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Power System Stability and Control - Kundur.pdf

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简介：
本书《电力系统稳定与控制》由Kundur撰写，全面阐述了电力系统的稳定性理论及控制策略，是该领域的经典之作。 Power System Stability and Control is a book authored by Kundur. It provides comprehensive coverage of the concepts, theories, and methods related to power system stability analysis and control strategies. The text delves into various aspects such as small signal stability, transient stability, voltage stability, along with advanced topics like wide-area measurement systems (WAMS) for improved monitoring and control in modern electrical grids.

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  • Power System Stability and Control - Kundur.pdf
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    本书《电力系统稳定与控制》由Kundur撰写，全面阐述了电力系统的稳定性理论及控制策略，是该领域的经典之作。 Power System Stability and Control is a book authored by Kundur. It provides comprehensive coverage of the concepts, theories, and methods related to power system stability analysis and control strategies. The text delves into various aspects such as small signal stability, transient stability, voltage stability, along with advanced topics like wide-area measurement systems (WAMS) for improved monitoring and control in modern electrical grids.
     
  • Adaptive Control: Stability, Convergence, and Robustness.pdf
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    《自适应控制：稳定性、收敛性和鲁棒性》一书深入探讨了自适应控制系统的设计原理，重点研究系统的稳定性分析、参数调整过程中的收敛特性以及面对不确定性时的鲁棒性能。适合自动控制领域的研究人员和工程师阅读参考。 Adaptive control focuses on stability, convergence, and robustness.
     
  • Theory and Practice of Power System State Estimation
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    本书《电力系统状态估计的理论与实践》深入探讨了电力系统状态估计的基本原理、算法及其应用，结合实际案例详细阐述了如何提高电网运行的安全性和经济性。 《Power System State Estimation Theory and Implementation》是一本关于电力系统状态估计的经典著作，推荐学习电力系统的专业人士下载阅读以深入理解相关知识。
     
  • Designing Control Loops for Linear and Switching Power Supplies
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    本书《设计电源控制回路：线性与开关电源》深入浅出地讲解了如何为线性和开关模式电源设计有效的控制回路，涵盖理论知识和实用技巧。 在电子工程领域，循环控制是一个关键的方面，当今的专业人士需要掌握它。控制系统是一种复杂的电子架构，涉及设定点和目标。一个简单的例子就是汽车上的定速巡航系统。本书不深入探讨广泛的理论知识，而是专注于电力电子工程师真正需要了解的内容，以补偿或稳定特定系统。书中提供了大量实用章节、设计示例以及现成的公式来帮助工程师解决实际问题。 读者还可以找到关于控制回路基础和原理的相关内容，以便对材料有更全面的理解。本书权威地解释了如何进行控制系统分析，并详细介绍了实践中的补偿器应用。它还指导工程师测量系统性能并验证原型稳定性及设计余量是否足够。此外，专业人士可以学习通过实验台认证的安全边际来保证大规模生产的安全性。
     
  • Design and Implementation of a Model Predictive Control System Using...
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    本研究设计并实现了一种基于模型预测控制（MPC）的技术系统，通过优化算法提高系统的响应性能与稳定性。采用先进的数学建模方法，针对特定应用场景进行了详细仿真和实验验证，展示了该控制系统在动态调节及多变量处理方面的优越性。 这本国外的优秀教材介绍了如何使用MATLAB实现模型预测控制，并通过简洁的方式阐述了相关概念，还提供了实例代码。
     
  • Design and Implementation of a Model Predictive Control System Using...
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    本论文设计并实现了一种基于模型预测控制(MPC)系统的应用方案，详细探讨了其算法原理、系统架构及实际案例分析。 模型预测控制（MPC）在控制工程领域有着悠久的历史，并且是少数几个持续吸引工业界和学术界研究人员兴趣的领域之一。
     
  • Design and Implementation of a Model Predictive Control System Using...
    优质
    本研究设计并实现了一种基于模型预测控制(MPC)的控制系统。通过优化算法，该系统能够有效应对多变量约束问题，并在多个仿真场景中验证了其稳定性和优越性。 该书于2008年由Springer出版，内容基于MATLAB实现的模型预测控制，并通过实际工程例子来展示MATLAB编程的应用。
     
  • Design and Implementation of a Model Predictive Control System Using...
    优质
    本论文设计并实现了一种基于模型预测控制（MPC）的控制系统。通过理论分析和实验验证了该系统的有效性和稳定性，为工业自动化提供了新的解决方案。 本书《Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB 2009》详细介绍了模型预测控制（MPC）的系统设计与实现方法，并使用MATLAB 2009作为主要工具进行阐述。书中不仅深入探讨了MPC的核心概念，还涵盖了诸如控制、MATLAB和MPC等关键词及相关高级控制技术主题。 作为一种先进的控制系统策略，MPC通过在每个时间步长解决一个在线优化问题来预测未来一段时间内的系统行为，并据此计算出当前最优的控制动作。这种方法特别适合处理多变量且受约束的问题，在工业过程控制、航天器导航及车辆动力学等领域得到了广泛应用。 模型精度是影响MPC性能的关键因素之一，因此本书深入探讨了如何建立和验证系统的动态特性模型——这些模型可以是线性的也可以是非线性的。此外，书中还强调了处理系统运行限制的重要性，以确保实现既安全又高效的控制策略。 MATLAB因其强大的数学计算能力和丰富的控制系统工具箱而成为MPC设计的首选平台之一。本书详细介绍了如何利用Model Predictive Control Toolbox等资源来简化控制器的设计过程，并提供了有关选择和配置关键参数（如预测时域、控制时域及权重系数）的具体指导，还涵盖了仿真环境搭建以及在实际硬件上部署控制器的方法。 除了基础理论外，书中可能还会探讨与MPC相关的高级主题，例如鲁棒控制、自适应控制、最优控制和非线性控制等。这些内容对于理解和解决复杂工业环境中出现的问题至关重要，并且代表了当前研究领域的前沿方向。 此外，《Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB 2009》还可能包含多个案例分析，以展示MPC在实际应用中的效果及其工作原理。通过这样的实例学习，读者可以更好地掌握如何将理论知识转化为实践操作能力，并能在各自的领域内有效利用MPC策略。 总的来说，《Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB 2009》为控制系统工程师和研究人员提供了一个全面的学习资源库，使他们能够深入了解并熟练应用模型预测控制技术。
     
  • Numerical Algorithms: Accuracy and Stability
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    《数值算法：精度与稳定性》一书深入探讨了设计和分析数值计算方法时的关键问题，重点关注如何确保算法在实际应用中的准确性和鲁棒性。 《数值算法的准确性和稳定性》一书由尼古拉斯·J·希格曼撰写，并在曼彻斯特大学担任职务，他是数值计算领域的权威学者。这本书的第二版由工业与应用数学学会（SIAM）出版发行于费城，版权归属于该学会。全书深入探讨了如何理解和评估有限精度环境下数值算法的准确性和稳定性。 书中围绕以下关键概念展开： 1. **相对误差和有效数字**：在数值计算中，相对误差衡量结果与真实值之间的差异，而有效数字反映了数据的精确度。 2. **误差来源**：包括舍入误差、模型简化带来的不确定性以及算法本身的局限性等。 3. **精度与准确性**：前者关注的是计算过程中的精确程度，后者则涉及计算结果与实际值接近的程度。 4. **前后误差**：前向误差是指算法输出和期望解之间的差距；后向误差则是输入数据的微小变化导致的大范围解的变化。 5. **条件数**：用于量化问题本身的敏感性，高条件数值的问题更容易受到计算误差的影响。 6. **消减现象**：当两个相近数字相减时会导致大量信息丢失的现象，这是数值不稳定的一个常见原因。 7. **求二次方程的解法**：书中详细说明了如何在数值计算中稳定地解决二次方程式问题。 8. **样本方差的计算方法**：此过程容易产生误差，尤其是在处理大规模数据集时尤为明显。 9. **线性方程组解决方案比较**：通过对比高斯-埃森特拉特部分主元法（GEPP）和克拉默法则在解决线性方程组中的稳定性和效率差异。 10. **舍入误差积累问题**：随着计算步骤的增加，舍入误差会逐渐累积，可能导致结果严重偏离真实值。 11. **不稳定性与消减现象的关系**：即使没有明显的数字相减导致的信息丢失现象，算法也可能因缺乏行交换（pivoting）而变得不稳定。 12. **提高精度的方法**：通过增加浮点数的位数或使用更高精度的数据类型来减少舍入误差的影响。 13. **舍入误差的好处**：在某些情况下，适当的数值四舍五入可以促进算法更快地收敛到正确的解。 14. **稳定性问题的依赖性**：一个计算方法在一个问题上可能是稳定的，在另一个不同条件下却可能变得不稳定。 15. **非随机性的舍入误差模式**：理解这些规律可以帮助设计更稳健、精确度更高的数值计算算法。 这本书不仅提供了坚实的理论基础，还通过具体实例和实际应用案例帮助读者应对数值分析中的挑战。对于从事科学计算、工程计算或数据分析的专业人士来说，《数值算法的准确性和稳定性》是一本非常有价值的参考书籍。