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03041507
- 在某初教机的线性模型基础上，建立了飞机的纵向和横向传递函数，分析了模型参数的不确定性，通过使用MATLAB中的NCD模块对飞行控制系统及PID控制器等参数进行优化，设计出了飞机的自动驾驶仪高度保持和航向保持模式。这种方法既避免了复杂的计算和编程，又使系统具有较好的稳定，陛、动态性能和鲁棒性，克服了飞机模型参数随着高度和速度的变化（即模型参数存在不确定性）而需要按照多个不同高度和速度的飞行区域设计一系列控制器的缺点-early in a plane of the linear model, bas
Image-Hashing-based-on-Human-Visual-System
- 提出一种基于视觉特性的图像摘要算法，增大人眼敏感的频域系数在计算图像Hash时的权重，使得图像Hash更好地体现视觉特征，并提高鲁棒性。将原始图像的分块DCT系数乘以若干由密钥控制生成的伪随机矩阵，再对计算的结果进行基于分块的Watson人眼视觉特性处理，最后进行量化判决产生固定长度的图像Hash序列。本算法比未采用视觉特性的算法相比，提高了对JPEG压缩和高斯滤波的鲁棒性。图像摘要序列由密钥控制生成，具有安全性。
yingyong
- 应用层组播(application-layer multicast,简称ALM)是网络层组播的重要补充.但与网络层组播不同的是,应用层组播结构的组成节点是具有独立利益和决策的主机用户.自私的主机用户为了提高自身利益,可能不严格遵守应用层组播协议的规定,从而对组播会话的整体性能带来影响.为了设计可信任的、鲁棒的应用层组播协议,对应用层组播的用户自私性进行研究是必要的.综述了这一领域的研究进展,并按照应用层组播协议的工作阶段把这些研究分为3类,即控制结构维护阶段的自私性研究、节点信息收集阶段的自私性
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- 基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向，其中道路图象的正确分割 是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题，提 出了一种基于’() 神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量，应用基于 ’() 学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别；为解决环境噪声对神经网络输出的影响，本文设计了串行级联 式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实
DMC
- DMC控制由于具有对模型精度要求低，控制精度高鲁棒性强等优点可有效的克服过程的不确定性、非线性和关联性，并能方便的处理过程被控量和操纵变量中的各种元素。所以对该系统应用DMC控制方法进行MATLAB仿真。
RobustHinfControlOfNetworkedControolSystem
- 发表在IEEE及25届中国控制会议上的文章，《网络化控制系统的鲁棒H无穷控制》。-Published in the IEEE and the 25th meeting of China
Asequence-basedembeddedDCTdomainwatermarkingalgori
- ，应用MATLAB仿真按序选择嵌入位的DCT变换算法，对仿真程序运行后的各种参数 和效果图的变化进行了分析；最后结合GUI开发设计出数字水印执行过程仿真控制界面，并用常见的水印攻击测试了该算 法的鲁棒性。-Application MATLAB simulation embedded spaces in sequence selection algorithm of DCT transform, simulation program running on the various param
DMC-sheji
- 摘要 随着火电机组向大容量、高参数和高效率方向发展，对机组热工自动控制系统控制品质的要求也随之提高。在热工过程中，大多数热工对象具有较大的惯性和迟延，且是非线性和慢时变的，部分对象还是多变量的，因而具有很大的不确定性和强耦合性。这就难以建立精确的数学模型，使采用固定参数的PID控制器不能与生产上越来越高的控制要求相适应。 本文主要是研究动态矩阵控制算法在主汽温控制方面的应用。首先，分析了当前火电厂主汽温的控制方式和常规的控制方法，以及影响主汽温变化的各种扰动因素；然后，介绍了动态矩阵控制
Dynamic-matrix-control
- DMC控制由于具有对模型精度要求低，控制精度高鲁棒性强等优点可有效的克服过程的不确定性、非线性和关联性，并能方便的处理过程被控量和操纵变量中的各种元素。所以对该系统应用DMC控制方法进行MATLAB仿真。-DMC control accuracy because the model has low and high control precision and strong robustness advantages of the process can effectively overcome
PID-controller
- 介绍了一种基于最，j,-最大原理整定鲁棒PID控制器参数的方法，并应用MA ⅡAB 优化工具箱函数按非线性二次规划法搜索合理的PID参数。仿真结果表明，优化函数寻找 最佳PID参数简便可靠；当模型在一定范围内变化时，按该方法整定的鲁棒PID控制器均 能保证控制系统的动态性能良好。-Introduced based on the most, j,- setting the maximum principle method of robust PID controller paramet
n
- 这是一篇硕士论文：论述了矢量控制的理、坐标变换矩阵和三相异步电机的基本方程式，推导出了异步电机在不同坐标系下的数学模型，实现了异步电机转矩电流、励磁电流的解耦，然后分析、比较了无速度传感器矢量控制的各种方法的原理及优缺点，对常用的自适应法和反电动势法进行了更为详细的原理和仿真比较，并将带速度传感器控制系统的性能和无速度传感器控制系统的性能进行了比较；最后设计了模糊控制器对电机定子电阻进行在线检测，增强矢量控制系统的鲁棒性。-This is a master s thesis ： the vect
vector-control
- 当前，矢量控制是一种优越的交流电机控制方式，它模拟直流电机的控制方式使得交流电机也能取得与直流电机相媲美的控制 效果。依据矢量控制的基本原理和方法，用 456752 8 9:4 7:<= 模块构建了一个基于转子磁场定向的旋转坐标系下的交流异步 电机矢量控制系统仿真模型，对其速度控制器提出并设计一种模糊滑模变结构控制算法。该控制算法具备模糊逻辑控制和滑模 变结构控制两者优点，并且较好地解决了滑动模态的抖动问题。仿真结果表明了该设计的可行性以及具有良好的动静态性能、 较
Intelligent-controller
- PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba
rubost-controller
- 鲁棒控制器设计及图形分析 混合灵敏度 加权函数 控制系统设计-Robust controller design and graphical analysis of the the mixed sensitivity weighting function control system design
spica-ruanjian-ziliao
- 采用积分分离 PID控制算法将塔顶轻组分含量Y控制在0.99 2.采用继电法整定PID参数 3.整定效果验证：当被控过程参数时变时，如滞后时间由4→8，开环增益由3.4→6时, 讨论PID控制的响应速度及鲁棒性问题，考察当系统参数发生改变时，上述PID参数是否选取合适。 -Using integral separation PID control algorithm to control the top of the tower light component content Y
multi-sliding-mode-
- 介绍多滑模鲁棒自适应控制方法 控制器设计 稳定性证明-Introduce multi-sliding mode robust adaptive control method
Improved-PID-based-on-OPC
- 介绍了基于过程控制对象链接和嵌入(OPC)技术的高可靠性改进比例积分微分(PID)控制励磁调节器，调节器以可编程序控制器(PLC)为主控制器扩展以太网模块实现了与监控计算机间的OPC数据交换：配合高集成度外围电路实现了频率测量、同步移相触发脉冲形成：采用改进的适应式参数自调整PID控制策略实现了鲁棒控制。论述了PLC／外围接口电路、开停机控制、励磁限制保护、改进PID控制、OPC通信等。水电厂运行表明，设计的调节器具有功能丰富、可靠性高、动静态特性良好等优点-Introduced based o
robust-toolbox
- matlab robust toolbox鲁棒控制工具箱的使用教程，入门级介绍，含例题-matlab robust toolbox Robust Control Toolbox tutorial, entry-level descr iption, including examples
Hinf-control
- H无穷-鲁棒控制，鲁棒控制书籍，包含Hinf的基本原理和使用方法-H infinity- robust control, robust control books, including the basic principles and methods of use of Hinf
robotic solution
- 鲁棒控制和FCMAC神经网络控制系统稳定性证明论文，国内网站无法下载的有用学术论文。(Robust control and stability of FCMAC neural network control system are proved in this paper. Useful academic papers can not be downloaded by domestic websites.)