最近在学 MPC（模型预测控制） ，看到b站一个视频讲解得挺好的：
MPC专题(一)＿基于模型预测的并网变流器控制策略 本篇博客将参考视频给出Simulink仿真过程。 文章目录1.模型预测控制2.有限控制集模型预测控制3.三相两电平并网逆变器4.三相两电平并网逆变器模型预测电流控制5.Simulink仿真整体电路图：仿真细节：Matlab Function:仿真结果：6.资源下载7.后续参
目录1.算法仿真效果2.MATLAB核心程序3.算法涉及理论知识概要4.完整MATLAB1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 2.MATLAB核心程序3.算法涉及理论知识概要 A419Simulink是美国Mathworks公司推出的MATLAB中的一种可视化仿真工具。Simulink是一个模块图环境，用于多域仿真以及基于模型的设计
目录一、背景二、工具三、实例3.1 建立被控对象模型3.2 搭建SIMULINK模型3.3 编写.m文件（已经注释了）3.4 运行.m文件，会自动运行.mdl文件，可以查看结果3.5 同时运行2个以上控制器PS：需要源程序的在评论区留下邮箱和MATLAB版本号一、背景 要用模型预测控制（MPC）做
参考文献An improved virtual synchronous generator power control strategy Deep reinforcement learning based parameter self-tuning control基于改进型RBF神经网络的VSG转动惯量自适应控制_杨旭红 基于RBF的VSG转动惯量和阻尼系数自适应控制策略_高子
前面我们了解了简单的基于simulink的常微分方程组和简单的时滞微分方程组的仿真，这次我们初步了解一下周期脉冲控制和周期采样控制的基本模块，为了给大家说清楚机理，我们不直接讲微分方程组，而是选择正弦信号作为例子，简要说明基于simulink的这两种控制方式的处理。一个正弦信号模块如下： 可能有的读者找到的正弦波信号的方框是有输入端的，如下： 我们在待会儿处理脉冲的时候要用到输入端，暂时
多神经网络轨迹跟随控制（MATLAB实现）本文是我基于自己的理解实现的多神经轨迹跟随控制，可能不太正确，但仍记录下来。此题目当我刚看到的时候一头雾水，经过看PPT和自己实践貌似搞出来了，记录过程，并将结论说明如下：这张图非常重要，说明了多网络自学习控制的大致框架，在我搭建Simulink时，也是这样搭建的。 首先搭建出题目中所述的非线性动态系统如下图所示： 在学习搭建离散系统时，我也参考过CSDN
PID是什么PID：基于误差来消除误差的控制策略,就是“比例P（proportional）+积分I（integral）+微分D（derivative）”，是一种常见的“保持稳定”控制算法。PID表达式：比例P（proportional）+积分I（integral）+微分D（derivative） 现在——过去——将来实例 使用比例控制（P） r：希望输出 x：实际输
训练神经网络 part II梯度检查（Gradient checks）健全性检查（Sanity checks）监视学习过程（Babysitting the Learning Processing）损失函数（Loss Function）训练/验证准确度（Train/Val accuracy）参数更新（Parameter updates）——优化方法一阶方法SGDSGD with Momentum（
文章目录1、Simulink中PID模块的介绍1.1、控制器类型选择1.2、PID控制器格式1.3、时域选择1.4、PID的饱和输出限制2 、自建PID模块 1、Simulink中PID模块的介绍首先，找到PID模块，双击打开模块的参数设置，如下：下面介绍几种常用功能的参数设置。1.1、控制器类型选择可以看到Controller：可以选择PI、PD和PID控制等。1.2、PID控制器格式Form
基于胡寿松主编的《自动控制原理》(第七版)附录的控制系统简单教程，快速了解在控制理论的应用，下载链接: MATLAB辅助分析与设计方法基础.9.Simulink建模与仿真9.1 综合运用：延迟系统的仿真： 设系统如下图所示，绘制该系统的单位阶跃响应曲线。解：1.MATLAB交互命令行中输入：simulink打开仿真环境；
2.单击"Blank Model"新建模型；
3.打开"Library Br
function [sys,x0,str,ts]=my_exppidf(t,x,u,flag)switch flag, case 0, [sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes; case 2,
原创
2022-04-08 11:19:43
1726阅读
通过动手实践了解网络控制系统的架构及运行控制原理熟悉使用基于 MATLAB 平台、Simulink 仿真工具和 TrueTime 工具箱的网络控制系统的仿真方法考察不同丢包率下网络控制系统状态、输出和控制曲线的影响研究丢包率对无线网络传输的网络控制系统的稳定性的影响二、仿真平台构建Truetime 是瑞典隆德（Lund）大学自动化系 MartinOhin，Dan Henriksson 和 Anto
第十一章 人工神经网络建模(Artificial Neuron Nets) 一、引例 问：如果抓到三只新的蚊子，它们的触角长和翼长分别为(l.24,1.80); (l.28，1.84)；(1.40，2.04)．问它们应分别属于哪一个种类？ 思路：作一直线将两类飞蠓分开 分类结果：(1.24，1.80)，(1.28，1.84)属于Af类；(1.40，2.04)属于 Apf类． ?缺陷：根据什么原则确
actor从agent中提取actor信息actor = getActor(agent)得到如下内容：>> actor = getActor(agent)
actor =
rlDeterministicActorRepresentation with properties: ActionInfo: [1×1 rl.util.rlNumericSpec]
文章目录模糊控制器的使用1. 模糊控制工具箱介绍1.1 输入隶属度函数1.2 模糊规则1.3 输出隶属度函数1.4 模糊规则查看器2. 模糊控制器的使用流程（Simulink） 模糊控制器的使用最近做课题需要用到做模糊PID控制，因此对模糊控制器做一些尝试，记录在此，便于以后查阅。1. 模糊控制工具箱介绍在命令行输入Fuzzy回车就可以调出模糊工具箱。 简单来说，包括输入隶属度函数，模糊规则，输
# 模糊神经网络PID控制的simulink程序
## 引言
PID控制（比例-积分-微分控制）是一种常用的控制策略，它通过测量误差和调整控制量来稳定和优化系统的性能。然而，传统的PID控制器在面对复杂和非线性的系统时往往表现不佳。为了解决这个问题，模糊神经网络PID控制（Fuzzy Neural Network PID Control）被引入。
本文将详细介绍如何使用Simulink软件实
原创
2023-09-20 18:54:20
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最近一个月的时间没有更博，跟随老师出差谈项目了。前段时间学习了电机的智能控制，这次把设计好的基于BP神经网络PID控制器应用于双闭环直流调速系统。双闭环直流调速系统的动态数学模型如下图所示： 外环为转速环，内环为电流环。本次转速调节器采用基于BP神经网络PID控制器，其参数由神经网络自学习调整得到，从而克服系统运行过程中各种不利因素对
PSD算法设计的目的是为处理和记忆时空相关的输入。PSD从传统的Widrow-Hoff规则衍生，作为监督学习规则，利用实际输出脉冲和目标输出脉冲之间的误差修改神经元连接权值：正误差(positive errors)会导致长时程增强，而负误差（negative errors）会导致长时程的抑制。PSD的优势在于在计算上效率较高并且是符合生物学原理
文章目录一、简介二、M-P神经元模型三、前向传播及计算过程四、other network architectures五、误差反向传播与计算过程 一、简介神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实的世界物体所作出的交互反应。在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它"兴奋"时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果
2.1 Simulink模块的组成要素用户构建系统模型时无需直接面对成千上万行的代码，而是通过模块化图形界面以模块化的方式构建，能够使理解变得容易，让大脑减负。通过层次化模块分布将系统功能模块化，而将每个功能的细节隐藏在模块内部。模块的构成元素输入/输出端口：作为模块之间传递数据的纽带，连接输入信号和输出信号。模块外观：通常为矩形或圆形，上面带有说明文
