基于思维进化算法的神经网络仿人智能控制策略在倒立摆系统中的研究

倒立摆系统的控制器设计1、布置任务及熟悉元创兴便携式直线一级倒立摆0.5天2、一阶倒立摆数学模型建模及仿真1.0天3、基于根轨迹法的便携式倒立摆控制1.5天4、基于PID的便携式倒立摆控制1.5天答辩

基于神经网络的智能PID控制器研究与应用 详细介绍了智能PID的研究成果

过去许多人都在讨论世界上能源资源匮乏的偏远农村地区的发展。 利用本地可用的可再生能源作为一种环境友好的选择正在获得动力。 智能集成可再生能源系统(SIRES)提供了一种弹性且经济的途径来“激发”该地区

基于MATLAB的倒立摆模糊自适应PID控制研究

提出了一个基于神经网络控制的主动队列管理（AQM）算法；研究了TCP/AQM拥塞控制系统的可逆性，并利用一种神经网络监督控制结构进行了AQM算法的设计。算法由一个三层前馈结构的神经网络控制器（neur

倒立摆是不稳定的非最小相位系统,其H∞输出反馈缺乏鲁棒性。用带宽设计的观点分析了不稳定非最小相位对象的控制难点,指出非最小相位的控制要求系统的带宽要窄,而不稳定对象的控制则要求带宽要宽。提出用一个宽带

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计算智能.人工神经网络·模糊系统·进化计_12531