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智能<b>pid控制器</b>

  • 源代碼用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法計(jì)算序列關(guān)系個(gè)數(shù) 用關(guān)系"<"和"="將3個(gè)數(shù)a

    源代碼\用動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法計(jì)算序列關(guān)系個(gè)數(shù) 用關(guān)系"<"和"="將3個(gè)數(shù)a,b,c依次序排列時(shí),有13種不同的序列關(guān)系: a=b=c,a=b<c,a<b=v,a<b<c,a<c<b a=c<b,b<a=c,b<a<c,b<c<a,b=c<a c<a=b,c<a<b,c<b<a 若要將n個(gè)數(shù)依序列,設(shè)計(jì)一個(gè)動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法,計(jì)算出有多少種不同的序列關(guān)系, 要求算法只占用O(n),只耗時(shí)O(n*n).

    標(biāo)簽: lt 源代碼 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 序列

    上傳時(shí)間: 2013-12-26

    上傳用戶:siguazgb

  • c語(yǔ)言版的多項(xiàng)式曲線擬合。 用最小二乘法進(jìn)行曲線擬合. 用p-1 次多項(xiàng)式進(jìn)行擬合

    c語(yǔ)言版的多項(xiàng)式曲線擬合。 用最小二乘法進(jìn)行曲線擬合. 用p-1 次多項(xiàng)式進(jìn)行擬合,p<= 10 x,y 的第0個(gè)域x[0],y[0],沒(méi)有用,有效數(shù)據(jù)從x[1],y[1] 開始 nNodeNum,有效數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。 b,為輸出的多項(xiàng)式系數(shù),b[i] 為b[i-1]次項(xiàng)。b[0],沒(méi)有用。 b,有10個(gè)元素ok。

    標(biāo)簽: 多項(xiàng)式 曲線擬合 c語(yǔ)言 最小二乘法

    上傳時(shí)間: 2014-01-12

    上傳用戶:變形金剛

  • crc任意位生成多項(xiàng)式 任意位運(yùn)算 自適應(yīng)算法 循環(huán)冗余校驗(yàn)碼(CRC

    crc任意位生成多項(xiàng)式 任意位運(yùn)算 自適應(yīng)算法 循環(huán)冗余校驗(yàn)碼(CRC,Cyclic Redundancy Code)是采用多項(xiàng)式的 編碼方式,這種方法把要發(fā)送的數(shù)據(jù)看成是一個(gè)多項(xiàng)式的系數(shù) ,數(shù)據(jù)為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1),則其對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為: bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b1X+b0 例如:數(shù)據(jù)“10010101”可以寫為多項(xiàng)式 X7+X4+X2+1。 循環(huán)冗余校驗(yàn)CRC 循環(huán)冗余校驗(yàn)方法的原理如下: (1) 設(shè)要發(fā)送的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為P(x)。 (2) 發(fā)送方和接收方約定一個(gè)生成多項(xiàng)式G(x),設(shè)該生成多項(xiàng)式 的最高次冪為r。 (3) 在數(shù)據(jù)塊的末尾添加r個(gè)0,則其相對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x),獲得商Q(x)和余式R(x),則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x),采用模2運(yùn)算,T(x)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)是在原數(shù) 據(jù)塊的末尾加上余式所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)得到的。 (6) 發(fā)送T(x)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。 (7) 設(shè)接收端接收到的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為T’(x),將T’(x)除以G(x) ,若余式為0,則認(rèn)為沒(méi)有錯(cuò)誤,否則認(rèn)為有錯(cuò)。

    標(biāo)簽: crc CRC 多項(xiàng)式 位運(yùn)算

    上傳時(shí)間: 2014-11-28

    上傳用戶:宋桃子

  • 在某初教機(jī)的線性模型基礎(chǔ)上

    在某初教機(jī)的線性模型基礎(chǔ)上,建立了飛機(jī)的縱向和橫向傳遞函數(shù),分析了模型參數(shù)的不確定性,通過(guò)使用MATLAB中的NCD模塊對(duì)飛行控制系統(tǒng)及PID控制器等參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,設(shè)計(jì)出了飛機(jī)的自動(dòng)駕駛儀高度保持和航向保持模式。這種方法既避免了復(fù)雜的計(jì)算和編程,又使系統(tǒng)具有較好的穩(wěn)定,陛、動(dòng)態(tài)性能和魯棒性,克服了飛機(jī)模型參數(shù)隨著高度和速度的變化(即模型參數(shù)存在不確定性)而需要按照多個(gè)不同高度和速度的飛行區(qū)域設(shè)計(jì)一系列控制器的缺點(diǎn)

    標(biāo)簽: 線性模型

    上傳時(shí)間: 2015-10-12

    上傳用戶:lingzhichao

  • crc任意位生成多項(xiàng)式 任意位運(yùn)算 自適應(yīng)算法 循環(huán)冗余校驗(yàn)碼(CRC

    crc任意位生成多項(xiàng)式 任意位運(yùn)算 自適應(yīng)算法 循環(huán)冗余校驗(yàn)碼(CRC,Cyclic Redundancy Code)是采用多項(xiàng)式的 編碼方式,這種方法把要發(fā)送的數(shù)據(jù)看成是一個(gè)多項(xiàng)式的系數(shù) ,數(shù)據(jù)為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1),則其對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為: bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b1X+b0 例如:數(shù)據(jù)“10010101”可以寫為多項(xiàng)式 X7+X4+X2+1。 循環(huán)冗余校驗(yàn)CRC 循環(huán)冗余校驗(yàn)方法的原理如下: (1) 設(shè)要發(fā)送的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為P(x)。 (2) 發(fā)送方和接收方約定一個(gè)生成多項(xiàng)式G(x),設(shè)該生成多項(xiàng)式 的最高次冪為r。 (3) 在數(shù)據(jù)塊的末尾添加r個(gè)0,則其相對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x),獲得商Q(x)和余式R(x),則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x),采用模2運(yùn)算,T(x)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)是在原數(shù) 據(jù)塊的末尾加上余式所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)得到的。 (6) 發(fā)送T(x)所對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)。 (7) 設(shè)接收端接收到的數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的多項(xiàng)式為T’(x),將T’(x)除以G(x) ,若余式為0,則認(rèn)為沒(méi)有錯(cuò)誤,否則認(rèn)為有錯(cuò)

    標(biāo)簽: crc CRC 多項(xiàng)式 位運(yùn)算

    上傳時(shí)間: 2014-01-16

    上傳用戶:hphh

  • 采用模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)柴油機(jī)油門執(zhí)行器位置進(jìn)行控制

    采用模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)柴油機(jī)油門執(zhí)行器位置進(jìn)行控制,介紹了電液調(diào)速執(zhí)行器的動(dòng)態(tài)特性,設(shè)計(jì)了電液調(diào)速控制回路,本文將一種基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器應(yīng)用于柴油機(jī)調(diào)速控制當(dāng)中,詳細(xì)說(shuō)明了模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的設(shè)計(jì)過(guò)程,它結(jié)合了傳統(tǒng)PID以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊控制的優(yōu)點(diǎn),可以在線調(diào)整得到一組最優(yōu)的PID控制參數(shù)。仿真結(jié)果表明該系統(tǒng)比傳統(tǒng)模糊控制的響應(yīng)速度快、超調(diào)小,且適應(yīng)性強(qiáng),具有推廣價(jià)值。

    標(biāo)簽: RBF 模糊 柴油機(jī) 控制

    上傳時(shí)間: 2015-11-11

    上傳用戶:hfmm633

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PlD控制

    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PlD控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài),調(diào)節(jié)PID控制器的參數(shù),以期達(dá)到某種性能指標(biāo) 的最優(yōu)化,使輸出層神經(jīng)元的輸出狀態(tài)對(duì)于控制器的三個(gè)可調(diào)參數(shù)

    標(biāo)簽: PlD BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 整定 控制

    上傳時(shí)間: 2013-12-17

    上傳用戶:李彥東

  • 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 參數(shù)自學(xué)習(xí)控制 (1)確定BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 參數(shù)自學(xué)習(xí)控制 (1)確定BP網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),即確定輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)M和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)Q,并給出各層加權(quán)系數(shù)的初值 和 ,選定學(xué)習(xí)速率 和慣性系數(shù) ,此時(shí)k=1; (2)采樣得到rin(k)和yout(k),計(jì)算該時(shí)刻誤差error(k)=rin(k)-yout(k); (3)計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN各層神經(jīng)元的輸入、輸出,NN輸出層的輸出即為PID控制器的三個(gè)可調(diào)參數(shù) , , ; (4)根據(jù)(3.34)計(jì)算PID控制器的輸出u(k); (5)進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí),在線調(diào)整加權(quán)系數(shù) 和 ,實(shí)現(xiàn)PID控制參數(shù)的自適應(yīng)調(diào)整; (6)置k=k+1,返回(1)。

    標(biāo)簽: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 參數(shù) BP網(wǎng)絡(luò) 學(xué)習(xí)控制

    上傳時(shí)間: 2016-04-26

    上傳用戶:無(wú)聊來(lái)刷下

  • 在過(guò)程控制中

    在過(guò)程控制中,按偏差的比例(P)、積分(I)和微分(D)進(jìn)行控制的PID控制器(亦稱PID調(diào)節(jié)器)是應(yīng)用最為廣泛的一種自動(dòng)控制器。它具有原理簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),適用面廣,控制參數(shù)相互獨(dú)立,參數(shù)的選定比較簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn);而且在理論上可以證明,對(duì)于過(guò)程控制的典型對(duì)象──“一階滯后+純滯后”與“二階滯后+純滯后”的控制對(duì)象,PID控制器是一種最優(yōu)控制。PID調(diào)節(jié)規(guī)律是連續(xù)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)品質(zhì)校正的一種有效方法,它的參數(shù)整定方式簡(jiǎn)便,結(jié)構(gòu)改變靈活(PI、PD、…)。

    標(biāo)簽: 過(guò)程控制

    上傳時(shí)間: 2014-01-18

    上傳用戶:561596

  • 針對(duì)純時(shí)滯系統(tǒng)

    針對(duì)純時(shí)滯系統(tǒng),自己用Simulink編寫了一個(gè)雙模糊PID控制器,其中模糊預(yù)估器能補(bǔ)償時(shí)滯,模糊PID有良好的自適應(yīng)性,可以得到了一個(gè)堪稱"優(yōu)美"的控制效果圖。

    標(biāo)簽: 時(shí)滯系統(tǒng)

    上傳時(shí)間: 2016-05-20

    上傳用戶:chongcongying

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