离散控制Matlab代码-DER_Book_Codes：与《离散弹性杆的运动学入门》配套的代码仓库

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简介：
本代码库包含用于《离散弹性杆的运动学入门》的MATLAB程序，旨在辅助读者理解和实现书中讨论的离散控制系统概念。离散控制Matlab代码DER_Book_Codes该存储库随附有《离散弹性杆的运动学入门》一书。 2017年11月12日，该存储库包含两个文件夹：（1）DER_C++（包括DER源代码），和（2）DER_Book_Examples（在MATLAB中生成图形的实用程序文件）。我们使用这些代码模拟了一些简单的问题。如果要使用DER，请引用相应的论文。我们的示例旨在与以下书籍配合使用：“离散弹性杆的运动学入门”，作者为MKJawed、A.Novel和O.OReilly。该代码仅适用于Linux或OSX，不适用于Windows（但您可以尝试使用cygwin或其他类似工具）。不幸的是，此代码库没有得到积极维护。需要以下库：提升1.47、TCLAP 1.2.1、LIBPNG 1.0.6和ZLIB 1.2.7。编译器要求为gcc-4.4和g++-4.4。您可以选择编辑“bashrc”（在Linux中）来设置环境变量以使用这些库。

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离散控制Matlab代码-DER_Book_Codes：与《离散弹性杆的运动学入门》配套的代码仓库

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本代码库包含用于《离散弹性杆的运动学入门》的MATLAB程序，旨在辅助读者理解和实现书中讨论的离散控制系统概念。离散控制Matlab代码DER_Book_Codes该存储库随附有《离散弹性杆的运动学入门》一书。 2017年11月12日，该存储库包含两个文件夹：（1）DER_C++（包括DER源代码），和（2）DER_Book_Examples（在MATLAB中生成图形的实用程序文件）。我们使用这些代码模拟了一些简单的问题。如果要使用DER，请引用相应的论文。我们的示例旨在与以下书籍配合使用：“离散弹性杆的运动学入门”，作者为MKJawed、A.Novel和O.OReilly。该代码仅适用于Linux或OSX，不适用于Windows（但您可以尝试使用cygwin或其他类似工具）。不幸的是，此代码库没有得到积极维护。需要以下库：提升1.47、TCLAP 1.2.1、LIBPNG 1.0.6和ZLIB 1.2.7。编译器要求为gcc-4.4和g++-4.4。您可以选择编辑“bashrc”（在Linux中）来设置环境变量以使用这些库。

离散控制Matlab代码-MJLS学习: MJLS_学习

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简介：本资源提供基于Matlab的离散时间马尔可夫跳跃线性系统（MJLS）的学习材料和代码，适用于研究与教育。离散控制Matlab代码MJLS_学习该存储库包含用于运行以下论文中的实验的示例代码：《马氏跳跃线性系统策略优化方法的收敛性保证》（接受ACC2020，arXiv编号为2002.04090）；以及《具有连续/离散混合变量的MDP的策略学习：以马尔可夫跳跃系统的无模型控制为例的研究》（接受L4DC2020，arXiv编号为2006.03116）。这两篇论文均由Joao Paulo Jansch-Porto、Bin Hu和Geir Dullerud撰写。使用说明：在第二篇文章中，针对小规模示例对main_small.cpp进行了优化（以提高速度），而main_large.cpp则适用于所有其他系统。要求我们具有以下代码依赖性： - 本征3.3或更高版本； - MATLAB mat和mx库（我们利用MATLAB生成系统矩阵并返回预期成本）； - C++11或更高版本。该代码已在Windows（使用MSVC17编译器）以及Linux（使用g++版本7.4的编译器）上进行了测试。

基于Matlab的离散控制系统代码-BCI

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本项目基于Matlab开发，专注于离散控制系统的算法实现与仿真分析，特别适用于脑机接口（BCI）领域的研究和应用。离散控制Matlab代码bci安装需要下载或克隆完整的存储库。要运行bci，必须先安装一些依赖项：BCI编码环境一般遵循以下原则： 1. 使用Blackrock神经采集系统及API（cbmex）读取神经数据。 2. 通过Psychtoolbox和cbmex文件控制图形/时序操作。 3. 利用Matlab代码管理任务流程，进行信号处理并保存数据。运行实验的命令为`ExperimentStart(task_name, subject, control_mode, blackrock, debug)`。其中： - `task_name` 是包含有效任务名称的字符串； - `subject` 包含主题ID（建议使用“test”或“Test”，以避免不必要的大量数据存储）； - `control_mode` 为整数，表示不同的控制模式：1代表鼠标位置控制，2代表鼠标操纵杆控制，3和4分别对应完整卡尔曼滤波器及速度卡尔曼滤波器； - `blackrock` 是一个标志位，当其值设为true时尝试使用BlackrockAPI获取神经数据； - `debug` 也是一个标志位，在调试模式下设置成true可以调用调试环境，并使屏幕变小等。

离散时滞系统的MATLAB代码控制.zip

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本资料包包含一系列用于分析和设计离散时滞系统控制器的MATLAB代码。适用于研究与教学用途，帮助用户掌握相关算法实现细节。版本：MATLAB 2019a 领域：基础教程内容：【控制】离散时滞系统 MATLAB 代码.zip 适合人群：本科生、硕士生等教研学习使用

基于MATLAB的离散控制代码-LearnRL：学习强化学习

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LearnRL是基于MATLAB开发的一个教育资源，专注于通过实践项目教授离散控制系统中的强化学习原理和应用。离散控制的Matlab代码学习强化学习（在MATLAB环境中）提供了一个专门设计的学习平台，涵盖了多种设置以详细研究强化学习（RL）。该平台的核心是基于移动机器人的模型，称为“扩展非完整双积分器”(ENDI)。总体而言，代理（也称作控制器）连接到环境（系统），并生成操作来最小化未来无限时间内的运行成本（也被称为奖励或阶段成本）。因此，在此软件包中的特定目标是使机器人停车。该控制器为多模态控制器，并可与各种基线进行比较：标称停车控制器、具有和不具有实时模型估计功能的预测性模型控制。主要组成部分包括： - 初始化脚本 - 在MATLAB 2018a中，主文件是一个Simulink模型。 - 包含评论者定义函数的脚本 - 状态空间模型的标准估算量，以确定合适的初始状态的方法相同。流程图中的大部分内容说明了软件的不同部分之间的交互。其主要成分包括系统、标称控制器以及由模型估计器、评论家和演员构成的部分。

离散模糊控制的MATLAB程序代码RAR包

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本RAR文件包含一系列用于实现离散模糊控制算法的MATLAB源代码，适用于学术研究与工程应用中的控制系统设计与仿真。离散模糊控制是一种在计算机系统中实现的基于模糊逻辑理论的方法，主要用于处理不确定性和非线性问题。MATLAB作为一种强大的数学计算软件平台，非常适合用于设计和仿真离散模糊控制系统。一、离散模糊控制基础离散模糊控制通过将连续变量转换为多个模糊集，并运用模糊推理来解决不确定性与非线性的问题。一个完整的模糊逻辑系统包括以下部分： 1. 输入变量：定义系统的输入值的范围，例如温度或速度。 2. 输出变量：定义控制系统输出的具体形式，比如电机的速度或者阀门的位置开度等。 3. 模糊规则：根据输入变量制定相应的条件语句，如“如果温度高且湿度大，则开启空调”。 4. 模糊推理过程：依据模糊值和设定的规则得出输出变量的模糊集。 5. 输出清晰化处理：将得到的结果转换为实际可执行的控制信号。二、MATLAB实现离散模糊控制 1. 定义模糊集：利用`fis编辑器`来创建并调整输入及输出变量的相关隶属函数形状，例如三角形或梯形等。 2. 建立规则库：通过使用`ruleedit`命令或者直接在`fis编辑器`中设置IF-THEN语句的形式以构建模糊控制的逻辑基础。 3. 执行推理过程：利用MATLAB提供的`evalfis()`函数来进行模糊推理，根据输入值计算输出变量的具体数值范围。 4. 输出清晰化处理：使用如重心法、最大隶属度法或中位数等方法将结果转换为可执行指令信号。 5. 仿真与优化：通过运用`sim`功能对系统进行模拟测试，并针对具体需求调整参数，以达到最佳性能。三、离散模糊控制的应用 1. 工业自动化领域：在生产线和机器人控制系统中使用该技术可以有效应对环境变化及设备不确定性带来的挑战。 2. 电力行业应用：用于电网稳定性和调度优化等场景下提升系统的鲁棒性能力。 3. 自动驾驶系统开发：适用于路径规划、障碍物规避决策等方面，能够灵活处理复杂的道路情况。 4. 智能家居设计：如智能温控和灯光控制系统中采用模糊控制技术可以提供更加人性化的用户体验。通过本教程提供的“离散模糊控制MATLAB程序”，学习者可以掌握如何在MATLAB环境中搭建并优化离散模糊控制器，并深入理解其核心思想，以便将其应用于实际问题当中。该资源包括完整的代码与文档资料，为用户提供了一个全面的学习和实践平台，帮助他们更好地理解和应用这一技术。

离散控制Matlab代码-ECH-267: 高级过程控制

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本课程为ECH-267《高级过程控制》提供基于Matlab的离散控制系统实现代码，涵盖控制器设计、系统仿真与分析。该项目的目标是设计、开发并实现基于模型预测控制（MPC）的机械臂轨迹生成器。理想的结果是在机器人的非线性离散动力学模型上应用MPC，并通过最优控制原理为机器人生成遵循其运动特性的轨迹。项目的第二个目标是进一步开发一种能够按照“最佳”路径执行任务的控制器。如果时间允许，还需为该机器人设计传感器模型并考虑障碍物问题，在检测到障碍物的情况下实时调整机器人的行进路线。系统规格如下： - 作业系统：Windows10 - MATLAB版本：R2020a - CasADi版本：v3.5.5 项目大纲包括以下内容： 1. 设计机器人模型的CAD图纸； 2. 将CAD模型导入到MATLAB中； 3. 学习如何在MATLAB中为机器人的运动制作动画； 4. 实施倒立摆、手推车杆和双倒立摆的MPC（使用CasADi）； 5. 研究DH参数建模方法； 6. 分析速度运动学，即操纵器雅可比行列式的研究与应用； 7. 开发一个3自由度机器人的正向及逆向动力学模型，并利用Lagrange方程进行分析； 8. 在MATLAB中测试开发的动力学模型。此项目的最终目标是通过上述步骤和工具的使用，实现对非线性系统的有效控制。

基于分类器的离散控制Matlab代码-BCIDiscreteControl：利用离散动作操控光标/神经假肢

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BCIDiscreteControl是一个使用分类算法在MATLAB中实现的项目，旨在通过离散动作精确控制光标或神经假肢。该工具为开发基于脑机接口的控制系统提供了有效的解决方案。离散控制的Matlab代码bci安装需要下载或克隆完整的存储库。要运行bci，必须先安装一些依赖项：BCI编码环境的一般原则包括使用Blackrock神经采集系统及其API（cbmex）来读取神经数据；Psychtoolbox通过cbmex文件进行图形/时序控制；以及Matlab代码用于管理任务流程、信号处理和数据保存等。运行实验的命令为ExperimentStart(task_name, subject, control_mode, blackrock, debug)。其中，task_name是一个包含有效任务名称的字符串，subject是包含主题ID的字符串（请使用test或Test以避免存储大量无用的数据），control_mode是一个整数{1-鼠标位置控制，2-鼠标操纵杆控制，3-完整卡尔曼滤波器，4-速度卡尔曼滤波器}。blackrock为一个标志位，若设置为true，则尝试使用Blackrock API获取神经数据；debug则用于调试环境的开启，在该模式下屏幕会变小等。

基于Matlab的离散控制代码-Python预测控制库（如MPC、E-MPC）

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本项目运用Matlab编写离散控制系统代码，并结合Python中的MPC和E-MPC等预测控制库进行仿真与分析，为工程师提供便捷高效的控制策略开发工具。离散控制的Matlab代码在Python中的预测控制软件包适用于Python 2.7版本，并实现了预测控制技术。目前该软件包仅支持单输入单输出（SISO）及多输入多输出（MIMO）系统的模型预测控制（MPC），尽管已添加了用于经济型MPC的类，但尚未经过测试。安装依赖关系：可以通过PyPI直接安装此软件包：`pip install predictivecontrol` 或者克隆存储库并在本地进行安装：`pip-e` 使用方法：只需导入所需的控制器类，并用有效的状态空间模型矩阵（即A、B和C）实例化它即可。可选参数包括采样时间（T）、预测范围（Np）以及控制范围（Nc），致动极限（umin，umax，dumin，dumax），及是否应离散化所提供的状态空间模型。您还可以为控制系统设置预测范围和控制范围、致动限制、参考值与输出权重。使用`run()`方法根据上一次感测或估计的状态更新控制器的输出。示例代码： ```python import numpy as np from predictivecontrol import MPC # 定义您的状态空间矩阵，例如A, B, ``` 注意：上述导入语句后缺少定义C矩阵及初始化MPC对象的具体内容。

基于Matlab的离散控制Actogram小波分析代码

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本代码利用Matlab实现对离散控制系统中Actogram数据进行小波分析，适用于生物节律研究与模式识别。利用离散控制Matlab代码实现最大重叠离散小波变换（MODWT），该方法由Leise等人[1,2]创建并应用于确定活动开始时间。通过使用4抽头Daubechies子波，MODWT将每15分钟采样的动图数据分解为七个细节级别(D1-D7)，每个级别对应特定的周期范围(如D3: 2-4小时)和一个近似粗尺度表示所有其他剩余信息。发病时间被定义为在特定日期中，在D3详细时间序列中的几个局部峰值之一，这些峰值围绕实际发病时刻。参考文献: [1] Percival, D. B., Wavelet Methods for Time Series Analysis, Cambridge University Press (2000), pp. 169-179. [2] Leise, T. L., et al., Wavelet Meets Actogram, J Biol Rhythms 28: 62-68 (2013). x(t): 每15分钟的动图计数 TW_i: 时间序列向量