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基于双环控制的全桥整流器

于 2021-06-10 发布
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FullBridgePWM_PI.slx

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chap3_3sim.mdl.r2011a├── 第4章仿真程序│   ├── chap4_1.m│   ├── chap4_2ctrl.m│   ├── chap4_2plant.m│   ├── chap4_2plot.m│   ├── chap4_2sim.mdl│   ├── chap4_2sim.mdl.r2011a│   ├── chap4_3ctrl.m│   ├── chap4_3plant.m│   ├── chap4_3plot.m│   ├── chap4_3sharp.m│   ├── chap4_3sim.mdl│   ├── chap4_4ctrl.m│   ├── chap4_4plant.m│   ├── chap4_4plot.m│   ├── chap4_4sim.mdl│   ├── chap4_4sim.mdl.r2011a│   ├── chap4_5ctrl.m│   ├── chap4_5plant.m│   ├── chap4_5plot.m│   └── chap4_5sim.slx├── 第5章仿真程序│   ├── chap5_1ctrl.m│   ├── chap5_1plant.m│   ├── chap5_1plot.m│   ├── chap5_1sim.mdl│   ├── chap5_2ctrl.m│   ├── chap5_2i.m│   ├── chap5_2input.m│   ├── chap5_2plant.m│   ├── chap5_2plot.m│   ├── chap5_2sim.mdl│   ├── chap5_3ctrl.m│   ├── chap5_3plant.m│   ├── chap5_3plot.m│   ├── chap5_3sim.mdl│   ├── chap5_4ctrl.m│   ├── chap5_4plant.m│   ├── chap5_4plot.m│   ├── chap5_4sim.mdl│   ├── chap5_5ctrl.m│   ├── chap5_5plant.m│   ├── chap5_5plot.m│   ├── chap5_5sim.mdl│   ├── chap5_6adapt.m│   ├── chap5_6ctrl.m│  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    【实例简介】 数学建模竞赛中应当掌握的十类算法 董乘宇∗ (北京邮电大学,北京 100876) 1 十类常用算法 数学建模竞赛中应当掌握的十类算法: 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法,是通过计算机仿真来解决问题的算法,同时可以通过 模拟来检验自己模型的正确性,几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理,而处理数据 的关键就在于这些算法,通常使用 MATLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题,很 多时候这些问题可以用数学规划算法来描述,通常使用 Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种,包括最短路、网络流、二分图等算法,涉及到图论的问题可以 用这些方法解决,需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法, 竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法:模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一 些较困难的最优化问题的,对于有些问题非常有帮助,但是算法的实现比较困难,需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法,在很多竞赛题中有应用,当重点讨论模型本 身而轻视算法的时候,可以使用这种暴力方案,最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的,数据可以是连续的,而计算机只能处理离散的 数据,因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话,那些数值分析中常用的算法比如方程组 求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关,即使问题与图形无关,论文中也会需要图片来说明 问题,这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题,通常使用 MATLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题,对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真,随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是 97 年的 A 题,每个零件都有自己的标定值,也都有自己的容差等级,而求解最优的 组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和 108 种容差选取方案,根本不可能去求解析解,那如何 去找到最优的方案呢?随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法,在每个零件可行的区间中按照正 ∗作者简介:董乘宇,曾任 SHUMO.COM 论坛“编程交流”版版主,获 2002 年全国大学生数学建模竞赛一等奖。 第 1 期 董乘宇:数学建模竞赛中应当掌握的十类算法 13 态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案,然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方 案,从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年†的彩票第二问,要求设计一种更好的方案,首先方案的 优劣取决于很多复杂的因素,同样不可能刻画出一个模型进行求解,只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用,与图形处理有关的问题很多与拟合有关系,一个例子就是 98 年美国 赛 A 题,生物组织切片的三维插值处理,94 年 A 题逢山开路,山体海拔高度的插值计算,还有吵的沸沸 扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法,观察数据的走向进行处理。此类问题在 MATLAB 中有很多现成的函数可以调用,熟悉 MATLAB,这些方法都能游刃有余的用好。 2.3 规划类问题算法 竞赛中很多问题都和数学规划有关,可以说不少的模型都可以归结为一组不等式作为约束条件、几 个函数表达式作为目标函数的问题,遇到这类问题,求解就是关键了,比如 98年 B 题,用很多不等式完 全可以把问题刻画清楚,因此列举出规划后用 Lindo、Lingo 等软件来进行解决比较方便,所以还需要熟 悉这两个软件。 2.4 图论问题 98 年 B 题、00 年 B 题、95 年锁具装箱等问题体现了图论问题的重要性,这类问题算法有很多,包 括:Dijkstra、Floyd、Prim、Bellman-Ford,最大流,二分匹配等问题。每一个算法都应该实现一遍,否则 到比赛时再写就晚了。 2.5 计算机算法设计中的问题 计算机算法设计包括很多内容:动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界。比如 92 年 B 题用分枝 定界法,97 年 B 题是典型的动态规划问题,此外 98 年 B 题体现了分治算法。这方面问题和 ACM 程序 设计竞赛中的问题类似,推荐看一下《计算机算法设计与分析》(电子工业出版社)等与计算机算法有关 的书。 2.6 最优化理论的三大非经典算法 这十几年来最优化理论有了飞速发展,模拟退火法、神经网络、遗传算法这三类算法发展很快。近 几年的赛题越来越复杂,很多问题没有什么很好的模型可以借鉴,于是这三类算法很多时候可以派上用 场,比如:97 年 A 题的模拟退火算法,00 年 B 题的神经网络分类算法,象 01 年 B 题这种难题也可以 使用神经网络,还有美国竞赛 89 年 A 题也和 BP 算法有关系,当时是 86 年刚提出 BP 算法,89 年就考 了,说明赛题可能是当今前沿科技的抽象体现。03 年 B 题伽马刀问题也是目前研究的课题,目前算法最 佳的是遗传算法。 2.7 网格算法和穷举算法 网格算法和穷举法一样,只是网格法是连续问题的穷举。比如要求在 N 个变量情况下的最优化问 题,那么对这些变量可取的空间进行采点,比如在 [a, b] 区间内取 M 1 个点,就是 a, a (b−a)/M, a 2 · (b − a)/M, · · · , b 那么这样循环就需要进行 (M 1)N 次运算,所以计算量很大。 比如 97 年 A 题、99 年 B 题都可以用网格法搜索,这种方法最好在运算速度较快的计算机中进行, 还有要用高级语言来做,最好不要用 MATLAB 做网格,否则会算很久的。 †编者注:指 2002 年 14 数 模 2004 年 穷举法大家都熟悉,就不说了。 2.8 一些连续数据离散化的方法 大部分物理问题的编程解决,都和这种方法有一定的联系。物理问题是反映我们生活在一个连续的 世界中,计算机只能处理离散的量,所以需要对连续量进行离散处理。这种方法应用很广,而且和上面的 很多算法有关。事实上,网格算法、蒙特卡罗算法、模拟退火都用了这个思想。 2.9 数值分析算法 这类算法是针对高级语言而专门设的,如果你用的是 MATLAB、Mathematica,大可不必准备,因为 象数值分析中有很多函数一般的数学软件是具备的。 2.10 图象处理算法 01 年 A 题中需要你会读 BMP 图象、美国赛 98 年 A 题需要你知道三维插值计算,03 年 B 题要求 更高,不但需要编程计算还要进行处理,而数模论文中也有很多图片需要展
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