Moving-average-simulink

Moving-average-simulink

Options-trading-authority-reviews
Trade-binary-options-no-minimum-deposit
Pindah-rata-rata-scilab


Online-trading-course-academy-of-financial-trading Bagaimana-untuk-perdagangan-uvxy-pilihan Moving-average-1-hour-chart Scottrade-options-trading-hours Live-forex-rates-indian-banks Option-forex-trading

Sugeno-Type Fuzzy Inference Proses inferensi fuzzy yang telah dikenal sejauh ini dikenal dengan metode inferensi fuzzy murdan, metodologi yang paling umum. Pada bagian ini, kita membahas apa yang disebut Sugeno, atau Takagi-Sugeno-Kang, metode inferensi fuzzy. Diperkenalkan pada tahun 1985 Sug85, ini mirip dengan metode Mamdani dalam banyak hal. Dua bagian pertama dari proses inferensi fuzzy, mengaduksikan input dan menerapkan operator fuzzy, sama persis. Perbedaan utama antara Mamdani dan Sugeno adalah bahwa fungsi keanggotaan keluaran Sugeno bersifat linier atau konstan. Aturan khas dalam model fuzzy Sugeno memiliki bentuk If Input 1 x dan Input 2 y. Maka Output adalah z ax oleh c Untuk model Sugeno dengan urutan nol, tingkat output z adalah konstanta (ab 0). Tingkat output z i dari setiap aturan dibobot oleh kekuatan penembakan w i peraturan. Misalnya, untuk aturan AND dengan Input 1 x dan Input 2 y, kekuatan penembakan adalah di mana F 1,2 (.) Adalah fungsi keanggotaan untuk Input 1 dan 2. Hasil akhir dari sistem adalah rata-rata tertimbang dari semua Output aturan, dihitung sebagai aturan Sugeno beroperasi seperti ditunjukkan pada diagram berikut. Gambar di atas menunjukkan model tip fuzzy yang dikembangkan pada bagian sebelumnya dari manual ini disesuaikan untuk digunakan sebagai sistem Sugeno. Untungnya, sering terjadi bahwa fungsi keluaran tunggal benar-benar cukup untuk kebutuhan masalah tertentu. Sebagai contoh, sistem tippersg.fis adalah representasi tipe Sugeno dari model tip yang sekarang sudah tidak asing lagi. Jika Anda memuat sistem dan plot permukaan outputnya, Anda akan melihatnya hampir sama dengan sistem Mamdani yang pernah Anda lihat. Cara termudah untuk memvisualisasikan sistem Sugeno orde pertama adalah memikirkan setiap aturan sebagai menentukan lokasi tunggal yang bergerak. Artinya, lonjakan output tunggal bisa bergerak secara linier di ruang output, tergantung pada inputnya. Hal ini juga cenderung membuat notasi sistem sangat kompak dan efisien. Model fuzzy Sugeno yang lebih tinggi memungkinkan, namun mereka mengenalkan kompleksitas yang signifikan dengan sedikit manfaat yang jelas. Model fuzzy Sugeno yang fungsi keanggotaan outputnya lebih besar dari pada orde pertama tidak didukung oleh Fuzzy Logic Toolbox. Karena ketergantungan linear masing-masing aturan pada variabel input suatu sistem, metode Sugeno sangat ideal untuk bertindak sebagai pengawas interpolasi pengendali linier ganda yang masing-masing diterapkan pada kondisi operasi yang berbeda dari sistem nonlinier dinamis. Misalnya, kinerja pesawat terbang bisa berubah drastis dengan ketinggian dan nomor Mach. Pengendali linier, meski mudah dihitung dan sesuai dengan kondisi penerbangan tertentu, harus diperbarui secara teratur dan lancar untuk mengikuti perubahan keadaan kendaraan terbang. Sistem inferensi Sugeno fuzzy sangat sesuai untuk menyelesaikan interpolasi dengan lancar yang akan diterapkan di ruang input dengan penjadwal gain alami dan efisien. Demikian pula, sistem Sugeno cocok untuk memodelkan sistem nonlinier dengan cara menginterpolasi antara beberapa model linier. Membangun Model Simulink Fuzzy Anda Sendiri Studi Kasus: Solusi Pemodelan Baterai Maplesoftrsquos Membantu Meningkatkan Keselamatan dan Mengurangi Biaya, Waktu Set-Up di Uji HIL Penggunaan baterai isi ulang dalam produk konsumen, aplikasi bisnis dan sistem industri terus berkembang secara substansial. Pasar global untuk semua baterai akan mencapai hampir 74 miliar tahun ini, dan baterai isi ulang akan mencapai hampir 82 dari itu, atau 60 miliar, menurut peneliti pasar Frost amp Sullivan. Pertumbuhan seperti ini berarti beberapa hal. Pertama, perusahaan besar telah pindah atau pindah ke pasar, merancang dan menawarkan produk mulai dari perangkat genggam sampai sistem back up yang besar. Kedua, karena sistem menjadi lebih besar, teknologi baterai harus sesuai dengan tantangan teknis untuk meningkatkan kapasitas sel, stabilitas termal, perluasan dan pembuangan hayati. Memenuhi Tantangan Teknis Pemantauan dan pengendalian sel array yang lebih besar melalui Battery Management Systems (BMS) membantu meminimalkan waktu charge dan memaksimalkan efisiensi dan masa pakai baterai. Desain dan pengujian BMS yang canggih dapat menjadi tantangan, namun, seperti yang ditemukan oleh salah satu produsen produk elektronik terbesar di dunia. Thatrsquos mengapa mereka baru-baru ini mengandalkan Maplesoft dan ControlWorks Inc. seorang integrator sistem pengujian real-time dengan pengalaman mendalam dalam mengembangkan stand tes BMS, untuk mengembangkan sistem uji Hardware-in-the-Loop (HIL) untuk BMS di salah satu Energi besar mereka. Produk Sistem Penyimpanan (ESS). Model MapleSim dari baterai Li-Ion dipilih karena kemampuannya yang telah terbukti untuk mencapai kinerja real-time. Alat pembuatan kode dan kompilasi sangat mudah digunakan, membuat integrasi model menjadi sistem HIL sangat cepat dan hemat biaya. Itu, ditambah dukungan pengembangan yang sangat baik yang kami terima dari tim Solusi Rekayasa Maplesoftrsquos membuat proyek ini sangat mulus. - Kenny Lee PhD, Direktur Pusat Penelitian Otomotif Elektronik, ControlWorks Inc. Solusi menarik untuk tantangan pengujian ini adalah menggunakan baterai virtual - model matematis sel baterai yang mampu menampilkan perilaku dinamis yang sama seperti yang asli - untuk pengujian tahap awal BMS. Tidak hanya model ini terbukti sangat akurat, namun efisien secara komputasi dan mampu mencapai eksekusi yang diperlukan untuk memberikan kinerja real-time untuk baterai yang mengandung ratusan sel pada platform real-time. Teknik pemodelan baterai yang digunakan oleh Maplesoft menggunakan teknik diskretisasi persamaan diferensial parsial (PDE) untuk merampingkan model ke seperangkat persamaan diferensial biasa (ODE) yang dapat segera diselesaikan dengan alat tingkat sistem seperti MapleSim. Fitur optimasi model lanjutan dari MapleSim juga memungkinkan kode yang dihasilkan menjadi sangat cepat dan mampu berjalan secara real-time. Model baterai yang dihasilkan juga dapat digunakan dalam prediksi tarif chargeischarge, state of charge (SoC), pembangkit panas dan keadaan kesehatan (SoH) melalui berbagai siklus pemuatan dalam model sistem multi-domain yang kompleks. Pendekatan ini memberikan kinerja yang dibutuhkan untuk studi tingkat sistem dengan kerugian minimal dalam model kesetiaan. Pengguna juga dapat membiarkan kehilangan energi melalui panas, membuat model ini berguna untuk melakukan studi termal untuk menentukan ukuran komponen dalam sistem pendingin untuk mengelola suhu baterai. Tidak mengendalikan suhu secara hati-hati dapat menyebabkan berkurangnya umur operasional atau, dalam kasus yang ekstrim, kerusakan atau bahkan ledakan karena pelarian termal, masalah umum pada banyak sistem bertenaga baterai. Struktur Model untuk Aplikasi ini Untuk keperluan proyek pengembangan sistem uji ESS ini, persyaratan utama untuk model baterai adalah: Hingga 144 sel polimer Li-Ion untuk pengujian BMS produk ESS clientrsquos Kemudahan konfigurasi untuk kebutuhan yang berbeda (parallelseries Jaringan) Beberapa sensor per sel (arus, tegangan, SoC, SoH) Variasi make-up kimia akibat toleransi manufaktur Penyisipan kesalahan pada setiap sel (open-circuit, shorting) Kapasitas untuk berjalan secara real-time (target execution-time) Anggaran 1 ms) Dalam kasus sistem penyimpanan energi, seperti contoh ini, setiap baterai ESS dibuat dari beberapa ldquostacksrdquo yang, pada gilirannya, mengandung beberapa sel. Model MapleSim mengikuti struktur ini dengan masing-masing sel menjadi subsistem bersama yang sepenuhnya parameter. Setiap sel juga bisa dialihkan ke sirkuit terbuka dengan menggunakan parameter logis. Model stack dibuat dari 18 subsistem sel yang terhubung baik secara paralel maupun seri, tergantung kebutuhan. Sinyal input disediakan untuk penyeimbangan biaya dari BMS. Sinyal keluaran diberikan kembali ke BMS untuk memantau kondisi tumpukan (tegangan suplai, SoC dan SoH). Akhirnya, ESS penuh dibuat dari beberapa tumpukan dengan sinyal IO yang diumpankan ke dan dari BMS. Model Kalibrasi dan Validasi Sebagian besar keakuratan model ini bergantung pada parameter eksperimen yang diturunkan, yang ditentukan dari hasil uji muatan. Insinyur proyek menentukan bahwa penyimpangan dalam kinerja karena variasi manufaktur perlu disertakan untuk menguji kemampuan penyeimbangan muatan BMS. Alih-alih menguji setiap sel, para insinyur mengandalkan varian acak yang dihasilkan dari distribusi statistik yang ditentukan oleh hasil tes chargeischarge pada 48 sel. Ini diterapkan pada 144 sel dan kemudian dibandingkan dengan hasil tes sebenarnya. Variasi maksimum tegangan dari data eksperimen adalah 14mV, sedangkan dari simulasi itu 13mV, dapat diterima untuk tujuan proyek ini. Insinyur Maplesoft dan ControlWorks Inc. juga menentukan respons sel rata-rata menggunakan alat estimasi parameter yang disertakan dengan Perpustakaan Baterai MapleSim. Ini menggunakan teknik optimasi untuk menentukan nilai parameter respon sel yang memberikan ldquofitrdquo terdekat pada hasil eksperimen. Respon ini kemudian divalidasi terhadap data respon dari sel lain untuk memastikan estimasi dekat model yang dihasilkan. Perilaku SoH diimplementasikan sebagai tabel look up berdasarkan hasil eksperimen. Model menentukan kapasitas dan tahanan internal berdasarkan jumlah siklus pengisian dan kedalaman debit (DOD) dari pencarian. Akhirnya, model tersebut dikonversi menjadi ANSI-C melalui Connector MapleSim, menghasilkan S-Function dari model baterai yang dapat diuji untuk kinerja dan akurasi dengan pemecah langkah tetap pada komputer desktop di MATLABSimulink reg sebelum memindahkannya ke Platform real-time Pemecah yang paling sederhana digunakan dan tolok ukur kinerja menunjukkan bahwa rata-rata waktu eksekusi kira-kira 20 kali lebih cepat dari waktu sebenarnya, menempati 5,5 dari anggaran waktu sistem waktu nyata. Ini menunjukkan bahwa model baterai dapat dengan mudah ditingkatkan, jika diperlukan. Hasil akhirnya adalah model baterai yang mampu dikonfigurasi untuk mewakili tumpukan hingga 144 sel yang dapat dihubungkan dalam kombinasi jaringan paralel dan seri. Fault mode juga built-in, seperti sel individu korsleting atau pembukaan, serta menggabungkan variasi kapasitas muatan dari sel ke sel, dan degradasi kapasitas selama umur sel. Stasiun uji BMS terakhir menyediakan insinyur klien dengan kemampuan untuk mengkonfigurasi model baterai (jumlah sel, seri paralel, dll.) Dan menerapkan serangkaian tes untuknya. Insinyur dapat kembali ke model MapleSim kapanpun untuk melakukan perubahan yang diperlukan pada konfigurasi model, dan kemudian membuat model untuk digunakan pada platform real-time. Dalam sistem ini, perangkat lunak real-time adalah National Instrumentsrsquo VeriStandtrade, yang mengendarai sistem real-time PXI. Konektor MapleSim untuk NI VeriStandtrade mengotomatisasi proses integrasi model, yang memungkinkan insinyur menghasilkan model real-time dengan cepat dan andal. Sistem ControlWorks Inc. juga mengintegrasikan platform real-time, pemrosesan sinyal, alat penyisipan kesalahan dan protokol komunikasi standar (CANbus untuk otomotif, Modbus untuk aplikasi industri), yang memungkinkan insinyur tersebut menjalankan BMS melalui serangkaian tes pada model baterai. , Termasuk siklus arus terisi Constant Current (CC) dan Constant Voltage (CCCV), serta siklus pengosongan Daya Konstan (CP) dan Constant Resistance (CR). Kami senang bisa bermitra dengan Maplesoft dalam proyek ini, kata Kenny Lee, PhD, Direktur Pusat Penelitian Otomotif Elektronik, ControlWorks Inc. ldquo Penggunaan model baterai dalam hal ini terbukti menjadi alternatif yang efektif untuk penggunaan Baterai asli, rdquo dia menambahkan. Uji otomasi dan simulasi sangat penting dalam pengujian tingkat sistem, yang memungkinkan analisis waktu dan biaya kegagalan, tekanan pembangunan konstan, biaya tes berulang, dan waktu pemasangan yang lama yang harus ditangani. Penggunaan model baterai siap pakai yang canggih memungkinkan insinyur menghindari risiko kerusakan pada baterai, bersamaan dengan biaya selanjutnya, sambil menguji dan mengoptimalkan desain BMS dalam lingkungan pemuatan yang mendekati kenyataan, rdquo mengatakan Paul Goossens , Maplesoft VP dari Engineering Solutions. Penggunaan teknologi baterai virtual dalam perancangan sistem uji dapat memudahkan pengembangan produk yang lebih baik, mengurangi risiko proyek, dan mendapatkan produk ke pasar lebih cepat.Raspberry Pi 2 - Model B v1.2 - ARM Cortex-A53 dengan RAM 1G Deskripsi Deskripsi - Tidak berpikir Pi Raspberry bisa menjadi yang terbaik untuk kejutan besar Model 2 Raspberry Pi 2 keluar dan menakjubkan Dengan prosesor quad core ARM Cortex-A53 yang telah diupgrade, coprocessor Multimedia Dual Core VideoCore IV, dan Gigabyte penuh RAM, komputer saku ini telah beralih dari menjadi 39toy39 ke PC desktop yang sebenarnya Upgrade pertama adalah perpindahan dari BCM2835 (single core ARMv6) ke BCM2836 (quad-core ARMv7). Ini upgrade besar terbaru adalah dari BCM2836 ke BCM2837 (ARM Cortex-A53). Upgrade pada tipe prosesor berarti Anda akan melihat peningkatan kinerja 2x hanya pada upgrade prosesor saja. Untuk perangkat lunak yang dapat memanfaatkan prosesor multi-core, Anda dapat mengharapkan performa 4x rata-rata dan untuk kode yang sangat multi-thread-friendly, peningkatan kecepatan hingga 7,5x yang bahkan tidak memperhitungkan 1 Gig RAM, yang akan Sangat meningkatkan kinerja game dan browser web Yang terbaik, Pi 2 menjaga bentuk, konektor dan lubang pemasangan yang sama dengan Raspberry Pi B. Itu berarti semua hAT dan papan utama plug-in Anda akan bekerja dengan baik. 99 kasus dan aksesori akan kompatibel sepenuhnya dengan kedua versi Harap diperhatikan: Prosesor telah benar-benar berubah pada RaspberryPi 2 v1.2 yang baru, alih-alih chip inti ARM v6 (arm6l) atau ARM v7, BCM2836 telah diupgrade ke sebuah Inti BCM2837 (ARM Cortex-A53). Namun, gambar kartu SD Raspberry Pi Anda saat ini mungkin tidak berfungsi karena firmware dan kernel harus dikompilasi ulang untuk prosesor baru. Jika Anda memiliki Raspberry Pi 2, dan Anda mencoba untuk meng-upgrade kartu SD yang ada, Anda perlu mengupgrade instalasi Anda. Untuk melakukan itu, masuk ke Pi 1 Anda dan pada konsol atau tipe terminal di sudo apt-get upgrade untuk melakukan prosedur upgrade. Anda akan membutuhkan Pi Anda untuk berada di Internet untuk melakukan ini. Setelah ditingkatkan, kartu tersebut akan bekerja di komputer Pi 1 dan Pi 2. Jika Anda memiliki binari pra-kompilasi yang Anda download, itu mungkin perlu diperbarui juga, untuk memanfaatkan peningkatan kecepatan. Apa pun di mana Anda memiliki akses ke kode sumber dapat dikompilasi ulang dan seharusnya bekerja dengan baik. Harap dicatat: Beberapa papan dibuat di Inggris, beberapa di China. KAMI TIDAK TAHU DI ADVANCE YANG ANDA MUNGKIN MENERIMA Rincian Teknis Rincian Teknis MUNGKIN KAMI JUGA SARAN. MUNGKIN KAMI JUGA SUGGEST. - Distributor Raspberry Pi 2 - Model B v1.2 - ARM Cortex-A53 dengan RAM 1G
Opsi-opsi Srpt
Option-trading-alert-services