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模型預(yù)測控制

三相異步電動機Y-△起動控制(Flash)

·三相異步電動機Y-△起動控制(Flash)

標簽： Flash 三相異步電動機起動控制

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：hhkpj
模型自適應模糊控制源代碼

模型自適應模糊控制源代碼，基于matlab編程，并給出了仿真實例，具體說明見程序。

標簽： 模型模糊控制源代碼

上傳時間： 2013-12-18

上傳用戶：koulian
基于Hopfield網絡的PID模型參考自適應控制

基于Hopfield網絡的PID模型參考自適應控制

標簽： Hopfield PID 網絡模型參考

上傳時間： 2015-10-18

上傳用戶：daguda
基于RBF神經網絡辨識的單神經元PID模型參考自適應控制

基于RBF神經網絡辨識的單神經元PID模型參考自適應控制

標簽： RBF PID 神經網絡單神經元

上傳時間： 2015-10-18

上傳用戶：2404
基于PD增益自適應調節的模型參考自適應控制

基于PD增益自適應調節的模型參考自適應控制

標簽： 增益調節模型參考自適應控制

上傳時間： 2015-10-18

上傳用戶：jackgao
基于RBF網絡直接模型參考自適應控制

基于RBF網絡直接模型參考自適應控制，可以參考！希望能對大家有所幫助

標簽： RBF 網絡模型參考自適應控制

上傳時間： 2013-12-09

上傳用戶：siguazgb
一、一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buil

一、一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d public override double[] buildFormula() 得到系數數組，存放順序與模型系數相反，即該數組中系數的值依次是d,c,b,a。以后所述所有模型的系數存放均與此相同（多元線性回歸方程除外）。 public override double forecast(double x) 預測函數，根據模型得到預測結果 public override double computeR2() 計算相關系數（決定系數），系數越接近1，數據越滿足該模型。

標簽： CubicMultinomialRegress override public double

上傳時間： 2015-11-25

上傳用戶：13215175592
對數回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系數數組

對數回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系數數組，存放順序與模型系數相反，即該數組中系數的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 預測函數，根據模型得到預測結果。 public override double computeR2() 計算相關系數（決定系數），系數越接近1，數據越滿足該模型。

標簽： LogarithmRegress buildFormula override public

上傳時間： 2014-01-23

上傳用戶：330402686
】通過建立倒立擺系統的數學模型,應用狀態反饋控制配置系統極點設計倒立擺系統的控制器,實現其狀態反饋,從而使倒立擺系統穩定工作。之后通過MA TLAB 軟件中Simulink 工具對倒立擺的運動進

】通過建立倒立擺系統的數學模型,應用狀態反饋控制配置系統極點設計倒立擺系統的控制器,實現其狀態反饋,從而使倒立擺系統穩定工作。之后通過MA TLAB 軟件中Simulink 工具對倒立擺的運動進行計算機仿真,仿真結果表明,所設計方法可使系統穩定工作并具有良好的動靜態性能

標簽： Simulink TLAB 倒立擺系統狀態

上傳時間： 2015-12-13

上傳用戶：秦莞爾w
采用simulink和stateflow對ABS模型中的連續控制和離散控制進行仿真

采用simulink和stateflow對ABS模型中的連續控制和離散控制進行仿真

標簽： stateflow simulink ABS 控制

上傳時間： 2013-12-25

上傳用戶：zhengjian

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模型預(yù)測控制

三相異步電動機Y-△起動控制(Flash)

模型自適應模糊控制源代碼

基于Hopfield網絡的PID模型參考自適應控制

基于RBF神經網絡辨識的單神經元PID模型參考自適應控制

基于PD增益自適應調節的模型參考自適應控制

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一、一元三次回歸方程 CubicMultinomialRegress.cs 方程模型為Y=aX(3)+bX(2)+c*X(1)+d public override double[] buil

對數回歸方程 LogarithmRegress.cs 方程模型為 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系數數組

】通過建立倒立擺系統的數學模型,應用狀態反饋控制配置系統極點設計倒立擺系統的控制器,實現其狀態反饋,從而使倒立擺系統穩定工作。之后通過MA TLAB 軟件中Simulink 工具對倒立擺的運動進

采用simulink和stateflow對ABS模型中的連續控制和離散控制進行仿真