双馈感应电机解耦控制的新方法

Simulink平台提供了详尽的双馈感应电机模型，适合初学者学习和掌握。

采用MATLAB开发了直接转矩和磁通控制（DTC）感应电机驱动模型。该模型实施了高效的电机控制策略，有效提升了系统性能和响应速度。

建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而，由于缺乏手动标注用户兴趣的标签，现有方法常常将长短期兴趣纠缠在一起，导致推荐的准确性和可解释性不佳。为解决这一问题，提出了一种对比学习框架，专注于将长期和短期兴趣的推荐分开。我们首先引入了独立的编码器，分别捕捉不同时间尺度下的用户兴趣。然后，通过从交互序列中提取长期和短期兴趣的代理标签，来监督兴趣表示与其相似性。最后，考虑到长短期兴趣的动态变化，我们提出了基于注意力机制的自适应聚合方法来进行预测。我们在电子商务和短视频推荐的两个大规模真实数据集上进行了实验，结果显示，所提出的方法始终优于现有的模型，显著提高了推荐效果：GAUC提升超过0.01，NDCG提升超过4%。进一步的反事实评估表明，本方法成功实现了长期和短期兴趣的更强解耦。

该项目构建了一个三相异步电动机的通用模型，并将其应用于基于模糊逻辑控制器的电机速度控制系统。

该模型采用SVPWM控制感应电机的速度，并设计了基于PI的闭环控制器，实现精确的速度调节。随着技术的进步，这种控制方式在工业应用中具有重要意义。

详细描述了感应电机模型在Simulink中的模块化实现过程。每个模块化系统块都被设计用来解决特定的模型问题，确保了所有机器参数在控制和验证过程中的有效性。文章还展示了模型在不同驱动应用中的应用实例，如直接交流启动和开环恒定V/Hz控制以及间接矢量控制。仿真结果显示，矢量控制相较于传统控制方式能够显著提升交流电机驱动器的动态性能。

随着技术的进步，基于PWM技术的感应电机速度控制设计日益重要，特别是在负载转矩条件下。这种设计通过调整电机的供电频率，以实现精确的速度控制。

使用欧拉公式在Matlab中编写长期率代码更新搅拌机-钯-卡拉胶发布日期：22/02/2016。Blender的Python新版本ThreadOsc.py实现了更高性能的OSC数据解析，以优化3D Avatar控制。纯净数据扩展（pd扩展）与Blender 2.67兼容（在其他版本未测试）。详细步骤：解压并打开pd/controller.pd，使用Ctrl+E打开avatar_osc.blend，通过滑块控制身体部位移动。每个骨骼在puredata中由三个滑块控制，通过名为packbone.pd的外部文件打包并通过OSC发送到Blender。

介绍了SVPWM逆变器在感应电机矢量控制中的仿真框架，实现了转矩和磁通的独立控制，并观察了电流和速度的闭环反应。控制器采用普通PI控制器，同时提供了修改控制参数的方法，为电机控制器的仿真和设计过程提供便利。