提出了一種基于小波神經網絡整定的PID 控制方法。由于小波變換具有良 好的時頻局部特性,神經網絡具有強大的非線性映射能力,自學習、自適應等優勢,采用規 范正交的小波函數作為神經網絡的基函數構成小波神經網絡,該網絡兼有小波函數的緊 支性、波動性以及神經網絡的非線性映射能力,自學習、自適應能力等優點,滲碳爐控制實 驗結果表明,用該方法整定的PID 控制系統收斂速度快,逼近精度高,魯棒性好
標簽: PID 函數 神經網絡 小波神經網絡
上傳時間: 2014-01-15
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結合rbf 的pid控制原碼 可仿真實現 結果有誤差曲線 跟蹤曲線 參數整定曲線等
標簽: rbf pid 控制 仿真實現
上傳時間: 2016-07-03
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結合單神經元的pid控制原碼 可仿真實現 結果有誤差曲線 跟蹤曲線 參數整定曲線等
標簽: pid 單神經元 仿真實現 控制
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結合cmac 的pid控制原碼 可仿真實現 結果有誤差曲線 跟蹤曲線 參數整定曲線等
標簽: cmac pid 控制 仿真實現
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使用16f873來設定adi的HDMI轉RGB的chip設定參數值。
標簽: 16f873 HDMI chip adi
上傳時間: 2013-12-17
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在做2維度樣本分類的過程中,若我們能事先畫出訓練樣本在空間中的分散情形,這將有助於我們在設定SVM分類器的參數C的取值範圍. 例如:若畫出的訓練樣本的散佈較分散,我們可以得知此時採用的參數值可以取在較大的範圍. 所以本程式也是讓想要畫出資料樣本在平面的散佈情形者之一各可行工具.
標簽: SVM 分 分散
上傳時間: 2016-08-19
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基于遺傳算法整定的PID控制算法的Matlab仿真源程序
標簽: Matlab PID 算法 整定
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工業控制中的一種常用控制算法PID運算[1][1].rar 需要根據實際情況進行調節和參數整定
標簽: PID 工業控制 參數整定
上傳時間: 2016-08-25
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在分析自適應模糊控制及PID 參數變化對系統性能影響的基礎上, 提出在動態過程中對 PID 參數進行整定。仿真研究表明, 控制質量得到了提高。
標簽: PID 參數 分 仿真研究
上傳時間: 2013-12-13
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該算法是基于RBF神經網絡整定的PID控制 分享一下,希望對大家有所幫助
標簽: RBF PID 算法 神經網絡
上傳時間: 2016-10-14
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