MFC教程_ MFC和Win32 MFC教程_ MFC和Win32
上傳時(shí)間： 2013-12-20
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JavaScript 經(jīng)典封裝_模擬視窗 JavaScript 經(jīng)典封裝_讓ie6支援png圖檔
標(biāo)簽： JavaScript ie6 png 封裝
上傳時(shí)間： 2017-03-31
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MATLAB6實(shí)例教程._.郝紅偉編著_.-.北京_.中國(guó)電力出版社,.2001年9_0
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上傳時(shí)間： 2014-04-07
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2018華為軟件精英杯-初賽_線性回歸加正則_貪心放置, Cr語(yǔ)言，你值得擁有！！
上傳時(shí)間： 2019-06-23
上傳用戶：liuliu6
帶電粒子在磁場(chǎng)中的運(yùn)動(dòng)_質(zhì)譜儀教學(xué)設(shè)計(jì)_問題探究式
標(biāo)簽： 磁場(chǎng) 教學(xué)設(shè)計(jì) 質(zhì)譜儀
上傳時(shí)間： 2019-07-14
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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法分析：C語(yǔ)言描述_原書第2版_高清版
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) C語(yǔ)言
上傳時(shí)間： 2022-06-03
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預(yù)測(cè)函數(shù)
標(biāo)簽： 預(yù)測(cè)控制
上傳時(shí)間： 2013-10-24
上傳用戶：從此走出陰霾
利用v自步離散法，得到變換器輸入控制變量與狀態(tài)變量之間的直接映射關(guān)系，基于混雜系統(tǒng)理論分析系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)方程，建立其分段仿射模型。在此模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合非線性預(yù)測(cè)控制算法，通過模型預(yù)測(cè)系統(tǒng)的輸出，利用反饋校正誤差，給出二次型性能指標(biāo)的優(yōu)化計(jì)算方法，并由此設(shè)計(jì)預(yù)測(cè)控制器。最后，以Buck功率變換器為研究對(duì)象，通過與峰值電流控制算法的仿真結(jié)果進(jìn)行比較，驗(yàn)證模型的正確性以及控制器設(shè)計(jì)的有效性。
上傳時(shí)間： 2013-10-30
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灰色理論之GM(!,1)模型，GM(1,1)的matlab源碼，可從生成一直計(jì)算到預(yù)測(cè)值
上傳時(shí)間： 2015-10-27
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1.針對(duì)一類參數(shù)未知的非線性離散時(shí)間動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法。首先，將系統(tǒng)分為線性部分和非線性部分。針對(duì)系統(tǒng)線性部分采用局部化方法逮立多個(gè)固定模型覆蓋系統(tǒng)的參數(shù)范圍，在此基礎(chǔ)上，建立自適應(yīng)模型來(lái)提高系統(tǒng)性能；針對(duì)系統(tǒng)非線性部分建立非線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型來(lái)邏近系統(tǒng)的非線性。然后，針對(duì)每個(gè)子模型設(shè)計(jì)相應(yīng)的擅制器。最后，設(shè)計(jì)基于誤差范數(shù)形式的性能指標(biāo)函數(shù)對(duì)控制器進(jìn)行硬切換。仿真結(jié)果表明，所提出的MMAC方法與傳統(tǒng)的在參數(shù)空間均勻分布的MMAC方法相比能顯著提高非線性系統(tǒng)的暫態(tài)性能。2針對(duì)一類具有參數(shù)跳變的非線性離散時(shí)間動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，提出子一種基才聚類方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚類算法對(duì)系統(tǒng)先驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類處理，再分別對(duì)每類數(shù)據(jù)采用RLS算法建立多個(gè)固定模型。在此基礎(chǔ)上，建立兩個(gè)白適應(yīng)模型來(lái)提高系統(tǒng)響應(yīng)速度和控制品質(zhì)，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型來(lái)補(bǔ)償系統(tǒng)非線性。然后，分別針對(duì)相應(yīng)的子模型設(shè)計(jì)線性魯棒自適應(yīng)控制器和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器。最后，采用基于信號(hào)有界和測(cè)量誤差的性能切換指標(biāo)對(duì)控制器進(jìn)行切換，并證明閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能更好地解決非線性系統(tǒng)發(fā)生參數(shù)跳變問題，使得系統(tǒng)具有良好的控制品質(zhì)3.針對(duì)MMAC方法中的模型庫(kù)優(yōu)化問題，考慮系統(tǒng)實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)，提出了種基于相似度準(zhǔn)則和設(shè)置最大模型數(shù)的動(dòng)態(tài)優(yōu)化模型庫(kù)方法。該方法能對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合考量并判斷是否應(yīng)該將該數(shù)據(jù)納入子模型建模，并通過設(shè)置最大模型數(shù)來(lái)確保系統(tǒng)用最少的子模型就能保證系統(tǒng)的控制性能。仿真結(jié)果表明，所提出的算法能極大地減少子模型數(shù)量且具有較好的控制效果。關(guān)鍵詞：非線性系統(tǒng)；多模型方法；自適應(yīng)控制；模糊聚類；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
標(biāo)簽： 自適應(yīng)控制
上傳時(shí)間： 2022-03-11
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