实验一顺序表及其应用实验二链表及其应用实验三二叉树实验四图

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。

利用三个定时器驱动三个42步进电机的STM32程序亲自试验的，用于驱动dobot机械臂，当然可以是可以应用在任何应用了42、57步进电机的机械（一个定时器驱动，会一直卡死在中断里，因此用的三个定时器）

使用django+zeromq+tornado实现基于消息机制的websocket，有相关的帖子对内容进行介绍。
东西经笔者试验可用。

电动汽车中电池管理系统（BMS）是决定电池寿命和车辆安全的关键技术；
针对如何提高BMS对电池状态估算的准确性，采用MATLAB/simulink对电池的化学特性进行抽象，得到可以用数学表达式进行计算的物理模型，通过hppc试验，将测试数据导入simulink模型，利用simulink强大的计算能力，得到模型中各个关键参数值。
将试验数据导入创建的模型和实际试验数据进行对比，得出创建的模型几乎和实际电池的充放电特性完全一致的结论，因此可以用此模型模拟电池实际的放电过程。

Isight功能强大，内容丰富。
本书力求通过循序渐进，图文并茂的方式使读者能以最快的速度理解和掌握基本概念和操作方法，同时提高工程应用的实践水平。
全书共分十五章，第1章至第7章为入门篇，介绍Isight的界面、集成、试验设计、数值和全局优化算法；
第8章至第13章为提高篇，全面介绍近似建模、组合优化策略、多目标优化、蒙特卡洛模拟、田口稳健设计和6Sigma品质设计方法DFSS（DesignFor6Sigma）的相关知识。

本框架提供了有关粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的完整实现，以及一套关于改进、应用、测试、结果输出的完整框架。
本框架对粒子群算法与遗传算法进行逻辑解耦，对其中的改进点予以封装，进行模块化，使用者可以采取自己对该模块的改进替换默认实现组成新的改进算法与已有算法进行对比试验。
试验结果基于Excel文件输出，并可通过设定不同的迭代结束方式选择试验数据的输出方式，包括：1.输出随迭代次数变化的平均达优率数据（设定终止条件区间大于0）。
2.输出随迭代次数变化的平均最优值数据（设定终止条件区间等于0）。
本框架了包含了常用基准函数的实现以及遗传算法与粒子群算法对其的求解方案实现和对比，如TSP，01背包，Banana函数，Griewank函数等。
并提供大量工具方法，如KMeans，随机序列生成与无效序列修补方法等等。
对遗传算法的二进制编码，整数编码，实数编码，整数序列编码（用于求解TSP等），粒子群算法的各种拓扑结构，以及两种算法的参数各种更新方式均有实现，并提供接口供使用者实现新的改进方式并整合入框架进行试验。
其中还包括对PSO进行离散化的支持接口，和自己的设计一种离散PSO方法及其用以求解01背包问题的实现样例。
欢迎参考并提出宝贵意见，特别欢迎愿意协同更新修补代码的朋友(邮箱starffly@foxmail.com)。
代码已作为lakeast项目托管在GoogleCode:http://code.google.com/p/lakeasthttp://code.google.com/p/lakeast/downloads/list某些类的功能说明：org.lakest.common中：BoundaryType定义了一个枚举，表示变量超出约束范围时为恢复到约束范围所采用的处理方式，分别是NONE(不处理)，WRAP（加减若干整数个区间长度），BOUNCE（超出部分向区间内部折叠），STICK（取超出方向的最大限定值）。
Constraint定义了一个代表变量约束范围的类。
Functions定义了一系列基准函数的具体实现以供其他类统一调用。
InitializeException定义了一个代表程序初始化出现错误的异常类。
Randoms类的各个静态方法用以产生各种类型的随机数以及随机序列的快速产生。
Range类的实现了用以判断变量是否超出约束范围以及将超出约束范围的变量根据一定原则修补到约束范围的方法。
ToStringBuffer是一个将数组转换为其字符串表示的类。
org.lakeast.ga.skeleton中：AbstractChromosome定义了染色体的公共方法。
AbstractDomain是定义问题域有关的计算与参数的抽象类。
AbstractFactorGenerator定义产生交叉概率和变异概率的共同方法。
BinaryChromosome是采用二进制编码的染色体的具体实现类。
ConstantFactorGenerator是一个把交叉概率和变异概率定义为常量的参数产生器。
ConstraintSet用于在计算过程中保存和获取应用问题的各个维度的约束。
Domain是遗传算法求解中所有问题域必须实现的接口。
EncodingType是一个表明染色体编码类型的枚举，包括BINARY(二进制)，REAL(实数)，INTEGER(整型)。
Factor是交叉概率和变异概率的封装。
IFactorGenerator参数产生器的公共接口。
Population定义了染色体种群的行为，包括种群的迭代，轮盘赌选择和交叉以及最优个体的保存。
org.lakeast.ga.chromosome中：BinaryChromosome二进制编码染色体实现。
IntegerChromosome整数编码染色体实现。
RealChromosome实数编码染色体实现。
SequenceIntegerChromosome整数序列染色体实现。
org.lakeast.pso.skeleton中：AbstractDomain提供一个接口，将粒子的位置向量解释到离散空间，同时不干扰粒子的更新方式。
AbstractF

数电实验设计，秒表，分别有计数清零和暂停三个功能。
文件中有简易解释

基于PLC的船舶电站控制并用simulink仿真，得出试验结果

用matlab编写的平方根容积卡尔曼滤波器，经试验验证可用，(ThesquarerootvolumeusingmatlabKalmanfilter,theexperimentalverificationisavailable,)

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。