我改写的多变量带约束的遗传算法Matlab源程序！
上传时间： 2017-06-25
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多变量非线性优化模型求解，对约束条件建立m文件
上传时间： 2017-06-28
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多变量灰色理论系统GM（1，n）求解 欢迎下载
上传时间： 2013-12-10
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非线性与多变量系统相关辨识是一本讲解系统辨识的书籍，主要针对多变量非线性系统
上传时间： 2016-05-30
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多变量广义预测的控制算法MATLAB代码是用MATLAB编写的一段代码
上传时间： 2016-06-26
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电机优化设计是复杂的有约束、非线性、混合离散多变量规划问题.该文在对电机优化设计理论进行研究的基础上,从一般传统的优化方法入手,对电机的全局优化设计方法特别是遗传算法进行了详细的研究和探讨.该论文的主要工作包括:(1)对适应于电机优化设计的常用传统优化方法(HOOKE-JEEVES法、MDOD法和SUMT法)进行了较为详细的研究,给出了各种方法的计算流程和步骤;(2)对全局优化的理论和方法进行了研究,分析了全局优化方法中的随机实验法、模拟退火算法和模拟进化算法各自的特点,对遗传算法的工作原理及其诸要素进行了详细的探讨;(3)在对遗传算法的基本原理进行研究的基础上,进行了电机优化设计遗传算法的研究,分析了各要素对电机优化设计遗传算法性能的影响;(4)建立了三相异步电机多目标优化设计的数学模型,分别编制了基于HOOKE-JEEVES法、MDOD法和多轮进化遗传算法的电机优化设计程序,并对使用各种优化方法优化的结果进行了对比分析.
上传时间： 2013-04-24
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由于直流调速的局限性和交流调速的优越性，以及计算机技术和电力电子器件的不断发展，异步电动机变频调速技术正在快速发展之中。在现代微机技术的快速发展下，计算机运行速度不断提高，指令的执行速度也达到了前所未有的高度，使得复杂算法应用计算机来进行实时运算、执行成为可能。经过最近十几年的应用开发，交流异步电动机的变频调速性能已经优于直流调速系统。 目前广泛研究应用的异步电动机调速技术有恒压频比控制方式、矢量控制、直接转矩控制等。本论文中所讨论的是异步电动机矢量控制调速方法，相对于恒压频比控制和直接转矩控制，它有动态性能和低速性能好、调速范围宽等优点。 本文对异步电动机的数学模型的建立进行了详细的分析和阐述。通过对异步电动机的动态电磁关系的分析以及坐标变换原理概念的介绍，建立了异步电动机在不同坐标系上的数学模型，指出了异步电动机的模型特点是一多变量、强藕合的非线性系统。 在对异步电动机的矢量控制原理进行阐述时，给出了矢量变换方法实现的步骤，并依次说明了三相异步电动机数学模型是如何解耦的。在论述了二相异步电功机的磁场定向原理后，介绍了转子磁链的计算方法并设计了转子磁链观测器。 详细地分析了磁通调节器，转矩调节器和转速调节器的工作原理，并设计了磁通调节器，转矩调节器，转速调节器。以DSP为控制核心，设计了异步电动机的矢量控制系统的硬件，并编制了软件程序。 运用MATLAB的工具软件SIMULINK对磁通闭环的矢量控制系统进行仿真，给出了仿真结果，并对仿真结果进行了分析。
上传时间： 2013-04-24
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无刷直流电机(BLDCM)是随着电机控制技术、电力电子技术和微电子技术的发展而出现的一种新型电机。它是在有刷直流电机的基础上发展起来的。无刷直流电机具有交流电机的结构简单、运行可靠、维护方便等一系列特点，又具有直流电机的运行效率高、无励磁损耗以及调速性能好等诸多优点，在很多场合有广泛的应用前景，成为了国内外研究的热点。无刷直流电机传统的理论部分分析和设计方法已经比较成熟，因此对无刷直流电机控制策略的研究就显得十分重要。 PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛应用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制性能优良。但在工业上有许多无法建立精确数学模型的复杂控制对象和非线性控制对象，若采用传统的PID进行控制的话，那么很难获得比较理想的控制效果。 对于无刷直流电机而言，它是一个多变量、强耦合的非线性系统，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。基于以上原因，本文以无刷直流电机为控制对象，通过分析无刷直流电机的数学模型，以BP神经网络为基础，设计了应用于无刷直流电机的神经网络PID控制器。 在MATLAB平台上，先利用神经网络PID控制器，给出相应的控制算法，对典型的参数时变非线性系统的控制进行了仿真研究。仿真结果表明，同传统PID控制器相比，神经网络PID控制器对模型、环境具有较好的适应能力与较强的鲁棒性，有效的改善了系统的控制结果，达到了预期的目的。随后利用SIMULNK建立了无刷直流电机控制系统的仿真模型。分别采用普通PID控制器和神经网络PID控制器对电机的不同运行状况进行了仿真分析。仿真结果验证了所建模型的正确性，并证明了神经网络控制的优越性。
上传时间： 2013-08-04
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永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、过载能力强、控制性能优良等优点，在中小容量调速系统和高精度调速场合发展迅速。但由于永磁同步电机的磁场具有独特的交叉耦合和交叉饱和现象，且其控制系统是一个强非线性、时变和多变量系统，要实现高精度调速就需对其控制策略进行深入研究。 永磁同步电机调速系统中，位置传感器的存在使得系统成本增加、结构复杂、可靠性降低，所以永磁同步电机的无位置传感器控制成为一个新的研究热点。本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-07-03
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无刷直流电机是一种性能优越、应用前景广阔的电机，应用传统的控制理论对其进行控制系统设计、分析的技术已经相对成熟，在此基础上研发出的各种调速系统已经在工业生产中获得广泛应用。因此，无刷直流电机的进一步推广应用，在很大程度上依赖于对一些先进控制策略的研究。 为了改进无刷直流电机调速系统的控制性能，本文基于灰色控制理论建立了无刷直流电机灰色PID控制调速系统模型。常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制性能优良，但无刷直流电机是一种多变量、非线性的控制系统，传统的PID控制器难以克服电机自身参数不确定和扰动带来的转速偏差问题，无法实现精确快速的控制。灰色控制器是在继承经典PID控制器不依赖于对象模型优点的基础上，通过改进经典PID固有缺陷而形成的新型控制器，性能优良并且算法简单。该控制器设计不需要建立电机的精确数学模型，对参数变化和负载扰动不敏感。系统较好地实现了给定速度参考模型的自适应跟踪，结构简单，能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。 本文以灰色系统理论为基础，把无刷直流电机的数学模型分为确定部分与不确定部分，对被控对象的不确定部分建立灰色模型，进行灰色预估补偿，使控制系统的灰量得到一定程度的白化。对所提出的无刷直流电机灰色PID控制调速系统进行了仿真，对仿真结果给出理论分析；以TMS320F2812型DSP为核心控制器建立了无刷直流电机调速驱动系统。仿真和实验结果表明，基于灰色PID控制算法的无刷直流电机调速系统受电机参数变化影响较小，具有较高的控制精度和鲁棒性，表现出优良的动、静态性能。
上传时间： 2013-04-24
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