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基于Sugeno-Takagi的两输入一输出模糊控制器-MATLAB开发

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简介：
本项目基于MATLAB平台，实现了一种基于Sugeno-Takagi理论的双输入单输出模糊控制器的设计与仿真。该控制器能够有效处理非线性系统控制问题，适用于各类工程应用中的智能控制系统设计。 我在 Simulink 中建立了一个规则库，并且没有使用模糊逻辑工具箱。这个控制器是一个两输入一输出的模糊控制器：第一个输入是误差 x；第二个输入是误差的时间导数 y（即 error_dot）。该模糊控制器的输出为控制动作的变化量，而非直接的控制动作值。

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  • 基于Sugeno-Takagi的两输入一输出模糊控制器-MATLAB开发
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    本项目基于MATLAB平台，实现了一种基于Sugeno-Takagi理论的双输入单输出模糊控制器的设计与仿真。该控制器能够有效处理非线性系统控制问题，适用于各类工程应用中的智能控制系统设计。 我在 Simulink 中建立了一个规则库，并且没有使用模糊逻辑工具箱。这个控制器是一个两输入一输出的模糊控制器：第一个输入是误差 x；第二个输入是误差的时间导数 y（即 error_dot）。该模糊控制器的输出为控制动作的变化量，而非直接的控制动作值。
     
  • 基于C语言的两输入单输出模糊控制系统程序
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    本程序采用C语言编写，实现了一个具备两个输入和单一输出的模糊控制算法系统。通过模拟人类决策过程处理非线性问题，适用于自动化与工程控制领域。 两输入单输出模糊控制C语言程序.c文件，用C语言编写。此程序原为本人在模糊PID上的应用。
     
  • 12123.zip_S8A_weekmxf_双输入三输出模糊控制器规则
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    本项目涉及一种基于双输入三输出设计的模糊控制器规则，旨在通过优化控制策略提升系统的响应性能与稳定性。相关研究以文件12123.zip的形式打包提供，内含详细算法描述及实验数据。 两输入三输出模糊控制器包含规则表，非常实用、方便、简单且快捷。
     
  • MATLAB开发——多输入多输出系统的模型预测控制
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  • 三输入的模糊控制
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    本研究探讨了基于三输入参数的模糊控制系统设计与优化，旨在提升复杂系统中的精确度和响应速度。 基于西门子STEP7软件的SCL编程语言编写的三输入模糊控制程序可以运行在PLC中。
     
  • 单一输入单一输出的广义预测控制MATLAB程序
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    本简介介绍一种用于实现单一输入单一输出系统的广义预测控制的MATLAB编程方法。通过简洁高效的代码设计，帮助工程师和研究人员快速上手，并应用于实际控制系统中，以优化性能指标。 单输入单输出广义预测控制的MATLAB程序采用fminunc函数来求解GPC的性能指标，省去了解析解的计算过程，提高了代码的可读性。
     
  • 基于MATLAB的双输入双输出DMC控制教程汇总
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    本教程全面介绍利用MATLAB实现双输入双输出DMC（动态矩阵控制）技术的方法与技巧，适合控制系统设计人员参考学习。 导师提供了一个两输入两输出的DMC控制教程，并基于席裕庚的《预测控制》进行了整理。该教程详细介绍了每一步的操作过程，并配有详细的讲解内容，所有公式均使用公式编辑器编写，力求简单易懂。此外，代码可以直接复制粘贴到MATLAB中运行，非常适合初学者学习预测控制技术。
     
  • VB6的输入输出控制台
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    本教程介绍如何使用Visual Basic 6创建和操作控制台程序中的输入与输出功能，涵盖标准输入输出及文件处理技巧。 本源码使用 VB6 编写，在控制台或 cmd.exe 窗口方式下显示和接受输入的文字。当通过批处理调用时，可以在 cmd.exe 窗口中直接输出文字，并获取键盘输入进行程序内部的处理。此外，该代码还支持设置输出文字的颜色、背景颜色以及标题栏上的文本，从而提供个性化的界面展示效果。 需要注意的是，在使用 AllocConsole 创建控制台窗口的情况下，生成的新窗口是独立存在的，因此在通过批处理调用时无法直接在 cmd.exe 窗口中显示内容。由于这个原因，本代码没有采用 AllocConsole 方法。
     
  • 基于MATLAB的双输入双输出系统模型预测控制(DMC)实现
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    本研究运用MATLAB开发了针对双输入双输出系统的模型预测控制（DMC）算法，并验证其有效性和精确性。 对于双输入双输出系统的模型预测控制（DMC）的MATLAB实现可以直接运行并得出结论，这为学习DMC提供了很好的资源。
     
  • MATLAB开发——基于PSO的最优模糊控制器
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    本项目采用MATLAB平台，运用粒子群优化算法（PSO）设计并实现了一种高效的最优模糊控制器。通过PSO算法调整模糊控制器参数，以达到最佳控制效果。适合工程应用与科研学习。 基于粒子群优化的模糊控制器在MATLAB中的开发。这种方法利用了PSO算法来寻找最优的模糊控制器参数配置。