alpha稳态分布的仿真

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运放的稳定性仿真分析

运放的稳定性仿真分析上期文章《运放11-运放稳定性评估举例》文末提到了，如果我们有（放大器）的Sp（ic）e模型，可以借助（仿真）软件直接仿真电路的稳定性——可以直接得到波特图曲线，这一期就专门来看看具体怎么玩。

我们还是以上期的电路为例子，也就是下面这个电路：这里面的放大器TLV9062，使用的是（TI）官网的S（pi）ce模型，上期没有告诉大家如何使用LTspice导入第三方文件，这里先详细介绍下LTspice怎么用吧（我主要用这个软件做仿真，如果已经知道怎么导入第三方模型的兄弟，可以先跳过下面这一小节）。

LTspice导入TI的TLV9062的模型详细步骤1、TI官网（下载）tlv9062的spice模型，将文件tlv9062放置到库目录下面2、按下面步骤添加理想模型opamp2，放置好器件3、按快捷键“T”，选择“SPICE directive”，输入“.include tlv9062.lib”,点击“OK”4、右键运放，将opamp2改成“tlv9062”，这个模型就可以使用了学会了怎么添加第三方模型，我们下面就正式进入正题——如何仿真稳定性仿真的原理以下图为例，这个放大10倍的电路如何仿真稳定性呢？从前几期文章我们知道，稳定性分析的基本原理就是看环路增益，最直观的莫过于画出环路增益的波特图。

仿真原理就是依据这个：我们让（信号）在环路里面跑一圈，输出与输入的比值就是环路增益。

那如何求呢？容易想到，我们断开环路的一处节点，断开后就会得到两个端点，我们从一个端点注入信号Vin，那么信号跑一圈之后，在另外一个端点就会得到一个信号Vout，按照前面所说的，环路增益=Vout/Vin，我们使用软件画出Vout/Vin的曲线，这个曲线也就是环路增益曲线，通过曲线，我们就可以判断电路是否稳定了。

上面这一段话换成实操就是：1、去掉电路原本的激励输入，即V1两端短接2、剪开环路：剪开输出端到反馈（电阻）（一般都是剪开这里），得到两个端点，反馈那边命名为Vin，另外一个端点命名为Vout 如下图所示：我们在仿真软件里面直接运行右边的电路是否可行呢？答案是不行的，因为断开了反馈环路之后，这个运放的静态工作点受到了影响，即直流偏置不对，因此呢，我们还要把电路改造一下。

稳态与非稳态热传导问题的数值模拟

稳态与非稳态热传导问题的数值模拟热传导是物体中热量传输的过程，它在生产和生活中都具有非常重要的作用。

热传导的过程中，热量从高温区向低温区传播，同时产生热流。

在工程领域中，热传导的过程常常需要进行数值模拟，以便更好地预测材料的热传导过程。

在本文中，我们将探讨稳态与非稳态热传导问题的数值模拟方法及其应用。

1. 稳态热传导问题稳态热传导问题是指物体中温度分布随时间不发生变化，也就是说，热量在物体内部没有积累或损失。

这类问题通常使用拉普拉斯方程来描述，即：∇·(k∇T) = 0其中，T 是温度分布，k 是热传导系数。

由于热传导系数一般取决于温度，因此需要使用一定的迭代方法，如高斯-赛德尔迭代法、雅可比迭代法等等，来求解该方程。

在实际的工程领域中，稳态热传导的数值模拟运用非常广泛。

例如，汽车发动机的温度控制和机械零件的热稳定性分析等都需要进行稳态热传导模拟，以保证工艺和质量。

2. 非稳态热传导问题非稳态热传导问题是指物体中温度分布随时间发生变化的情况。

这类问题与时间和空间有关，需要使用偏微分方程来描述。

例如，常见的热传导方程为：∂T/∂t = α∇²T + Q其中，α 为热扩散系数，Q 为热源。

解决该方程需要使用数值方法，如有限元方法、有限差分法等等。

非稳态热传导问题的数值模拟应用广泛，例如，液体储罐中液体的温度变化、电子设备散热分析等。

在高温环境下，热量的传递通常是非稳态的，因此该类问题的数值模拟更为常见。

3. 数值模拟方法无论是稳态还是非稳态热传导问题，数值模拟都需要使用适当的方法来求解热传导方程。

下面介绍两种常用的数值模拟方法。

（1）有限元方法有限元方法是一种非常常用的数值计算方法，在热传导问题中也得到了广泛应用。

该方法将连续的物理量离散成一组有限的基函数，再用这些基函数对问题进行近似求解，从而得到数值解。

有限元方法的基本思想是将区域分割成有限数量的小元素，每个小元素可以用一组简单的函数来描述，这些函数称为形函数。

系统稳定性分析的仿真实验

系统稳定性分析的仿真实验一、实验目的：1.加深了解系统稳定性概念。

2.掌握使用Matlab 分析系统稳定性。

3.掌握使用Matlab 分析系统的频率特性二、实验设备：Matlab三、实验内容：1、已知控制系统开环传递函数为：17.18.01.023+++s s s K ，用Nyquist 稳定判据判定开环放大系数K 为10和50时闭环系统的稳定性。

2、已知控制系统开环传递函数为：()11.0)12.0(++s s s K ，取K ＝10，要求： ①绘制系统Bode 图，求出频域性能指标，并判断系统的稳定性；②改变开环增益K 值，分析K 变化对开环对数幅频、相频特性曲线的影响；③根据给出的稳定裕量，作K 参数设计，并评估系统性能。

四、实验步骤：实验内容一进入Matlab 命令窗口：1、当K=10时，输入命令num=[10]; %分子系数den=[0.1,0.8,1.7,1]; %分母系数g1=tf(num,den); %建立系统多项式模型nyquist(g1) %绘制Nyquist 图分析开环系统Nyquist 图，曲线是否包围（-1，j0）点？因此闭环系统稳定吗？2、当K=50时，输入命令num=[50]; %分子系数den=[0.1,0.8,1.7,1]; %分母系数g2=tf(num,den); %建立系统多项式模型nyquist(g2) %绘制Nyquist 图分析开环系统Nyquist 图，曲线顺时针包围（-1，j0）点几圈？表明闭环系统稳定性如何？有几个右半s 平面的极点？实验内容二K=10 K=50曲线未包围（-1，j0）点曲线包围（-1，j0）点一圈实验内容二①K=10,程序运行结果和图示可知，幅值裕度k= 1.5000 ，即 db；相位穿越频率wg=7.0711 rad/s；相角裕度r= 11.4304 ；幅值穿越频率wc= 5.7154 rad/s 。

②改变K值，分别取K为K1，K2，K3值时，观察系统的开环对数幅频、相频特性曲线的变化，分析K值变化对其影响。

α稳定分布噪声下基于梯度范数的VSS-NLMP算法

α稳定分布噪声下基于梯度范数的VSS-NLMP算法郝燕玲;单志明;沈锋【摘要】针对α稳定分布噪声环境下的自适应滤波问题,提出一种新的基于梯度范数的变步长归一化最小平均p范数(variable step-size normalized least mean p-norm,VSS-NLMP)算法.该算法首先对梯度矢量进行加权平滑,以减小梯度噪声的影响,然后利用梯度矢量能够跟踪自适应过程的均方偏差这一特点,利用梯度矢量的欧氏范数控制步长的变化.给出了新算法的迭代过程,然后对其收敛性进行分析,仿真结果表明本算法较现有变步长NLMP算法有更好的性能.%According to the problem of adaptive filtering in α stable environments, a gradient-norm based variable step-size normalized least mean p-norm (VSS-NLMP) algorithm is proposed. The squared norm of the smoothed gradient vector, which can track the variation of the mean square deviation at iteration, is used to update the step-size parameter in the algorithm. The weighted average of the gradient vector reduces the noise effectively and results in a more stable and less noisy adaptation of the step-size parameter. The update and convergence of the proposed algorithm are formulated. The simulation results indicate that the proposed algorithm has a better performance compared with the existing VSS-NLMP algorithms.【期刊名称】《系统工程与电子技术》【年(卷),期】2012(034)004【总页数】5页(P652-656)【关键词】信号处理;α稳定分布;分数低阶统计量;自适应滤波;变步长归一化最小平均p范数算法【作者】郝燕玲;单志明;沈锋【作者单位】哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001;哈尔滨工程大学自动化学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TN911.70 引言高斯分布白噪声是最常用的接收机背景噪声模型，这是因为理想的高斯模型可以简化信号处理算法和接收机结构设计，并且这种假设的合理性由中心极限定理得到证明［1］。

stablediffusion采样方法

stablediffusion采样方法简介stablediffusion采样方法是一种在统计学和金融学领域常用的随机数生成方法。

它通过模拟稳定分布来生成符合特定分布的随机数，可以用于模拟金融市场波动、风险评估等方面。

稳定分布的定义与特性稳定分布是指具有稳定性质的分布，它具有以下特征： 1. 稳定分布的和服从该分布。

即若两个随机变量X和Y服从稳定分布，那么X+Y也服从稳定分布。

2. 稳定分布的线性组合服从相同的分布。

3. 稳定分布的形状参数α决定了分布的尖峰度和尾重度，α越小，分布越尖峭，尾部越沉重。

4. 稳定分布不存在闭合的解析形式。

因此，采用概率转移方法，尤其是随机数生成方法，用以模拟稳定分布的随机数。

stablediffusion采样方法的原理stablediffusion采样方法基于Merton模型和Euler方法，用于模拟金融市场的股票价格或资产收益率。

以下是其具体步骤：步骤1：模型参数设定首先，需要设定模型的参数，包括起始价格、股票波动率、股票漂移率和时间间隔等。

步骤2：生成随机数根据稳定分布的特性，我们需要生成符合稳定分布的随机数。

常用的方法有拒绝采样和逆变换采样。

在stablediffusion采样方法中，常用的是拒绝采样方法。

步骤3：计算股票价格根据随机数，使用Euler方法计算股票价格的变化。

Euler方法是一种数值求解微分方程的方法，适用于模拟股票价格的连续变化。

步骤4：重复计算重复进行步骤2和步骤3，直到达到设定的时间长度。

优势与应用stablediffusion采样方法具有以下优势： 1. 它能够模拟具有尖峭尾巴或沉重尾巴的分布，这在金融风险评估中非常重要。

2. 由于采用了稳定分布模拟方法，它能够更准确地模拟金融市场的波动特性。

3. 该方法易于实现，计算速度较快，适用于大规模模拟。

stablediffusion采样方法在金融领域有广泛的应用，主要包括以下方面： 1. 股票价格预测和风险评估，用于模拟股票价格的波动情况，帮助投资者制定合理的投资策略。

Matlab中的电力系统仿真与稳态分析技术

Matlab中的电力系统仿真与稳态分析技术随着电力系统技术的不断发展，利用计算机软件进行电力系统仿真和稳态分析已经成为一个常见的工具。

Matlab作为一种强大的数学计算和仿真软件，在电力系统仿真和稳态分析中发挥了重要的作用。

本文将探讨Matlab在电力系统仿真和稳态分析中的应用，并对其相关技术进行介绍和分析。

第一部分：电力系统仿真技术的基本原理电力系统仿真是通过建立电力系统的数学模型，模拟实际电力系统运行过程的一种技术。

其基本原理是建立电力系统的节点电压和支路电流方程，使用数值计算方法求解这些方程，以得到电力系统的稳态解。

Matlab在电力系统仿真中常用的函数有powerflow和newton_raphson，它们分别用于求解电力系统的潮流计算和稳定计算。

潮流计算是电力系统仿真中最基本的环节，用于计算电网各节点的电压和支路的电流。

它的实质是求解电力系统的非线性方程组，对于大规模电力系统而言，这个方程组的求解是一个非常复杂的过程。

而Matlab提供了一套强大的数值计算工具箱，能够有效地处理这类问题。

利用Matlab编写的潮流计算程序，可以提供准确的电力系统状态信息。

第二部分：Matlab在电力系统仿真中的应用案例Matlab在电力系统仿真中提供了丰富的函数库和工具箱，可以用于建立电力系统的数学模型、求解电力系统方程组以及进行结果的可视化分析。

下面我们通过一个简单的案例，来展示Matlab在电力系统仿真中的应用。

假设一个3节点的电力系统，其中包括一个发电机节点、两个负荷节点以及电源节点。

我们可以通过Matlab的power_system函数建立电力系统的模型，并使用powerflow函数计算电力系统的潮流分布。

计算完成后，我们可以通过Matlab的plot函数绘制各节点的电压和支路的电流图像，对电力系统的稳态运行情况进行可视化分析。

第三部分：电力系统稳态分析技术的应用除了电力系统仿真，Matlab还可以用于电力系统稳态分析。

ALPHA变频器简易操作指南

ALPHA变频器简易操作指南一：键盘应用(1): 键盘布局（2）：使用键盘进行参数修改举例二：参数简表………………………………………………………………………………………………………………………三：常用功能块的调试………………………………………………………………………………………………………(1):多段速的应用……………………………………………………………………………………………（2）：PLC程序运行应用（3）：PID应用经验（4）：远程及就地频率切换及运行信号切换的应用（5）：模拟量调试经验（6）：当使用X1~X8端子时，内部24V电源和外部24电源的用法四：常用案例调试方法及参数指南(1): 恒压供水（供气）(2): 数控车床五: 变频器的应用场合一：键盘应用本系列变频器各规格机型使用不同外形尺寸的键盘，但所以键盘的操作按键和显示的排列都一样，操作方法和相关功能也一样，用户可通过键盘对本机进行功能设定、运行、停车、状态监视等全部操作（1）:键盘布局（2）：使用键盘进行参数修改举例注意：有的参数可以运行及停机时都能调节，有的需在停机状态下调节（参考说明书功能参数简表○代表运行中及停机时都能更改，X代表只能停机时才能修改）举例1：将P0.21(加速时间)设定为20举例2：将PF.02(参数初始化)设定为2，即恢复出厂值二：参数简表（以下参数为常用参数，如有其它需要请参考说明书）三：常用功能块的调试1：多段速的应用：通过多功能X 端子给定频率举例1:通过多功能端子X3给定频率多段速1：30HZ ，X4给定多段速2：45HZ, X1端子给定运行指令接线图：注意：以上为常用多段速设定方法，还可以通过组合设定更多的多段速，需选择X 端子中3个设定为26(SS1多段速度),27（SS2多段速度）,28（SS3多段速度），3个端子同时设置才有效,如少一个端子设置则无效，组合效果图如下：2：PLC程序运行功能应用：用户可设定几个多段速自动运行举例1:自定义3段速，键盘RUN启动，以15HZ正转保持30s，25HZ正转保持40s，40HZ反转保持20s，单循环1模式运行3：PID应用经验PID控制是在工程项目中最为广泛的应用，在一些应用场合，变频器内置PID给予了用户很大的方便。

超详细亚稳态分析

1、简介这篇文章是我对电子设计中，亚稳态问题的一种分析和总结。

文章通过对数字电路中器件的工作机制的介绍，引出亚稳态问题的发生机制。

并通过对亚稳态问题发生机制的探讨，用以得到一种能够清楚地，有的放矢地解决亚稳态问题的能力。

而这种能力，将会成为你作为一个工程师的价值所在。

希望通过这个探讨，可以使你设计出属于自己的预防亚稳态的方法。

对于常用的预防亚稳态的方法，由于网上已经有大量介绍，并且涉及到具体问题的分析，这里将不做重点介绍。

2、CMOS中的信息保存Fig. 1. MOS管的电容模型当一个MOS工艺晶体管被制造之后，在不同极之间，因为介电物质的存在，会形成电容。

当晶体管工作时，这些电容会被充/放电。

当充放电回路上的R，C有不同取值的时候，回路的时间常数（由RC表示）会不同。

在数字电路中，最简单的结构是反向器（inverter）。

在CMOS工艺中，它由一个NMOS加一个PMOS组成。

Fig. 2. 反向器对于这个反向器，可以简化成由工作电阻Ron，结点电容CL组成的充放电电路。

Fig. 3. 反向器充放电模型当Inverter输入为0时，PMOS导通，对CL充电，时间由Rp*CL决定当Inverter输入为1时，NMOS导通，对CL放电，时间由Rn*CL决定其中CL由P/NMOS的漏极结点上所有相关的电容组成，这是一种近似的计算方法(将分布的电容进行集总)。

CL=Cdb+Cgd(Miller效应)+Cwire+Cg_fanout从这里我们得到1，任何信号都需要时间才能从输入端口传递到输出端口。

2，对CL的充放电影响系统的动态(翻转)功耗，如果想降低功耗，可以对不使用的信号添加使能。

3，由于Rp != Rn，所以Rp*CL != Rn*CL，所以rising time != falling time对于分析亚稳态的问题，只需要记住第一条，任何信号从输入端口传递到输出端口都需要一定的时间。

对于任何其他门电路，分析过程都一样。

基于对称Alpha稳定分布概率神经网络的铝电解槽况诊断

Ｃｏｇｉｇ４１３，ＣｉａｃｏｌｆＡｔｍｔｎｈｎｑｎ０３１ｈｎ；Ｓｈｏｕｏａｉ，ＣｏｇｉｇＵｎｖｒｉｏｏｈｎｑｎｉｅｓｙ，Ｃｏｇｉｇ４０４，Ｃｉａｔｈｎｑｎ００４ｈｎ；
称Ａｌｈ定分布概率神经网络的铝电解槽况诊断方法，利用其对非高斯分布数据的良好近似拟合能力，改进ｐａ稳
模式层的径向基函数，提高概率神经网络对槽参数局部突变的适应性。通过取自某厂１０ｋ大型预焙槽的样本７Ａ
第６卷第１３Ｏ期２１０２年１Ｏ月
化
工学报
Ｖ０．Ｎｏ０１６３．１Ｏｃｏｂｒ２０１ｔｅ２
ＣＩＥＳＣＪｕｎｌｏｒａ
∈ ∈∈｛ ∈
ｌ研究论文ｌ基于对称Ａｌｈ定分布概率神经网络的ｐａ稳
Ａｌａｓａｌｒｂｂｉｉｔｃｄｉｔｉｕｉｎｎｕａｔｒｐｈ — ｔｂｅｐｏａｌｓｉｓｒｂｔｏｅｒｌｎｅｗｏｋ
ＹｕＩａｆ，ＴＡｎｆａＩｎ，ＬｉＪＴｕＩＮＹｉｇｕ，ＹＡｉｏ￣，ＨＯｉＯＬｚｎｈＵＪｅ２
ｉｍｐｕｌｉｅＤｕｏｏｒｅａｉｎｏｖｒａｅ，ｔｅｏｉｉｔｔｔａｎｎｓｍｐｅｕｔｅｎｅｅｅｔｎｓｖ．ｅｔｃｒｌｔｏｆａｉｂｌｓｈｃｎｄｔｏｎｈａｒｉｉｇａｌｓｍｓｂｉｄｐｎｄｎａｄｉｅｉａｌｉｔｉｔｄｉｔｆｌｉｌｄＦｏｈｅｅｒａｏｄｎｔｃｌｙｄｓｒｂｕｅｓｎｏｕｆｌｅ．ｒｔｓｅｓｎｓ，ｉｉｏｒｏｄａｎｏｅｔｔｔｓｏｌｍｉｍｔｓｔｏｈａｄｔｉｇｓｈｅｓａｕｆａｕｎｕ

稳态和瞬态电磁场仿真技术分析

稳态和瞬态电磁场仿真技术分析一、引言稳态和瞬态电磁场仿真技术分析一直是电气工程领域内的热门研究方向。

随着电机电子技术的快速发展，电磁场仿真技术应用不断扩大，并在设计、研发中发挥重要作用。

本文将围绕稳态和瞬态电磁场仿真技术展开分析，并对其应用领域进行探讨。

二、稳态电磁场仿真技术分析稳态电磁场仿真技术是指在稳态下，对电气设备电磁场特性进行分析和评价的技术。

稳态电磁场仿真技术在电机设计、变压器等设备的设计和维护、电力系统计算等方面得到广泛应用。

稳态电磁场仿真技术的主要方法包括有限元法、边界元法、有限差分法、广域网格法等。

有限元法是应用最广泛的稳态电磁场仿真技术之一，其原理是将电磁场模型划分为若干有限元，利用高斯定理和安培定理求解模型中各节点的电场、磁场强度等参数，进而得到模型的电磁场参数。

然而，有限元法也有其缺陷，如模型精度和计算时间的不足。

因此，为了提高稳态电磁场仿真技术的精度和效率，诞生了边界元法、有限差分法和广域网格法。

边界元法是将区域内的边界划分为若干个Patch，并在每个Patch上建立边界元模型，利用自然边界条件来求解电磁场问题。

有限差分法是将电磁场模型划分为若干个网格单元，利用离散差分方程求解模型中各节点的电场、磁场强度等参数。

广域网格法是在有限差分法的基础上，采用多级网格加速求解过程，以提高计算效率。

三、瞬态电磁场仿真技术分析瞬态电磁场仿真技术是指在电气设备经历瞬变过程时，对电磁场特性进行分析和评价的技术，如过电压、过电流等。

瞬态电磁场仿真技术是电气事故分析、电器设备维护和故障诊断等领域中不可或缺的工具，被广泛应用于电气设备的瞬态过程仿真、设备结构优化以及电气设备的诊断和预防维修。

瞬态电磁场仿真技术的基础方法包括电路方程法、时域有限元法、瞬态边界元法和冲击响应法等。

电路方程法利用磁路模型和电路模型描述瞬态电磁场问题，并采用电路分析方法求解问题。

时域有限元法通过时间上的离散，将瞬态电磁场问题转化为若干个时域有限元模型，在时间轴上对其进行求解，得到电磁场分布等信息。

第3章-过程系统的稳态模拟概要

* 其它的系统分隔方法：邻接矩阵法等。
3.3 再循环回路的断裂
3.3.1 断裂物流的选择
s6ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
s4
s1
Ⅰ
Ⅱ s2
s3
Ⅲ
Ⅳ
s7
s5
3.3.2选择最优断裂流股的准则 I. 断裂的流股数目最少； II. 断裂流股包含的变量数目最少； III.对每一流股选定一个权因子，该权因子数值反映了断裂该流
股时迭代计算的难易程度，应当使所有的断裂流股权因子数值总和最小； IV. 选择一组断裂流股，使直接代入法具有最好的收敛特性。说明：准则III应当是比较完善的，但各流股权因子的估计是困难的。准则IV具有相当的实用性。
计算效率较低，尤其是解决设计和优化问题时计算效率更低
化规
计定
计
程
计
计
单元
程
计
优
设流过物性算算算算
计算
3.1.2 联立方程法
• 联立方程法又称面向方程法，将描述整个过程系统的数学方程式联立求解，从而得出模拟计算结果。
• 联立方程法解算快速有效，对设计、优化问题灵活方便。效率较高。
()
()
（4）D开始
( A,B,C,D),E,C,D
E
拟节点中又识别出一个环路
( A, B,C,D)
E
节点D,E,C,D构成一环路。该拟节点包含4个环路: (B,C,D,B)、（C,E,C)、(C,A,B,C)及（D,E,C,D)。
（5）E开始（A,B,C,D,E),F,G,F
合并F,G
(A,B,C,D,E),(F,G)
X (k ) X (k 1)
此法的收敛速度，具有超线性收敛的性质，比部分迭代法（包括直接迭代法）快。

稳态模拟和动态模拟

稳态模拟和动态模拟可能大家用的最多的就是稳态流程模拟，很少有人用多动态流程模拟，首先从算法上来说动态流程模拟比稳态流程模拟难多了，不论是应用序贯模块法还是联立方程法，都需要解大量的偏微分方程组（对时间的偏导数）。

关于算法就不多说了，相信大家一般都是用来模拟，而不是研究编写这些软件的，如果有兴趣可以私下和我交流。

稳态和动态在变量的给定上面是不同，因为稳态没有时间变量，所以稳态模拟的specifications和动态不同，比如说一个容器，稳态的话给流量和压力就可以了，但是动态这些都是变量，都不是设定值，所以需要给出的设备尺寸，比如容器体积，持液量等。

还有像边界物流的P/F specifications就可以只确定压力，因为F=f（p）。

下面简单说一下动态模拟的一些设定Boundary Streams――所有边界物流都需要插入valve 压力specifications――所有边界物流P都是设定值Valves――需要设定p/f relationship K value――换热器需要设定k值Pressure gradients――保持合适的压力梯度，可能好多人用valves的时候都输入过deltaP，压力梯度是流体在管路里面流动的推动力，所以也可以说F=f（deltaP）Tray Sizing――精馏塔需要给出几何尺寸hold-ups――在给出容器尺寸的时候需要注意容器的持液量，以此来给出合适的size最后要注意在动态运行过程中是不能修改这些specifications的，只有在stop之后才可以更改还有就是其实软件内部是在解大量的方程组，所以要主要自变量的个数，也就是DOF自由度问题，否则是不可能解出结果的。

所以说自由度分析问题也是在流程模拟中至关重要的。

稳态模拟作用就不多说了大家一般常用动态模拟，可以用来ots，也就是操作员培训，逻辑控制联锁设定，开停车工况模拟，and so on也可以说成稳态是某一时刻，动态是这些时刻的串联Hysys稳态和动态的区别区别：1，稳态模型所描述的单元与时间无关，只解决物料平衡，能量平衡和相平衡。

马尔可夫过程稳态分布估计

马尔可夫过程稳态分布估计马尔可夫过程是概率论和随机过程中一类重要的随机模型，具有无后效性和马尔可夫性质。

在实际应用中，我们经常需要对马尔可夫过程的稳态分布进行估计。

1. 简介马尔可夫过程是一种具有马尔可夫性质的随机过程。

马尔可夫性质指的是在给定当前状态的情况下，过去的状态和未来的状态是条件独立的。

这意味着在马尔可夫过程中，当前状态仅依赖于前一状态，而与更早的状态无关。

2. 稳态分布稳态分布是指当时间趋于无穷大时，系统的概率分布不再发生变化。

对于马尔可夫过程而言，稳态分布在长时间尺度上表示系统的平衡状态。

3. 马尔可夫链蒙特卡洛法马尔可夫链蒙特卡洛法（MCMC）是一种常用的马尔可夫过程稳态分布估计方法。

MCMC基于马尔可夫链的收敛性质，通过构建一个马尔可夫链并模拟其演化过程，最终得到系统的稳态分布。

4. 蒙特卡洛模拟蒙特卡洛模拟是一种基于随机抽样的数值计算方法。

在马尔可夫链蒙特卡洛法中，通过抽样得到一组样本，然后基于这些样本计算系统的稳态分布。

5. 马尔可夫链收敛性当马尔可夫链的迭代次数趋向于无穷时，如果马尔可夫链的状态分布收敛于马尔可夫过程的稳态分布，那么称该马尔可夫链具有收敛性。

6. MCMC算法MCMC算法是一种基于马尔可夫链的蒙特卡洛方法。

在MCMC算法中，通过定义一个转移矩阵，以当前状态为基础，按照一定的概率进行状态的转移，最终得到稳态分布的近似值。

7. Gibbs抽样Gibbs抽样是一种常用的MCMC算法。

在Gibbs抽样中，将多维分布的抽样问题转化为一系列较为简单的条件抽样问题，通过依次抽取每个变量的条件分布，实现对多维分布的逐步抽样，从而得到稳态分布的估计。

8. Metropolis-Hastings算法Metropolis-Hastings算法是一种常用的MCMC算法。

该算法通过定义一个接受概率，根据当前状态和建议状态的概率差异来决定是否接受建议状态，从而实现状态的转移。

通过多次迭代，得到系统的稳态分布估计。

仿真技术实验程序及思考题解答(仅供参考)

实验一连续系统的数字仿真一、实验目的1．熟悉Matlab 中m 文件的编写；2．掌握龙格－库塔法的基本原理。

二、实验设备计算机、MATLAB 软件三、实验内容假设单变量系统如图所示。

试根据四阶龙格－库塔法，求系统输出y 的动态响应。

1．首先把原系统转化为状态空间表达式：⎪⎩⎪⎨⎧=+=•CXy bu AX X ，根据四阶龙格－库塔公式，可得到： ⎪⎩⎪⎨⎧=++++=+++1143211)22(6k k k k CX y K K K K h X X （1）其中： ⎪⎪⎪⎩⎪⎪⎪⎨⎧+++=+++=+++=+=)()()2()2()2()2()(3423121h t bu hK X A K h t bu K h X A K h t bu K h X A K t bu AX K k k k k k k k k （2）根据（1）、（2）式编写仿真程序。

2．在Simulink 环境下重新对上述系统进行仿真，并和1中结果进行比较。

四、实验结果及分析要求给出系统输出响应曲线，并分析计算步长对龙格－库塔法的影响。

计算步长对龙格－库塔法的影响：单从每一步看，步长越小，截断误差就越小，但随着步长的缩小，在一定求解范围内所要完成的步数就增加，不但引起计算量的增大，而且可能导致舍入误差严重积累，因此同积分的数值计算一样，微分方程的解法也有选择步长的问题。

源程序：r=5;numo=[1];deno=[1 4 8 5];numh=1;denh=1;[num,den]=feedback(numo,deno,numh,denh);[A,b,C,d]=tf2ss(num,den);Tf=input('仿真时间 Tf= ');h=input('计算步长 h=');x=[zeros(length(A),1)];y=0;t=0;for i=1:Tf/h;K2=A*(x+h*K1/2)+b*r;K3=A*(x+h*K2/2)+b*r;K4=A*(x+h*K3)+b*r;x=x+h*(K1+2*K2+2*K3+K4)/6;y=[y;C*x];t=[t;t(i)+h];endplot(t,y)Tf=5 h=0.02五、思考题1．试说明四阶龙格－库塔法与计算步长关系，它与欧拉法有何区别。

Maxwell稳态磁场求解器仿真实例一

Maxwell稳态磁场求解器仿真实例一ANSYS有限元仿真2月7日311问题描述：求解一段通有100A电流的铜导线在稳定磁场中的受力情况。

磁场由永磁体产生。

磁性材料为材料库中的NdFe35。

磁性材料属性如下定义（X方向磁化）。

模型图如下。

其中红色框线为求解区域。

注：磁体外部磁感线设置方向是从+X面出发垂直穿过导线进入-X面。

即+X面是N极，-X面为S极。

Maxwell前处理求解树如下图：Boundaries边界条件：这里边界条件未指定，系统自动选取默认边界条件加载到物体外边界。

Excitations激励：在导线两个端面加载100A稳定电流，两端面电流大小方向均一致都流向+Y方向（注意断开导体端面需与求解区域表面重合，否则无法计算）Parameters参数：选中通电导线然后添加Force力参数。

Mesh operations网格划分：右击鼠标选择Assigned>Inside selection>Length based…其中导线划分尺寸为0.5mm，磁铁划分尺寸3mm。

Analysis分析设置：这里直接添加分析设置默认即可。

结果查看：鼠标右击Result选择Solution data得到如下结果窗口。

安培力大小为Fz=0.57657N（+Z方向）理论验证：根据安培定律F=BIL可知通电导线受力大小为磁感应强度B*电流*导体长度。

受力方向可根据左手定则确定。

选中铜导线右击云图按钮Field overlays>Field>B>B_Vector 查看导线处磁场强度H，磁感应强度B导线磁场强度H导线磁感应强度B上面B、H云图的中间数值之比恰好与真空中的磁导率接近。

这与物理课本中讲的介质磁导换算公式B=U*H是相符和的。

下面直接取用B云图的中间数值B=0.557T参与理论验算。

电流I取输入值I=100A，导线长度由几何模型可知L=0.01M。

理论计算值F=B*I*L=0.557*100*0.01=0.557N,方向由左手定则：电流+Y，磁场-X，所以可确定力朝向+Z方向。

alpha稳定分布噪声matlab

Alpha稳定分布噪声在信号处理和金融建模中广泛应用，可以用于描述各种复杂的非高斯随机过程。

Matlab作为一种常用的科学计算工具，具有强大的数学和统计工具包，可以方便地进行alpha稳定分布噪声的模拟、分析和处理。

本文将从理论基础、Matlab工具包的使用和实际应用等方面对alpha稳定分布噪声进行系统的介绍和分析。

一、Alpha稳定分布噪声概述1.1 Alpha稳定分布的定义和特征Alpha稳定分布是一种广泛应用于金融时间序列、信号处理和风险管理等领域的概率分布模型。

与正态分布不同，alpha稳定分布具有更广泛的厚尾性和对称性，能够更好地描述具有长尾分布和异常值的随机变量。

1.2 Alpha稳定分布的参数和性质Alpha稳定分布由四个参数描述，分别是alpha、beta、gamma和delta。

其中alpha是稳定指数，控制了分布的尖峰度和厚尾性；beta 是位置参数，控制了分布的位置偏移；gamma是尺度参数，控制了分布的尺度变化；delta是形状参数，控制了分布的形状对称性。

1.3 Alpha稳定分布噪声的应用Alpha稳定分布噪声被广泛应用于金融领域的股票收益率建模、期权定价和风险管理等方面，同时也可以用于信号处理领域的噪声建模、通信系统设计和图像处理等方面。

其稳定性和灵活性使得alpha稳定分布噪声成为一种重要的随机过程建模工具。

二、Matlab中的Alpha稳定分布噪声模拟和分析2.1 Matlab中的稳定分布工具包Matlab提供了丰富的数学和统计工具包，其中就包括了稳定分布的相关函数和工具。

用户可以通过调用这些函数和工具，快速、准确地模拟和分析alpha稳定分布噪声。

2.2 Alpha稳定分布噪声的模拟方法在Matlab中，可以使用稳定分布的随机数生成函数，如“mstbylev”,来生成服从alpha稳定分布的随机数序列。

用户只需指定相应的参数，即可快速生成符合要求的alpha稳定分布噪声序列。

基于MATLAB的电力系统稳态仿真分析

基于MATLAB的电力系统稳态仿真分析电力系统稳态仿真是电力系统运行和分析中重要的一环，可以帮助电力工程师分析系统的稳定性、功率流分布、电压稳定性等关键指标。

MATLAB是一种广泛应用于科学计算和工程领域的软件，它提供了丰富的工具箱和函数，可以有效地进行电力系统稳态仿真分析。

首先，在电力系统稳态仿真中，需要建立系统的潮流计算模型。

MATLAB提供了Power System Toolbox，可以根据电力系统的拓扑结构、发电机和负荷参数建立潮流计算模型。

通过定义节点功率平衡方程和节点电压平衡方程，可以建立节点电流和节点电压之间的关系。

其次，在潮流计算模型的基础上，可以进行电力系统的负荷流量分析。

通过改变负荷的大小和位置，可以模拟系统在不同负荷条件下的功率分布情况。

MATLAB提供了直接的函数调用和GUI界面，可以方便地进行负荷流量分析，并可视化显示系统中各个节点的功率值。

另外，电力系统的电压稳定性也是稳态仿真中关注的重点。

MATLAB可以通过计算节点电压的幅值和相角来评估系统的电压稳定性。

通过改变发电机和负荷的参数，可以模拟系统的电压稳定性。

同时，MATLAB还提供了强大的绘图和数据分析工具，可以绘制电压稳定性的曲线和分析其变化规律。

此外，MATLAB还可以进行短路分析和故障分析。

通过给定故障类型和位置，可以模拟系统在故障状态下的电流和电压分布情况。

MATLAB提供了各种电力系统故障模型和计算方法，可以方便地进行短路和故障分析，并输出相应的计算结果。

总结起来，基于MATLAB的电力系统稳态仿真分析可以基于潮流计算模型，对系统的稳定性、功率流分布、电压稳定性等关键指标进行分析。

通过该仿真分析，可以评估系统的运行状态和性能，为电力工程师提供决策依据。

MATLAB提供了丰富的工具箱和函数，可以方便地进行稳态仿真分析，并可视化结果，从而帮助工程师更好地理解和优化电力系统的运行。

alpha matlab

幂律的概率即为fxcxa常见的有世界的财富分配2080法则人们的收入区别单词的使用频率油田的分布等等20161641稳态简介稳态分布于过程是概率和随机过程理论的一个重要的分支稳定分布能够描述多个独立同分布随机变量的分布汇总微小随机因素的影响不变的稳定分布理论最初由利维和kihinchine提出稳定分布和大数定理及中心极限定理有着联系大数定理描述了随机序列的稳定性中心极限定理描述了分布函数的稳定性alpha稳定分布是唯一满足稳定率的分布
400 500 Rise Time (ns)
600
700
800
2014/11/16
36
Birmbaum-Saunders 概率密度函数 0.012
0.01
0.008
PDF
0.006
Alpha stable distribution概率密度函数 0.012
0.004
0.002
0.01
3

2014/11/16
4

2014/11/16
5
定义

2014/11/16
6

2014/11/16
7

2014/11/16
8

2014/11/16
9
高斯分布
2014/11/16
10
高斯分布 , = 1, = 2, = 1
0.6
0.5
= = = = =
0 1 2 3 4
3
2 1.5 1 0.5 0
2.5
2
PDF
1.5
1
0
0.5
1
1.5 Impulse Rate (/s)
2
2.5

LDO的稳定性stb仿真方法

稳定性仿真，在插入元件时勾选Show Categories 一项，如下图所示，选择iprobe snow CatetjariQ'Sty2brwy Categoty Cell View^naJLogLib AnaLysia iprobe ■symbolUS_8tlis )1 Everything I MS analagLih four1er auCdlbsisic j] uncategorised foixrierBch hspicel]cdsDefTechLibActives iprobe specielayout_hi:u!ce_13rfb ixode^uanti ty spectreSlayaut^chanyu ISifb国Analpsu|Jt| Patasitics二I PaissiiFBSz I sinuLinkDoup L B r syaballayout_Liuy_18rfb layout_logic_18rfb[町口ut_Jiangh_l 8rf b layout^ani ly_l81 fb passiveLib rfLihsnlirTi hriiirR 1 ftrfRiprobe元件外形像一个"电流表”，如下图所示，做stb仿真时，将负反馈环路断开，插入iprobe 元件。

仿真结束后可以不删除iprobe，它并不会影响电路的正常工作。

ADE下选择stb在Sweep Range处填入频率范围一2'3-亡一.宀■-• Is•-•- - r-M.tUK -Add Specific PointsFYobe Instance /IPRB S Select 开始仿真，仿真结束后按如下路径看仿真结果点一下Select,在原理图上点一下刚插入的"iprobe",然后点0KlUlation Analy:oumT=27 C Simulator:Results Tools 阿DeputeDirect HotAintAnnotate财妣*时Orc 個t “■spectreMain FormFra*幣剧氏喪§訖屈Tra般站比締加能DCT熾沸由蹴苦伽Y财阳险疣心技拖忖？u:静AC树骂閱脚騎03:rJ・：(ZH)O44；；；；；：；；；■ ・■・・■■・■ IIHIIIIII 十…+301 "0冷十o ・os-o*・0人T(a ILmiisnm iiiiiimi i ii min6o lx zo o :::：；OIBII6mT o 6.0S oxo C M(bap) o人asuodsaM>三q e cnPhase Margin = 113,244 (Deg) @ freq = G.B4170M (Hz) Gain Margin = -10.1603 ((IB) @ freq = 27.4402M (Hz)仿运放时的稳定性时，要先将运放接成单位增益运放，其它步骤如前所述。

stable-diffusion 模型训练

stable-diffusion 模型训练stable-diffusion模型是一种基于高斯稳定噪声的随机微分方程模型，用于非参数密度估计和分布函数估计。

该模型可以应用于多个领域，如金融、信号处理和生物学。

其中，训练模型通常包含两个部分：参数估计和模型选择。

参数估计稳定-diffusion模型包含四个参数：漂移项μ，扩散系数σ，稳定指数α和时间步长Δt。

其中，漂移项控制了平均行为，扩散系数控制了波动性，稳定指数控制了尾部的厚度，时间步长控制了模拟的时间精度。

参数估计可以通过极大似然估计方法实现。

具体来说，假设我们有一组n个随机样本{Xi}，可以通过寻找使得概率密度函数的对数似然最大化的参数μ，σ，α和Δt来估计模型参数。

即：max(μ,σ,α,Δt)log∏i=1nPDF(xi|μ,σ,α,Δt)其中，PDF（xi |μ，σ，α，Δt）是稳定-diffusion模型的概率密度函数。

对于最大似然估计方法的实现，可以采用优化算法，如梯度下降法或拟牛顿法。

通常需要进行多次训练迭代，直到达到指定的收敛标准为止。

模型选择在稳定-diffusion模型的训练中，模型选择是一个重要的环节，它涉及如何选择最合适的稳定指数，以获得最好的拟合结果。

除了经典的模型选择方法，还有一些机器学习方法可以应用于模型选择过程中，例如交叉验证和正则化方法。

这些方法可以有效地减少过度拟合和欠拟合的问题，并且在高维数据和复杂模型上表现良好。

综上所述，稳定-diffusion模型训练是一个重要的问题，可以通过参数估计和模型选择来实现。

对于参数估计，可以采用极大似然估计方法，使用优化算法来寻找最优解。

对于模型选择，经典的信息论方法和现代机器学习方法都是可选择的。

总之，通过这些方法，可以构建出高性能的稳定-diffusion模型，为我们提供更加准确的概率密度估计和分布函数估计。