当前位置:
首页 资源下载
搜索资源 - ADAPTIVE CONTROLLER DESIGN MATLAB
搜索资源列表
-
0下载:
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
-
-
0下载:
模糊自适应pid控制器的设计 内含源代码和论文一篇 可以使用 已用过-Design of fuzzy adaptive pid controller, and a paper containing the source code can be used has been used
-
-
0下载:
模型参考自适应控制系统由参考模型、受控对象、控制器和自适应律等组成。系统设计的核心是综合和设计控制器和自适应规律,使系统能稳定跟踪参考模型的输出[2]。近年来,对时变系统的自适应控制的研究已取得了较大的进展。在文[3]的基础上,本文针对线性时变系统的一种改进的模型参考自适应控制方案进行仿真研究,仿真结果说明了该控制方案的可行性。-Model reference adaptive control system consists of a reference model, the controlle
-
-
1下载:
一种自适应滑模控制器的MATLAB设计程序-An adaptive sliding mode controller design of the MATLAB program
-
-
6下载:
< 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
-
-
0下载:
adaptive controller design in matlab
-
-
3下载:
基于Backstepping的船舶航行自适应鲁棒非线性控制器设计-Design of Backsteping based adaptive robust nonlinear controller of ship course.
-
-
0下载:
对于离散控制系统的自适应滑膜控制器的matlab仿真设计-Synovial adaptive controller for discrete control system matlab simulation design
-
-
0下载:
模糊控制的课件,包括
第1次课-模糊控制绪论
第2次课-模糊集合及其运算
第3次课-模糊蕴涵关系
第4次课-基于控制规则库的模糊推理
第5次课-模糊控制的基本原理与设计
第6次课-离散状态下模糊控制器设计与计算实例
第7次课-Matlab仿真与在锅炉燃烧系统中的应用实例
第8次课-自适应模糊控制
模糊控制补充内容
模糊控制器设计与计算实例与MATLAB仿真
fuzzy实验程序
总共十一个文件-Fuzzy control courseware, in
-
-
0下载:
一个简单的协同自适应巡航控制的MPC控制器设计(A Simple Cooperative Adaptive Cruise Control MPC Controller Design)
-
-
0下载:
模糊控制器的设计不依靠被控对象的模型,而是依靠控制专家或操作者的经验知识。模糊控制的突出优点是能够比较容易地将人的控制经验溶入到控制器中,但若缺乏一定的控制经验,很难设计出高水平的模糊控制器。而且,由于模糊控制器采用了IF-THRN控制规则,不便于控制参数的学习和调整,使得构造具有自适应的模糊控制器较困难(The design of fuzzy controller does not depend on the model of the controlled object, but depend
-
-
0下载:
Radial Basis Function (RBF) Neural Network Control for Mechanical Systems is motivated by the need for systematic design approaches to stable adaptive control system design using neural network approximation-based techniques. The main objectives of t
-