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基于S函数的PID控制程序编写

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简介:
本文章介绍了如何利用MATLAB/Simulink中的S函数模块来实现PID控制器的设计与编程,详细讲解了PID算法原理及其在S函数环境下的具体应用。 S函数编写的PID控制程序与控制对象的效果尚可,仅供学习交流。

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  • SPID
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    本文章介绍了如何利用MATLAB/Simulink中的S函数模块来实现PID控制器的设计与编程,详细讲解了PID算法原理及其在S函数环境下的具体应用。 S函数编写的PID控制程序与控制对象的效果尚可,仅供学习交流。
  • SBP-PID
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    本项目探讨了利用MATLAB/Simulink环境中的S函数结合BP神经网络优化PID控制器参数的方法,旨在提高控制系统性能。 参照薛定宇教授《控制系统计算机辅助设计:MATLAB语言与应用》第二版中的8.3.3章节内容编写了代码并搭建了模型。在书中提供的基础上进行了一部分的改动,解决了权值初始化的问题,并采用了二次选择后的权值作为初始值,从而得到了较为理想的控制效果。此外,在代码中添加了大量的注释以方便理解与调试。
  • SBRF-PID
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    本文章详细介绍了一种基于S函数实现的BRF-PID(带边界反馈的PID)控制算法编程方法,深入探讨了其在控制系统中的应用与优势。 我用S函数编写了BRF-PID控制程序,参数还有待进一步优化,仅供学习交流。
  • S-FunctionPID
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    本项目探讨了在MATLAB/Simulink环境下利用S-Function模块化设计PID控制器的方法,实现了灵活且高效的控制算法开发与仿真。 使用MATLAB语言编写的S-Function实现了一个离散PID控制器的功能。这是一个简单的示例,旨在帮助初学者理解PID控制的基本原理。
  • 预测S分析
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    本研究探讨了基于预测函数的S函数控制系统,通过理论分析与实验验证其在不同场景下的应用效果和优势。 这是关于预测函数控制仿真的S函数的编写方法。只需根据自己的参数进行调整即可实现所需功能。
  • SRBF神经网络PID方案
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    本研究提出了一种基于S函数优化的径向基函数(RBF)神经网络PID控制策略,旨在提高系统的动态响应和稳定性。通过结合RBF网络自适应调整能力与传统PID控制器的优点,该方法能够有效应对复杂工业过程中的非线性和时变特性,进而实现更精确、鲁棒性更强的过程控制。 RBF神经网络在分类问题尤其是模式识别方面得到了广泛应用。许多实验表明,RBF具有高效的非线性逼近能力,并且其学习速度比其他类型的网络更快。本段落基于复杂控制规律的S函数构造方法,利用MATLAB语言设计了RBF神经网络PID控制器,并展示了该模型在一个非线性对象上的仿真结果。
  • SRBF网络自适应PID
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    本研究提出了一种基于S函数的径向基函数(RBF)神经网络自适应PID控制策略。该方法结合了传统PID控制与现代智能优化算法的优势,通过引入S型激活函数增强非线性映射能力,并利用RBF网络实现参数在线调整和系统动态特性学习,以提高系统的鲁棒性和响应速度,在复杂工控环境中表现出色。 这是一款基于Matlab语言s函数的RBF网络自适应控制器设计,便于移植到其他系统使用。
  • S.rar
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    本资源包含关于如何使用MATLAB软件编写和应用S函数(系统函数)的基础知识与实践技巧,适用于控制系统设计的学习者和工程师。 S-Function 可以使用MATLAB®、C、Ada 或Fortran 语言编写。通过MEX 实用工具将这些语言编写的S-Function 编译成MEX文件,从而可以在需要时动态地连接到MATLAB 中。 S-Function 使用一种特殊的调用格式来与Simulink 方程求解器交互,这种方式类似于内置的Simulink 块之间的相互作用。其形式非常通用,适用于连续、离散和混合系统。 使用S-function 可以在Simulink 模型中添加自定义块,并且可以利用MATLAB、C、Ada 或Fortran 语言创建这些块。遵循一套简单的规则即可实现自己的算法,在编写好一个S-Function 并将其名称放在模型中的用户定义函数库内之后,可以通过masking 定制用户界面。 目录 1. S-FUNCTION 概述 2. 什么是 S-FUNCTION 3. 在模型中使用S-FUNCTION 4. 向 S-Function 传递参数 5. 何时使用 S-Function 6. S-FUNCTION 的工作原理 7. Simulink 块的数学关系 8. 仿真过程 9. S-Function 回调程序 10. S-FUNCTION 的实现 11. M文件的S-Function 12. MEX 文件的S-function 13. MEX 文件与M-文件的S-function 比较 14. S-FUNCTION 的概念 14.1 直接馈通 14.2 动态维矩阵 14.3 设置采样时间和偏移量 15. S-FUNCTION 范例 16. M 文件S-function 范例 17. C S-Function 范例 18. Fortran S-Function 范例 19. Ada S-Function 范例 20. 编写 M S-FUNCTION 20.1 概述 20.2 S-Function 参数 20.3 S-Function 的输出 20.4 定义S-function块特性 20.5 处理S-function参数 20.6 M 文件的S-FUNCTION 范例 21. 范例1——简单的M文件S-Function 22. 范例2——连续状态S-Function 23. 范例3——离散状态S-Function 24. 范例4——混合系统S-Function 25. 范例5——变步长的 S-Function 19. 使用C语言实现S-function 16.1 创建运行参数 17. 更新运行参数 18. 创建输入和输出端口 18.1 创建输入端口 18.2 创建输出端口 19 输入的标量扩展 20 掩码多端口 S-Function 21 自定义数据类型 22采样时间 23 基于块的采样时间 24 指定基于端口的采样时间 25 多速率S-function 块同步 67 工作向量 18.1工作向量与过零检测 19 包含指针的工作向量范例 30 内存分配 40 FUNCTION-CALL 子系统 50 错误处理 27 防止溢出代码 28 SsSetErrorStatus 的终止条件 19 数组边界检查 60 S-FUNCTION 范例 30 连续状态的S-Function范例 40 离散状态的S-Function范例 50 混合系统的S-function 范例 70 变步长的 S-Function 范例 80 过零检测的 S-Function 范例 90时变连续传递函数的 S-Function 范例
  • S永磁同步电机积分滑模
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    本研究利用MATLAB/Simulink环境下的S函数编写模块,实现了对永磁同步电机(PMSM)的积分滑模变结构控制(ISMC),有效提升了系统的动态响应性能与鲁棒性。 本段落讲述了如何编写S函数来实现永磁同步电机的积分滑模控制程序。
  • SBP神经网络PID及其Simulink仿真
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    本研究提出了一种基于S函数实现的BP神经网络PID控制方法,并通过Simulink进行仿真分析,验证了该控制策略的有效性和优越性。 基于S函数的BP神经网络PID控制器及其Simulink仿真研究