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基于频域特征的工况变更系统PI参数调整(2007年)

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简介：
本文提出了一种利用频域特征进行工况变更时系统比例-积分（PI）参数自动调节的方法，以提高工业过程控制系统的响应速度和稳定性。 控制系统的闭环特性在频域分析中通常通过幅值裕量和相位裕量来表征。由于实际运行中的工况条件具有不确定性，系统性能往往无法满足设计要求。为此，提出了一种基于继电反馈测试的方法，在线测量实时控制系统的两个关键频域指标，并在此基础上调整PI控制器的参数以维持闭环性能稳定。仿真结果表明该方法是有效的。

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  • 基于频域特征的工况变更系统PI参数调整(2007年)
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    本文提出了一种利用频域特征进行工况变更时系统比例-积分（PI）参数自动调节的方法，以提高工业过程控制系统的响应速度和稳定性。 控制系统的闭环特性在频域分析中通常通过幅值裕量和相位裕量来表征。由于实际运行中的工况条件具有不确定性，系统性能往往无法满足设计要求。为此，提出了一种基于继电反馈测试的方法，在线测量实时控制系统的两个关键频域指标，并在此基础上调整PI控制器的参数以维持闭环性能稳定。仿真结果表明该方法是有效的。
     
  • PI参数调整.rar
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    本资源为《PI参数调整》，包含PID控制中的比例、积分和微分参数调节方法及相关案例分析，适用于自动化控制系统优化。 速度环和电流环PI整定文档包含两篇详细介绍的论文。
     
  • MATLAB中基于Ziegler-Nichols的频域PID参数调整
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    本文章介绍了在MATLAB环境下使用Ziegler-Nichols准则进行频域分析以优化PID控制器参数的方法。通过此方法能够有效提升系统响应速度与稳定性，适用于控制系统的仿真和设计。 连续与离散的区别在于它们描述的数据类型不同。连续数据可以在任何两个数值之间取值，而离散数据则只能在特定的、分离的点上取得数值。例如，在时间轴上的任意两点间可以找到无数个时间点（如从1秒到2秒之间的所有小数），这表示它是一个连续变量；而在整数序列中，每个数字都是独立且不相连的，这是离散数据的例子。 在实际应用中，理解这些概念对于数据分析和建模至关重要。例如，在统计学领域里处理测量值（如身高、温度）时通常会用到连续分布模型；而当分析计数值或分类信息（比如人数或者性别比例）时，则更适合使用离散概率方法来描述与预测。 简而言之，掌握好这两类数据的特性及其适用场景对于科学研究及工程技术问题解决都具有重要意义。
     
  • 基于MATLAB的特征提取程序（含时域有量纲特征、时域无量纲特征、频域指标及谱峭度参数）
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    本软件包提供了一套全面的工具集，用于在MATLAB环境中计算信号的多种特征，涵盖时域内有量纲和无量纲特性以及频域指标与谱峭度分析。 目前支持提取的特征包括：1. 最大值 2. 最小值 3. 平均值 4. 峰峰值 5. 整流平均值 6. 方差 7. 标准差 8. 度 9. 偏度 10. 均方根 11. 波形因子 12. 峰值因子 13. 脉冲因子 14. 裕度因子 15. 重心频率 16. 均方频率 17. 均方根频率 18. 频率方差 19. 频率标准差 20. 谱峭度的均值 21. 谱峭度的标准差 22. 谱峭度的偏度 23. 谱峭度的峭度。函数 `fea = genFeatureTF(data, fs, featureNamesCell)` 是用于提取时域和频域相关信号特征的功能实现代码。
     
  • 基于PyTorch的特征提取实现，涵盖时域、频域及时频域特征
    优质
    本项目利用PyTorch框架开发了全面的特征提取系统，涉及音频信号处理中的关键领域——时域、频域及时频域，为深度学习模型提供了丰富的特征输入。 对传感器数据进行特征提取。
     
  • 基于MATLAB的MFCC音频特征参数程序
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    本程序利用MATLAB实现MFCC（梅尔频率倒谱系数）计算，提取音频信号的关键特征，适用于语音识别、情感分析及音乐检索等领域。 MFCC-MEL域倒谱系数是一种基于人耳听觉特性的特征参数，在语音识别、音频分类检索等领域得到了广泛应用。
     
  • 时域和频域特征的提取
    优质
    本研究探讨了在信号处理中时域和频域特征的有效提取方法，旨在提升模式识别与数据分析的准确性。 提取数据的时域和频域指标，以获得相应的时域和频域特征。
     
  • 时域与频域特征提取
    优质
    时域与频域特征提取涉及从信号或数据中抽取关键信息的技术，涵盖时间序列分析和频率成分识别，广泛应用于语音处理、图像识别及通信系统等领域。 在信号处理领域，提取时域与频域特征是分析数据及理解其内在模式的重要步骤。本段落将深入探讨这些概念，并通过Python编程语言展示如何实现相关计算。 时域特征通常直接基于对信号的观察而无需转换，易于理解和应用。常见的时域特征包括： 1. **方差（Variance）**：衡量信号波动程度的统计量，其值为所有样本与均值之差平方后的平均数。方差越大表示信号变化越剧烈。 2. **标准差（Standard Deviation）**：是方差的平方根，用于衡量信号数据点分布情况的标准偏差度。 3. **峭度（Kurtosis）**：反映信号尖峰程度的统计量，帮助区分高或低峰值的数据分布。计算时通常涉及四阶矩，并通过标准差归一化以消除单位影响。 4. **裕度（Crest Factor）**：定义为峰值幅度与有效值（RMS，Root Mean Square）之比，反映信号瞬态波动大小。 5. **峰值（Peak）**：指信号中的最大值，可提供有关强度或事件的信息。 6. **斜率（Slope）**：表示在特定时间点或时间段内信号的变化速率。它有助于揭示信号的动态特性如上升和下降时间等信息。 频域特征通过傅立叶变换将时域信号转换为频率成分来展示，以揭示其内在模式。常用的频域特征包括： 1. **功率谱密度（Power Spectral Density, PSD）**：描述在各个频率上的能量分布情况，帮助识别周期性和噪声成分。 2. **谐波（Harmonics）**：指信号中存在的整数倍频率分量，可能指示系统的非线性特性。 3. **带宽（Bandwidth）**：表示信号能量主要集中在的频段宽度，有助于发现特征频率范围内的信息。 4. **中心频率（Center Frequency）**：代表频域中信号能量集中的位置，对于限定带宽内的情况特别有意义。 在Python编程环境中，可以使用`numpy`和`scipy`库来计算时域和频域特征。例如，方差与标准差可通过调用`numpy.var()`及`numpy.std()`函数获取；峭度则利用`scipy.stats.kurtosis()`进行计算；傅立叶变换可以通过导入的`numpy.fft`模块实现。对于峰值、斜率以及其它频域分析需求，则可能需要额外编写脚本或使用如matplotlib等信号处理库来辅助。 通过上述方法，可以更好地理解和应用时域与频域特征提取技术，从而深入解析和利用数据中的信息。
     
  • 关于Z-矩阵最小特征值和特征向量的数值算法研究（2007年）
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    本研究探讨了针对Z-矩阵的最小特征值及对应特征向量的有效数值计算方法，旨在提升相关领域的理论与应用水平。发表于2007年。 基于Z-矩阵与非负矩阵之间的关系，本段落提出了一种用于计算不可约Z-矩阵最小特征值及对应特征向量的同步数值算法，并通过数值实验验证了该算法的有效性和可行性。
     
  • 基于MATLAB的故障诊断时域、频域及时频域特征提取代码
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    本代码集基于MATLAB环境，涵盖故障诊断中关键的数据分析技术，包括时域、频域及时频域特征的高效提取方法。 故障诊断过程中采用了多种特征提取方法：时域特征提取包括17个参数值（其中有量纲参数和无量纲参数），频域特征提取包括3个参数值，而时频域特征提取则包含18个参数值。所有MATLAB程序代码都配有详细的注解说明，可以直接使用原始数据运行以获得结果。