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一級倒立擺.rar - 使用Matlab仿真模糊控制一級倒立擺程序示例
daolibai.rar - 對倒立擺進行建模,實現神經網絡對倒立擺的控制,用的是SINMULINK,自己搭建的模型,親測可用,部分matlab版本可能會存在錯誤的現象,替換其中的元器件就行
sjwl_z.rar - 倒立擺神經網絡模型參考控制器設計,過程很繁瑣,里面包括參考的模型,實際的倒立擺模型
triplehandstandpendulum.rar - 首先對非線性模型在控制目標附近進行線性化得到相應的狀態空間表達式,再對線性模型設計LQR控制器,進而用此控制器控制非線性倒立擺,取得訓練神經網絡控制器的數據,最后用這些數據訓練得到神經網絡控制器,最終基于神經網絡的(一、二、三級)倒立擺控制均取得了很好的控制效果;
fuzzycontrol.rar - 這個程序是我自己編寫的小車倒立擺經典PID控制和模糊控制matlab程序,相信對初學模糊控制的朋友有不小的幫助,包含傳統PID控制和模糊控制的對比,是一份內容詳細的完整報告
wyzmk.rar - 基于神經網絡的倒立擺控制的simulink仿真,開發環境為matlab
singleinverted_adaptivefuzzycontrol.rar - 偶編寫的倒立擺系統的MATlab關于模糊自適應控制的對象和控制器S函數,以及Simulink模塊文件,一個完全實現的倒立擺程序,發表文章很有用
pendulum1ctrl.rar - 用神經網絡來控制一階倒立擺,給出matlab的simulink仿真
invertedpendulum.rar - 倒立擺是一種復雜、時變、非線性、強耦合、自然不穩定的高階系統,許多抽象的控制理論概念都可以通過倒立擺實驗直觀的表現出來。基于人工神經網絡BP算法的倒立擺小車實驗仿真訓練模型,其倒立擺BP網絡為4輸入3層結構。輸入層分別為小車的位移和速度、擺桿偏離鉛垂線的角度和角速度。隱含層單元數16個。輸出層設置為1個輸出單元。輸入層采用Tansig函數,隱含層采用Logsig函數,輸出層采用Purelin函數。用Matlab 6.5數值計算軟件對模型進行學習訓練,并與線性反饋控制邏輯算法對比,表明倒立擺控制BP算法精度高、收斂快,在非線性控制、魯棒控制等領域具有良好的應用前景。
MatlabPPID.rar - bp神經網絡優化PID算法,單級倒立擺,神經網絡 PID
SJWLPID.rar - 基于PID神經網絡的倒立擺控制系統(神經網絡控制)
linbppid1.rar - bp神經網絡pid控制小車倒立擺的擺角和小車的位移
倒立擺.rar - 倒立擺控制,包含了神經網絡控制,PID控制的matlab代碼
OpenIP_1StagePID.rar - 倒立擺的pid源碼 絕對正確 高手可以批評指正
pendulum1_model.rar - 倒立擺的模型,通過利用matlab中的simulink仿真模塊構造出了一個完整的倒立擺系統
neurul_pendulum.zip - BP神經網絡控制一級倒立擺simulink仿真
shengjingdaolibai.zip - BP神經網絡根據LQR控制固高一級倒立擺,穩定控制及起擺控制
1012000.rar - 本文介紹了倒立擺的結構原理,并且用神經網絡編寫程序控制倒立擺
dailibai-neural.rar - 使用神經網絡實現對一階倒立擺的控制。其中包含simulink連接圖、神經網絡程序、最終結果。

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