介紹了網絡控制系統的基本概念，利用Matlab建立了一個網絡控制系統仿真平臺，實現了對網絡控制系統的實時仿真，并重點對控制器的算法進行了研究，給出了模糊PID控制器與PID控制器的仿真結果對比。結果證明，模糊PID可以很好地應用于網絡控制。
標簽： Matlab 網絡控制系統 模糊控制 應用研究
上傳時間： 2013-10-20
上傳用戶：langliuer
對4個參數優化的基本遺傳算法程序，適用于PID控制器
標簽： 參數優化 算法 程序
上傳時間： 2015-03-25
上傳用戶：mhp0114
建立了倒立擺的simulink模型，并設計了經典的pid控制器
標簽： simulink 倒立擺 模型
上傳時間： 2015-05-26
上傳用戶：thesk123
32BIT加法器，輸入2個數字就可以跑出2個數字的合
標簽： BIT 32 加法器
上傳時間： 2015-08-09
上傳用戶：妄想演繹師
在某初教機的線性模型基礎上，建立了飛機的縱向和橫向傳遞函數，分析了模型參數的不確定性，通過使用MATLAB中的NCD模塊對飛行控制系統及PID控制器等參數進行優化，設計出了飛機的自動駕駛儀高度保持和航向保持模式。這種方法既避免了復雜的計算和編程，又使系統具有較好的穩定，陛、動態性能和魯棒性，克服了飛機模型參數隨著高度和速度的變化（即模型參數存在不確定性）而需要按照多個不同高度和速度的飛行區域設計一系列控制器的缺點
標簽： 線性模型
上傳時間： 2015-10-12
上傳用戶：lingzhichao
采用模糊RBF神經網絡對柴油機油門執行器位置進行控制，介紹了電液調速執行器的動態特性，設計了電液調速控制回路，本文將一種基于模糊RBF神經網絡的PID控制器應用于柴油機調速控制當中，詳細說明了模糊RBF神經網絡控制器的設計過程，它結合了傳統PID以及神經網絡和模糊控制的優點，可以在線調整得到一組最優的PID控制參數。仿真結果表明該系統比傳統模糊控制的響應速度快、超調小，且適應性強，具有推廣價值。
標簽： RBF 模糊 柴油機 控制
上傳時間： 2015-11-11
上傳用戶：hfmm633
基于BP神經網絡整定的PlD控制，神經網絡，根據系統的運行狀態，調節PID控制器的參數，以期達到某種性能指標 的最優化，使輸出層神經元的輸出狀態對于控制器的三個可調參數
標簽： PlD BP神經網絡 整定 控制
上傳時間： 2013-12-17
上傳用戶：李彥東
s1.c是server，c.c是client， server負責接收client傳的數字進行運算並回傳，運用了同步的機制。編譯須加 -lsocket -lpthread -lrt
標簽： server
上傳時間： 2014-01-02
上傳用戶：athjac
基于BP神經網絡的 參數自學習控制 （1）確定BP網絡的結構，即確定輸入層節點數M和隱含層節點數Q，并給出各層加權系數的初值 和 ，選定學習速率 和慣性系數 ，此時k=1； （2）采樣得到rin(k)和yout(k)，計算該時刻誤差error(k)=rin(k)-yout(k)； （3）計算神經網絡NN各層神經元的輸入、輸出，NN輸出層的輸出即為PID控制器的三個可調參數 ， ， ； （4）根據(3.34)計算PID控制器的輸出u(k)； （5）進行神經網絡學習，在線調整加權系數 和 ，實現PID控制參數的自適應調整； （6）置k=k+1，返回（1）。
標簽： BP神經網絡 參數 BP網絡 學習控制
上傳時間： 2016-04-26
上傳用戶：無聊來刷下
根據bluelab3.5.2實例hid-keyboard做出應用，能發出數字鍵1-5
標簽： hid-keyboard bluelab
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：牧羊人8920
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