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2013-06-30-01BP.zip_神经网络控制与自抗扰参数分析

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简介:
本研究探讨了基于神经网络的控制系统及自抗扰控制技术中的关键参数,旨在提升系统的鲁棒性和稳定性。报告通过理论推导和仿真实验相结合的方式,详细分析了不同条件下的性能表现,并提出了一种新的参数优化方法以改善控制效果。文件为2013年6月的研究资料。 通过使用BP神经网络来调整自抗扰控制器的参数,取得了很好的效果。

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  • 2013-06-30-01BP.zip_
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    本研究探讨了基于神经网络的控制系统及自抗扰控制技术中的关键参数,旨在提升系统的鲁棒性和稳定性。报告通过理论推导和仿真实验相结合的方式,详细分析了不同条件下的性能表现,并提出了一种新的参数优化方法以改善控制效果。文件为2013年6月的研究资料。 通过使用BP神经网络来调整自抗扰控制器的参数,取得了很好的效果。
  • ADRC_算法_粒子群_2013-06-30-04PSO.zip_粒子群
    优质
    该资源包含一种基于粒子群优化的改进型自抗扰控制器(ADRC)算法,旨在提升系统的鲁棒性及动态性能。文件名称标识了发布日期与技术主题。 基于粒子群优化算法(PSO)整定自抗扰控制器的参数,程序简单且具有通用性。
  • ADRC_LSEF.rar_ADRC_svc__
    优质
    本资源包包含ADRC(自抗扰控制)相关文件,包括核心算法svc及其应用示例。适用于研究与工程实践中的鲁棒性控制问题解决。 使用Simulink搭建的自抗扰控制器线性反馈模型。
  • ADRC.rar_ADRC_ADRC_MATLAB_ADRC_MATLAB
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    本资源为ADRC(自抗扰控制)相关资料及MATLAB实现代码。内容涵盖ADRC原理、设计方法与仿真案例,适用于科研学习和工程实践。 ADRC(自抗扰控制)能够实现理想的输出效果,只需调节输入参数即可。
  • ADRC.zip_ESO ADRC_相位补偿_
    优质
    本资源包提供针对复杂系统控制问题的解决方案,包含相位补偿技术和先进的自抗扰控制(ADRC)算法,旨在优化自抗扰控制器性能。 自抗扰控制器是一种新型的控制装置,能够实时检测系统的模型及外部干扰,并进行相应的补偿。本段落将介绍如何在不同类型的系统(如时变系统、多变量系统以及最小相位系统)中应用自抗扰控制器的方法。
  • ADRC.zip_ESO ADRC_相位补偿_
    优质
    本资源包提供ESO(扩展状态观测器)和ADRC(自抗扰控制)技术,特别关注于相位补偿机制及自抗扰控制器的设计与应用。 自抗扰控制器是一种新型的控制装置,能够实时检测系统的模型变化及外部干扰,并进行相应的补偿。本段落介绍了如何在不同的对象上使用自抗扰控制器,包括时变系统、多变量系统以及最小相位系统等。
  • 转速环电流环.zip_2J2_ADRC_电流_电流_
    优质
    本项目聚焦于电机控制系统中ADRC(自抗扰控制)技术的应用与优化,特别关注基于ADRC的转速环和电流环设计。通过引入先进的自抗扰策略,实现对电动机精确、高效的电流控制,适用于各种动态负载条件下的高性能驱动需求。 自抗扰控制(ADRC,Active Disturbance Rejection Control)是一种先进的控制理论,在自动化和电力系统领域中有广泛应用。压缩包“自抗扰转速环电流环.zip_2J2_ADRC_电流环_自抗扰电流_自抗扰控制器”包含有关于在电机控制系统中应用自抗扰控制器的资料,可能使用MATLAB或类似仿真软件创建。 深入了解自抗扰控制的基本原理:它基于状态观测器的设计,核心思想是将系统内部未知干扰和外部干扰视为动态变量。通过设计合适的控制器实时估计并抵消这些干扰,使得控制器能够精确地调整系统的动态性能,即使面对复杂的不确定性和干扰也能保持稳定。 压缩包中的“2J2”可能代表特定的模型编号或控制策略类型,用于区分不同的方案。电流环和转速环是电机控制系统的关键部分:电流环控制电机电流以确保适当的驱动扭矩;而转速环调整电机旋转速度以满足需求。这两个环节通常采用反馈控制方式,通过比较期望值与实际值来调节输入信号。 自抗扰控制器的设计步骤包括: 1. **系统建模**:建立描述电机动态特性的数学模型。 2. **状态观测器设计**:使用状态观测器实时估计系统的未知干扰和内部状态。 3. **控制器设计**:结合状态观测器的估算值,形成控制信号以抵消扰动。 4. **参数调整**:“调参”根据系统特性优化控制器性能。 5. **仿真验证**:在MATLAB等软件环境下进行模拟测试,评估自抗扰策略的效果。 压缩包中的“新建文件夹”可能包含相关代码、模型或实验数据,用于实现并分析自抗扰控制技术的应用。用户可以运行这些内容来观察电机在不同条件下的响应特性,如稳态误差和动态性能等指标。 总的来说,该资料对于理解自抗扰控制技术在电流环和转速环中的应用具有重要价值。无论是学习还是项目开发,都能从中获得有益的信息,并通过进一步研究提升系统的稳定性和性能。
  • 整定方法介绍
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    本文介绍了自抗扰控制技术中的参数整定策略和方法,旨在帮助工程师更有效地应用该控制算法于工业系统中。 六、参数整定方法 1. 分离性原理调参 2. 带宽调参 3. 时间尺度调参
  • MATLAB30例解代码
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    本书通过详细讲解和分析30个实例,介绍了如何使用MATLAB进行神经网络建模、训练及应用,并提供了相应的源代码。适合科研人员和技术爱好者学习参考。 第1章 P神经网络的数据分类——语音特征信号分类 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别 第13章 SVM的参数优化——如何更好地提升分类器性能 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘变化趋势和空间预测 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病概率预测 第17章 SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断 第18章 Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵分类 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵分类 第30章 神经网络GUI实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别及聚类