風電系統基于雙饋電機下的仿真模型,可以實現在對稱以及不對稱條件下工作。
上傳時間: 2017-09-19
上傳用戶:孫鵬123
張欣老師的可計算一般均衡模型(CGE)詳細介紹,包括模型的搭建以及詳細的GAMS代碼
上傳時間: 2018-05-09
上傳用戶:Snowing
1.針對一類參數未知的非線性離散時間動態系統,提出了一種新的基于神經網絡的MMAC方法。首先,將系統分為線性部分和非線性部分。針對系統線性部分采用局部化方法逮立多個固定模型覆蓋系統的參數范圍,在此基礎上,建立自適應模型來提高系統性能;針對系統非線性部分建立非線性神經網絡預測模型來邏近系統的非線性。然后,針對每個子模型設計相應的擅制器。最后,設計基于誤差范數形式的性能指標函數對控制器進行硬切換。仿真結果表明,所提出的MMAC方法與傳統的在參數空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統的暫態性能。2針對一類具有參數跳變的非線性離散時間動態系統,提出子一種基才聚類方法和神經網絡的MMAC方法,首先,采用模糊c均值聚類算法對系統先驗數據進行分類處理,再分別對每類數據采用RLS算法建立多個固定模型。在此基礎上,建立兩個白適應模型來提高系統響應速度和控制品質,建立神經網絡預測模型來補償系統非線性。然后,分別針對相應的子模型設計線性魯棒自適應控制器和神經網絡控制器。最后,采用基于信號有界和測量誤差的性能切換指標對控制器進行切換,并證明閉環系統的穩定性。仿真結果表明,所提出的算法能更好地解決非線性系統發生參數跳變問題,使得系統具有良好的控制品質3.針對MMAC方法中的模型庫優化問題,考慮系統實際運行數據,提出了種基于相似度準則和設置最大模型數的動態優化模型庫方法。該方法能對新數據進行綜合考量并判斷是否應該將該數據納入子模型建模,并通過設置最大模型數來確保系統用最少的子模型就能保證系統的控制性能。仿真結果表明,所提出的算法能極大地減少子模型數量且具有較好的控制效果。關鍵詞:非線性系統;多模型方法;自適應控制;模糊聚類;神經網絡
標簽: 自適應控制
上傳時間: 2022-03-11
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《統計信號處理基礎:估計與檢測理論》是一部經典的有關統計信號處理的權威著作。全書分為兩卷,分別講解了統計信號處理基礎的估計理論和檢測理論。 第一卷詳細介紹了經典估計理論和貝葉斯估計,總結了各種估計方法,考慮了維納濾波和卡爾曼濾波,并介紹了對復數據和參數的估計方法。本卷給出了大量的應用實例,范圍包括高分辨率譜分析、系統辨識、數字濾波器設計、自適應噪聲對消、自適應波束形成、跟蹤和定位等;并且設計了大量的習題來加深對基本概念的理解。第二卷全面介紹了計算機上實現的最佳檢測算法,并且重點介紹了現實中的信號處理應用,包括現代語音通信技術及傳統的聲吶/雷達系統。本卷從檢測的基礎理論開始,回顧了高斯、c2、F、瑞利及萊斯概率密度;講解了高斯隨機變量的二次型,以及漸近高斯概率密度和蒙特卡洛性能評估;介紹了基于簡單假設檢驗的檢測理論基礎,包括Neyman-Pearson定理、無關數據的處理、貝葉斯風險、多元假設檢驗,以及確定性信號和隨機信號的檢測。最后詳細分析了適合于未知信號和未知噪聲參數的復合假設檢驗。
標簽: 信號處理
上傳時間: 2022-04-14
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隨著人類社會的進步,科學技術的發展日新月異,模擬人腦神經網絡的人工神經網絡已取得了長足的發展。經過半個多世紀的發展,人工神經網絡在計算機科學,人工智能,智能控制等方面得到了廣泛的應用。當代社會是一個講究效率的社會,科技更新領域也是如此。在人工神經網絡研究領域,算法的優化顯得尤為重要,對提高網絡整體性能舉足輕重.BP神經網絡模型是目前應用最為廣泛的一種神經網絡模型,對于解決非線性復雜問題具有重要的意義。但是BP神經網絡有其自身的一些不足(收斂速度慢和容易陷入局部極小值問題),在解決某些現實問題的時候顯得力不從心。針對這個問題,本文利用遺傳算法的并行全局搜索的優勢,能夠彌補BP網絡的不足,為解決大規模復雜問題提供了廣闊的前景。本文將遺傳算法與BP網絡有機地結合起來,提出了一種新的網絡結構,在穩定性、學習性和效率方面都有了很大的提高。基于以上的研究目的,本文首先設計了BP神經網絡結構,在此基礎上,應用遺傳算法進行優化,達到了加快收斂速度和全局尋優的效果。本文借助MATLAB平臺,對算法的優化內容進行了仿真實驗,得出的效果也符合期望值,實現了對BP算法優化的目的。關鍵詞:生物神經網絡:人工神經網絡;BP網絡;遺傳算法;仿真隨著電子計算機的問世及發展,人們試圖去了解人的大腦,進而構造具有人類思維的智能計算機。在具有人腦邏輯推理延伸能力的計算機戰勝人類棋手的同時,引發了人們對模擬人腦信息處理的人工神經網絡的研究。1.1研究背景人工神經網絡(Artificial Noural Networks,ANN)(注:簡稱為神經網絡),是一種數學算法模型,能夠對信息進行分布式處理,它模仿了動物的神經網絡,是對動物神經網絡的一種具體描述。這種網絡依賴系統的復雜程度,通過調節內部大量節點之間的關系,最終實現信息處理的目的。人工神經網絡可以通過對輸入輸出數據的分析學習,掌握輸入與輸出之間的潛在規則,能夠對新數據進行分析計算,推算出輸出結果,因為人工神經網絡具有自適應和自學習的特性,這種學習適應的過程被稱為“訓練"。
上傳時間: 2022-06-16
上傳用戶:jiabin
雙足步行機器人(Biped Walking Robot)是一種仿人機器人,是移動式機器人領域中一類重要的仿生系統。雙足步行機器人作為一種移動式機器人,它與輪式,履帶式機器人相比有許多優點與優越性。由于雙足步行機器人的行走具有獨特的適應性和擬人性,其行走控制成為當今研究的熱點。步行運動模式與運動控制是影響雙足步行機器人技術進步的重要問題,也是雙足步行機器人成功而有效地實現穩定步行的理論基礎和技術關鍵。本文針對雙足步行機器人步行模式生成與步行控制相關問題進行了研究,并在虛擬現實的實驗環境中實現了機器人以給定步行模式的行走。取得的主要科研成果有:第一:基于平面倒立擺線性模型的雙足步行機器人步行運動模式生成。本文對雙足步行機器人的動力學模型進行了簡化,采用平面倒立擺的線性化模型作為雙足步行機器人步行模式生成的簡化模型。設計了基于倒立擺線性化模型步行模式生成算法,對雙足步行機器人前向行走,側向行走與拐彎行走的腰部重心位置軌跡與速度軌跡進行了規劃。對于雙足步行具有雙腳作支撐期的特點,本文采用了七次多項式插值,分兩階段對具有雙腳支撐期的步行運動的腰部運動軌跡進行規劃,實現了期望的運動模式。第二:基于小腦模型控制器的雙足步行機器人逆運動學控制系統。本文針對雙足步行機器人腿部逆模型求解問題,提出一種基于小腦模型連接控制網絡CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)的機器人逆運動學控制方法。機器人腿部正運動學模型采用Denavit-Hartenberg方法進行建模,在建立雙足步行機器人正運動學模型基礎上,設計了基于CMAC的控制系統。系統采用兩個CMAC直接控制機器人的腿部運動。兩個CMAC逆模型控制器分別逼近步行機器人支撐腿與擺動腿的逆模型,實現了對腰部運動軌跡的跟蹤控制。第三:基于虛擬現實環境的雙足步行機器人行走控制實驗。
上傳時間: 2022-06-19
上傳用戶:1208020161
論文主要工作如下:一是從功率放大器的物理結構上分析了射頻功率放大器非線性特性產生的原因及其對通信系統的影響,討論了功率放大器的非線性分析模型,即冪級數分析模型,Volterra級數分析模型和諧波平衡分析模型,并簡要的說明了它們各自的特點,總結出了諧波平衡分析法的優點,指出它適合用于射頻功率放大器的大信號非線性分析.二是分析了射頻功率放大器偏置和匹配電路設計中的一些基本問題,比較了有源和無源偏置網絡的優缺點,討論了輸入、輸出匹配電路和級間匹配電路設計的重點問題。介紹了負載牽引設計方法,它是在具備功率管大信號模型的基礎上對負載和源進行牽引仿真,從而確定輸出、輸入阻抗。三是在射頻功率放大器的設計過程中,主要使用了ADS軟件進行輔助分析設計.正是通過對軟件功能的充分應用,替代了射頻功半放大器設計中許多原來需要人工進行的運算工作,提高了工作效率。從仿真結果來看,都達到了預期的設計目標,驗證說明了ADS仿真軟件在射頻功率放大電路設計方面的實用性與優越性,具有繼續進行深入研究的價值。
上傳時間: 2022-06-20
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論文首先研究了基于Har-like特征和Adaboost分類器的目標車輛探測算法原理和參數設置,并利用車載攝像頭采集真實道路車輛圖像,建立車輛樣本數據庫,訓練車輛分類器,實現對道路車輛的探測,并對探測效果進行量化分析。針對在車輛探測過程中誤檢率較高、探測不連續以及檢測框不穩定的現象,對基于無跡卡爾曼濾波器的車輛跟蹤算法進行了研究,建立了車輛相對運動模型,對真實道路交通場景中的多目標車輛進行探測與跟蹤,并對跟蹤算法對探測性能提升的效果和原因進行了深入分析。在單目測距中,針對一般測距算法受車輛俯仰角和攝像頭畸變影響很大的缺點,利用PreScan仿真軟件,對車輛測距算法進行了改進,提山了一個同時考慮車輛俯仰角和攝像頭畸變等參數的測距模型,以及一種將攝像頭內參與外參分開標定的新方法,最后利用場地實驗利真實道路交通場景對模型的測距精度、參數靈敏度進行量化分析。研究了僅利用圖像信息估算車輛間碰撞時間的方法,利用PreScan仿真軟件,對車輛碰撞時間估算算法進行了改進,建立了一個考慮車間相對加速度碰撞時間估算模型,最后,利用真實道路交通視頻對算法進行驗證和分析。最后,介紹了利用仿真軟件輔助ADAS開發的方法,在虛擬的開發環境中建立了以真實攝像頭物理參數為依據的攝像頭仿真模型、交通場景,實現了對單目測距和碰撞時間估算算法的驗證和改進。實驗結果表明,論文中所建立的算法表現出良好的性能,所構建的基于PreScan的仿真平臺能有效地提高算法的開發效率.
上傳時間: 2022-06-21
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進年來,脈沖功率裝置的使用愈來愈廣泛。由于高功率脈沖電變換器源能夠為脈沖功率裝置的負載提供能量,是構成脈沖功率裝置的主體。本文采用LT3751為核心,采用電容、電感儲能、并通過電力電子器件配合脈沖變壓器設計了反激式功率變換器電路,并通過基于LTspice進行電路瞬態分析,以得到最佳的電路模型。LTspice IV是一款高性能Spice Il仿真器、電路圖捕獲和波形觀測器,并為簡化開關穩壓器的仿真提供了改進和模型。凌力爾特(LINEAR)對Spice所做的改進使得開關穩壓器的仿真速度極快,較之標準的Spice仿真器有了大幅度的提高,并且LTspice IV帶有80%的凌力爾特開關穩壓器的Spice和Macro Model(宏模型),200多種運算放大器模型以及電阻器、晶體管和MOSFET模型,使得我們在進行電路設計仿真,特別是開關電路的設計與仿真時更加輕松。
上傳時間: 2022-06-22
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系統辨識與自適應控制Matlab仿真 含pdf書和源代碼-北航版 《系統辨識與自適應控制MATLAB仿真》從MATLAB仿真角度出發,系統地介紹系統辨識與自適應控制的基本理論和方法。 《系統辨識與自適應控制MATLAB仿真》內容主要分為三部分:第1部分為緒論;第二部分為線性系統辨識與自適應控制,包括系統辨識(如*小二乘法、梯度校正法和極大似然法)、模型參考自適應控制、自校正控制和基于常規控制策略的自校正控制;第三部分為非線性系統辨識與自適應控制,包括神經網絡辨識與控制、模糊控制與模糊神經網絡辨識和無模型自適應控制。
上傳時間: 2022-06-24
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