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基于Simulink的模糊逼近未知函数模型-fuzzy_approximation_model_2016a.mdl

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简介:
本简介介绍了一种利用MATLAB Simulink工具实现的模糊逼近方法,用于建模和预测未知非线性系统。通过调整参数,该模型能有效逼近复杂函数,展示了Simulink在处理不确定性问题中的强大能力。文件名为fuzzy_approximation_model_2016a.mdl。 模糊逼近未知函数的Simulink模型使用高斯隶属度函数,在含有未知函数的控制算法中设计控制律与自适应律。

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  • Simulink-fuzzy_approximation_model_2016a.mdl
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    本简介介绍了一种利用MATLAB Simulink工具实现的模糊逼近方法,用于建模和预测未知非线性系统。通过调整参数,该模型能有效逼近复杂函数,展示了Simulink在处理不确定性问题中的强大能力。文件名为fuzzy_approximation_model_2016a.mdl。 模糊逼近未知函数的Simulink模型使用高斯隶属度函数,在含有未知函数的控制算法中设计控制律与自适应律。
  • SIMULINK(使用工具箱).zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB SIMULINK和模糊工具箱来近似未知非线性函数的方法。通过搭建模糊逻辑系统模型,实现对复杂系统的有效建模与分析。适合科研人员及工程师学习参考。 针对模型的不确定性和扰动,可以利用该程序来逼近未知函数。这项基础性研究为相关工作提供了指导。
  • Simulink 2016a向量RAR文件
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    本RAR文件包含基于Simulink 2016a开发的模糊逼近系统设计资源,适用于处理未知函数建模问题。内部含详细基函数向量模型及示例。 模糊逼近未知函数的基函数向量Simulink模型使用高斯隶属度函数,在包含未知函数的控制算法设计过程中用于生成控制律与自适应律。
  • Simulink神经网络向量(NN_basis_function_vector_2016a.mdl)
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    本研究利用MATLAB Simulink平台开发了名为NN_basis_function_vector_2016a.mdl的模型,该模型通过神经网络技术有效地逼近和模拟未知复杂函数。此方法采用基函数向量构建算法,增强了对于非线性系统的建模能力与预测精度,在工程控制及数据科学领域具有广泛应用前景。 神经网络基函数向量Simulink模型使用高斯函数作为基函数,在含有未知函数的控制算法中用于设计控制律与自适应律。
  • 神经网络-MATLAB源程序
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    本项目利用MATLAB编写了基于模糊神经网络的算法代码,旨在实现对复杂数学函数的有效逼近。通过结合模糊逻辑和人工神经网络的优势,该系统能够学习并准确预测各种非线性函数的行为。提供详细注释的源码为研究与应用提供了便利。 本程序使用模糊神经网络来逼近数学函数,并已在MATLAB上成功运行。有兴趣的朋友可以参考一下。
  • ELM_DE_zip_ELM_DE_de_elm_dfnn_fuzzy_分类__
    优质
    本研究提出了一种结合极端学习机(ELM)与模糊逻辑的新型分类方法,通过深度特征提取和神经网络优化,实现高效的模糊逼近。 模糊神经网络能够实现函数逼近与分类,并且可以提取模糊规则。
  • MATLAB Simulink单相MMC电平调制技术及自定义调整
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    本研究聚焦于使用MATLAB Simulink开发单相模块化多电平变流器(MMC)系统,重点探讨了最近电平逼近调制策略,并介绍了如何创建定制化的Simulink模型与相关函数以优化MMC性能。 在电力电子领域,模块化多电平转换器(MMC)已成为柔性交流输电系统(FACTS)和高压直流输电(HVDC)技术的重要组成部分。最近电平逼近调制(NLPM)技术是一种先进的调制策略,能够有效提高MMC的性能,尤其是在波形质量、开关频率和损耗管理等方面。 通过使用Matlab和Simulink这一强大的仿真工具,工程师能够在单相MMC模型上实现NLPM技术,并进行仿真分析以验证其在实际应用中的可行性与性能。本次技术实现主要依赖于Matlab Simulink平台,这是一个广泛应用于工程计算、数据分析以及仿真的集成环境。 在这个平台上,可以通过拖拽式的图形用户界面来搭建复杂的系统模型,同时结合Matlab的编程能力编写自定义算法和函数以对仿真模型进行精细调控。在单相MMC模型上实现NLPM技术时,首先需要建立模块化的多电平结构,并涉及多个子模块的搭建,每个子模块包含有电力电子开关器件和直流电压源。 接下来,在基本的MMC模型搭建好之后,需进一步实现NLPM算法的核心在于通过预测下一个周期内的电平状态来选择最合适的开关组合以精确控制输出波形。自定义模型和函数调整是整个仿真过程中的关键环节,工程师需要对现有的Simulink库模块进行修改或新建满足特定要求的模块,并可能还需要编写Matlab代码实现复杂的控制逻辑。 文档中不仅包含有关NLPM技术的具体实施细节,还涵盖了电力系统的分析及实例研究。这些内容涉及到了NLPM技术在电力系统中的具体应用,例如在FACTS设备上的使用情况以及如何应对工业和科技快速发展背景下对先进调制技术的需求。 为了验证NLPM技术的实际效果,文档中可能包含了对比分析以比较使用NLPM技术和传统调制(如载波相移PWM)的区别。通过仿真结果的对比可以直观地展示出NLPM的优势,并为电力系统工程师提供设计与优化参考依据。 此外,还有相关博客文章和探索性文档详细解释了NLPM技术的工作原理及其在单相MMC模型中的应用情况。这些资料可能还包含了图表和示意图帮助读者更好地理解复杂的电力电子技术内容。 总之,在Matlab和Simulink的仿真分析支持下,实现NLPM技术对单相MMC模型的应用是当前电力电子领域的一大进步成果。自定义模型与函数调整进一步展示了该平台的强大灵活性及创新空间以应对复杂挑战。
  • 系统自适应控制.zip: 自适应控制系统及方法
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    本研究探讨了基于模糊系统的自适应逼近控制技术,提出了新颖的自适应模糊控制器设计与逼近方法,为复杂非线性系统的智能控制提供了有效解决方案。 本段落介绍了基于模糊系统逼近的自适应控制方法,并提供了详细的内容介绍、仿真实例以及完整的MATLAB代码。
  • SimulinkPID控制
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    本研究基于Simulink平台构建了模糊PID控制模型,通过优化参数提升了系统的响应速度与稳定性。 slx文件包含模糊PID控制功能,模块完整且易于使用。只需根据需求调整信号输入即可。
  • SimulinkPID构建
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    本研究探讨了在Simulink环境中设计与实现模糊PID控制算法的过程。通过结合传统PID控制器的优势和模糊逻辑系统的灵活性,开发了一个能够适应复杂动态系统需求的有效控制系统模型。该模型旨在提高控制性能,并减少人工调参的需要。 在Simulink中建立的模糊PID模型可以正确运行,通过这个模型能够更好地理解和学习模糊算法与PID算法。