系统辨识与自适应控制Matlab仿真 含pdf书和源代码-北航版 《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》从MATLAB仿真角度出发，系统地介绍系统辨识与自适应控制的基本理论和方法。 《系统辨识与自适应控制MATLAB仿真》内容主要分为三部分：第1部分为绪论；第二部分为线性系统辨识与自适应控制，包括系统辨识（如*小二乘法、梯度校正法和极大似然法）、模型参考自适应控制、自校正控制和基于常规控制策略的自校正控制；第三部分为非线性系统辨识与自适应控制，包括神经网络辨识与控制、模糊控制与模糊神经网络辨识和无模型自适应控制。
上传时间： 2022-06-24
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文档为模糊自适应PID控制系统的研究及MATLAB仿真总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
上传时间： 2022-06-28
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使用STM32制作的自适应滤波器，LMS算法实现，C语言实现
上传时间： 2022-06-29
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文档为基于ADAMS和MATLAB的Stewart并联机器人-模糊自适应PID控制仿真总结文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
上传时间： 2022-06-29
上传用户：ttalli
文档为汽车横摆角速度模糊自适应PID控制器设计与仿真详解文档，是一份不错的参考资料，感兴趣的可以下载看看，，，，，，，，，，，，，
标签： 自适应PID控制器
上传时间： 2022-06-29
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基于自适应卡尔曼滤波的锂离子电池SOC估计
上传时间： 2022-07-06
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PID自适应调整
上传时间： 2022-07-10
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Ansoft公司的Maww2D/3D是一个功能强大、结果精确、易于使用的二维/三维电磁场有限元分析软件。它包括电场、静磁场、涡流场、瞬态场和温度场分析模块，可以用来分析电机、传感器、变压器、永磁设备、激励器等电磁装置的静态、稳态、瞬态、正常工况和故障工况的特性。它所包含的自上而下执行的用户界面、领先的自适应网格剖分技术及用户定义材料库等特点，使得它在易用性上遥遥领先。它具有高性能矩阵求解器和多CUP处理能力，提供了最快的求解速度。静磁场求解器（Magnetostatic）用于分析由恒定电流、永磁体及外部激磁引起的磁场，是用于激励器、传感器、电机及永磁体等。该模块可自动计算磁场力、转矩、电感和储能用于求解某些涉及到运动和任意波形的电压、电流源激励的设备，可获得精确的预测性能特性。该模块能同时求解磁场电路及运动等强耦合的方程，从而得到电机的相关运行性能●涡流场求解器（Eddy Current用于分析受涡流、集肤效应、邻近效应影响的系统。它求解的频率范围可以从θ到数百兆赫兹，能够自动计算损耗、铁损、力、转矩、电感与储能。允许用户设置多项可变设计量，如位置、形状、源及频率等。可自动计算数千种情况的物理问题分析，而整个过程不许用户干预。在绘制曲线模型时，系统默认的是将封闭后的曲线自动生成面，如果用户不想让其自动生成面，可以在绘制曲线模型前，点击菜单栏中的 Tools/Options/Modeler Options项更改绘图设置。材料库的管理更加方便和直观，新版软件的材料库主要由两类组成，一是系统自带材料库的2D和3D有限元计算常用材料库除此外还有 RMxprt电机设计模块用的电机材料库。二是用户材料库，可以将常用的且系统材料库中没有的材料单独输岀成用户材料库，库名称可自行命名，在使用前须将用户材料库装载进软件中
上传时间： 2022-03-17
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工业生产过程中，时滞对象普遍存在，同时也是较难控制的，尤其是大时滞对象的控制一直都是一个难题。而很多温度控制系统都是属于大时滞系统，常见的智能温度控制器虽然在温度控制的实际应用中表现了比较理想的控制效果，但它仍然属于将参数整定与系统控制分开处理的离线整定方法，如果工况发生变化就必须重新调整参数。针对这一问题，为了实现时滞系统参数自整定的控制，本文将神经网路控制、模糊控制和PID控制结合起来，设计了基于神经网路的模糊自适应PID控制器。 首先，本论文分析了时滞系统的特点，讨论了几种时滞系统较为成熟的常规控制算法：微分先行控制算法、史密斯预估控制算法、大林控制算法，并深入研究了它们的控制性能；并且通过仿真对这三种控制方法在温控系统中的控制性能进行了比较。 其次，在分析PID参数自整定传统方法的基础上，设计了一种改进方法，并设计了相应的控制器。该控制器综合了模糊控制、神经网络控制和PID控制各自的长处，既具备了模糊控制简单有效的控制作用以及较强的逻辑推理功能，也具备了神经网络的自适应、自学习的能力，同时也具备了传统PID控制的广泛适应性。该方法不需要离线整定参数，实现了在线自整定参数。仿真实验表明了该控制器对模型和环境都具有较好的适应能力和较强的鲁棒性。 最后将基于神经网路的模糊自适应PID控制器应用于贝加莱PID温控装置，能够出色地实现参数的在线自整定。理论分析、系统仿真、实验结果都证实了这种控制策略能有效地减少系统超调量，并减少了调节时间，提高了系统的实时性和控制精度。
上传时间： 2013-07-05
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无线传感网络存在关键区域节点能量消耗过快，节点能量供应有限以及通信链路拥塞等问题，容易造成节点故障和路由破坏。为减小上述问题对网络传输造成的影响，提出一种基于Q学习的无线传感网络自愈算法，通过引入Q学习的反馈机制，动态感知网络的状态信息，当故障发生时，自适应地选择恢复路径，保证数据实时顺利传输。仿真结果表明，该算法降低了错误选择故障或拥塞路径的概率，在故障感知、故障恢复和延长网络寿命等方面，表现出了良好的性能。
上传时间： 2013-10-26
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