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文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《计及风电不确定性的多场景多时段安全约束机组组合解耦求解方法》

 这个标题涉及到一种解决在能源系统中考虑风电不确定性的方法。让我们逐步分解这个标题,以便更好地理解其含义:计及风电不确定性:这指的是在能源系统中,风力发电的产出具有不确定性。因为风速是难以预测的,风力发电的实际产能可能会波动,导致电力系统中风电供应的不确定性。多场景多时段:这表明考虑了多种可能的情景和多个时间段。在考虑风电不确定性时,可能会分析不同风速下的多种情景,并且可能会针对不同时间段进行评估,因为风力的变化在不同时间段可能不同。安全约束:指的是在能源系统中确保运行的安全性和稳定性所设置的限制或条件。这些约束可能涉及到电力网络的稳定运行、频率控制、电压控制等方面。机组组合解耦求解方法:这指

[嵌入式软件][入门篇] 搭建在线仿真平台(STM32)

文章目录一、注册平台二、创建首个项目三、硬件介绍一、注册平台进入官方,进行注册:在线仿真地址二、创建首个项目①新建项目②搭建一个电路③用STM32F103搭建一个简单电路④进入编码界面三、硬件介绍红框是必看文档,新手建议先看中文数据手册,不用看太多,可以边学边看。至此,环境搭建完毕,后面将在这个平台教学。在线学习仿真教学STM32F103(M3)的外设功能,无实物教学。(7天)内容:GPIO(引脚)、TIM(定时器)、ADC(采样)、I2C、SPI步骤:入门C语言–[STM32F103在线仿真]–进阶C语言–STM32F103(实物)–NRF52832(实物)–ESP32C3(实物)

Matlab实现PCA算法(附上完整仿真源码)

主成分分析(PCA)是一种常用的数据降维技术,可以将高维数据转化为低维数据,并保留数据的主要特征。在机器学习和数据分析中,PCA被广泛应用于特征提取、数据可视化和模型训练等领域。本文将介绍如何使用Matlab实现PCA算法。1.PCA算法原理PCA算法的核心思想是将数据映射到一个新的坐标系中,使得数据在新坐标系中的方差最大。具体步骤如下:(1)对数据进行中心化,即将���个特征的均值减去对应的均值,使得数据的中心点为原点。(2)计算数据的协方差矩阵,即每个特征之间的相关性。(3)对协方差矩阵进行特征值分解,得到特征向量和特征值。(4)将特征向量按照特征值大小排序,选择前k个特征向量作为新的坐标

基于SkyEye仿真飞腾处理器:运行U-Boot并加载Phytium-FreeRTOS

仿真平台在帮助提升研发效率、加快产品面市时间上的作用已得到诸多验证,通过对处理器进行仿真来支持嵌入式系统及软件的虚拟化开发、测试和验证成为目前应用较为广泛的方法。天目全数字实时仿真软件SkyEye是一款基于可视化建模的硬件行为级仿真平台,在众多仿真工具中有着国产自主可控、所支持的处理器种类更为全面等优点。本文主要关于如何基于SkyEye实现飞腾处理器的仿真,以及如何在飞腾仿真处理器上运行U-Boot并通过网络加载Phytium-FreeRTOS。01.U-BootU-Boot(UniversalBootloader)是一个用于嵌入式系统与设备的轻量级引导加载程序,主要用于在启动时初始化硬件并加

UR5机械臂仿真实例(三)1 末端添加robotiq夹爪 [ubuntu20.04+ROSnoetic+gazebo11]

【ur5机械臂末端添加robotiq2f85夹爪】分别给出以下场景的实现过程:一、实现rviz中ur5与robotiq85的连接和控制【本文】二、实现gazebo中ur5与robotiq85的连接和控制三、Moveit配置实现rivz与gazebo的联合控制一、实现rviz中ur5与robotiq85的连接和控制(新版本)(一)功能包下载创建工作空间,下载好ur机械臂和robotiq夹爪相关工具包。ur:cd~/catkin_ws/gitclonehttps://github.com/UniversalRobots/Universal_Robots_ROS_Driver.gitsrc/Univ

基于大语言模型赋能智体的建模和仿真:综述和展望

本文经自动驾驶之心公众号授权转载,转载请联系出处。23年12月论文“LargeLanguageModelsEmpoweredAgent-basedModelingandSimulation:ASurveyandPerspectives“,来自清华大学。基于智体的建模和仿真已经发展成为复杂系统建模的强大工具,为不同智体之间的紧急行为和交互提供了洞察。将大语言模型集成到基于智体的建模和仿真中,为增强仿真能力提供了一条很有前途的途径。本文综述在基于智体的建模和仿真中大语言模型的前景,研究了它们的挑战和有前景的未来方向。在这篇综述中,由于是一个跨学科的领域,首先介绍基于智体的建模和仿真以及大语言模型赋

JESD204B协议、仿真

JESD204B协议1、什么是JESD204BJESD204B是一种针对ADC、DAC设计的传输接口协议。包括协议四层,分别为:物理层、链路层、传输层、应用层。物理层:约束接口规范(SEDESCML),串化,线速率等。链路层:并行数据组帧(添加控制位约束位),8B/10B编码,链路建立传输层:链路建立后,传输ADC的数据,以半字节为单位。应用层:用户解析ADC数据并使用SERDES:串行器/解串器。它是一种主流的时分多路复用(TDM)、点对点(P2P)的串行通信技术。即在发送端多路低速并行信号被转换成高速串行信号,经过传输媒体(光缆或铜线),最后在接收端高速串行信号重新转换成低速并行信号。这种

simulink与modelsim联合仿真buck闭环设计 主电路用simulink搭建,控制电路完全有verilog语言实现

simulink与modelsim联合仿真buck闭环设计 主电路用simulink搭建,控制电路完全有verilog语言实现(包括DPWM,PI补偿器)适用于验证基于fpga的电力电子变换器控制,由于控制回路完全由verilog语言编写,因此仿真验证通过,可直接下载进fpga板子,极大缩短了开发数字电源的研发周期。buck变换器指标如下:(*额定输入电压*)Vin->20,(*最大输入电压*)Vin_max->25,(*最小输入电压*)Vin_min->15,(*输出电压*)Vo>10,(*开关频率*)fs->50*10^3,(*输出功率*)Po->100,(*最小占空比*)Dmin->0.

ROS Turtlebot3多机器人编队导航仿真

文章目录前言一、Gzazebo中加载多台Turtlebot3机器人二、RVIZ中加载多个Turtlebot3机器人三.多机器人编队导航总结前言前面已经实现了在gazebo仿真环境中机器人一字型编队、三角形编队、N字型编队等仿真,接下来考虑多机器人编队在编队行进过程中的避障问题,通过在RVIZ中加载多个机器人使他们能分别进行全局和局部路径规划,来进行避障。一、Gzazebo中加载多台Turtlebot3机器人在前面的文章中也提到过在gazebo仿真环境中加载多个机器人主要是修改启动gazebo仿真环境的launch文件。原Turtlebot3launch文件launch>envname="GAZ

UART通讯模块设计Verilog代码vivado仿真

名称:UART通讯模块设计Verilog代码vivado仿真(文末获取)软件:vivado语言:Verilog代码功能:具体要求如下:1.分组进行设计实践,每组10~11人,组内人员自行分工开发任务:模块开发与testbench仿真验证。2.技术参数要求:用户收发数据位宽:8bit;用户时钟:100MHz数据发送缓存:不小于4KByte;附加功能:串行波特率可配;是否添加校验位可配3.通讯控制模块对外接口约定如下:moduleuart_intf#(  parameter  BaudRate    =  868             ,  //波特率:时钟/波特率,如:100Mhz,1