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
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
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
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]
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
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
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
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
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
1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下： 其对比仿真结果可知，原系统需要在150之后才开始收敛，PID是在50开始收敛，而采用WNN之后，系统用在经过短暂的抖动之后，迅速收敛。 2.算法涉及理论知识概要随着电力工业的市场化改革、厂网分开,跨区域 电网的互联电力系统自动控制显得更加重要。电网 的频率稳定是电力系统安全稳定运行的重要因素, 是衡量
转载
2023-09-20 10:23:47
624阅读
论文名称：Simple Question Answering by Attentive Convolutional Neural Network 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1606.03391.pdf 前置知识：上篇博客我们说了知识图谱是什么，以及要解决什么问题，本篇博客不再复述该部分。 作者Wenpeng Yin的这篇论文主要讲了实体链接网络和关系检测网络的改进机制。
目录1.算法仿真效果2.算法涉及理论知识概要3.MATLAB核心程序4.完整算法代码文件1.算法仿真效果matlab2013b仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于Simulink的神经网络模糊PID控制器的控制原理和工作步骤。首先，我们将介绍模糊控制和神经网络控制的基本原理，然后介绍如何将这两种控制策略结合起来实现更好的控制
转载
2023-09-21 20:45:57
217阅读
????欢迎来到本博客❤️❤️???博主优势：???博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。⛳️座右铭：行百里者，半于九十。???本文目录如下：???目录?1 概述?2 运行结果?3 参考文献?4 Matlab代码实现?1 概述模糊控制（Fuzzy Control）是 1965 年，由美国的 Zadeh 率先创立了模糊集合论，后来又提出了模糊逻辑控制器的概念和有关定
使用graph来表示对象之间的复杂关系和依赖关系，然而graph数据的复杂已有的机器学习算法很难处理，所以使用深度学习方法来处理。A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks论文回顾图神经网络（GNN）在文本挖掘和机器学习领域的发展，将GNN划分为递归图神经网络、卷积图神经网络、图自编码和时空图神经网络四类。此外还讨论图神经网络跨各种领
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matlab2017b仿真结果如下： 2.MATLAB核心程序 ...............................................................
[x1,mf1] = plotmf(patient,'input',1)
转载
2023-09-01 13:13:55
118阅读
本文研究通过Matlab脚本创建模型的方法。 文章目录1 相关函数1.1 创建模块1.2 创建信号线2 实际应用3 总结 1 相关函数根据博主工作经验，一个Simulink控制模型应该是由两大元素构成：模块和信号线。因此，通过Matlab脚本创建模型也有两个函数分别用于创建模块和信号线，本章节会介绍这两个函数。1.1 创建模块函数add_block(source,dest)输入参数1）source
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
