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急难成效，事缓则圆
码整理自Python手把手构建模拟退火算法（SA）实现最优化搜索。

Talk is cheap, show me the code. 代码整理自Youtube: Genetic Algorithm In Python Super Basic Example。作者几乎没有将任何理论上的知识点，但是一切又是那么的自然而然。

通过Python 调用COM 组件 可以调用FEMM 软件来自动构建仿真项目，软件官方也提供了pyfemm 可以用来以类似于交互命令行的形式操作软件。但是，这样并不能让项目看起来非常清爽。感觉可以通过面向对象的方法来进一步封装。这里仅记录下探索的过程。

以前通过COM 组件编辑过WORD 文件处理过PDF，当时觉得挺神奇的，现在发现FEMM 这款有限元软件也是通过COM 组件支持Matlab 和Python 调用的。感觉COM 组件在今后的学习中应该还是蛮有用的，这里就记一下Python 中如何调用COM 组件的简单步骤。 附一个比较好的链接，关于COM 组件的，以后可能用得着：com组件的从0-1

在开始研究感应电机时，我们会尽量简化问题，例如：在研究定子磁场时会忽略转子磁场的存在。最后再将所有的结论综合在一起，而不是一上来就给出复杂的概念。

据说在1960 年之前，人们还只能通过直流发电机来控制直流电动机，并且要求发电机转速恒定，通过调整励磁来改变输出电压。好不辛苦

现代直流电机的转子部分多采用堆叠硅钢片来减少涡流，这在以前的电机中是不常有的。在励磁恒定（没有饱和）时，直流电机可以看作是一个线性系统。而现在的电机驱动器多采用晶体管电路，使得控制器的效率可以达到$95\%$ 以上，并且成本也更低廉。

考虑一个问题：当系统开始运行时PID 控制器的输出应该是0，还是其他值呢？

笔记摘自：《Matlab 仿真——直流电机速度控制系列》

通过µGo语言实现——从头开发一个迷你Go语言编译器 来学习llvmlite 的使用，以及将IR 编译为可执行程序。

因为换向器的限制，一般直流电机的转速不超过3000rpm，小型的直流电机的转速可以高一些，可以达到12000rpm 左右。
电机的极对数决定着电机的转速，一般越大型的电机，极对数越多。