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pid加前馈控制,matlab脚本代码及simulink仿真代码,编译都通过。
本次实验分为PID控制器的参数优化和前馈控制器分析两个部分。
转换器的市电电网供电电压或负载的扰动对系统的输出都会产生影响的,而前馈控制是消除这些扰动影响的最有效方法。其作用原理是它可以对扰动量做近似的补偿,以抵消扰动对系统输出的不利影响。它和反馈控制的比较见表
北京交通大学程秩平老师的预测控制经典科技,非常经典的预测控制课件,课件中对预测控制算法进行了详细的介绍和分析。
采用以时间最优为指标的断续控制器作为系统的前馈, 根据对象状态的条件, 判断和变换断续 控制器的作用, 补偿连续控制器的控制值。这种连续控制与断续控制混合的控制系统, 把 P I D 控制器与 对设定
由Takagi–Sugeno模型表示的非线性系统的动态输出反馈预测控制
针对广义预测控制(GPC)计算量大的缺陷,提出一种模糊直接广义预测控制(FDGPC)方法。该方法首先利用中值定理将一类非线性系统等价表示为时变线性系统,然后通过模糊逻辑系统直接设计预测控制器,并利用跟
论文研究-广义累加灰色预测控制模型的性质及优化.pdf, 对广义累加灰色预测控制模型进行了深入研究,发现该模型实际上是GM(1,1)模型、阶段模型、跳跃模型、非等间隔模型等的统一形式;然后研究了初始
提出了一种递归模糊神经网络(RFNN),通过加入向量调节层,提高了网络对输入信息的处理能力。基于所设计的递归模糊神经网络,建立非线性系统的离散数学多步模糊预测模型,根据这一模型对系统的输出进行预测,然
为了改善具有非线性特性的发动机燃油控制效果,以达到高效率、低污染的要求。利用一种前向神经网络作为非线性系统的模型,并将其分为线性部分和非线性部分。其中非线性部分用单隐层的BP神经网络对其建模,采用学习
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