一、simulink中S-function(S- function模块,位于 Simulink/User- Defined Functions模块库中)1、S- function属性窗口介绍(1)S- function name:S- functioni名字,随便写,自己认识即可(2)S- function parameters:S- function模块参数,默认为空(3)S-functio
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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市场化改革、厂网分开,跨区域 电网互联电力系统自动控制显得更加重要。电网 频率稳定是电力系统安全稳定运行重要因素, 是衡量
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PID是什么PID:基于误差来消除误差控制策略,就是“比例P(proportional)+积分I(integral)+微分D(derivative)”,是一种常见“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饱和输出限制2 、自建PID模块 1、Simulink中PID模块介绍首先,找到PID模块,双击打开模块参数设置,如下:下面介绍几种常用功能参数设置。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
最近在学 MPC(模型预测控制) ,看到b站一个视频讲解得挺好: MPC专题(一)_基于模型预测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
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第十一章 人工神经网络建模(Artificial Neuron Nets) 一、引例 问:如果抓到三只新蚊子,它们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]
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
    最近一个月时间没有更博,跟随老师出差谈项目了。前段时间学习了电机智能控制,这次把设计好基于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
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简单单元组成广泛并行互连网络,它组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出交互反应。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,就会向相连神经元发送化学物质,从而改变这些神经元内电位;如果
       PSD算法设计目的是为处理和记忆时空相关输入。PSD从传统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)会导致长时程抑制。PSD优势在于在计算上效率较高并且是符合生物学原理
2.1 Simulink模块组成要素用户构建系统模型时无需直接面对成千上万行代码,而是通过模块化图形界面以模块化方式构建,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,而将每个功能细节隐藏在模块内部。模块构成元素输入/输出端口:作为模块之间传递数据纽带,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
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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)
 ????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 Zadeh 率先创立了模糊集合论,后来又提出了模糊逻辑控制器概念和有关定
 使用graph来表示对象之间复杂关系和依赖关系,然而graph数据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
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这篇论文主要讲了实体链接网络和关系检测网络改进机制。
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神经网络模糊PID控制器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控制
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VSG转动惯量自适应控制_杨旭红 基于RBFVSG转动惯量和阻尼系数自适应控制策略_高子
本文研究通过Matlab脚本创建模型方法。 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
2018版matlab——simulink从工作空间导入数据作为输入信号进行仿真本次在simulink仿真的时候,我得到了一组一维数据(即一维矩阵theta2),这个一维数据中存是按照时间顺序记录50个角度值并存在工作空间中;而我仿真的时候需要将这50个角度值同样以时间顺序作为输入信号依次输入simulink,用来模拟关节转动过程。因而,我涉及到“如何从工作空间导入数据至simulink”,并
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