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采用模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置进行控制,介绍了电液调速执行器的动态特性,设计了电液调速控制回路,本文将一种基于模糊RBF神经网络的PID控制器应用于柴油机调速控制当中,详细说明了模糊RBF神经网络控制器的设计过程,它结合了传统PID以及神经网络和模糊控制的优点,可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明该系统比传统模糊控制的响应速度快、超调小,且适应性强,具有推广价值。-fuzzy RBFNN right Diesel throttle actuator positio
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一本关于PID控制的好书,包含各种PID控制,经典PID,模糊PID,神经网络PID,灰色PID,多变量解耦PID。书中附有大量的基于Matlab的仿真程序。
,A good book on PID control, including a variety of PID control, classical PID, fuzzy PID, neural network PID, gray PID, multivariable decoupling PID. Based on the book
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模糊PID的响应速度比常规PID控制快,而且系统的调整时间很短,没有超调。神经网络PID与模糊PID的控制效果相同,都能在极短的时间内,消除偏差,快速地克服偏差的影响,改善了系统动态特性.-Fuzzy PID response speed faster than the conventional PID control, and adjust the system time is very short, there is no overshoot. PID and fuzzy neural ne
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《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
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基于Matlab环境编写的一些神经网络PID控制和模糊PID控制源代码,其中包含BP pid,CMAC PID,RBF PID,BP数值逼近算法,BP预测控制以及模糊PID。-Matlab-based environment for the preparation of a number of neural network PID control and fuzzy PID control of the source code, which includes BP pid, CMAC PID,
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给出了一模糊神经网络解耦控制算法,对含有噪声的二阶系统进行控制,并与PID控制结果进行了比较,效果不错!-Given a fuzzy neural network decoupling control algorithm, controls the second-order system for noise control and PID control and the results were compared with the effect of good!
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< 控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言与应用>>系统地介绍了国际控制界最流行的控制系统计算机辅助设计语言MATLAB,侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、数学问题的MATLAB求解、线性系统计算机辅助分析、控制系统与其他复杂系统的Simulink建模,控制系统的计算机辅助设计方法,包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、最优控制器设计、LQG/LTR控制器设计、H2=H1 最优控制、分数阶控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传
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模糊神经网络智能控制,设计了模糊控制与PID相结合的MATLAB系统仿真-Fuzzy Neural Network Intelligent Control
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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
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matlab中关于模糊控制器的设计,编程,模糊神经网络控制,模糊PID控制等-matlab fuzzy controller on the design, programming, fuzzy neural network control, fuzzy PID control
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《机器人控制系统的设计与MATLAB仿真》一书所有的matlab仿真程序。本书系统地介绍了机器人控制的几种先进设计方法,是作者多年来从事机器人控制系统教学和科研工作的结晶,同时融入了国内外同行近年来所取得的最新成果。全书以机器人为对象,共分10章,包括先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑膜控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划。-" Robot Control System Design and MATLAB simulation,"
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mtlab粒子群优化模糊RBF神经网络整定PID控制-mtlab Particle Swarm Optimization Fuzzy RBF neural network PID control tuning
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仿真曲线可以看出,神经网络PID和模糊PID的响应速度比常规PID控制快,而且系统的调整时间很短,没有超调。神经网络PID与模糊PID的控制效果相同,都能在极短的时间内,消除偏差,快速地克服偏差的影响,改善了系统动态特性,因此说明神经网络PID和模糊PID对锅炉汽包水位的控制效果要优于常规PID控制。-Simulation curve can be seen, PID and fuzzy PID neural network response speed faster than the conv
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实现无刷直流电机的补偿模糊神经网络与PID的复合控制、达到良好的控制效果-Realize the brushless dc motor compensation fuzzy neural network with the PID control, reach a composite control effect
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给出了一模糊神经网络解耦控制算法,对含有噪声的二阶系系统进行控制,并与PID控制结果进行了比较,效果不错!
-Given a fuzzy neural network decoupling control algorithm, controls the second-order systeem for noise control and PID control and the results were compared with the effect of good!
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这个是关于先进控制技术的matlab代码,都是结合实例的。内包含:模糊控制、神经网络控制、灰色控制、专家控制、鲁棒控制、Smith控制、达林控制、以及各种通用工业PID控制-This is about the matlab code for advanced control technologies are combined with examples. Contains: fuzzy control, neural network control, gray control, expert c
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PID控制器参数主要是人工调整,这种方法不仅费时,而且不能保证获得最佳的性能。PSO已经广泛应用于函数优化、神经网络训练、模式分类、模糊系统控制以及其它应用领域,本案例将使用PSO进行PID控制器参数的优化设计。-The main parameters of PID controller are manual adjustment. This method is not only time-consuming, but also can not guarantee the best perfor
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采用模糊神经网络PID控制,使系统输出跟踪上输入。(Use fuzzy neural network PID control and make the system output track the input.)
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基于bp模糊神经网路pid控制系统matlab仿真和相关论文报告(Based on bp fuzzy neural network pid control system matlab simulation and related paper report)
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使用Matlab实现了基于模糊神经网络的PID控制器,用于模拟斩波电路的PID控制器控制模拟(The PID controller based on fuzzy neural network is realized by using MATLAB, which is used to simulate the control of the PID controller of the analog chopper circuit.)
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