控制器设计往往需要精确的电机参数值来辅助设计，如无速度传感器控制、矢量控制最优PI值设计、电压源逆变器非线性因素在线辨识/补偿等。
但是随着温度、负载和磁饱和程度的变化，永磁同步电机的定子电感、绕组电阻和转子永磁磁链幅值等参数值大小都会随之而变化(偏离常温下设计值)。
其中，温度对永磁电机参数的影响(尤其是定子绕组电阻和转子永磁磁链幅值)是最明显也是最常见的。
对于定子绕组来说，温度的上升会导致绕组电阻值变大，而对于转子永磁来说，温度的上升会导致转子永磁磁链幅值下降。
当电机实际参数值相对于常温下的设计参数值发生比较大变化时，会对所设计的控制系统性能造成很大影响，甚至会让其无法工作。
因此，现在主流的研究趋势是通过系统辨识理论，利用量测的电机终端信号如定子绕组电流、电压和转速来估算定子绕组电阻和转子永磁磁链幅值的大小，进而在线调整控制器参数和间接估算定子绕组和转子永磁的温度。
本文对该类技术进行了深入和全面的研究，提出该技术的核心是要解决“两个问题”,并在这“两个问题”的基础上提出“三个解决方案”，最终在一套基于矢量控制的表面式永磁同步电机试验平台上进行了验证。

带饱和函数的二阶跟踪微分器，二阶跟踪微分器是一个这样的动态系统：对它输入一个信号v(t)，它将输出两个信号x1和x2，其中x1是跟踪v(t)，从而x2作为v(t)的“近似微分”

1kHz，2mJ，45fs，800nm激光脉冲通过次饱和区（相对湿度〜73％，T〜4.3℃）。
激光照射60分钟后，呈椭圆形在灯丝中心正下方观察到雪堆，重约12.0mg。
气流速度涡流的边缘估计为〜16.5cm/s。
从侧面看录制的分散场景灯丝引起的湍流是在云室内形成的，灯丝下方有两个涡流。
在云室的两个横截面中的气流运动的二维模拟证实了灯丝下方存在湍流涡流。
基于此模拟，我们推断出涡流确实具有三维椭圆形。
因此，我们建议在湿度过饱和的内部涡流中或饱和的凝结核，即HNO3，N2+，O2+和其他气溶胶和杂质被激活并扩大了规模。
最终，大颗粒会沿着快速移动的方向朝旋转方向旋转。
冷板并在末端形成一个椭圆形的雪堆。

实验研究了主动调Q掺镱光纤激光器(YDFL)中放大自发辐射(ASE)对调Q脉冲形成和演化的影响。
结果表明,尾纤型声光调制器(AOM)打开过快和掺镜光纤(YDF)增益瞬态特性间的综合相互作用结果,使得注入至腔内的初始宽带ASE形成功率波动,并在腔内循环放大,导致输出脉冲呈多峰结构;而注入的宽带ASE因功率过高会导致YDF的增益自饱和效应,制约高增益的获取,使激光器难以获得调Q激光脉冲,输出脉冲主要为调Q的ASE脉冲;通过引入光纤布拉格光栅(FBG),可以有效抑制YDF中因ASE产生的增益饱和效应,YDF工作在高增益状态,有利于获得低阈值、窄脉宽和高峰值功率的调Q激光脉冲。
引入FBG后,在160mW抽运时,实验测得的调Q激光脉冲峰值功率和脉宽分别为40.7W和30ns。

从PID的算法原理，到PID算法离散化，然后位置式PID、增量式PID、积分分离PID、抗积分饱和PID、梯形积分PID、变积分PID、专家PID、模糊PID，对PID的介绍很全面。

该程序用QT开发，实现图片导入、显示、缩放、拖动及处理（冷暖色、灰度、亮度、饱和、模糊、锐化）。
经实测，我写的这个软件在导入10000*7096像素的超大图片的时候，缩放的速度比2345看图软件还快，2345缩放超大图会卡顿，但本软件不会^_^关于程序中缩放拖动部分的说面参见我的博客https://blog.csdn.net/weixin_43935474/article/details/89327314

PID电机控制目录第1章数字PID控制1.1PID控制原理1.2连续系统的模拟PID仿真1.3数字PID控制1.3.1位置式PID控制算法1.3.2连续系统的数字PID控制仿真1.3.3离散系统的数字PID控制仿真1.3.4增量式PID控制算法及仿真1.3.5积分分离PID控制算法及仿真1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真1.3.7梯形积分PID控制算法1.3.8变速积分PID算法及仿真1.3.9带滤波器的PID控制仿真1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真1.3.11微分先行PID控制算法及仿真1.3.12带死区的PID控制算法及仿真1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真1.3.14步进式PID控制算法及仿真第2章常用的PID控制系统2.1单回路PID控制系统2.2串级PID控制2.2.1串级PID控制原理2.2.2仿真程序及分析2.3纯滞后系统的大林控制算法2.3.1大林控制算法原理2.3.2仿真程序及分析2.4纯滞后系统的Smith控制算法2.4.1连续Smith预估控制2.4.2仿真程序及分析2.4.3数字Smith预估控制2.4.4仿真程序及分析第3章专家PID控制和模糊PID控制3.1专家PID控制3.1.1专家PID控制原理3.1.2仿真程序及分析3.2模糊自适应整定PID控制3.2.1模糊自适应整定PID控制原理3.2.2仿真程序及分析3.3模糊免疫PID控制算法3.3.1模糊免疫PID控制算法原理3.3.2仿真程序及分析第4章神经PID控制4.1基于单神经元网络的PID智能控制4.1.1几种典型的学习规则4.1.2单神经元自适应PID控制4.1.3改进的单神经元自适应PID控制4.1.4仿真程序及分析4.1.5基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制4.1.6仿真程序及分析4.2基于BP神经网络整定的PID控制4.2.1基于BP神经网络的PID整定原理4.2.2仿真程序及分析4.3基于RBF神经网络整定的PID控制4.3.1RBF神经网络模型4.3.2RBF网络PID整定原理4.3.3仿真程序及分析4.4基于RBF神经网络辨识的单神经元PID模型参考自适应控制4.4.1神经网络模型参考自适应控制原理4.4.2仿真程序及分析4.5基于CMAC（神经网络）与PID的并行控制4.5.1CMAC概述4.5.2CMAC与PID复合控制算法4.5.3仿真程序及分析4.6CMAC与PID并行控制的Simulink仿真4.6.1Simulink仿真方法4.6.2仿真程序及分析第5章基于遗传算法整定的PID控制5.1遗传算法的基本原理5.2遗传算法的优化设计5.2.1遗传算法的构成要素5.2.2遗传算法的应用步骤5.3遗传算法求函数极大值5.3.1遗传算法求函数极大值实例5.3.2仿真程序5.4基于遗传算法的PID整定5.4.1基于遗传算法的PID整定原理5.4.2基于实数编码遗传算法的PID整定5.4.3仿真程序5.4.4基于二进制编码遗传算法的PID整定5.4.5仿真程序5.5基于遗传算法摩擦模型参数辨识的PID控制5.5.1仿真实例5.5.2仿真程序第6章先进PID多变量解耦控制6.1PID多变量解耦控制6.1.1PID解耦控制原理6.1.2仿真程序及分析6.2单神经元PID解耦控制6.2.1单神经元PID解耦控制原理6.2.2仿真程序及分析6.3基于DRNN神经网络整定的PID解耦控制6.3.1基于DRNN神经网络参数自学习PID解耦控制原理6.3.2DRNN神经网络的Jacobian信息辨识6.3.3仿真程序及分析第7章几种先进PID控制方法7.1基于干扰观测器的PID控制7.1.1干扰观测器设计原理7.1.2连续系统的控制仿真7.1.3离散系统的控制仿真7.2非线性系统的PID鲁棒控制7.2.1基于NCD优化的非线性优化PID控制7.2.2基于NCD与优化函数结合的非线性优化PID控制7.3一类非线性PID控制器设计7.3.1非线性控制器设计原理7.3.2仿真程序及分析7.4基于重复控制补偿的高精

目录前言第1章数字PID控制………………………………………………………………(1)1.1PID控制原理……………………………………………………………………(1)1.2连续系统的模拟PID仿真…………………………………………………………(2)1.3数字PID控制……………………………………………………………………(3)1.3.1位置式PID控制算法……………………………………………………………(3)1.3.2连续系统的数字PID控制仿真…………………………………………………(4)1.3.3离散系统的数字PID控制仿真…………………………………………………(8)1.3.4增量式PID控制算法及仿真…………………………………………………(14)1.3.5积分分离PID控制算法及仿真…………………………………………………(16)1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真………………………………………………(20)1.3.7Ｔ型积分PID控制算法………………………………………………………(24)1.3.8变速积分PID算法及仿真……………………………………………………(24)1.3.9带滤波器的PID控制仿真……………………………………………………(28)1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真……………………………………………(33)1.3.11微分先行PID控制算法及仿真………………………………………………(37)1.3.12带死区的PID控制算法及仿真………………………………………………(42)1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真………………………………………(45)1.3.14步进式PID控制算法及仿真…………………………………………………(49)第2章常用的数字PID控制系统………………………………………………(53)2.1单回路PID控制系统……………………………………………………………(53)2.2串级PID控制……………………………………………………………………(53)2.2.1串级PID控制原理……………………………………………………………(53)2.2.2仿真程序及分析………………………………………………………………(54)2.3纯滞后系统的大林控制算法……………………………………………………(57)2.3.1大林控制算法原理……………………………………………………………(57)2.3.2仿真程序及分析………………………………………………………………(57)2.4纯滞后系统的Smith控制算法…………………………………………………(59)2.4.1连续Smith预估控制…………………………………………………………(59)2.4.2仿真程序及分析………………………………………………………………(61)2.4.3数字Smith预估控制…………………………………………………………(63)2.4.4仿真程序及分析………………………………………………………………(64)第3章专家PID控制和模糊PID控制…………………………………………(68)3．1专家PID控制…………………………………………………………………(68)3.1.1专家PID控制原理……………………………………………………………(68)3.1.2仿真程序及分析………………………………………………………………(69)3.2模糊自适应整定PID控制………………………………………………………(72)3.2.1模糊自适应整定PID控制原理………………………………………………(72)3.2.2仿真程序及分析………………………………………………………………(76)3.3模糊免疫PID控制算法…………………………………………………………(87)3.3.1模糊免疫PID控制算法原理…………………………………………………(88)3.3.2仿真程序及分析………………………………………………………………(89)第4章神经PID控制……………………………………………………………(94)4.1基于单神经元网络的PID智能控制………………………………………………(94)4.2基于BP神经网络整定的PID控制………………………………………………(103)4.3基于RBF神经网络整定的PID控制……………………………………………

中国互联网的“未饱和”部分，到底在哪里？2019年1月，腾讯·企鹅智库正式发布长达205页的《2019-2020中国互联网趋势报告》。
这是一份聚焦于未来两年，市场和用户变迁的最新数据和研究。

在激光谐振腔里放入了一个可饱和吸收物，用硒玻璃和受激双氧铀玻璃曾获得红宝石Q开关的运转。
在Nd3+激光器中曾用过染料。
在玻璃中同时掺Nd3+和UO22+离子便组成自Q开关玻璃。
本文报导了一种自Q开关Nd3+玻璃的结果。
这种玻璃利用了从Xe闪光灯里紫外光产生色心的饱和吸收。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。