1.利用开关周期平均算子,得到状态空间平均方程(大信号非线性模型);2.线性化处理,得到小信号线性模型;3.画出小信号交流等效电路,计算传递函数 前文已经给出Buck-Boost变换器模型,下面采用同样的方法,分别对Buck和Boost变换器建模。 (a)Buck变换器 对电气量取开关周期平均算子,得到大信号模型: 其中,稳态值的关系满足...
本文我们将从较高的层次探讨在生成式人工智能应用中各种被广泛采用的变换器模型的架构及其工作原理。变换器模型由Vaswani等人在论文《Attention is All You Need》中提出,已成为许多自然语言处理(NLP)领域最先进模型的基础。其架构设计用于处理顺序数据,使其成为文本翻译、摘要和情感分析等任务的理想选择。 通过本文的学...
本文基于能量守恒平均原理,通过求取等效平均电阻、电感折算、小信号扰动处理及受控源代换,建立了连续模式下的Buck 变换器模型,给出了传递函数的表达式。仿真表明,能量守恒平均模型能够准确地描述变换器的频率特性。为变换器的稳定性分析提供了理论依据。
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AI技术干货|大语言变换器模型的架构及其工作原理介绍(中篇) 5.编码器-解码器结合模型 编码器-解码器模型,也被称为序列到序列(Seq2Seq)模型,是一种利用Transformer架构中的编码器和解码器部分来处理自然语言处理(NLP)任务的模型。这种模型结构具有广泛的应用性,特别是在需要根据给定输入生成新句子的任务中,例如机器翻...
关键词:Transformer(变换器)、注意力机制、大语言模型、纯编码器模型、纯解码器模型、编码器-解码器结合模型、模型预训练、模型微调。 1.Transformer(变换器)的定义 1.1Transformer是什么? Transformer 是一种深度学习架构,它依赖于并行多头注意力机制,最初由 Google Brain 团队的 Ashish Vaswani 等人在 2017 年的论文...
AIGC(人工智能生成内容)的发展离不开深度学习技术的支持,其中生成对抗网络(GANs)和变换器模型(Transformers)是两种最为关键的底层技术。 1.生成对抗网络(GANs): 生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,简称GANs)是一种由Ian Goodfellow等人在2014年提出的深度学习模型。GANs由两部分组成:生成器(Generator)和判别...
我们以BOOST变换器为例,根据MIDDLEBROOK的方法[2],写出的SSA矩阵如下 这里的(70)是怎么来的?实际是利用了伏秒平衡公式,看文献[1]里的公式(11) 其实也很好理解,因为DCM下电感初始模态无电流,自然看起来不存在一样,系统被降阶了。 那么,自然想到我要把这部分信息补偿回来,不能用伏秒平衡了,不然拿不到高频信息...
交错并联图腾柱PFC变换器仿真设计 北城向北 587 0 单相boost功率因数校正 PFC电路仿真 北城向北 1293 0 PCS双向储能变流器Buck-Boost闭环控制仿真【复现】 北城向北 436 0 双Buck电路并联VDCM下垂控制 北城向北 613 0 全桥LLC谐振(变频+移相混合控制)变换器闭环仿真模型 北城向北 2366 0 双向全桥CLLC谐振变...
用开关网络平均模型法建模 图3可以用理想的开关管Q1和二极管D1分别来代替电路中的开关S、D,就可以得到非理想Buck变换器等效电路模型,如图4所示。 变换器中包含的Q1和D1两个理想开关元件组成了一个开关网络,形成一个二端口,如图4中虚线框所示,端口电压电流分别为vg、is、vD、iL。选择iL与vg作为二端口的独立变量...