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紧凑型无模型自适应控制(C语言实现) CFDL_MFAC.cpp

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简介：
本项目为紧凑型无模型自适应控制算法的C语言实现，核心文件CFDL_MFAC.cpp展示了如何在缺乏系统模型的情况下调整控制器参数以优化性能。 本代码实现了紧格式无模型自适应控制的C语言版本，并通过阶跃信号跟踪来展示其跟踪性能和控制效果。

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  • 紧凑型无模型自适应控制(C语言实现) CFDL_MFAC.cpp
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    本项目为紧凑型无模型自适应控制算法的C语言实现，核心文件CFDL_MFAC.cpp展示了如何在缺乏系统模型的情况下调整控制器参数以优化性能。 本代码实现了紧格式无模型自适应控制的C语言版本，并通过阶跃信号跟踪来展示其跟踪性能和控制效果。
  • SELFADAPTING7_RAR_SIMULINK_无模型自适应控制_自学型无模型自适应控制系统
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    本项目是SELFADAPTING7_RAR_SIMULINK，开发了一种先进的无模型自适应控制系统，具备自动学习功能，适用于复杂系统的精准控制。 自适应控制算法的另一个Simulink模型可供运行，它是无模型参考控制算法的一个应用实例，旨在促进共同学习和交流。
  • 无模型自适应控制简介-无模型自适应控制讲稿
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    无模型自适应控制（MFAC）是一种先进的工业过程控制系统理论，它无需建立精确数学模型即可实现对系统的有效控制。此讲稿深入解析了MFAC的基本原理、算法设计及其在实际应用中的优势和局限性。 无模型自适应控制（MFAC）是由侯忠生与韩志刚教授在1993年至1994年间提出的。其核心思想是引入新的伪梯度向量和伪阶数的概念，通过一系列动态线性时变模型来近似一般的离散时间非线性系统，并仅利用受控系统的输入输出数据在线估计这些伪梯度向量，从而实现对非线性系统的参数自适应控制和结构自适应控制。MFAC的设计不需要任何关于被控对象的先验知识或数学模型信息。 该方法已经在多个领域得到了成功应用，包括铸造、电机驱动系统、化工生产过程中的温度与压力控制系统等，并在城市快速路交通管理以及工程结构抗震等领域展示出了显著效果。此外，这项技术已经获得了中国和美国的技术专利认证。通过实际案例研究及理论分析证明了MFAC能够有效应对强非线性和动态变化的复杂控制问题。
  • MAFC-.zip_MAFC_无模型自适应的优点_自适应控制_模型自由控制
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    本资源探讨了无模型自适应控制（MAFC）的优势，特别是其在无需精确系统模型情况下实现高效、实时调整的能力。适合研究自适应控制系统设计的读者参考。 无模型自适应（MAFC）控制算法在MATLAB中的应用实现。
  • 无模型自适应控制(MFAC)代码
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    简介：无模型自适应控制（Model-Free Adaptive Control, MFAC）是一种先进的控制策略，适用于复杂系统的实时调整与优化。本代码库提供了MFAC算法的具体实现，便于研究人员和工程师在实际系统中应用该方法，无需建立精确的数学模型即可达到良好的控制效果。 MFAC代码参考了百度文库上的资料（原作者为wjzwly123），希望能对大家有所帮助。该应用采用了北京交通大学侯忠生教授的无模型自适应控制方法。
  • 无模型自适应控制讲解稿
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    本讲解稿深入浅出地介绍无模型自适应控制的基本概念、原理及其应用，旨在帮助读者理解如何在缺乏系统数学模型的情况下实现有效的控制系统设计与优化。 无模型自适应控制理论是一种先进的控制系统设计方法，在不需要建立精确数学模型的情况下实现系统的稳定性和性能优化。在这一框架下，控制器的设计依赖于直接从系统输入输出数据中学习其动态特性，并根据这些信息实时调整控制策略以应对不确定因素或参数变化。 具体来说，无模型自参考控制律的构建通常基于对误差信号及其导数进行处理来实现反馈调节。例如，在一个典型的二阶线性时不变系统的背景下，假设系统状态可由以下方程描述： \[ \dot{x}(t) = Ax(t) + Bu(t), y(t)=Cx(t)\] 其中\(x\)代表系统状态向量,\(u\)是控制输入,\(y\)表示输出,A、B和C为相应的矩阵。在无模型自适应策略下，控制器设计的核心在于利用误差反馈机制来调整控制信号： \[ e(k) = r(k)- y(k), \] 这里\(e(k)\)代表k时刻的跟踪误差，而\(r(k)\)是期望输出。 基于此误差信息, 控制律更新规则可定义如下: \[ u(t+1)=u(t)+\Delta u(t), \] 其中控制增量通常通过特定算法计算得出。例如： \[ \Delta u (t) = -K_pe(t)- K_de(t-1).\] 这里，\(K_p\)和\(K_d\)分别代表比例增益与微分增益系数,它们的值可以通过在线调整来优化系统性能。 整个过程体现了无模型自适应控制理论的核心优势：通过直接观测输入输出数据而非依赖于精确数学建模便能够达到有效的闭环控制系统设计。
  • 适用于8位微控制器的超紧凑型ECC实现_C语言_代码及相关文件_下载
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    这段简介可以描述为：“适用于8位微控制器的超紧凑型ECC实现”是一个用C语言编写的高效椭圆曲线加密库，专为资源受限环境设计。它包含所有必要的源代码和配置文件，可直接下载使用以增强低功耗设备的安全性。 用于8位微控制器的非常小的ECDH和ECDSA实现基于kmackay的micro-ecc项目，并针对32位微控制器进行了优化。 特征包括： - 抵抗已知侧信道攻击。 - 用C编写，即将推出可选内联汇编选项。 - 小代码大小：ECDH低至6KB，ECDH+ECDSA组合则为7KB左右。 - 不需要动态内存分配。 - 性能表现良好，在16MHz（AVR架构）的ATmega328P微控制器上执行192位ECDH共享密钥计算大约耗时4034ms，其中包含两个周期的8x8位乘法运算。 - 支持四种标准曲线：secp128r1、secp192r1、secp256r1和secp384r1。 更多详情及使用方法请参考项目中的README.md文件。
  • MIT.rar_MIT_自适应控制_自适应控制模型_自适应控制与MIT
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    该资源为麻省理工学院（MIT）关于自适应控制系统的研究资料，涵盖理论建模、设计方法及应用案例等内容。适合科研人员和工程技术人员参考学习。 模型参考自适应控制的MIT方法采用单位阶跃信号作为输入，并使用积分自适应律。
  • Pruned-YOLOv5: 采用模型剪枝技术实现紧凑型YOLOv5模型-源码
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    本项目介绍了一种基于模型剪枝技术优化YOLOv5的目标检测框架，生成更小、更快且准确度高的紧凑型模型。提供完整源码。 为了获得基于YOLOv5的紧凑模型Pruned-YOLOv5，我们采用模型修剪技术。首先安装该项目，并使用提供的coco_yolov5l.yaml文件替换原始模型配置文件以及common.py中的网络模块定义。 遵循特定方法进行稀疏度训练（sparsity.py），结合稀疏训练和微调简化了整个过程，在此过程中引入了软掩膜策略和稀疏因子余弦衰减。使用train_sr.py执行稀疏性训练，可以直接修剪模型而无需后续的微调步骤。 请将prune_channel_v5_weightingByKernel.py与prune_layer_v5_weightingByKernel.py放置在主目录（/yolov5/）中：前者用于通道修剪；后者则用于层修剪。
  • MFA_0412.rar_基于Matlab的无模型自适应自适应控制器
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    本资源为基于Matlab开发的无模型自适应（MFA）控制算法实现，适用于无需建立精确数学模型的情况下的系统控制设计与仿真。 使用MATLAB编写控制器以实现无模型自适应控制，并在Simulink中创建相应的框图。