本地化服务_matlab正版软件使用教程_matlab 2020a

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使用 Simulink 更快地设计电力变流器的数字控制器
使用 Simulink，您可以在同一个仿真环境中对模拟元件和数字元件建模。通过功率电路和控制器的闭环仿真，您可以在实现控制器之前评估和验证电压模式控制和电流模式控制等模式的选择。
在不同的逼真程度上对电力变流器进行建模：以平均模型验证系统动态特性，以行为模型验证开关特性，以及以详细非线性模型验证寄生参数和其他细节特性。通过使用 AC 频率扫描和系统辨识对开关变换器模型进行小信号分析来获得线性模型。然后可以使用经典控制理论进行模型分析与控制，比如使用波特图和根轨迹图的交互回路成形。
使用 Simulink 开发电池管理系统软件
对电子电路和集中参数电池组模型进行仿真。建立包含等价RC电路的电池组模型、电力电子器件以及各种负载与环境的模型。使用 Simulink 来设计、调优并测试调度、闭环和故障检测算法。
使用测试数据校准电池模型参数，并捕获电池化学反应、发热、老化和其他非线性特征。为荷电状态 (SoC) 设计了状态观测器，进行电量平衡和健康状态在线评估。在模型上运行 Monte Carlo 实验，使用蒙特卡洛方法对控制算法进行仿真，模拟所有操作条件和故障情形。

访问无处不在的数据
设备数据可被结构化或非结构化，它们存储于诸如本地文件、云（例如 AWS® S3、Azure® Blob）、数据库以及历史数据等多种源中。无论您的数据在哪里，您都可以使用 MATLAB 来获取。当您没有足够的故障数据时，可以通过输入信号故障，从机器设备上的 Simulink 模型来生成故障数据，并对系统故障动态进行建模。
整理和探索您的数据以实现简化
数据是散乱的。使用 MATLAB，您可以对数据进行预处理、降维处理并提取特征。
对不同采样率的数据进行调整，并说明缺失值和异常值。
使用的信号处理技术移除杂点、筛选数据并分析瞬态或变化的信号。
使用统计和动态方法进行特征提取和选择，以简化数据集并减少预测模型的过度拟合。
使用机器学习检测和预测错误
运用分类、回归和时序建模技术确定故障根源并预测故障时间。
交互式探查并选择重要的变量来估算 RUL 或对故障模式进行分类。
使用内置函数训练、比较和验证多个预测模型。
计算并可视化置信区间以量化预测中的不确定性。
在生产系统中部署算法
通过在嵌入式设备和企业 IT/OT 系统上实施 MATLAB 算法，缩短响应时间，减少传输的数据，并立即提供结果给车间操作员。
通过使用 MATLAB 和 Simulink 为目标资产和边缘设备自动生成 C/C ++代码来摆脱手动编码。
在含生产服务器的云上扩展 MATLAB 分析，并与 Spotfire、 PI Server 及其他平台集成。

Create Custom Graphics and Interactions
Extend the graphics system with customized defaults and share with your co-workers to adopt a common standard across your team.

Software and internet companies are in a race to extract meaningful information from big data. MATLAB® products can enable computer scientists and data analysts to quickly convert the information found in big data into valuable insights. MATLAB can be used to:
Explore data to look for gaps and patterns
Develop algorithms for predictive models
Accelerate analysis using high performance computing
Integrate and deploy applications into enterprise solutions
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