溫度華氏轉變攝氏 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> enum x {A,B,C,D,E} int main(void) { int a=73,b=85,c=66 { if (a>=90) printf("a=A等級!!\n") else if (a>=80) printf("73分=B等級!!\n") else if (a>=70) printf("73分=C等級!!\n") else if (a>=60) printf("73分=D等級!!\n") else if (a<60) printf("73分=E等級!!\n") } { if (b>=90) printf("b=A等級!!\n") else if (b>=80) printf("85分=B等級!!\n") else if (b>=70) printf("85分=C等級!!\n") else if (b>=60) printf("85分=D等級!!\n") else if (b<60) printf("85分=E等級!!\n") } { if (c>=90) printf("c=A等級!!\n") else if (c>=80) printf("66分=B等級!!\n") else if (c>=70) printf("66分=C等級!!\n") else if (c>=60) printf("66分=D等級!!\n") else if (c<60) printf("66分=E等級!!\n") } system("pause") return 0 }
上传时间： 2013-12-12
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给定两个集合A、B，集合内的任一元素x满足1 ≤ x ≤ 109，并且每个集合的元素个数不大于105。我们希望求出A、B之间的关系。 任 务 ：给定两个集合的描述，判断它们满足下列关系的哪一种： A是B的一个真子集，输出“A is a proper subset of B” B是A的一个真子集，输出“B is a proper subset of A” A和B是同一个集合，输出“A equals B” A和B的交集为空，输出“A and B are disjoint” 上述情况都不是，输出“I m confused!”
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上传时间： 2017-03-15
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控制系统matlab程序实例源程序，对于pid,鲁棒等
上传时间： 2017-04-07
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重复控制将“上一次的偏差”储存起来，用于下一次的控制，提高了系统的鲁棒性
上传时间： 2013-12-14
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PID控制算法即比例积分微分控制算法，该算法简单、鲁棒性好、可靠性高，在工业控制中应用广泛，尤其适用于建立精确数学模型的控制系统。但是对于非线性、时变不确定和大时滞对象、难以建立准确数学模型时，PID控制算法的控制品质不时很高，尤其是以误差作为基本调节项，微分作用只在系统出现明显偏差时起作用，属事后控制，故不能很好地抑制系统的超调。而灰色PID控制算法，以灰色系统理论为基础，对系统不确定部分建立灰色模型，进行灰色预估补偿，使控制系统的灰量得到一定程度的白化，可以提高PID控制质量及其鲁棒性。
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上传时间： 2015-04-22
上传用户：zju104
电动舵机（EMA）由于具有结构简单、重量轻、负载特性好和可靠性高等优点，因而在 无人驾驶飞机（UAV）、导弹、航天器等飞行器中得到越来越广泛的应用。 传统 PID 控制以其实时性好、易于实现等特点广泛应用于控制系统，只要正确设定参 数，PID 控制器便可实现其作用，但由于舵机系统存在着非线性、时变性等不确定因素，此 时，PID 的控制效果将难于达到预期的目标。而模糊控制对控制对象的非线性、时变性等具 有较强的适应能力，其灵活性和鲁棒性较好，并且控制简单，在电机控制领域应用非常广 泛。但在模糊控制的系统中很难完全消除稳态误差，一般情况下，控制精度不太理想。 针对上述两种控制器的特点，为了提高舵机位置伺服系统的控制性能，本文设计了一 种模糊自适应 PID 控制器，兼顾了两种控制方法的优点，通过模糊规则进行推理和决策， 在线整定 PID 控制器的三个参数，实验结果表明，该控制器结构简单，效果良好。
上传时间： 2016-04-27
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’() 控制作为最早发展起来的控制策略之一，以其算法简 单、鲁棒性好、对模型精度要求低、易于设计和操作等优点，至今 仍然广泛地应用于工业控制中。随着工业控制复杂程度的增加、 实际控制对象的非线性和时变等情况的普遍存在，常规 ’() 控 制的适应性往往欠佳，实际控制场合中逐渐引进各种先进的控 制策略。但是，限于先进控制策略理论的高深和实际实现的经济 效益，对具有简单结构的 ’() 控制的改进成为人们长期以来的 研究热点。近年来，国内外已有大量的相关论文发表，实际应用 中也出现了许多新型的 ’() 控制器，不断挖掘 ’() 控制的潜 力。
上传时间： 2016-04-27
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利用滑模控制方法设计结合自适应控制方法，得到系统的自适应控制律
上传时间： 2018-05-12
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1.针对一类参数未知的非线性离散时间动态系统，提出了一种新的基于神经网络的MMAC方法。首先，将系统分为线性部分和非线性部分。针对系统线性部分采用局部化方法逮立多个固定模型覆盖系统的参数范围，在此基础上，建立自适应模型来提高系统性能；针对系统非线性部分建立非线性神经网络预测模型来邏近系统的非线性。然后，针对每个子模型设计相应的擅制器。最后，设计基于误差范数形式的性能指标函数对控制器进行硬切换。仿真结果表明，所提出的MMAC方法与传统的在参数空间均匀分布的MMAC方法相比能显著提高非线性系统的暂态性能。2针对一类具有参数跳变的非线性离散时间动态系统，提出子一种基才聚类方法和神经网络的MMAC方法，首先，采用模糊c均值聚类算法对系统先验数据进行分类处理，再分别对每类数据采用RLS算法建立多个固定模型。在此基础上，建立两个白适应模型来提高系统响应速度和控制品质，建立神经网络预测模型来补偿系统非线性。然后，分别针对相应的子模型设计线性鲁棒自适应控制器和神经网络控制器。最后，采用基于信号有界和测量误差的性能切换指标对控制器进行切换，并证明闭环系统的稳定性。仿真结果表明，所提出的算法能更好地解决非线性系统发生参数跳变问题，使得系统具有良好的控制品质3.针对MMAC方法中的模型库优化问题，考虑系统实际运行数据，提出了种基于相似度准则和设置最大模型数的动态优化模型库方法。该方法能对新数据进行综合考量并判断是否应该将该数据纳入子模型建模，并通过设置最大模型数来确保系统用最少的子模型就能保证系统的控制性能。仿真结果表明，所提出的算法能极大地减少子模型数量且具有较好的控制效果。关键词：非线性系统；多模型方法；自适应控制；模糊聚类；神经网络
标签： 自适应控制
上传时间： 2022-03-11
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倒立摆系统是研究控制理论的一种典型实验装置，具有成本低廉，结构简单物理参数和结构易于调整的优点，是一个具有高阶次、不稳定、多变量、非线性和强耦合特性的不稳定系统。在控制过程中，它能有效地反映诸如稳定性、鲁棒性、随动性以及跟踪等许多控制中的关键问题，是检验各种控制理论的理想模型。迄今人们己经利用经典控制理论、现代控制理论以及各种智能控制理论实现了多种倒立摆系统的控制稳定倒立摆系统的最初研究开始于二十世纪五十年代，麻省理工大学电机工程系设计出单级倒立摆系统这个实验设备。后来在此基础上，人们又进行拓展，产生了各式各样的倒立摆：有悬挂式倒立摆、平行倒立摆、环形倒立摆、平面倒立摆倒立摆的级数有一级、二级、三级、四级乃至多级：倒立摆的运动轨道可以是水平的，也可以是倾斜的：倒立摆系统已成为控制领域中不可或缺的研究设备和验证各种控制策略有效性的实验平台。同时倒立摆研究也具有重要的工程背景：如机器人的站立与行走类似双倒立摆系统：火箭等飞行器的飞行过程中，其姿态的调整类似于倒立摆的平衡。由于倒立摆系统与双足机器人、火箭飞行控制有很大相似性，因此对倒立摆控制机理的研究具有重要的理论和实践意义。而就这两方面而言，从目前的研究情况来看，大部分研究成果又都集中在第面即倒立摆系统的稳定控制的研究早在上个世纪五十年代，国外就开始了倒立摆的研究，我国学者也从80年代初开始倒立摆系统的研究。1966年 Schaefer和 Cannon应用bang-bang控制理论，将一个曲轴稳定于倒置位置，实现了单级倒立摆的稳定控制，在60年代后期，作为一个典型的不稳定严重非线性证例，倒立摆的概念被提出，并将其用于检验控制方法对不稳定、非线性和快速性系统的控制能力，受到世界各国许多科学家的重视，寻找不同的控制方法实现对倒立摆的控制。目前，倒立摆的控制方法可分如下几类
上传时间： 2022-04-05
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