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B.P.Lathi-Matlab
- matlab例程MATLAB 6.x版的内建数据类型（Built-in data type）就有5种以上，此外还有许多其他专门设计的类（Class），如符号类、内联函数类、控制工具包中的线性时不变模型类、神经网络类等。就程序设计而言，MATLAB 6.x版采用了面向对象编程技术。数据和编程的改变使用户能更简捷而自然地解决复杂的计算问题（如符号计算问题、多变量控制系统问题、神经网络问题）。本章内容根据MATLAB6.5编写，但绝大部分内容适用于其他MATLAB6.x版本。-Matlab routi
Ex_Hello
- 控制 专家PID和模糊PID控制 神经PID控制 遗传算法PID控制 多变量解耦PID控制 几种先进的PID控制 灰色PID控制 伺服系统PID控制 PID实时控制等内容。每种方法都通过MATLAB
Tesis DYNAware--基于Matlab/Simulink的车辆动力学实时仿真模型
- Tesis DYNAware--基于Matlab/Simulink的车辆动力学实时仿真模型 在过去的二十年里,电子设备在汽车工业得到广泛应用,今天的汽车已经进入了电子技术的时代.汽车电子的发展对将来汽车的各种性能如安全性、操纵性、舒适性提出了更高的要求.为了加速包括硬件和软件在内的控制系统的开发设计,一些成熟的仿真测试、快速原型方法和工具是必不可少的. TESIS DYNAware发布了R3.3.2的新版本。包括发动机物理学的enDYNA Themos模块，为现代发动机ECU测试量
2阶倒立摆控制
- 倒立摆系统是一个典型的多变量、非线性、强耦合和快速运动的高阶不稳定系统，它是检验各种新型控制理论和方法有效性的典型装置。近年来，许多学者对倒立摆系统进行广泛地研究。 本文研究了直线二级倒立摆的控制问题。首先阐述了倒立摆系统控制的研究发展过程和现状，接着介绍了倒立摆系统的结构并详细推导了二级倒立摆的数学模型。本文分别用极点配置、LQR最优控制设计了不同的控制器，通过比较和MATLAB仿真，验证了所设计的控制器的有效性、稳定性和抗干扰性。
yangg
- 基于多变量系统广义自适应预测控制程序，可对多输入多输出系统进行研究-Multivariable systems based on generalized adaptive predictive control procedures may be multiple-input multiple-output system study
control
- 本设计将对烘干机的温度控制予以研究。烘干机的结构虽然比较简单，但烘干过程是非线性、时变性和多变量的。在烘干过程中由于受各种不确定因素的影响，难于建立精确的数学模型。虽然自适应、自校正控制理论可以对缺乏数学模型的被控对象进行识别，但这种递推法复杂，实时性差，对烘干机水分的控制难以取得较好的控制效果。本设计将模糊控制理论最新应用于干燥的控制系统，以单片机为核心的模糊控制器将模糊逻辑语言控制策略变为有效的自动控制策略。在数字单片机上用模糊控制算法编制软件程序来实现对烘干过程的模糊控制。-This de
TheSimulationStudyonPIDNeuralNetworkDecouplingCont
- 介绍了汽包锅炉燃烧控制系统的控制任务、量间关系、原则性控制方案、传统控制方法,以及解耦控制方法的发展 ,引入了 PID型神经网络控制系统的结构、学习算法、初始权值参数选取. MATLAB仿真结果表明 ,该控制系统对多变量强耦合时变的锅炉燃烧控制对象具有良好的解耦性能和自学习控制特性.-The control tasks, the relations between physical variables, the fundamental controlschemes, the convention
ARITHMETICOFDECOUPLINGCONTROLBASED
- 针对实际工程中MIMO耦合系统调节困难、控制质量差的现象提出了一种基于神经 元的解耦控制算法,并以三输入三输出系统为例,详细分析了神经元解耦的学习方法及其在多 变量系统中的工作机理.仿真结果表明该方法有效可行. -For practical engineering MIMO coupled system adjustment difficulties, the phenomenon of poor quality control is proposed based on neural
ApplicationofFuzzyNeuralNetworktoDecouplingControl
- 在工业生产过程中,针对纯迟延、时变、强耦合的多输入多输出现象,提出一种 基于模糊神经网络解耦和PID控制相结合,对系统进行解耦控制的方法。这种方法不需要建 立多变量对象精确的数学模型,通过对大迟延大惯性强耦合的循环流化床锅炉床温-主汽压力 对象进行仿真,其结果表明,解耦控制效果很好,具有良好的静态性、动态性及鲁棒性。 -In the industrial production process for a pure delay, time-varying, strong coupl
ANN_PID6
- PID神经元网络 解耦控制 算法 多变量系统控制-PID neural network decoupling control algorithm for multivariable control system
PID-BP
- 采用PID结合神经网络算法，来解决多变量控制系统的解耦控制-PID neural network algorithm to solve multi-variable control system of decoupling control
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- 神经网络控制 徐丽娜 多变量控制系统以及辨识-Neural network control of the the Lina multi-variable control system and identification
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- 智能控制 模糊控制 神经网络控制序号 多变量控制系统设计-Intelligent control fuzzy control of multivariable control system design of the neural network control of serial number
juzhen_1
- 求多变量控制系统灵敏度矩阵的奇异值频率特性-Singular value frequency characteristics required multivariable control system sensitivity matrix
PID
- 多变量输入、输出、多干扰、非线性和强耦合的复杂系统控制是一个比较困难的问题，常用的控制器可能因为多变量耦合问题难以控制系统。PID神经元网络是一种多层前向神经元网络，它的各层神经元个数、连接方式、连接权值是按照PID控制规律的已有原则和经验确定的，是一种动态的符合控制系统的前向网络。但是由于PID网络初始权值随机取值的原因，每次控制的效果都有所差别，个别情况下控制效果还比较差。本案例研究了基于PID神经元的多变量耦合系统控制，并用PSO算法来优化控制器以取得更好的控制效果。-Multivaria
MPIDDLX
- 根据PID神经元网络控制原理，实现PID神经元网络控制多变量耦合系统-According to the principle of PID neural network control, the case realize that PID neural network control multivariable coupling system
PID
- 根据PID神经元网络控制器原理，在matlab中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。-According to the principle of PID neural network controller in matlab programming to realize the PID neural network control multivariable coupling system.
shell一般DMC控制
- 一般带约束DMC算法，有关带约束DMC算法和无约束DMC算法控制系统，区别就在于预测控制率的求解不同，无约束DMC算法可以直接推导出来一个解析的控制率，而带约束的DMC算法，则需要采用优化算法，须由二次规划算法求控制增量 ，这时候没有控制增量 ，因此离线仿真只须计算出校正参数和模型参数即可(Constrained DMC algorithm)
duobianliang
- 多变量控制系统中在MATLAB中如何实现控制与仿真(In the multivariable control system how to realize the control and simulation in MATLAB)
ac_foc_book
- 异步电机矢量控制，异步电动机具有非线性、强耦合、多变量的性质，要获得高动态调速性能，必须从动态模型出发，分析异步电动机的转矩和磁链控制规律，研究高性能异步电动机的调速方案。矢量控制系统和直接转矩控制系统是已经获得成熟应用的两种基于动态模型的高性能交流电动机调速系统。矢量控制系统通过矢量变换和按转子磁链定向，得到等效的直流电动机模型，然后模仿直流电动机的控制策略设计控制系统。(Vector control of asynchronous motor, asynchronous motor has