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A-Pareto-Strength-SCE-UA-Algorithm
- 火箭炮交流位置伺服系统的鲁棒最优控制 ，需要的可以下了-A Pareto Strength SCE-UA Algorithm for Reservoir OPtimization OPeration
Compensation-for-Sliding-Mode
- 机电传感器通常用于获取转子位置/速度的内置式永磁同步电机（ IPMSMs ）的高性能控制 车辆系统。然而，使用这些传感器中的增加的成本，尺寸，重量，布线复杂性并减少了IPMSM驱动系统的机械鲁棒性。这些问题连同 一些实用的要求，例如，调速范围广，极端 环境温度和不利的负载条件下，使传感器控制方案可取。本文提出了一种扩展的反电动势（ EMF ）为基础的滑模 转子位置观测器IPMSMs的无传感器矢量控制。 基于滤波器的特性，一个强大的补偿算法的开发，以改善滑动方式观测器（SMO）
Fuzzy-PID-dual-mode-control-system
- 交流位置伺服系统因其存在参数时变、负载扰动以及电机的非线性等缺点， 很难为其建立准确的模型. 模糊（ fuzzy）控制具有无需建立被控对象的数学模型、鲁棒性好等 优点，但稳态精度差. 将模糊控制和PID 控制相结合，设计了Fuzzy-PID 双模控制器. 在论域内 用不同的控制方式分段实现控制，这样就综合了模糊控制和PID 控制的优点，克服了各自的缺 点. 该控制器结构简单、易于实现. 在半闭环交流位置伺服系统上所做的实验表明，采用Fuzzy- PID 双模控制器与采用经典P
神经网络极速学习方法研究
- 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用，但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要，成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是：（1）传统的误差反向传播方法(back propagation，BP)主要基于梯度下降的思想，需要多次迭代；（2）网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题，借鉴ELM的
BpNN-Error
- 非线性系统预测控制已成为一个有着广阔前景的研究热点。预测控制的多步预测和滚动优化有克服建模误差影响的能力，使控制系统具有一定的鲁棒性。但研究表明,预测控制对模型失配的鲁棒性是有限的，仍需要一个较准确的预测模型-Nonlinear predictive control has become a research focus has broad prospects. Predictive control multi-step prediction and rolling optimization h
Sliding-Mode-Control
- 系统论述了滑模变结构控制的基本理论、基本方法和应用技术，并全部给出了MATLAB仿真分析。全书内容涵盖了滑模变结构控制发展综述、连续系统滑模控制、自适应鲁棒滑模控制、欠驱动系统滑模控制、反演及动态面滑模控制、基于滤波器及观测器的滑模控制、离散系统滑模控制、模糊滑模控制、神经滑模控制和机械手滑模控制等。-The basic theory, basic method and application technology of sliding mode variable structure contr
fanyi2
- 基于并网光伏逆变器交错反激转换器和一种新颖的控制策略本文提出了BCM和软交换。额定功率的变频器可以大大增加，因为N个中每个交错反激转换器的峰值额定功率是总额定功率的2 / N。为了提高转换器的效率，消除从低压输入和高压输出应用中继承的回扫变压器的漏电感的影响，提出了一种漏电感能量恢复电路来恢复漏电感能量并实现主动钳位和主开关的ZVS谐振。 因此，可以在更高功率额定应用中使用反激式转换器，因为N个交错转换器共享相同的漏电感能量恢复电路。 介绍了总体主体，可变开关频率BCM和谐振ZVS的深入分析，并
km860
- DC-DC部分采用定功率单环控制，matlab实现了五类灰色关联度模型的计算,鲁棒性好，性能优越。- DC-DC power single-part set-loop control, matlab implements five gray correlation degree computing model, Robustness, superior performance.
基于遗传算法的PID参数优化
- PID控制一直是工业生产过程中应用最为广泛而且最为成熟的一种控制，它以其算法简单、可靠性高、鲁棒性好等优点应用于工业控制领域。PID 控制器有三个参数：比例、积分和微分系数，当PID结构确定的情况下，这三个参数将会决定控制器的品质，参数的调节和优化至关重要