Advertisement

Simulink环境下PID与模糊PID控制器输出比较及代码演示视频

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本视频在Simulink环境中详细对比了PID和模糊PID控制器的输出特性,并展示了相关的建模与仿真代码。适合工程技术人员学习参考。 领域:MATLAB 模糊PID控制器控制算法 内容:本项目包含基于Simulink的PID控制器与模糊PID控制器的输出对比分析及代码操作视频。 用途:适用于学习模糊PID控制器编程,帮助学生掌握该领域的知识和技术细节。 指向人群:本科、硕士和博士等教研人员或学生使用。 运行注意事项: - 请确保您正在使用的MATLAB版本为2021a或者更新。 - 运行项目时,请打开并执行文件夹内的Runme_.m脚本,而不是直接调用子函数。 - 在进行测试前,请确认当前工作路径是否正确指向工程所在的目录。具体操作步骤可参考提供的视频教程。 请按照上述说明和相关教学录像来操作以保证顺利运行程序。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • SimulinkPIDPID
    优质
    本视频在Simulink环境中详细对比了PID和模糊PID控制器的输出特性,并展示了相关的建模与仿真代码。适合工程技术人员学习参考。 领域:MATLAB 模糊PID控制器控制算法 内容:本项目包含基于Simulink的PID控制器与模糊PID控制器的输出对比分析及代码操作视频。 用途:适用于学习模糊PID控制器编程,帮助学生掌握该领域的知识和技术细节。 指向人群:本科、硕士和博士等教研人员或学生使用。 运行注意事项: - 请确保您正在使用的MATLAB版本为2021a或者更新。 - 运行项目时,请打开并执行文件夹内的Runme_.m脚本,而不是直接调用子函数。 - 在进行测试前,请确认当前工作路径是否正确指向工程所在的目录。具体操作步骤可参考提供的视频教程。 请按照上述说明和相关教学录像来操作以保证顺利运行程序。
  • PID仿真_二阶PIDPID_PID技术
    优质
    本项目探讨了二阶PID与模糊PID控制器在控制系统中的应用,通过对比分析展示了模糊PID控制技术的优势及其实际仿真效果。 模糊PID与常规PID控制的比较,在输入为阶跃信号且对象模型为二阶的情况下进行分析。
  • 【包含操作】基于SimulinkPID仿真传统PID
    优质
    本项目利用Simulink平台设计并实现了模糊PID控制器,并通过仿真对比其性能与传统PID控制策略,在文档中附有详细的操作视频。 领域:MATLAB,模糊PID控制器算法 内容:基于Simulink的模糊PID控制器仿真,并与传统的PID控制器进行了对比。 用处:用于学习如何编程实现模糊PID控制算法。 指向人群:适用于本科、硕士及博士等教学科研人员使用。 运行注意事项: - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行“Runme_.m”文件,不要直接运行子函数文件。 - 确保在Matlab左侧的当前文件夹窗口中选择的是工程所在路径。具体操作可参考提供的操作录像视频。 请按照上述说明和视频指导来进行相关实验与学习。
  • Simulink、神经网络PID的性能仿真研究,附带操作
    优质
    本研究在Simulink环境中对比了模糊控制、神经网络控制和传统PID控制的性能,并提供详细的操作视频教程。 1. 版本:MATLAB 2013b,包含仿真操作录像,操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域:模糊控制器、神经网络控制器、PID控制器 3. 内容: - 基于Simulink的模糊控制器、神经网络控制器和PID控制器的控制性能对比仿真。 - 分别采用Fuzzy工具箱和编程实现模糊控制器。 - 分析量化因子和比例因子对模糊控制器控制性能的影响。 - 研究系统在模糊控制与PID控制作用下的抗干扰能力(加噪声干扰)、抗非线性能力(加入死区及饱和特性)以及抗时滞的能力(改变时滞大小)。 - 讨论时间参数和结构变化下,系统在模糊控制和PID控制作用下的抗干扰性能。 4. 注意事项: 在使用MATLAB进行仿真操作前,请确保左侧当前文件夹路径为程序所在位置。具体可以参考视频录像中的指导步骤。
  • fuzzypid_vs_pid_v1: PIDPID_harmonicfuzzy_PID_PID_源
    优质
    本项目展示了PID控制器与模糊PID控制器在性能上的对比分析。通过harmonicfuzzy库实现模糊PID控制算法,并提供源代码供用户参考和学习。 对比模糊PID与传统PID在谐波分析及动态响应方面的性能差异。
  • 二自由度机PIDSimulink仿真操作
    优质
    本视频详细展示了基于Simulink平台的二自由度机器人模糊PID控制系统设计与仿真实验过程,并提供相关代码的操作说明。 在进行二自由度机器人的模糊PID控制的Simulink仿真操作时,请使用MATLAB 2021a版本,并按照以下步骤执行:首先运行sim.mdl文件,接着运行MyPlot.m文件。请注意不要直接运行子函数文件。此外,在运行过程中需要确保当前工作路径为工程所在目录,这可以在MATLAB左侧的“当前文件夹”窗口中进行设置。具体操作可以参照提供的演示视频跟随学习。
  • 基于神经网络的PIDMatlab仿真
    优质
    本视频详细介绍了如何利用MATLAB进行基于模糊神经网络优化的PID控制系统的仿真,并展示完整的编程实现过程。 领域:MATLAB中的模糊神经网络PID控制器 内容概述:通过基于模糊神经网络的PID控制器在MATLAB环境下的仿真实现进行学习与实践,并提供相应的代码及操作视频。 使用目的:为对模糊神经网络PID控制编程感兴趣的本、硕、博学生以及教师和研究人员提供参考和支持,帮助其更好地理解和掌握相关技术的应用方法。 目标受众:适用于各个层次的学习者和技术研究工作者,在教学科研活动中具有广泛适用性。 运行指南: 1. 确保使用MATLAB 2021a或更新版本进行测试。 2. 在软件中找到并执行名为Runme_.m的主程序文件,而不是直接启动子函数模块。 3. 运行前请确认当前工作目录为项目所在的正确路径(可通过左侧“Current Folder”窗口查看和切换)。 以上操作细节建议参考配套提供的演示视频进行详细学习。
  • PIDSIMULINK中的应用_knifeyzi_PID
    优质
    本文探讨了模糊控制和传统PID控制方法在MATLAB SIMULINK环境下的实现及其性能比较。通过具体案例分析,展示了模糊PID控制器的设计、仿真过程及优越性,为自动控制系统设计提供新的思路与实践参考。 基于MATLAB程序,对普通PID控制和模糊自适应PID控制进行了仿真。
  • 利用MATLAB Simulink仿真PID传统PID的简易
    优质
    本研究通过MATLAB Simulink平台,对比分析了模糊PID控制算法和传统PID控制算法在特定控制系统中的性能差异,为工程应用提供参考。 MATLAB 2018b 版本提供了一系列新功能和改进,包括性能优化、新的工具箱函数以及用户界面的更新。此版本增强了数据分析、机器学习及应用程序开发的能力,使研究人员和工程师能够更高效地进行科学计算与工程设计工作。 对于希望深入了解 MATLAB 2018b 新特性的读者来说,官方文档是一个很好的资源来源,其中详细介绍了所有新增功能和技术细节。此外,通过参加在线研讨会或观看教程视频也能帮助用户快速掌握新版软件的各项特性及最佳实践方法。