 Hive 里用 Parquet 格式,靠的是Sqoop这一把好用的老工具。最常见的场景,比如你线上业务跑在 MySQL,离线仓库用的是 Hive,又查询快、压缩好,就适合用 Parquet。 Sqoop 的命令写起来不复杂,像下面这样就能搞定: sqoop import \ --connect jdbc:mysql://your-mysql-host:3306/yourdb \ --username youruser \ --password yourpass \ --table your_table \ --hive-import \ --hive-table y
MATLAB基于DBSCAN的风电负荷场景生成与削减方法
基于密度的风电场景生成代码,真的蛮实用的。DBSCAN 聚类用来自动识别风电和负荷数据里的高密度区域,场景划分效果还挺自然。你要是做电力系统建模、负荷预测,直接拿来改改就能用。 MATLAB 写的代码,逻辑比较清晰,从原始数据聚类,到后面场景削减那块都能看出作者经验还挺足。关键是削减策略也考虑到了代表性,适合拿来做优化输入,或者用来喂机器学习模型。 想自定义也不难,比如调整eps参数、最小样本数这类,都能根据你手上的数据量调节。响应也快,改起来也不复杂,蛮适合做原型开发。 如果你还不太熟 DBSCAN,推荐几个资源一起看看:Python 实现 DBSCAN比较基础,JCuda 加速版本也挺酷,
RandomForestClassifier分类建模详解与应用教程(基于scikit-learn,2025-05-26)
随机森林的分类建模教程挺实用的,尤其适合你想用点现成代码快速搞定一个原型时。文章里不光讲了RandomForestClassifier怎么用,还带了从头到尾的完整流程——数据预、训练、预测全都包含,代码也写得清晰,注释详细,拿来改改就能跑。像训练集预测准确率图、特征重要性图这种细节也有展示,帮你更直观地了解模型表现。 Python 的scikit-learn库是主角,适合你如果平时就写 Python,那上手基本没门槛。是初学者,看完就能跑起来,有经验的也能拿来优化自己项目的流程,改改参数调调模型挺方便。 另外还贴心附了几个相关文章,比如关于变量重要性评估、数据预、特征选择等,想扩展知识面可以顺
七电平级联H桥移幅与移相调制仿真研究中压大功率输出优化策略
七电平 H 桥的移幅调制和移相调制仿真代码挺值得一看。结构清晰、注释也比较详细,适合搞中压大功率输出优化的朋友研究参考。里面用到了 Matlab 仿真,响应快,调制方式切换灵活,比较适合需要对比不同控制策略的场景。你如果平时在搞多电平逆变器,这个项目里的模拟思路和参数设置都蛮实用的,值得借鉴一下。