自适应PID控制，是指自适应控制思想与常规PID控制器相结合形成的自适应PID控制或自校正PID控制技术。 在PID控制中、一个关键的问题便是PID参数的整定：传统的方法是在获取对象数学模型的基础上，根据某一整定原则来确定PID参数，然而在实际的工业过程控制中。许多被控过程机理较复杂，具有高度非线性、时变不确定性和纯滞后等特点。在噪声、负载扰动等因素的影响下，过程参数，甚至模型结构，均会发生变化。
起源1965年美国自动控制理论专家L．A．Zadeh首次提出了模糊集合理论，1974年英国E．H．Mamdani首先将模糊控制应用于锅炉和蒸汽机的自动控制。目前，模糊控制(Fuzzy Control)作为90年代的高新技术，得到非常广泛的应用，被公认为简单而有效的控制技术。模糊控制是以模糊集合论模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的微机数字控制。它是模拟人的思维，构造一种非线性控制，以满足复杂的，不确
PID控制应该算是应用非常广泛的控制算法了。小到控制一个元件的温度，大到控制无人机的飞行姿态和飞行速度等等，都可以使用PID控制。下面的文章只是有助于理解PID算法，真正的原理在自动控制理论课程里面。例如稳态误差的产生，为什么需要积分项才能消除稳态误差等等。如果需要理解这些原理，请参考自动控制理论，其中涉及很多基础内容，例如拉普拉斯变换，冲激函数等等。PID(proportion integrat
PID的流程简单到了不能再简单的程度，通过误差信号控制被控量，而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。这里我们规定（在t时刻）： 1.输入量为rin(t); 2.输出量为rout(t); 3.偏差量为err(t)=rin(t)-rout(t); 1，PID是一个闭环控制算法。因此要实现PID算法，必须在硬件上具有闭
模糊PID实现步骤及其MATLAB仿真与STM32程序实现一：模糊PID相比传统PID的优点 传统PID控制器自出现以来，凭借其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便等优点成为工业控制主要技术。当被控对象的结构和参数具有一定的不确定性，无法对其建立精确的模型时，采用PID控制技术尤为方便。PID控制原理简单、易于实现，但是其参数整定异常麻烦。 对于传统的PID，其参数KP、KI、KD是根据开发者经
最近两天在考虑一般控制算法的C语言实现问题，发现网络上尚没有一套完整的比较体系的讲解。于是总结了几天，整理一套思路分享给大家。 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在我所接触的控制算法当中，PID
PID控制器参数优缺点PID控制器简介PID控制器是非常经典的一种控制算法，是不需要知道系统的模型，仅仅根据期望与现状的偏差调节，使之能够到达期望的一种线性控制器。优点：使用简单，灵活，调节方便。由于不需要知道系统的模型，仅仅根据反馈量进行调节，新手能够很好地上手。根据反馈量的不同，可以设计出不同的PID控制器，控制的也是反馈量，也就是偏差，使之偏差为零，这个反馈，可以是速度，可以是位置等。调节参
前几天搜索模糊pi控制的相关仿真流程，发现csdn没有比较好的、完整的能跑出结果的模糊pid控制仿真模型。通过几天的学习和查阅文献，我现在将我仿真的步骤和出现的问题给大家分享一下，希望大家也一起交流一下自己的问题和心得。首先我们要清晰的知道模糊pid的流程，这里简单和大家分享一下：由上面的图我们可以知道，模糊pid需要确定隶属函数、控制规则，隶属函数是模糊化和反模糊化的关键。接下来进入simuli
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2023-08-28 10:17:21
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本发明涉及一种检测方法，特别是涉及一种计算机自适应测验方法。背景技术：：当前最普遍的自适应测验方法是最大信息法、a分层法、影子题库等等。最大信息法即根据被试作答结果计算出来的特质值，计算题库里每一道试题的信息函数值，然后选择信息函数值最大的试题。a分层法是一种克服最大信息法抽不到低区分度试题的算法，a分层法依据试题的区分度对试题进行分层，然后对每一层或每几层进行最大信息法或难度值与特质值的最小绝对
《自适应滤波器设计及Matlab实现.doc》由会员分享，可免费在线阅读全文，更多与《(终稿)自适应滤波器设计及Matlab实现.doc(OK版)》相关文档资源请在帮帮文库(www.woc88.com)数亿文档库存里搜索。1、曼滤波是线性无偏最小方差滤波递推滤波，它能使滤波器工作在平稳的或非平稳的环境，得到最优解。利用卡尔曼滤波理论的递推求解法导出自适应滤波器更新权矢量得不2、此为依据自动调整自己
—— 年初DSP课程期末设计时为了答辩做的PPT，内容背的滚瓜烂熟，给老师留下了深刻的印象，想必整个系也没有第二个人像我这么上心了，因此最后决定把PPT放到博客上；此外因为不希望PPT上有太多字，所以还额外写了一份讲稿，将收集到的各种论文资料中的相关内容在逻辑上仔仔细细的理顺。只可惜DSP过于高深，各种滤波算法的推演已经完全超出了我的能力，想必以后也不会接触了。正文为了方便阅读，这里将PPT内的图
自适应信号处理论文-基于matlab的自适应滤波算法研究.doc 自适应信号处理论文基于MATLAB的自适应滤波算法研究摘要自适应滤波算法是自适应滤波器设计的核心部分，本文主要介绍了两种算法LMS算法和DCT变换。LMS算法是时域变换，DCT是频域变换，文章采用MATLAB相关函数实现了对信号变换的仿真，并对这两种算法进行了一定的对比。关键词MATLAB，LMS算法，DCT变换1、引言LMS算法是
JavaFx中TableView设置属性ColumnResizePolicy的值：public final void setColumnResizePolicy(Callback<TableView.ResizeFeatures,Boolean> callback)这是用户完成列大小调整操作时调用的函数。在TableView类中，两个最常见的策略可用做静态函数：uncons
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2023-07-09 09:44:35
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Bagging和Boosting的概念集成算法通常有两种方式，分别是套袋法（bagging）和提升法（boosting）。随机森林属于集成学习（Ensemble Learning）中的bagging算法。Bagging（套袋法）从原始样本集中使用Bootstraping方法(自助法，是一种有放回的抽样方法)随机抽取n个训练样本，共进行k轮抽取，得到k个训练集。（k个训练集之间相互独立，元素可以有重
PID控制及温度调节程序举例一、PID控制的定义在工程实际中，应用最为广泛的调节器控制规律为比例、 积分、微分控制，简称PID控制，又称PID调节。PID控制器问世至今已有近70年历史，它以其结构简单、稳定性好、工作可靠、调整方便而成为工业控制的主要技术之一。当被控对象的结构和参数不能完全掌握，或得不到精确的数学模型时，控制理论的其它技术难以采用时，系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确
粒子群优化算法 Particle Swarm Optimization (PSO)粒子群算法是模拟自然界鸟类的觅食行为而提出的一种寻优机制1. 粒子群算法起源源于对人工生命及复杂适应系统理论的研究复杂适应系统理论（霍兰德）复杂适应系统中的成员称为自适应主体（Adaptive Agent），简称“主体”。主体的自适应性，是指它与环境及其他主体能够进行交流，在这种交流的过程中学习或积累经验，并且根据学
简单介绍人工神经网络和模糊神经网络其实百科介绍的很详细，如“人工神经网络是模拟人脑结构的思维功能，具有较强的自学习和联想功能，人工干预少，精度较高，对专家知识的利用也较少。但缺点是它不能处理和描述模糊信息，不能很好利用已有的经验知识，特别是学习及问题的求解具有黑箱特性，其工作不具有可解释性，同时它对样本的要求较高;模糊系统相对于神经网络而言，具有推理过程容易理解、专家知识利用较好、对样本的要求较低
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2023-08-14 20:05:59
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很久没做电机控制类的项目，突然接触还是有点手生。以前做了许多PID控制类项目，但是都没有正经八百的记录下来。还是自己没有良好的记录习惯，最近公司接到一个小项目，算是有机会重拾PID算法，还是有点小兴奋。早些年参加很多小车竞赛，多用PID对电机的控速，也算是对PID算法有较多的感触。对于常规使用场合，PID算法是最实用的控制算法。结构简单、易于操作实现。具体算法原理不做赘述，就基于STM
阅读本文需要的背景知识点：集成学习、拉格朗日乘数法、一丢丢编程知识一、引言 前面一节我们学习了随机森林算法（Random Forest Algorithm），讲到了其中一种集成学习的方法——Bagging 算法，这一节我们来学习另一种集成学习的方法——提升算法1 （Boosting Algorithm），同时介绍其中比较常见的算法——自适应增强算法2（Adaptive Boosting Algo
一.Lyapunov稳定性理论（1）Lyapunov方程\[A^{T}P+PA=-Q
\]二.正实函数（1）正实对于复变函数h(s): 当s为实数, h(s)为实数；当 Re(s)>=0 时，有 Re[h(s)] >=0. 那么我们称 h(s)为正实函数。(2)严格正实对于复变函数h(s): 当s为实数, h(s)为实数；当 Re(s) >= 0 时，有 Re[h(s)] >
