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  2023年5月14日
摘要: svr支持向量机回归预测案例提供数据进行归一化处理,对训练数据训练,对测试集预测,并计算mae、rmse、R2、mre等误差指标matlab代码,备注详细,根据自己需要修改案例数据即可 ID:8630705145949428 阅读全文
posted @ 2023-05-14 09:48 maylue2 阅读(52) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: KPCA-ISSA-SVM分类预测,基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测,MATLAB代码(含SVM、SSA-SVM、ISSA-SVM、KPCA-ISSA-SVM四个模型的对比,目标函数使用5折交叉验证确定最佳参数)。程序语言为matlab,程序可出分类效果图,迭代优化 阅读全文
posted @ 2023-05-14 09:41 maylue2 阅读(63) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 【Matlab蒙特卡洛方法对可靠度的计算】对于简单的概率计算,我们可以用离散或者连续的概率分布模型进行求解;但是对于复杂的模型的近似解的求解,蒙特卡洛方法是一种非常方便的方法。蒙特卡洛方法将最复杂的计算部分交给了电机计算机来完成,极大的方便了我们的求解过程。 可以根据参数分布规律,通过蒙特卡洛模拟或 阅读全文
posted @ 2023-05-14 09:34 maylue2 阅读(113) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于递归最小二乘法(RLS)估算的车辆前后轮胎的侧偏刚度,如仿真结果图可知,在恒定转角,变化车速度工况下,能够良好的估算出前后轮胎的平均刚度,该估算算法可生成代码,能够用于实车实验验证其他的算法参数需要,如横摆稳定性控制,路面附着系数估算算法等,为开发和学习节省大量时间。 ID:3310069431 阅读全文
posted @ 2023-05-14 09:27 maylue2 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于LQR最优控制算法实现的轨迹跟踪控制,建立了基于车辆的质心侧偏角、横摆角速度,横向误差,航向误差四自由度动力学模型作为控制模型,通过最优化航向误差和横向误差,实时计算最优的K值,计算期望的前轮转角实现轨迹跟踪,仿真效果良好,有对应的资料ID:85150692641489959 阅读全文
posted @ 2023-05-14 09:20 maylue2 阅读(80) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于MPC的分布式电动汽车协同自适应巡航控制,采用上下分层控制方式,上层控制器采用模型预测控制mpc方式,产生期望的加速度,下层根据期望的加速度分配扭矩;仿真结果良好,能够实现前车在加减速情况下,规划期望的跟车距离,产生期望的加速度进行自适应巡航控制。 ID:15180686075927975 阅读全文
posted @ 2023-05-14 09:13 maylue2 阅读(34) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于轨迹预测的驾驶员方向控制方法实现的单点预瞄,通过carsim与simulink仿真发现,该方法能够良好的实现车俩的轨迹跟踪控制。有对应信息和文件说明。 ID:23100684398458311 阅读全文
posted @ 2023-05-14 09:07 maylue2 阅读(43) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于车速的变预测时域的MPC自适应轨迹跟踪控制,能够预测时域的, 类似驾驶员模型中的预瞄距离,在不同的车速下,预瞄控制器采用不同预瞄距离产生的控制效果不同,通过carsim与simulink联合仿真结果发现,改进后的轨迹跟踪控制器既满足了车辆低速行驶下的轨迹跟踪精度,也一定程度上克服了高速下车辆容易 阅读全文
posted @ 2023-05-14 09:00 maylue2 阅读(40) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 5辆车组成的编队实现ACC自适应协同控制,通过考虑前车的加速度和距离,实现自适应巡航控制,仿真平台基于carsim/Simulink实现。算法结构分为两层,上层滑膜控制器差生期望的加速度,下层通过控制节气门开度和刹车制动压力控制车速。仿真结果图给出了5辆车前车与后车的跟踪误差、5辆车车速的变化、4辆 阅读全文
posted @ 2023-05-14 08:53 maylue2 阅读(77) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 基于滑膜控制smc的3辆协同自适应巡航控制,上层滑膜控制器产生期望加速度,下层通过油门和刹车控制车速,实现自适应巡航控制。个人觉得从结果图中看出基于滑膜控制的效果非常好,不亚于模型预测控制mpc!!!并且在实车试验很方便。文件包含acc巡航建模资料和滑膜控制的资料,还有详细教你运行仿真的步骤,非常的 阅读全文
posted @ 2023-05-14 08:46 maylue2 阅读(40) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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