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  1. 基于遗传算法的多变量解耦鲁棒控制

  2. 该方法将鲁棒对角优势和遗传算法相结合,综合考虑各摄动系统的性能,搜寻最优的鲁棒解耦控制器
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-05-23
    • 文件大小:245kb
    • 提供者:hjg786
  1. PID神经元网络多变量控制系统分析

  2. PID神经元网络多变量控制系统分析 P ID 神经元网络是一种新的多层前向神经元网络, 其隐含层单元分别为比例(P) 、积分(I) 、微分(D) 单元, 各层神经元个数、连接方式、连接控制规律的基本原则PID 确定的, 它可以用于多变量系统的解耦控制. 给出了P ID 神经元网络的结构形式和计算方法, 从理论上证明了P ID 神经元网络多变量控制系统的收敛件和稳定性, 通过计算机仿真证明了P ID 神经元网络具有良好的自学习和自适应解耦控制性能. 关键词 神经元网络控制, 多变量系统, P I
  3. 所属分类:网络基础

    • 发布日期:2010-03-09
    • 文件大小:359kb
    • 提供者:yauts5
  1. 基于MATLAB 语言的多变量系统解耦

  2. 如何在多变量系统中结合α阶积分逆系统解耦方法,应用MATLAB 软件进行解 耦仿真。利用MATLAB 语言编程,使设计简捷,提高了编程效率
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-05-25
    • 文件大小:178kb
    • 提供者:yingxingzhu
  1. 超高速同步摄影机驱动系统的研究

  2. 研究了由磁悬浮电动机驱动的超高速同步摄影机调速系统。针对系统的非线性和强耦合特 性,应用多变量非线性解耦控制理论,将系统解耦为转矩子系统和径向力子系统,通过综合,使得这两个 线性子系统具有满意的动态响应,实现了转子的自悬浮,并具有极高的转速,能够满足高性能超高速同 步摄影机的驱动要求
  3. 所属分类:交通

    • 发布日期:2011-12-05
    • 文件大小:104kb
    • 提供者:xjtugjj
  1. 多变量系统解耦的研究及其在流浆箱控制中的应用.

  2. 多变量系统交叉相互影响,因此研究多变量系统的解耦方法及应用很重要
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-04-15
    • 文件大小:2mb
    • 提供者:lvshucn
  1. 基于Simulink 的解耦系统设计与仿真

  2. 1 绪 论 1 1.1 本课题的研究意义及必要性 1 1.2 多变量耦合系统的发展历程 1 2 Matlab 简介 2 2.1 Matlab 功能概述 2 2.2 Simulink 仿真概述 2 3 解耦控制系统的理论分析 3 3.1 双变量耦合系统 3 3.2 常见解耦方法简介 3 3.3 解耦补偿装置的设计及理论分析 4 4 仿真研究 7 4.1 双变量耦合系统的仿真 7 4.2 前馈补偿解耦控制的仿真 8 4.3 反馈补偿解耦控制的仿真 12 4.4 对角矩阵解耦控制的仿真 13 4.5
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-04-18
    • 文件大小:913kb
    • 提供者:thn_sweety
  1. PID神经元网络

  2. PID控制算法与神经网络算法相结合,对多变量系统进行解耦控制。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-06-16
    • 文件大小:13kb
    • 提供者:yangchao010
  1. ( 线性多变量系统先进的PID控制仿真分析

  2. 线性多变量系统先进的PID控制仿真分析.本课题主要通过控制系统耦合特性的了解,掌握多变量多变量系统先进PID控制器的设计方法,分析不同对象解耦控制器的共性和特性,利用MATLAB对该控制进行仿真研究。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-08-18
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:emily5158
  1. 线性多变量系统先进的PID控制

  2. 本课题主要通过控制系统耦合特性的了解,掌握多变量多变量系统先进PID控制器的设计方法,分析不同对象解耦控制器的共性和特性,利用MATLAB对该控制进行仿真研究。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-08-18
    • 文件大小:1mb
    • 提供者:emily5158
  1. 多变量自适应解耦控制及应用

  2. 本书详细介绍了MIMO系统的自适应解耦控制方法,包括广义最小方差、PID、神经网络等自适应解耦控制方法,并附有相关例子参考。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2016-04-03
    • 文件大小:3mb
    • 提供者:qq_27393177
  1. PID神经元网络解耦控制算法

  2. 本代码主要功能是实现PID神经元网络解耦控制,主要针对复杂的多变量系统进行控制
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-16
    • 文件大小:13kb
    • 提供者:qq_42006303
  1. PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制

  2. PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制,PID神经元是人工神经网络的类型
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-08-30
    • 文件大小:13kb
    • 提供者:weixin_43097416
  1. PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制

  2. PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-03-08
    • 文件大小:14kb
    • 提供者:baidu_38610481
  1. 无轴承同步磁阻电机alpha阶非线性逆解耦控制

  2. 无轴承同步磁阻电机alpha阶非线性逆解耦控制,张婷婷,朱熀秋,无轴承同步磁阻电机是一个多变量、非线性和强耦合的系统,其径向悬浮力和电磁转矩之间以及径向悬浮力两垂直方向上的分量之间存在
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-02-07
    • 文件大小:399kb
    • 提供者:weixin_38661939
  1. 蒸发过程的解耦控制仿真实验平台.pdf

  2. 蒸发过程的解耦控制仿真实验平台pdf,蒸发过程的解耦控制仿真实验平台第21卷第l8期 009年9月 系统仿真学报 Sep.2009 curri+ u 采用如下的自逅应辨识算法 (1)X(t-l)e(t) T -Orp: cp Ir LoCx2-3 1) 1-X(t-1)X(t-1) OHF PHF CH (t-1)表示t-1时刻参数的基于强制循环蒸发系统 QHF PHe=QDx2+2PF 的非线性模型的估计 令输出变量n1=xy2=x2,并将上述几式分别带入式 如果e(l)>4△ (1)(
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-10-08
    • 文件大小:951kb
    • 提供者:weixin_38744153
  1. 多变量系统的变时滞无模型滤波PID控制

  2. 多变量紧格式动态线性化泛模型仅适用于常值干扰和慢变化干扰情形。其结构自适应功能只对系统的输出阶数和输入阶数有效,对系统的时滞无效,同时其伪梯度矩阵参数不唯一,要求控制输入的变化量不能为零。为此,提出一种适用于快变化干扰和随机干扰的多变量紧格式动态线性化泛模型,采用多变量解耦增量型滤波PID控制,基于可克服算法病态的非线性递推最小二乘算法对PID控制参数寻优,给出多变量系统的在线修正参数的变时滞无模型滤波PID控制算法。结果表明,算法具有在线修正参数性能和无模型自适应控制功能,以及优良的控制品质。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-26
    • 文件大小:887kb
    • 提供者:weixin_38644141
  1. 球磨机的动态矩阵解耦控制

  2. 球磨机系统是一典型的多变量大时延非线性时变系统,各个控制量之间存在着严重的耦合,因此基于常规PID方法设计的控制方案控制效果不理想。利用动态矩阵解耦控制策略,对球磨机进行了仿真研究。结果表明,动态矩阵解耦控制能有效地解除变量间的强耦合和大时延问题,而且当球磨机模型失配时,也能获得较好的控制效果,具有良好的动态性能和稳态性能。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-29
    • 文件大小:363kb
    • 提供者:weixin_38626943
  1. 基于神经网络逆系统的空气重介流化床多变量解耦控制

  2. 针对空气重介流化床干法分选过程的多变量非线性强耦合特点,在空气重介流化床干法分选过程的神经网络逆系统解耦方法的基础上,设计了线性闭环PI调节器,以实现空气重介流化床干法分选过程的高性能解耦控制.仿真结果表明,该方法能够较好地解决空气重介流化床干法分选过程的控制问题,具有较强的鲁棒性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-18
    • 文件大小:962kb
    • 提供者:weixin_38556668
  1. 基于ANFIS的一类复杂工业过程的基于非线性建模的非模型动力学补偿的非线性解耦控制

  2. 复杂的工业过程是多变量的,并且通常在其控制回路之间表现出强耦合性,并具有严重的非线性特性。 这些使得很难获得准确的模型。 结果,难以应用常规的和数据驱动的控制方法。 以一双油箱控制系统为例,针对一类复杂的工业过程,提出了一种基于自适应神经模糊推理系统(ANFIS)的非建模动态(UD)补偿的多变量解耦控制算法。 首先,介绍了具有UD补偿的非线性多变量解耦控制器。 与现有方法不同,采用了利用ANFIS的分解估计算法对UD进行估计,达到了预期的估计和解耦控制效果。 其次,所提出的方法不需要在文献中通常
  3. 所属分类:其它

  1. 基于Petri网的非线性多变量系统解耦控制

  2. 广义自控网系统是一类弧权值受库所控制的高级Petri网,能够简单有效地建模PID控制规律.借鉴单神经元PID控制原理,在广义自控网系统的基础上加入神经元网络的学习规则,设计基于广义自控网系统的PID控制器,并用于非线性多变量系统解耦控制.所提方法充分利用了自控网系统的特点,所设计的控制器模型能实现系统控制与参数学习的统一.结合双容水箱控制系统实例进行仿真分析,分析结果验证了所提方法的有效性.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-13
    • 文件大小:252kb
    • 提供者:weixin_38713057
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