本程序來自TI公司網(wǎng)站原程序,其功能是通過傳統(tǒng)的矢量控制算法來實現(xiàn)對永磁同步電機的控制,矢量控制采用雙閉環(huán)結(jié)構(gòu)，內(nèi)環(huán)為電流環(huán)，外環(huán)為速度環(huán)，其速度的獲得是靠滑模自適應(yīng)算法求得。是一個不可多得無速度傳感器矢量控制例程。控制程序可以采用.asm也可以采用.C。程序的具體算法和介紹在軟件壓縮包有詳細介紹！
上傳時間： 2015-04-29
上傳用戶：zl5712176
三容水箱的模糊控制設(shè)計，連接pc2006數(shù)據(jù)卡，運用模糊控制和自適應(yīng)控制水位，利用vc＋＋編寫界面。
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：JasonC
由于自校正控制器在實際中的廣泛運用，其缺點日益明顯，主要體現(xiàn)在變階次、變時延和變參數(shù)的系統(tǒng)中，因此研制具有較強的魯棒性的控制器在實際運用中非常有用。Clark等人提出的廣義預(yù)測控制自校正控制器是一種基于參數(shù)模型的預(yù)測控制算法，它采用了時段優(yōu)化性能指標(biāo)，結(jié)合辨識和自校正機制，從而克服自校正控制中存在的缺點，具有較強的魯棒性。
上傳時間： 2014-01-25
上傳用戶：www240697738
這是關(guān)于最有控制和魯棒控制幾乎最好的書，內(nèi)容自包含，非常經(jīng)典。 本書闡述了當(dāng)代魯棒與最優(yōu)控制的主要和基本的內(nèi)容，其中包含了作者對該理論作出的重要貢獻。 全書共為二十一章。第一章為緒論；第二章是閱讀本書的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)；第三章為線性系統(tǒng)理論基礎(chǔ)；第四章定義了信號的范數(shù)以及穩(wěn)定系統(tǒng)的輸入——輸出增益；第五章論述了反饋結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性和性能特征；第六章引入了Bode敏感積分關(guān)系和Poisson積分公式在多變量時的形式；第七章討論了用平衡截斷法對線性多變量系統(tǒng)進行降階；第八章研究Hankel范數(shù)近似及其在范數(shù)模型降階中的應(yīng)用；第九章采用小增益定理對不同模型假設(shè)下的系統(tǒng)推導(dǎo)魯棒穩(wěn)定性檢驗；第十章引入線性分式變換（LFT）；第十一章研究了有多個不確定性源的系統(tǒng)魯棒穩(wěn)定性及性能。
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：731140412
2410開發(fā)板上電機轉(zhuǎn)動控制的源代碼，使用ARM2410自帶的六路PWM
標(biāo)簽： 2410 開發(fā)板 上電 轉(zhuǎn)動
上傳時間： 2015-07-20
上傳用戶：zhanditian
用于網(wǎng)絡(luò)上自適應(yīng)傳輸系統(tǒng)的設(shè)計，該資料用于網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)的擁塞控制，希望對大家有用
標(biāo)簽： 網(wǎng)絡(luò) 自適應(yīng)傳輸
上傳時間： 2015-08-27
上傳用戶：爺?shù)臍赓|(zhì)
1.功能 利用廣義逆求解無約束條件下的優(yōu)化問題(C語言) 2.參數(shù)說明 int m : 非線性方程組中方程個數(shù) int n : 非線性方程組中未知數(shù)個數(shù) double eps1 : 控制最小二乘解的精度要求 double eps2 : 用于奇異值分解中的控制精度要求 double x[n] : 存放非線性方程組解的初始近似值X(0),要求各分量不全為0 int ka : Ka＝max{m,n}+1 void (*f)() : 指向計算非線性方程組中各方程左端函數(shù)值的函數(shù)名(用戶自編) void (*s)() : 指向計算雅可比矩陣的函數(shù)名 int ngin() : 函數(shù)返回一個標(biāo)志值 3.文件說明 ngin.c函數(shù)文件 ngin0.c主函數(shù)文件
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：大三三
關(guān)于過程控制一些最基本知識的說明，具有自創(chuàng)性，從最基本的方面對一個工業(yè)過程進行了說明
上傳時間： 2015-09-21
上傳用戶：zhangliming420
卡爾曼濾波C程序 卡爾曼濾波器是一個“optimal recursive data processing algorithm（最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法）”。 對于解決很大部分的問題，他是最優(yōu)，效率最高甚至是最有用的。他的廣泛應(yīng)用已經(jīng)超過30年，包括機器人導(dǎo)航，控制， 傳感器數(shù)據(jù)融合甚至在軍事方面的雷達系統(tǒng)以及導(dǎo)彈追蹤等等。近年來更被應(yīng)用于計算機圖像處理， 例如頭臉識別，圖像分割，圖像邊緣檢測等等。
標(biāo)簽： processing algorithm recursive optimal
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：pinksun9
卡爾曼濾波器是一個“optimal recursive data processing algorithm（最優(yōu)化自回歸數(shù)據(jù)處理算法）”。 對于解決很大部分的問題，他是最優(yōu)，效率最高甚至是最有用的。他的廣泛應(yīng)用已經(jīng)超過30年，包括機器人導(dǎo)航，控制， 傳感器數(shù)據(jù)融合甚至在軍事方面的雷達系統(tǒng)以及導(dǎo)彈追蹤等等。近年來更被應(yīng)用于計算機圖像處理， 例如頭臉識別，圖像分割，圖像邊緣檢測等等。
標(biāo)簽： processing algorithm recursive optimal
上傳時間： 2013-12-12
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