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fuzzy-PID
- 将PID 控制与模糊控制的简便性、灵活性以及鲁棒性融为一体,构造了一个参数自整定模糊PID 控制器. 通过模糊控制规则在线调整PID 控制器的参数,并利用MATLAB 语言结合具体实例方便而快速地实现了该控制器的计算机仿真. 仿真结果表明:该控制方法提高了控制系统的动、静态特性,使系统获得了较好的性能.
MATLAB_guolu.rar
- 本文应用模糊控制技术,设计了一种二输入三输出模糊自整定PID控制器,对锅炉汽包水位进行控制,实现了PID参数的自适应调节。利用MATLAB对控制系统进行仿真。结果表明,该控制器自整定能力及鲁棒性比传统PID控制器更强,响应速度快、精度高,同时对虚假水位有较好的控制效果。matlab实践研究。,In this paper, fuzzy control technology, the design of a two input and three output fuzzy self-tuning P
predict
- 模拟人的思维特点,提出一种新型智能控制器:仿人逻辑预测控制器. 该控制器融合了基于泛布尔代数的逻辑控制器和基于模型的预测控制器的特点, 是一种多值逻辑混合动态系统. Matlab仿真表明, 该控制器在模型匹配时性能良好, 在模型失配时依然能满意运行, 表现出鲁棒性强, 超调量小的特点. 与其它类型人工智能控制器相比, 该控制器结构简单, 物理背景明确, 数学概念清晰, 便于在工业控制领域推广应用.-Simulation of the characteristics of people' s
fuzzy
- 使用MATLAB仿真，模糊自适应PID控制算法具有较好的跟踪性能、抗干扰性、鲁棒性，提高了常规PID算法的适应能力及控制精度-fuzzyPID
MATLAB-basedControlSystemAnalysis
- 锅炉汽包水位控制系统是火力发电厂中的一个重要的热工控制系统，汽包水位的 控制大多采用传统PID控制方式。但是，传统PID控制器参数的整定是在获取对象数学 模型的基础上，根据某一整定规则来确定的，不能进行在线调整，难以适应锅炉汽包 水位这样一个复杂多变的控制系统，其控制效果往往难以满足要求。 本文应用模糊控制技术，设计了一种二输入三输出模糊自整定PID控制器，对锅 炉汽包水位进行控制，实现了PID参数的自适应调节。利用MATLAB对控制系统进行 仿真。结果表明，该控制器自整
On-lineMultistepPredictiveControlofTempretureBased
- 预测控制是一种新型的控制算法之一。经典的PID控制方法简单方便,但是精度不高。近年来发展的自适应、自校正方法精度高,但其本质要求在线辨识对象模型,对过程的未建模动态和扰动的适应能力差,鲁棒性不好。预测控制方法集PID和自适应方法二者之长,是一种面向工业过程特点、对模型要求低、在线计算方便、控制精度高的算法。数字计算机向小型、高速、大容量、低成本方向的发展,为预测控制这类新算法的实现提供了物质基础。 本文以PCT—Ⅲ型过程控制系统装置为平台,将预测控制算法运用到实际系统中去,该装置分为水位系统和温
mohu-dirct-torque
- 该仿真模型是一种利用模糊控制器调节PWM信号占空比的异步电动机直接转矩控制的策略，即在传统异步电动机直接转矩控制的基础上，用模糊控制器代替传统DTC中的滞环比较器和空间电压矢量状态选择器来细分控制规则，最后控制逆变器的开关，以减小转矩和磁链脉动，从而改善交流异步电机伺服系统的动、静态品质，使整个系统具有较强的鲁棒性和自适应性。-A method of the stator resistance estimate which based on the fuzzy neural network wa
DMC
- DMC控制由于具有对模型精度要求低，控制精度高鲁棒性强等优点可有效的克服过程的不确定性、非线性和关联性，并能方便的处理过程被控量和操纵变量中的各种元素。所以对该系统应用DMC控制方法进行MATLAB仿真。-DMC control accuracy because the model has low and high control precision and strong robustness advantages of the process can effectively overcome
xiancifun
- 一个关于鲁棒性的先进智能控制的实例。磁悬浮的matlab仿真模型。希望对相关人员有帮助-An advanced intelligent on the robustness of the control instance. Matlab simulation model of magnetic levitation . Personnel
robustness
- 鲁棒性控制系统的仿真与CAD，用来学习鲁棒性，在matlab里的仿真，希望对大家有帮助-Robustness of the control system simulation and CAD used to study the robustness of the simulation in matlab everyone
ann_pid
- 在matlab中仿真，实现神经网络控制PID，是系统得到改善，提高系统的鲁棒性和柔性。-Neural network PID control program
MATLAB
- 滑模变结构仿真，malab源程序。滑模变结构控制算法简单、鲁棒性好和可靠性高，故被广泛应用于运动控制中，尤其被用于可建立精确数学模型的确定性控制系统中-SMVSC simulation, malab source. Sliding mode variable structure control algorithm is simple, good robustness and high reliability, it is widely used in motion control, especi
PID-MATLAB
- ID 控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高，被 广泛应用于过程控制和运动控制中，尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统。-D control is one of the earliest control strategy developed, due to its simple algorithm, good robustness and high reliability, is Widely used in process control a
matlab
- 用MATLAB函数实现图像DCT域信息隐藏和提取，绘制控制阈值、JPEG压缩域与隐藏鲁棒性的关系图，对实验效果进行分析。-DCT domain information hidden field extraction
Robust-Control
- 适合控制过程中用到的鲁棒性，鲁棒性控制在matlab中的仿真-Suitable control used in the process robustness and robustness of the simulation in matlab
RBF-sliding-mode-control
- 使用matlab编程，控制对象为二阶倒立摆，控制率为RBF滑膜控制，对模型所得数据绘图，可以实现较好的鲁棒性-Using matlab programming, the second-order inverted pendulum control object, control rate RBF synovial control, drawing on the resulting data model, we can achieve better robustness
鲁棒性
- 用matlab可以都以不同的系统，进行网络鲁棒性控制(The robustness of the network is associated with the vulnerability of me in removing nodes)
new_PID
- 由于PID控制器具有简单而固定的形式和良好的鲁棒性，因而在工业生产中得到广泛的应用。但由于控制系统的复杂性和非线性等因素，使PID控制器的参数受到了影响，因此如何整定PID控制器的参数成为当前乃至今后的研究热点。对PID自整定进行了matlab仿真(PID controller is widely used in industrial production because of its simple and fixed form and good robustness. However, bec
硬盘磁头问题mu设计
- 此程序为鲁棒控制中的硬盘磁头mu设计问题，比h无穷有更好的鲁棒性。(This program has better robustness than the H infinity for the design of hard disk head mu in robust control.)
RobotModel
- 主要利用MATLAB simulink模块对3 自由度的机械手臂进行建模仿真分析，并对模式中的各个模块进行非线性反馈控制，提高系统的鲁棒性，并对各模块的参数进行监控调整。(The MATLAB Simulink module is used to simulate and analyze the 3 degree of freedom mechanical arm, and the nonlinear feedback control of each module in the model is