在空间分立点加时间周期信号控制时空混沌,以一维非线性漂移波方程为模型 ,讨论了其时空混沌运动的控制.研究表明 ,通过在空间分立点加上自然频率的时间周期信号 ,可以控制时空混沌运动.这种方法较之在连续空间加周期信号的方法 ,在有些系统中 ,实验上更容易实现
上传时间： 2014-06-06
上传用户：huql11633
结合单神经元的pid控制原码 可仿真实现 结果有误差曲线 跟踪曲线 参数整定曲线等
上传时间： 2016-07-03
上传用户：gtf1207
阶梯式广义预测控制的程序,单值广义预测控制,有纯滞后的阶梯式广义预测控制,一般有纯滞后的GPC及带迟滞的一阶环节辨识
上传时间： 2014-12-05
上传用户：CSUSheep
最新的功能齐全、单指令周期的全中文单片机资料
上传时间： 2017-01-17
上传用户：maizezhen
ATmega8是基于增强的AVR RISC结构的低功耗8位CMOS微控制器。由于其先进的指令 集以及单时钟周期指令执行时间， ATmega8 的数据吞吐率高达1 MIPS/MHz，从而可以 缓减系统在功耗和处理速度之间的矛盾。
上传时间： 2017-03-30
上传用户：shinesyh
樣板 B 樹 ( B - tree ) 規則 : (1) 每個節點內元素個數在 [MIN,2*MIN] 之間, 但根節點元素個數為 [1,2*MIN] (2) 節點內元素由小排到大, 元素不重複 (3) 每個節點內的指標個數為元素個數加一 (4) 第 i 個指標所指向的子節點內的所有元素值皆小於父節點的第 i 個元素 (5) B 樹內的所有末端節點深度一樣
上传时间： 2017-05-14
上传用户：日光微澜
欧几里德算法：辗转求余 原理: gcd(a,b)=gcd(b,a mod b) 当b为0时,两数的最大公约数即为a getchar()会接受前一个scanf的回车符
上传时间： 2014-01-10
上传用户：2467478207
数据结构课程设计 数据结构B+树 B+ tree Library
上传时间： 2013-12-31
上传用户：semi1981
本文件是一个模糊控制的算法C程序 单水箱的模糊控制（例子+程序）
上传时间： 2017-09-27
上传用户：lixinxiang
开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：skfreeman
