上一篇文章一个汽车跟踪问题的滑模控制实例,已经从理论上证明了可以使用滑模变结构控制策略来解决汽车跟踪问题. 下面分别采用指数趋近律.等速趋近律.准滑模控制的方法完成车辆跟随问题的仿真 import matplotlib.pyplot as plt ''' 指数趋近律.等速趋近律.准滑模控制的车辆跟随问题仿真, 运行结果以图片形式保存在同目录下. ''' # q1, q2分别是切换函数ei1, ei2前面的系数 q1, q2 = 2, 1 # lan是指数趋近律前面的系数 lan = 0.5 #…

结合:[Matlab]简单的滑模控制程序及Simulink仿真本片文章观看,此篇文章是在这篇文章的基础上进行修改的 输出u的推导过程 如果不明白控制量输出u的推到过成请看:[控制理论]滑模控制最强解析这篇文章 根据推到结果写s-function函数 控制器的s-function function [sys,x0,str,ts] = simple_adaptive_controller(t, x, u, flag) switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlI…

文章: [控制理论]滑模控制最强解析 滑模控制程序及Simulink仿真 这篇文章仿真和输出U的推到有些问题,博主根据此篇文章进行修改进行对sin(t)曲线的追踪(使用滑模控制) 使用滑模控制对sin(t)曲线追踪 1.前言最近开始了对滑模控制的学习,使用的书籍为刘金琨的<滑膜变结构控制MATLAB仿真>,今天是按照书上的例程做了一个简单的自适应控制系统. 2.程序解析此程序中,电机控制系统的动态模型为: ,其中,θ为电机的角位置,J为转动惯量,d(t)为干扰且满足,η为干扰上界,为角位置跟踪…

前言:基于百度地图javascript版本开发,百度地图中所用的key已承诺仅用于测试,不用于商业用途 注:本文所有代码可以到github上进行下载,github地址:http://map.eguid.cc/ 已经封装好的功能: 基于百度地图二次开发实现车辆实时监管 1.车辆操作相关 1.1.支持车辆位置方向定位(根据经纬度) 1.2.支持实时改变/控制车辆的位置和方向(360度无死角控制反向) 1.3.支持车辆图片自定义 1.4.支持车辆标注(一直固定显示在车辆相对位置的标注,方便显示车牌号等…

TCP的数据流大致能够分为两类,交互数据流与成块的数据流. 交互数据流就是发送控制命令的数据流.比方relogin,telnet.ftp命令等等.成块数据流是用来发送数据的包,网络上大部分的TCP包都是这样的包. 非常明显.TCP在传输这两种类型的包时的效率是不一样的,因此为了提高TCP的传输效率,应该对这两种类型的包採用不同的算法. 总之.TCP的传输原则是尽量降低小分组传输的数量. TCP的交互式数据流 ? 经受时延的确认技术 TCP的交互式数据流通常使用"经过时延的确认"技术.通…

python基础之打/解包及运算符与控制流程 python中的解压缩(即序列类型的打包和解包) python提供了两个设计元祖和其他序列类型的处理的便利,也就是自动打包与自动解包功能,比如: data = 2,3,6,9 会使标识符data赋值成元祖(2,3,6,9),这种行为称为元祖的自动打包.在python中另一种常用的打包是从一个函数中返回多个值,如: return x,y 就会返回单个对象,也就是元祖(x,y). 作为一个对偶的打包行为,python也可以自动解包一个序列,允许单个标识符…

新冠疫情深刻和全面地影响着社会和生活,已经成为数学建模竞赛的背景帝. 本文收集了与新冠疫情相关的的数学建模竞赛赛题,供大家参考,欢迎收藏关注. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 0. 前言:新冠疫情成了数模竞赛的背景帝 新冠疫情爆发以来,不仅严重影响到全球的政治和经济,也深刻和全面地影响着社会和生活的方方面面,甚至已经成为数学建模竞赛的背景帝. 传染病模型本来就是数学建模课程中的常见问题和模型.随着疫情的影响越来越严重.广泛和持久,不仅疫情传播.疫…

Python学习--04条件控制与循环结构 条件控制 在Python程序中,用if语句实现条件控制. 语法格式: if <条件判断1>: <执行1> elif <条件判断2>: <执行2> elif <条件判断3>: <执行3> else: <执行4> 注意语句后面的冒号:.像经典的C.Java都是以花括号来区分代码块,但是Python没有使用花括号表示,而是缩进,所以一定需要了解它们的语法区别. 示例: age = 3…

经调研和测试,服务端可通过ansible控制各linux服务器(容器),进行各类操作,且支持远程控制windows服务器,但windows操作系统中,需安装.net及powershell3.0及以上版本. 高频应用为win2003 暂无法安装powershell 3.0及以上版本,无法通过ansible远程控制. win2008及以上操作系统可以. 经测试可通过使用python 利用winrm远程控制win2003. 因此结合自动化运维工具ansible(也是基于python)和python脚本…

1.如何认识可视化? 图形总是比数据更加醒目.直观.解决统计回归问题,无论在分析问题的过程中,还是在结果的呈现和发表时,都需要可视化工具的帮助和支持. 需要指出的是,虽然不同绘图工具包的功能.效果会有差异,但在常用功能上相差并不是很大.与选择哪种绘图工具包相比,更重要的是针对不同的问题,需要思考选择什么方式.何种图形去展示分析过程和结果.换句话说,可视化只是手段和形式,手段要为目的服务,形式要为内容服务,这个关系一定不能颠倒了. 因此,可视化是伴随着分析问题.解决问题的过程而进行思考.设计和实现…

1.关于 StatsModels statsmodels(http://www.statsmodels.org)是一个Python库,用于拟合多种统计模型,执行统计测试以及数据探索和可视化. 2.文档 最新版本的文档位于: https://www.statsmodels.org/stable/ 欢迎关注 Youcans 原创系列,每周更新数模笔记 Python数模笔记-PuLP库 Python数模笔记-StatsModels统计回归 Python数模笔记-Sklearn Python数模笔记-N…

1.最优化问题建模 最优化问题的三要素是决策变量.目标函数和约束条件. (1)分析影响结果的因素是什么,确定决策变量 (2)决策变量与优化目标的关系是什么,确定目标函数 (3)决策变量所受的限制条件是什么,确定约束条件 最优化问题的建模,通常按照以下步骤进行: (1)问题定义,确定决策变量.目标函数和约束条件: (2)模型构建,由问题描述建立数学方程,并转化为标准形式的数学模型: (3)模型求解,用标准模型的优化算法对模型求解,得到优化结果: (4)模型检验,统计检验和灵敏度分析. 欢迎关注 Y…

分析赛题类型,才能有的放矢. 评论区留下邮箱地址,送你国奖论文分析 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』 带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数模竞赛国赛 A题类型分析 年份 题目 要求 方法 2020A 炉温曲线 建立温度模型,计算炉温曲线,确定最大速度 根据传热学方程建立温度分布机理模型:建立单目标优化模型 微分方程 单目标优化 2019A 高压油管的压力控制 确定不同条件下的控制方案 根据力学方程建立压力变化机理方程:建立单目标优化模型 微分方程 单目标优化 2018A 高…

初试牛刀 假设你希望学习Python这门语言,却苦于找不到一个简短而全面的入门教程.那么本教程将花费十分钟的时间带你走入Python的大门.本文的内容介于教程(Toturial)和速查手册(CheatSheet)之间,因此只会包含一些基本概念.很显然,如果你希望真正学好一门语言,你还是需要亲自动手实践的.在此,我会假定你已经有了一定的编程基础,因此我会跳过大部分非Python语言的相关内容.本文将高亮显示重要的关键字,以便你可以很容易看到它们.另外需要注意的是,由于本教程篇幅有限,有很多内容我会…

想要学习python这门语言,却始终找不到一个全面的Python视频教程,倘若你是真心想学好一门语言,小编建议你亲自动手实践的.下面来看看入门python的学习教程. Python的语言特性 Python是一门具有强类型(即变量类型是强制要求的).动态性.隐式类型(不需要做变量声明).大小写敏感(var和VAR代表了不同的变量)以及面向对象(一切皆为对象)等特点的编程语言. 获取帮助 你可以很容易的通过Python解释器获取帮助.如果你想知道一个对象(object)是如何工作的,那么你所需要做的…

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入门 构造和初始化 构造定制类 用于比较的魔术方法 用于数值处理的魔术方法 表现你的类 控制属性访问 创建定制序列 反射 可以调用的对象 会话管理器 创建描述器对象 持久化对象 总结 附录 介绍 此教程为我的数篇文章中的一个重点.主题是魔术方法. 什么是魔术方法?他们是面向对象的Python的一切.他们是可以给你的类增加”magic”的特殊方法.他们总是被双下划线所包围(e.g. __init__ 或者 __lt__).然而他们的文档却远没有提供应该有的内容.Python中所有的魔术方法均在Py…

初试牛刀 假设你希望学习Python这门语言,却苦于找不到一个简短而全面的入门教程.那么本教程将花费十分钟的时间带你走入Python的大门.本文的内容介于教程(Toturial)和速查手册(CheatSheet)之间,因此只会包含一些基本概念.很显然,如果你希望真正学好一门语言,你还是需要亲自动手实践的.在此,我会假定你已经有了一定的编程基础,因此我会跳过大部分非Python语言的相关内容.本文将高亮显示重要的关键字,以便你可以很容易看到它们.另外需要注意的是,由于本教程篇幅有限,有很多内容我会…

---恢复内容开始--- Python学习计划   https://edu.csdn.net/topic/python2?utm_source=blog4   匠人之心,成就真正Python全栈工程师 基础学习+课堂案例+项目提升+项目实战     1Python基础(第 1 周-第 2 周) 课程目标 让学员熟练掌握 Python 语法基础. 流程控制.循环结构.函数以及面向对像等知识. 为后续课程的学习打下坚实的基础. 作业/案例 九九乘法表递归遍历目录自动提款机系统学生管理系统2048 小…

第1节 MySQL基础 一,说明 1,认识MySQL与创建用户 MySQL是最流行的关系型数据库管理系统之一,由瑞典MySQL AB公司开发,目前属于Oracle公司.MySQL是一种关联数据管理系统,关联数据库将数据保存在不同的表中,而不是将所有数据放在一个大仓库内,这样就增加了速度并提高了灵活性.​- 关系型数据库:采用关系模型来组织数据的数据库- 关系:一张二维表,每个关系都有一个关系名,就是表名- 模型:行和列(二维),具体指字段跟字段信息 2,关系型数据库和非关系型数据库的区别 关系型…

第2章 Python语法基础,IPython和Jupyter Notebooks 当我在2011年和2012年写作本书的第一版时,可用的学习Python数据分析的资源很少.这部分上是一个鸡和蛋的问题:我们现在使用的库,比如pandas.scikit-learn和statsmodels,那时相对来说并不成熟.2017年,数据科学.数据分析和机器学习的资源已经很多,原来通用的科学计算拓展到了计算机科学家.物理学家和其它研究领域的工作人员.学习Python和成为软件工程师的优秀书籍也有了. 因为这本书…

Allison是Dropbox的工程师,在那里她维护着世界上最大的由Python客户组成的网络.在Dropbox之前,她是Recurse Center的引导师, … 她在北美的PyCon做过关于Python内部机制的演讲,并且她喜欢奇怪的bugs.她的博客地址是akaptur.com. Introduction Byterun是一个用Python实现的Python解释器.随着我在Byterun上的工作,我惊讶并很高兴地的发现,这个Python解释器的基础结构可以满足500行的限制.在这一章我们会…

在一个软件中,日志是可以说必不可少的一个组成部分,通常会在定位客户问题或者记录软件使用情况等场景中会用到.logging模板块是Python的一个内置标准库,用于实现对日志的控制输出,对于平常的日志输出,甚至是系统级的日志输出,也都可以使用logging模块来进行实现. 一.使用basicConfig进行简单的一次性配置 basicConfig一次性配置,简单示例: # -*- coding:utf-8 -*- import logging import datetime # filename:…

<Python 机器学习及实践–从零开始通往kaggle竞赛之路>很基础 主要介绍了Scikit-learn,顺带介绍了pandas.numpy.matplotlib.scipy. 本书代码基于python2.x.不过大部分可以通过修改print()来适应python3.5.x. 提供的代码默认使用 Jupyter Notebook,建议安装Anaconda3. 最好是到https://www.kaggle.com注册账号后,运行下第四章的代码,感受下. 监督学习: 2.1.1分类学习(Cla…

1. python在控制台中查看文檔 1 python -m pydoc 模塊名 2. pydoc生成HTML文檔 1 python -m pydoc -w 模塊名 1 python -m pydoc -w 目錄名 3. 啓動本地服務器來查看文檔信息 python -m pydoc -p 端口號 python -m pydoc -b #輸入b來啓動瀏覽器或輸入q來停止服務器 b p 4. pydoc查找模塊 1 python -m pydoc -k 被搜索模塊的部分内容 2 3 4 #eg:py…

小白往往听到微分方程就觉得害怕,其实数学建模中的微分方程模型不仅没那么复杂,而且很容易写出高水平的数模论文. 本文介绍微分方程模型的建模与求解,通过常微分方程.常微分方程组.高阶常微分方程 3个案例手把手教你搞定微分方程. 通过二阶 RLC 电路问题,学习微分方程模型的建模.求解和讨论. 欢迎关注『Python小白的数学建模课 @ Youcans』系列,每周持续更新 1. 微分方程 1.1 基本概念 微分方程是描述系统的状态随时间和空间演化的数学工具.物理中许多涉及变力的运动学.动力学问题,如空…

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. 考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了 SEIR 模型微分方程的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. SEIR 模型 1.1 SEIR 模型的提出 建立传染病的数学模型来描述传染病的传播过程,要根据传染病的发病机理和传播规律, 结合疫情…

小白往往听到微分方程就觉得害怕,其实数学建模中的微分方程模型不仅没那么复杂,而且很容易写出高水平的数模论文. 本文介绍微分方程模型边值问题的建模与求解,不涉及算法推导和编程,只探讨如何使用 Python 的工具包,零基础求解微分方程模型边值问题. 通过 3个 BVP 案例层层深入,手把手教你搞定微分方程边值问题. 欢迎关注『Python小白的数学建模课 @ Youcans』系列,每周持续更新 1. 常微分方程的边值问题(BVP) 1.1 基本概念 微分方程是指含有未知函数及其导数的关系式. 微分…

Python 应用计算思维 零.序言 第一部分:计算思维导论 一.计算机科学基础 二.计算思维要素 三.理解算法和算法思维 四.理解逻辑推理 五.探究性问题分析 六.设计解决方案和解决流程 七.识别解决方案中的挑战 第二部分:应用 Python 和计算思维 八.Python 简介 九.理解输入和输出,设计求解算法 十.控制流程 十一.在简单挑战中使用计算思维和 Python 第三部分:将计算思维和 Python 用于数据处理.分析和应用 十二.在实验和数据分析问题中使用 Python 十三.使用…

1. FOC基本概念 参考:https://www.sohu.com/a/432103720_120929980 FOC(field-oriented control)为磁场导向控制,又称为矢量控制(vector control),是一种利用变频器(Variable-frequency Drive,VFD)控制三相交流马达的技术,利用调整变频器的输出频率.输出电压的大小及角度,来控制马达的输出.其特性是可以分别控制马达的磁场及转矩,类似他激式直流马达的特性.由于处理时会将三相输出电流及电压以矢量…