随笔分类 - 智能控制
阻尼系数对控制系统的影响
摘要：任何一个振动系统，当阻尼增加到一定程度时，物体的运动是非周期性的，物体振动连一次都不能完成，只是慢慢地回到平衡位置就停止了。一个系统受初扰动后不再受外界激励，因受到阻力造成能量损失而位移峰值渐减的振动称为阻尼振动。系统的状态由阻尼率ζ来划分。不同系统中ζ的计算式不同，但意义一样。 (1) 当ζ=0时
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BP神经网络
摘要：1986年，Rumelhart等提出了误差反向传播神经网络，简称BP网络（Back Propagation），该网络是一种单向传播的多层前向网络。误差反向传播的BP算法简称BP算法，其基本思想是梯度下降法。它采用梯度搜索技术，以期使网络的实际输出值与期望输出值的误差均方值为最小。 含一个隐含层的BP
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神经网络理论基础
摘要：人工神经网络（简称神经网络，Neural Network）是模拟人脑思维方式的数学模型。 神经网络是在现代生物学研究人脑组织成果的基础上提出的，用来模拟人类大脑神经网络的结构和行为。神经网络反映了人脑功能的基本特征，如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。 一、神经网络的分类 目前神经网络模型
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自适应模糊控制——直接自适应模糊控制
摘要：直接模糊自适应控制和间接自适应模糊控制所采用的规则形式不同。间接自适应模糊控制利用的是被控对象的知识，而直接模糊自适应控制采用的是控制知识。 一、问题描述 二、控制器的设计 三、自适应律的设计 四、仿真实例
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自适应模糊控制——间接自适应模糊控制
摘要：一、问题描述 二、控制器的设计 3、仿真实例
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自适应模糊控制——简单的自适应模糊控制
摘要：1、问题描述 2、模糊逼近原理 模糊推理过程采用如下四个步骤： 3、控制算法设计与分析 4、仿真实例
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自适应模糊控制——模糊逼近
摘要：自适应模糊控制是指具有自适应学习算法的模糊逻辑系统，其学习算法是依靠数据信息来调整模糊逻辑系统的参数。一个自适应模糊控制器可以用一个单一的自适应模糊系统构成，也可以用若干个自适应模糊系统构成。与传统的自适应控制相比，自适应模糊控制的优越性在于它可以利用操作人员提供的语言性模糊信息，而传统的自适应控制
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模糊控制——（4）Sugeno模糊模型
摘要：1、Sugeno模糊模型 传统的模糊系统为Mamdani模糊模型，输出为模糊量。 Sugeno模糊模型输出隶属函数为constant或linear，其函数形式为： 它与Mamdani模型的区别在于： （1）输出变量为常量或线性函数； （2）输出为精确量。 2 、仿真实例 设输入X∈[0,5] 和Y∈
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模糊控制——（3）模糊自适应整定PID控制
摘要：1、原理 这种控制必须精确地确定对象模型，首先将操作人员（专家）长期实践积累的经验知识用控制规则模型化，然后运用推理便可对PID参数实现最佳调整。 自适应模糊PID控制器以误差e和误差变化ec作为输入，可以满足不同时刻的e和ec对PID参数自整定的要求。利用模糊控制规则在线对PID参数进行修改，便构
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模糊控制——（2）模糊系统和模糊控制器
摘要：一、模糊系统 模糊控制系统分类 1 按信号的时变特性分类 （1）恒值模糊控制系统 系统的指令信号为恒定值，通过模糊控制器消除外界对系统的扰动作用，使系统的输出跟踪输入的恒定值。也称为“自镇定模糊控制系统”，如温度模糊控制系统。 （2）随动模糊控制系统 系统的指令信号为时间函数，要求系统的输出高精度、
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