基于REF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID控制，網(wǎng)絡(luò)分三層被控對(duì)象為二階
標(biāo)簽： REF PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 整定
上傳時(shí)間： 2014-01-16
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基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID控制 徑向基函數(shù)具有單隱居的三層前饋網(wǎng)絡(luò)。是—種局部逼近網(wǎng)絡(luò)，己證明它能以任意精度逼近杠意連續(xù)函數(shù)。
標(biāo)簽： RBF PID 網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2016-01-22
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應(yīng)用MATILAB編程實(shí)現(xiàn)了遺傳算法整定PID控制器參數(shù)，并應(yīng)用于一階延遲模型的控制，并進(jìn)行了階躍響應(yīng)仿真。
標(biāo)簽： MATILAB PID 編程實(shí)現(xiàn) 算法
上傳時(shí)間： 2016-03-03
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在matlab環(huán)境下編程實(shí)現(xiàn)了應(yīng)用模糊控制理論整定PID控制器參數(shù)，并對(duì)已知模型進(jìn)行階躍響應(yīng)仿真實(shí)驗(yàn)。
標(biāo)簽： matlab PID 環(huán)境 模糊控制理論
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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用混沌微粒子算法整定PID控制器matlab的代碼
上傳時(shí)間： 2013-12-15
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過程系統(tǒng)建模和PID整定ggg gjkjkjjjhgg g 、
標(biāo)簽： gjkjkjjjhgg PID ggg 過程
上傳時(shí)間： 2016-03-27
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模糊控制自整定PID,simulink環(huán)境下的算法仿真。
標(biāo)簽： simulink PID 模糊控制 仿真
上傳時(shí)間： 2014-01-04
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將PID 控制與模糊控制的簡便性、靈活性以及魯棒性融為一體,構(gòu)造了一個(gè)參數(shù)自整定模糊PID 控制器. 通過模糊控制規(guī)則在線調(diào)整PID 控制器的參數(shù),并利用MATLAB 語言結(jié)合具體實(shí)例方便而快速地實(shí)現(xiàn)了該控制器的計(jì)算機(jī)仿真. 仿真結(jié)果表明:該控制方法提高了控制系統(tǒng)的動(dòng)、靜態(tài)特性,使系統(tǒng)獲得了較好的性能.
標(biāo)簽： PID MATLAB 參數(shù) 模糊控制
上傳時(shí)間： 2016-05-09
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Pid自整定程序 輸入 num: 控制對(duì)象傳函分子向量 den 控制對(duì)象傳函分母向量 time：仿真時(shí)間 interval：仿真時(shí)間間隔
標(biāo)簽： interval time Pid num
上傳時(shí)間： 2016-05-24
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提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID 控制方法。由于小波變換具有良 好的時(shí)頻局部特性,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有強(qiáng)大的非線性映射能力,自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)等優(yōu)勢(shì),采用規(guī) 范正交的小波函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基函數(shù)構(gòu)成小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)兼有小波函數(shù)的緊 支性、波動(dòng)性以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性映射能力,自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力等優(yōu)點(diǎn),滲碳爐控制實(shí) 驗(yàn)結(jié)果表明,用該方法整定的PID 控制系統(tǒng)收斂速度快,逼近精度高,魯棒性好
標(biāo)簽： PID 函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2014-01-15
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