基于模糊自动控制的分形滤波算法。通过计算分形维数选定滤波器实现自适应滤波去噪。
上传时间： 2014-01-07
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Matlab与自适应神经网络模糊推理系统
上传时间： 2017-07-19
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滑模自适应模糊控制平面二级倒立摆源代码 主要是平面二级倒立摆的仿真系统，基于Matlab的仿真
上传时间： 2013-12-19
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自适应模糊PID控制的仿真文件和模糊规制
上传时间： 2017-07-30
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基于模糊同步的自适应滑模控制在无线传感器网络中的安全通信
上传时间： 2019-07-24
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该文档为模糊神经网络控制与自适应神经网络讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
上传时间： 2021-11-21
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一台数控机床的先进程度衡量着一个国家制造业的先进水平，而数控机床最核心的部分就是数控机床控制系统。近年出现的ARM数入式系统具有硬件资源丰富、性能好、成本低和功耗低等优点，FPGA技术具有可重复编程、在线升级、实时性好、可靠性高等优点。为了克服传统的数控机床成本高、控制精度低、实时性差，可靠性低等缺点，研究基于ARM+FPGA架构的新型数控机床系统，具有重要的社会经济意义和重大的经济价值本文以数控机床为工程背景，以何服电机PMSM为具体对象以ARM+FPGA作为数控系统的实现平台，从提高何服系统位置环控制的自适应能力，提高位置环、速度环和电流环等复杂运算的处理速度，提高系统管理与控制程序开发的简单性、界面的美观性等方面开展了深入的研究。其主要研究工作和结论如下：（1）在对比分析了几种控制系统架构基础上，提出了一种基于ARM+FPGA的数控机床自适应模糊控制何服系统的设计方案。该系统采用以ARM作为系统主控与运动轨迹计算芯片，FPGA作为何服系统运动控制芯片，而其中的FPGA运动控制系统包括自适应位置控制模块、速度控制模块、电流变换模块三大部分（2）针对提出的 ARM+FPGA的数控机床自适应模糊控制何服系统的设计方案，进行了有关数学模型的建立占推导，并借助MATLAB工具建立系统仿真模型进行仿真。系统仿真结果表明，该系统位置响应超调量小，响应时间短，系统性能优越（3）为了提高运动控制的实时性、可靠性、灵活度，根据运动控制系统的模型，提出了一种FPGA实现的运行控制系统的结构，井详细进行了自适应位置控制模块、速度控制模块、电流变换模块等内部各模块的设计，之后利用HDL进行了有关模块的程序设计和PGA实现仿真（4）针对基于ARM微处理器的主挖与运动轨迹计算系统，进行了系统控制界面的设计，FPGA与ARM芯片、FPGA与上位机等通信程序设计，进行了运动控制中加减速、插补方法的分析与设计关键字：数控机床：水磁同步电机：自适应模糊控制：ARM:FPGA
上传时间： 2022-03-11
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自适应控制的一些MATLAB例子，也包含模糊控制的一些例子
上传时间： 2014-01-11
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遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和进化机制发展起来的高度并行、随机、自适应搜索算法。由于其具有健壮性，特别适合于处理传统搜索算法解决不好的复杂的和非线性问题。以遗传算法为核心的进化算法已与模糊系统理论、人工神经网络等一起成为计算智能研究中的热点，受到许多学科的共同关注。 本书全面系统地介绍了遗传算法的基本理论，重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新
上传时间： 2016-01-08
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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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