动力转向摩擦补偿控制：MATLAB建模与动态方程

基于瞬时无功功率理论的设计思路，配上图形和公式解释，逻辑还蛮清楚的。原理上分了和另一种算法的区别，选了做主力控制方案。嗯，这套方案比较适合搞无功补偿的项目，尤其是你要上STATCOM的。 PWM 的控制方式也没落下，从类型讲到规则采样法，定了用SPWM。如果你搞过SPWM，应该知道它波形控制还挺顺，适合稳定输出。 Simulink 建模那部分也比较细，整个仿真模型都搭在Simulink里。你可以直接跑下模型，对比下补偿前后的电压、电流波形变化，一眼就能看出有没有补偿效果。 如果你之前没搞过p-q 算法，可以顺手看看APF 和混合滤波仿真，里面的思路蛮接近的。另外，STATCOM 建模那篇对建模

发动机到传动轴的整套动力系统设计，能跑能调还能预测，听着是不是就挺有意思？《汽车动力系统设计实战指南》就是这么一套比较实用的资源，讲原理不啰嗦，直接上代码，适合动手能力强的前端老哥快速上手。代码主要基于 Simulink 和 MATLAB，像自动变速箱建模、发动机控制策略、故障预测都覆盖了，配套数据集也挺全。 如果你之前只写界面，这类动力系统的交互模拟也能让你换个脑子玩。像CMAPSS数据集，就适合做设备寿命预测的练习，用个LSTM模型就能跑起来。还有那个自动变速箱仿真模型，结构清晰，传动比建模也直观，蛮适合初学 Simulink 的朋友熟悉流程。 哦对了，有时候搞 MPLAB 那类控制仿真的

在查看文件之前，请确保您的系统中安装了最新版本的MATLAB。将“源代码”目录复制到MATLAB目录或其他目录中，然后打开并运行以下文件：MSN1.m、MSN2.m、MSN3.m、MSN4.m、MSN5.m。每个文件代表一个案例，包括100个传感器节点在50x50区域内的随机布置，连接网络的绘制，节点碎片的绘制，速度和连通性的显示。项目参数包括传感器节点数：n = 100，空间维度：m = 2，期望距离：d = 15，缩放因子：k = 1.2，交互范围：r = k*d，以及可选参数Epsilon = 0.1和Delta_t = 0.009。

MATLAB代码，用于计算给定雷诺数(Re)和相对粗糙度系数(epsilon)值的管道中的摩擦系数。例如，可以计算单个或多个雷诺数和相对粗糙度系数对应的摩擦系数。

介绍了使用MATLAB对静止同步补偿装置(STATCOM)进行建模的方法。

随着技术的进步，我们建立了一个包含五自由度的汽车非线性动力学模型，并进行了精确的仿真分析。与传统的四轮转向系统模型相比，我们的模型能更准确地反映汽车实际的动力学响应。通过牛顿力学理论建立平衡方程，并进行物理运动分析，我们展示了该模型在汽车动力学运动分析中的突破性进展。

控制系统的识别其实挺有意思的，尤其是用Matlab搞点合成阶跃信号来激励系统，看响应的那一瞬间，有种工程师的快乐你懂吧？这个资源就是专门搞控制系统建模的，内容还蛮全的，一阶、二阶、高阶系统都有涉及，而且连死区时间都考虑进去了，得还挺细。 频域的方式用得比较巧，拿指数频率和角频率这两招来搞动态系统，不复杂但实用。你只要理解复频率那点事儿，整个识别过程就会顺得多，适合入门和进阶的你。 尤其是搞开环、闭环系统的同学，这套方法还挺能帮你梳理清楚系统的响应特性。用合成阶跃信号激励系统，看系统怎么“抖”，你就知道它是哪一类货色了。真的是代码也不复杂，响应也快。 哦对了，如果你还在折腾PID、模糊控制、或者

ANFIS 的 MATLAB 辅助设计蛮适合做模糊控制和非线性建模的场景。融合了神经网络和模糊逻辑，你可以直接在 MATLAB 里构建模型，训练也比较顺滑，用着还挺舒服的。尤其在做系统控制或预测类任务时，响应也快，结果也直观。 ANFIS 的结构是五层的，输入到输出一条龙搞定，每一层做什么都能清楚看到。像定义fis对象、配置input和output变量、调mf搞定模糊集，这些基本操作，文档都有写，跟着做基本不会翻车。 建完模型之后训练这一步挺关键的，MATLAB 里可以用train，支持好几种学习算法，比如 Jang 那套adaptive gradient就挺常见。你可以调学习率、迭代次数这些

二阶龙格库塔法的 MATLAB 实现，挺适合拿来练手系统建模的。你如果在搞控制系统、建模仿真那一块，尤其是在用 Simulink 的时候，这类数值方法的程序模板就显得方便。思路清晰，公式明确，拿来套你的模型分分钟搞定，适合直接跑一遍结果，顺便对比下手算的误差，嗯，验证效果还挺直观的。 二阶龙格库塔法的那个迭代公式不复杂，核心思想就是：先猜一步，再修正一下，再往下走。你只要记住两个系数怎么来的，程序实现其实就几行代码。 MATLAB 程序也不难写，大致就这么个思路： h = 0.1; t = 0:h:1; y = zeros(size(t)); y(1) = 1; for i = 1:lengt