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ZDT4
- 为了有效地应用遗传算法解决 鲁棒控制系统设计问题，将遗传算法与局部优化方法相结合，提出了基于降维扫描方法的自适应多目标遗传算法（DRSA-MOGA）。通过引入适应度函数标准化方法、基于最优Pareto解集搜索的降维扫描方法和适应度函数自适应调整方法，提高了算法的全局优化性能和局部搜索能力。仿真结果表明，DRSA-MOGA算法在不损失解的均匀度的情况下可以达到很高的逼近度
matlabsimulink
- 《MATLAB控制系统仿真与实例详解》一书的光盘源码。图书简介：本书详细地讲解了MATLAB 7.x的功能与相关操作以及MATLAB在控制系统中的仿真应用。本书内容包括控制系统仿真基础、MATLAB程序设计语言基础、控制系统理论基础、Simulink交互式仿真环境、控制系统建模、线性控制系统的分析与仿真、PID控制系统设计及仿真、最优控制系统设计、鲁棒控制系统设计、神经网络系统设计及其MATLAB实现、模糊控制系统设计和系统辨识。 -" MATLAB Control System S
ff
- 析了变速恒频双馈风力发电系统的工作原理。结合风力机特性和双馈发电机特性，说明了变速恒频运行方式下的最优风能捕获策略，并介绍了风力发电系统的滑模变结构控制、自适应控制、鲁棒控制和人工神经网络控制。总结了变速恒频风力发电系统的发展趋势。-Analysis of a Variable Speed Constant Frequency Wind Power Generation System works. Combination of wind turbine characteristics and t
adaptivecontrol
- 这是一本关于鲁棒自适应控制的专著，内容涵盖了当今鲁棒自适应控制的研究前沿。包括鲁棒最优控制，自适应控制，基于模型辨识的控制等多种控制方法，讲述非常详细，是一本难得的好书。-This is a robust adaptive control on the monograph, covering the current frontier of robust adaptive control. Including the robust optimal control, adaptive control
20110619-1
- 针对BP神经网络存在的缺点，本文利用遗传算法能够收敛到全局最优解而 且遗传算法鲁棒性强的特点将遗传算法同神经网络结合起来，不仅能发挥神经网 络的泛化映射能力，而且使神经网络具有很快的收敛性以及较强的学习能力。为 了验证遗传算法优化BP神经网络的有效性，本文将此算法应用到直线一级倒立 摆的稳定控制中，同时利用UbVIEW语言界面开发能力强，并且数据输入、网 络通信、硬件控制简单的优点，制作了倒立摆的仿真控制和实时控制软件。仿真 研究表明，遗传算法优化BP神经网络的控制器设计
RBF
- 运用常规的PID控制算法很难达到人们所要求的控制效果。采用改进的BP神经网络算法进行改进具有以任意精度逼近非线性函数的能力，而且通过它的自身的学习，可以找到某一最优控制率下的PID控制器参数，使其具有更好的鲁棒性和自适应的能力。-Using conventional PID control algorithm is difficult to live up to the required control effect. The improved BP neural network algorit
t6u3vw.ZIP
- 直线电机伺服定位系统时间最优鲁棒控制Linear motor servo positioning system time optimal robust control-Linear motor servo positioning system time optimal robust control
control-method
- 最新的控制算法的实现方法，包括kalman，鲁棒，最优，神经网络等算法，是英文的-most recent control method
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
LMI
- 线性矩阵不等式（LMI）的求解例子,最优保成本状态反馈控制、无记忆状态反馈鲁棒H_inf控制器-An example for LMI
Hinf_ctrl
- 鲁棒控制MATLAB示例，包括Hinf最优控制，Hinf控制，H2控制的代码。自己按照书上的例子编写的。-The robust control MATLAB examples, including the Hinf optimal control, Hinf control, H2 control code. Book in accordance with their own examples of the preparation of the.
inverted-pendulum-control
- 利用强化学习的自适应动态规划中的值迭代和策略迭代方法，神经网络控制方法，LQR状态调节器最优控制方法，实现了三维倒立摆在飞行器上的稳定控制。鲁棒性很强，进行了高斯白噪声的扰动实验。-Reinforcement learning adaptive dynamic programming in value iteration and policy iteration method, neural network control method, LQR state regulator optimal
ga
- 遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法。它简单、鲁棒性好，具有自组织 性、自适应性、自学习性，其本质是一种高效、并行、全局搜索的方法，它能在搜索过程中自动获取和积累有 关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解， -Genetic algorithm is a stochastic search algorithm which is based on natural selection and natural genetic mechanism. It
psat215
- 这是我从官网上下载的2.1.5版本的PSAT程序。 PSAT( Power System Analysis Toolbox)，中文翻译为电力系统分析软件包，包含了：PF-潮流计算；CPF-连续潮流；OPF-最优潮流；SSSA-小扰动分析；TDS-时域仿真；GUI-用户人机界面；GNE-自定义模型等功能。经过验证，该工具包已经可以计算上千节点规模的系统。而且该软件包源代码完全公开，因此用户可以根据自己的研究兴趣编写修改相应源代码实现研究目的。同时, 依托于Matlab 的强大计算功能以及丰富的
zuiyoukongzhi
- 鲁棒控制中LQ最优控制MATLAB源程序，实例仿真-Robust control LQ optimal control source, examples of simulation
代码及文章
- 自适应动态规划,数据驱动模型，神经网络，最优跟踪控制，鲁棒控制 Data-Driven Robust Approximate Optimal Tracking Control for Unknown General Nonlinear Systems Using Adaptive Dynamic Programming Method(Adaptive dynamic programming, data-driven model, neural networks, optimal trackin
psat_v2.1.6
- PSAT( Power System Analysis Toolbox)，中文翻译为电力系统分析软件包，包含了：PF-潮流计算；CPF-连续潮流；OPF-最优潮流；SSSA-小扰动分析；TDS-时域仿真；GUI-用户人机界面；GNE-自定义模型等功能。 经过验证，该工具包已经可以计算上千节点规模的系统。而且该软件包源代码完全公开，因此用户可以根据自己的研究兴趣编写修改相应源代码实现研究目的。同时, 依托于Matlab 的强大计算功能以及丰富的控制、信号处理、鲁棒控制、模糊控制等工具箱, 使得P
线性系统理论 程兆林 马树萍
- 第1章 线性定常系统的状态空间描述及运动分析 第2章 线性定常系统的能控性 第3章 状态反馈与闭环极点配置 第4章 线性定常系统的能观性 第5章 能控性，能观性与传递函数 第6章 状态观测器 第7章 线性二次型最优控制与系统输入输出解耦 第8章 不确定线性系统的鲁棒二次镇定(The first chapter is the descr iption of state space and motion analysis of linear stationa
Robust and optimal control (Kemin Zhou)
- 鲁棒最优控制的经典之作，来自于周克敏教授(Robust and optimal control from Professor Kemin Zhou)
PSO的PID控制器
- 针对一般的粒子群优化(PSO)学习算法中存在的容易陷入局部最优和搜索精度不高的缺点,对改进型PSO算法进行研究。由于惯性权重系数ω对算法是否会陷入局部最优起到关键的作用,因此,通过改变惯性权重ω的选择,对惯性权重系数采取线性减小的方法,引入改进型的PSO算法。采用改进的PSO算法对PID控制器进行参数优化并把得到的最优参数应用于控制系统中进行仿真。仿真实验结果表明:改进型PSO算法不会陷入局部最优,能得到全局最优的PID控制器的参数,并使得控制系统的性能指标达到最优,控制系统具有较好的鲁棒性。(