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Solar Charge Controller: MATLAB/Simulink-Based PV MPPT Control and Battery Charging Simulation Model

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简介：
本研究开发了一种基于MATLAB/Simulink的太阳能充电控制器模拟模型，用于光伏MPPT控制和电池充电过程仿真。 59.Solar_Charge_Controller：基于MATLAB/Simulink的太阳能光伏MPPT控制蓄电池充电仿真模型。其中，光伏MPPT控制采用扰动观测法（P&O法），蓄电池充电采用三阶段充电控制。仿真模型包含一份详细的仿真说明文档，便于理解和修改参数。仿真条件为MATLAB/Simulink R2015b版本。

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  • Solar Charge Controller: MATLAB/Simulink-Based PV MPPT Control and Battery Charging Simulation Model
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    本研究开发了一种基于MATLAB/Simulink的太阳能充电控制器模拟模型，用于光伏MPPT控制和电池充电过程仿真。 59.Solar_Charge_Controller：基于MATLAB/Simulink的太阳能光伏MPPT控制蓄电池充电仿真模型。其中，光伏MPPT控制采用扰动观测法（P&O法），蓄电池充电采用三阶段充电控制。仿真模型包含一份详细的仿真说明文档，便于理解和修改参数。仿真条件为MATLAB/Simulink R2015b版本。
     
  • Solar Charge Controller: A MATLAB/Simulink Simulation Model for PV MPPT Control and Battery Charging
    优质
    本研究开发了一个基于MATLAB/Simulink的太阳能充电控制器仿真模型，用于光伏系统的最大功率点跟踪（MPPT）控制和电池充电管理。 Solar_Charge_Controller：基于MATLAB/Simulink的太阳能光伏MPPT控制蓄电池充电仿真模型。其中，光伏MPPT控制采用扰动观测法（P&O法），蓄电池充电采用三阶段充电控制。仿真模型附带一份仿真说明文档，便于理解和修改参数。仿真条件为MATLAB/Simulink R2015b版本。
     
  • Fuzzy Logic MPPT for Solar PV: MATLAB Implementation of Fuzzy Logic MPPT Controller...
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    本研究介绍了一种基于模糊逻辑的最大功率点跟踪（MPPT）控制器在MATLAB中的实现方法，专门用于太阳能光伏系统，以提高能源转换效率。 该系统由一个光伏阵列和带有阻性负载的升压转换器组成。 升压转换器通过模糊逻辑控制器进行控制，以从光伏阵列中提取最大功率。如果您需要完整的模型（包括FIS文件），请通过电子邮件engr.niaz91@gmail.com与我联系。 若要观看视频演示，请访问相应的链接。
     
  • Adaptive MPC Design Using Simulink and Model Predictive Control...
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    本教程介绍如何使用Simulink和Model Predictive Control工具箱设计自适应MPC控制器，适用于工业过程控制应用。 汽车自动驾驶 MPC（模型预测控制）实例文件详细附说明
     
  • MPPT Algorithm Using Neural Networks for Solar PV Systems
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    本文提出了一种基于神经网络的MPPT算法，旨在优化太阳能光伏系统的能量采集效率。通过智能学习和适应不同环境条件，该方法能够有效追踪最大功率点，提高系统性能。 神经网络可以用来实现MPPT控制。
     
  • Battery Charging Specification 1.2
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    电池充电规范1.2版是一套详尽指导文件，旨在确保便携式电子设备的锂离子电池能够安全、高效地进行充电。该版本对充电参数进行了优化和更新，为OEM厂商提供了最新的技术标准与最佳实践指南，以延长电池寿命并提高用户体验。 USB-IF电池充电规格（Battery Charging Specification-1.2）于2010年12月7日公布。
     
  • Satellite Attitude and Orbit Control Simulink Simulation: Technical Analysis and Optimization from Basics
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    本书《卫星姿态与轨道控制Simulink仿真》深入浅出地介绍了从基础理论到实践应用的卫星控制系统技术分析和优化方法，适合工程技术人员及研究人员阅读。 本段落详细介绍了使用Simulink进行卫星姿态轨道控制（姿轨控）仿真的方法和技术要点。文章首先概述了姿轨控的基本概念及其重要性，并深入探讨了姿态控制和轨道控制两大核心模块的具体实现细节。在姿态控制部分，重点讲解了四元数反馈、PD控制以及反作用飞轮模型的设计；而在轨道控制方面，则涉及开普勒方程、摄动模型和推进器脉冲调制等内容。文中不仅提供了关键代码片段，还分享了许多实际调试过程中遇到的问题及解决方案，如数值稳定性的维护、单位一致性检查、采样率匹配等。此外，作者强调了仿真精度与计算速度之间的权衡，并提出了一些提高仿真实效性的建议。 本段落适合航空航天领域的研究人员、工程师以及对卫星控制系统感兴趣的高级技术人员阅读。通过掌握Satellite Simulink建模的基础理论和实践技能，读者能够独立构建并优化卫星姿轨控仿真模型，适用于教学培训、科研项目和技术评审等多种场合。文中提到的多个代码实例和调试经验对于理解和应用卫星控制系统具有很高的参考价值。同时提醒读者关注仿真与实际情况之间的差异，在实际工程中还需考虑更多的不确定因素。
     
  • Network-Based Neural Network Model Predictive Control (MPC)
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    简介：本研究提出了一种基于网络的神经网络模型预测控制（MPC）方法，结合了先进的机器学习技术与工业过程控制理论，以优化复杂系统中的动态行为和性能。通过在网络架构中嵌入神经网络，该方案能够更精确地建模非线性系统并实时调整控制策略，适用于远程监控与分布式控制系统等领域，为提高能效、稳定性和响应速度提供了新的可能性。 基于神经网络的模型预测控制（MPC）算法用于多智能体系统的控制。
     
  • Vectorized Solar Azimuth and Elevation Prediction Based on Geographic Coordinates and Elevation:...
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    本研究提出了一种基于地理位置和海拔高度向量化的太阳方位角与高度预测方法，旨在提高太阳能利用效率。 在任何纬度、经度和高度范围内预测太阳的方位角和仰角（精度为正负1度）。为了满足大众需求，此例程已经被矢量化以提高计算速度。函数调用格式如下：[Az El] = SolarAzEl(2008/02/18 13:10:00,60,15,0) 输入参数： - UTC日期和时间 - 格式为YYYY/MM/DD hh:mm:ss或MATLAB日期向量，尺寸可以是[N x 1]。 - 纬度 - 单位为度的站点纬度范围从-90到90（南纬用负数表示，北纬用正数表示）；维度大小可设置为 [N x 1]。 - 经度 - 单位为度的站点经度范围从-180到180（西经用负数表示，东经用正数表示），维度同样可以是[N x 1]。 - 海拔高度 - 单位为公里的站点海拔高度，也可以设置成 [N x 1]。 输出参数： - Az - 太阳方位角以度为单位（结果大小可设为[N x 1]）。 - El - 太阳高程/高度角以度为单位（同样可以是[N x 1]）。
     
  • Model-Free Adaptive Control: Theory and Applications
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    《Model-Free Adaptive Control: Theory and Applications》一书全面介绍了无模型自适应控制理论及其在各个领域的应用实践，为复杂系统的控制问题提供了创新解决方案。 by Hou, Zhongsheng Jin, Shangtai Introduction ...........................................................................................1 1. Model-Based Control ........................................................................ 1 1.1 Modeling and Identification ......................................................... 1 1.2 Model-Based Controller Design ...................................................3 2. Data-Driven Control .........................................................................5 2.1 Definition and Motivation of Data-Driven Control .....................6 2.2 Object of Data-Driven Control Methods..............................7 2.3 Necessity of Data-Driven Control Theory and Methods ....8 2.4 Brief Survey on Data-Driven Control Methods..................10 2.5 Summary of Data-Driven Control Methods.......................15 3. Preview of the Book.........................................................................16 Recursive Parameter Estimation for Discrete-Time Systems................ 19 2. Introduction ....................................................................................19 2. Parameter Estimation Algorithm for LinearlyParameterized Systems.............................................................20 2.1 Projection Algorithm..........................................................21 2.2 Least-Squares Algorithm ....................................................22 3. Parameter Estimation Algorithm for NonlinearlyParameterized Systems..............................................27 3.1 Projection Algorithm and Its Modified Formfor Nonlinearly Parameterized Systems...............................27 3.2 Least-Squares Algorithm and Its Modified Formfor Nonlinearly Parameterized Systems...............................32 4. Conclusions.................................................................................... 44 Dynamic Linearization Approach of Discrete-TimeNonlinear Systems..............................................45 1. Introduction ....................................................................................45 2. SISO Discrete-Time Nonlinear Systems ..........................................47 2.1 Compact Form Dynamic Linearization..............................47 2.2 Partial Form Dynamic Linearization..................................53 2.3 Full Form Dynamic Linearization......................................59 3. MIMO Discrete-Time Nonlinear Systems......................................64 3.1 Compact Form Dynamic Linearization.............................64 3.2 Partial Form Dynamic Linearization.................................66 3.3 Full Form Dynamic Linearization......................................69 4. Conclusions.....................................................................................71 Model-Free Adaptive Control of SISO Discrete-TimeNonlinear Systems...........................................75 1. Introduction ....................................................................................75 2. CFDL Data Model Based MFAC ................................................... 77 2.1 Control System Design...................................................... 77 2.2 Stability Analysis ................................................................80 2.3 Simulation Results..............................................................87 3. PFDL Data Model Based MFAC.....................................................93 3.1 Control System Design.......................................................93 3.2 Stability Analysis ................................................................96 3.3 Simulation Results............................................................104 4. FFDL Data Model Based MFAC...................................................108 4.1 Control System Design.....................................................108 4.2 Simulation Results............................................................113 5. Conclusions................................................................................... 118 Model-Free Adaptive Control of MIMO Discrete-TimeNonlinear Systems..............................................119 1. Introduction .................................................................................. 119 2. CFDL Data Model Based MFAC ..................................................120 2.1 Control System Design.....................................................120 2.2 Stability Analysis ..............................................................124 2.3 Simulation Results............................................................132