<tbody id="ea8mo"></tbody> 采用將BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習算法應用于PID控制中，使BP神經(jīng)網(wǎng)絡與PID控制算法結(jié)合起來，通過吸收兩者的優(yōu)勢，使系統(tǒng)具有自適應性。這樣系統(tǒng)可自動調(diào)節(jié)控制參數(shù)，更好地適應輸入變量的變化，提高控制性能和可靠性。本文從BP神經(jīng)網(wǎng)絡的基本構(gòu)成原理、學習規(guī)則和學習算法出發(fā)，設(shè)計了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制器，并對其進行了仿真分析,結(jié)果表明，該控制方案可行、有效。
標簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡 學習算法 應用于
上傳時間： 2014-02-27
上傳用戶：源碼3
一種嵌入可讀水印的自適應盲水印算法， 本文提出了一種基于DWT的嵌入可讀水印的自適應盲水印算法,通過分析圖像經(jīng)離散小波變換后細 節(jié)子帶系數(shù)的特性,把細節(jié)子帶系數(shù)的均值和方差作為水印信息的一部分來自適應地修改圖像小波分解后某些細節(jié) 子帶的系數(shù)值,在滿足水印不可感知性的條件下自適應地嵌入水印信息,實現(xiàn)了水印不可感知性和魯棒性之間的折 衷. 同時,水印的提取無須求助于原圖像,很好的實現(xiàn)了水印的盲檢測. 這里的水印是一幅有實際意義的二值圖像. 實 驗結(jié)果和攻擊測試表明,本文提出的算法對JPEG/ JPEG2000 壓縮、添加噪聲、剪切、像素移位等多種攻擊有較強的魯棒 性,同時對直方圖均衡化、對比度調(diào)整和高斯濾波等圖像處理操作也具有一定的抵抗能力.
上傳時間： 2017-08-30
上傳用戶：陽光少年2016
詳細介紹了一款基于單片機的智能鍋爐控制系統(tǒng)的設(shè)計。該系統(tǒng)能根據(jù)鍋爐現(xiàn)場檢測的各個狀態(tài)做出實時精 確的自動控制,如實現(xiàn)溫度、壓力、水位等的監(jiān)控,具有事件與參數(shù)記錄、數(shù)碼管顯示、報警、系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置、手自動切換控制 及與網(wǎng)絡、打印機通信的功能。能夠快速、穩(wěn)定、安全、可靠地對工業(yè)鍋爐進行智能化控制。
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：libenshu01
4本高校的魯棒控制教材，希望對控制系的學生有所幫助
上傳時間： 2017-08-30
上傳用戶：gut1234567
Matlab模擬退火算法工具箱,它由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標簽： Schedule Cooling Matlab 模擬退火算法
上傳時間： 2017-09-02
上傳用戶：zhyiroy
動態(tài)環(huán)境下基于勢場原理的避障方法 提出了一種新穎的控制方案，即采用神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制器來控制機器人的力／位置．這種控 制器能任意逼近機器人這種不確定對象，不用知道系統(tǒng)的精確結(jié)構(gòu)，同時由于預測控制的加入，使系 統(tǒng)在線計算方便，控制質(zhì)量提高了
上傳時間： 2013-12-16
上傳用戶：LouieWu
提出了一種新穎的控制方案，即采用神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制器來控制機器人的力／位置．這種控 制器能任意逼近機器人這種不確定對象，不用知道系統(tǒng)的精確結(jié)構(gòu)，同時由于預測控制的加入，使系 統(tǒng)在線計算方便，控制質(zhì)量提高了
上傳時間： 2017-09-07
上傳用戶：litianchu
：介紹了一種利用DSP控制的大容量蓄電池自動充電裝置的設(shè)計。采用高頻開關(guān)電源技術(shù)，給出了基于數(shù) 字信號處理器TMS320LF2407的充電裝置控制系統(tǒng)的軟、硬件設(shè)計。借助Matlab中的Simulink仿真工具，采用 在線模糊自整定技術(shù)對充電裝置控制系統(tǒng)進行仿真，并將仿真結(jié)果應用于DSP控制器中，實現(xiàn)對Fuzzy-PID控 制的Kp、Ki、Kd參數(shù)的在線自整定，使充電方式能較好的模擬最佳充電曲線，達到理想效果。理論分析和試驗都 表明，該充電裝置能夠有效地提高蓄電池的充電效率，加快充電速度。
上傳時間： 2017-09-27
上傳用戶：qazxsw
隨著 國 內(nèi) 遙感衛(wèi)星的迅 速發(fā)展衛(wèi)星 圖 像的 圖 幅越來 越大分辨率越來越高 。 在軌 遙感 圖 像的幾何 精 度 評價要求從待評遙感 圖 像和 多源 參考 圖 像之間精確 地提取出 分布 均 勻 的控 制 點 信 息 。 使用 濾波 對高 分辨率影像進 行增強時 ， 會 產(chǎn)生過增強 和飽和 現(xiàn)象 影響 了 控制 點 提取效果。 為 了 克 服上述缺陷 提出 了 一 種基于 稀 疏識別的 自 適應 圖像增 強算 法。 方法 首先計算 圖像子區(qū)域的 輻射質(zhì)量參數(shù)并構(gòu) 建 分類特征 ； 然 后通過 稀疏識別算 法確 定子區(qū)域的 地物 類型； 最后根據(jù)子區(qū)域所屬 地物類 型 ， 選擇不同 的 濾 波 參數(shù) 實 現(xiàn)整幅圖 像 的 自 適 應增 強 并 在增 強 的 遙感圖 像上提 取控制 點 信息 實 現(xiàn)遙感圖像 的 幾何精 度 自 動 化評價。 結(jié)果 針 對資源 三號衛(wèi)星影 像的 實 驗結(jié)果表明 針對不同 的 子區(qū)域地物 類型進行 自 適 應 增強， 有 效 防 止了 基于全局統(tǒng)一 參 數(shù)的 濾波帶來 的 過增 強和飽和現(xiàn)象 有 效增強 了 高 分辨 率圖像 的紋理。 結(jié)論 提出 了 一 種 新的高分 辨率遙 感影像增強 策略 增強了 高 分辨率圖 像的 紋理， 提高 了控制 點的 獲 取數(shù) 目 和 準 確 率。 關(guān)鍵詞： 稀疏識別 ； 輻射參數(shù) ； 自 適應 增強； 提取控制 點
上傳時間： 2015-11-22
上傳用戶：chao1020
這是自抗擾控制在MATLAB中的仿真，有各個simulink的仿真模塊
標簽： 自抗擾 MATLAB
上傳時間： 2015-12-04
上傳用戶：miki543849
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號-1
