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inverted-pendulum-PID-control.zip_inverted pendulum_pendulum_pe

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简介：
本资源包提供了一个倒立摆PID控制系统的实现代码。通过调整PID参数，可以稳定一个动态不稳定的倒立摆系统，适用于学习和研究自动控制理论和技术。 一级简易环形倒立摆双PID控制算法是一种简单的圆周型双倒立摆的PID控制方法。

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  • inverted-pendulum-PID-control.zip_inverted pendulum_pendulum_pe
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    本资源包提供了一个倒立摆PID控制系统的实现代码。通过调整PID参数，可以稳定一个动态不稳定的倒立摆系统，适用于学习和研究自动控制理论和技术。 一级简易环形倒立摆双PID控制算法是一种简单的圆周型双倒立摆的PID控制方法。
  • PID控制器设计代码MATLAB-倒立摆的鲁棒控制: Robust-Control-of-a-Inverted-Pendulum
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    本项目使用MATLAB开发针对倒立摆系统的PID控制器设计和优化，旨在实现其稳定性和响应速度的最大化。通过引入鲁棒控制策略，确保系统在参数变化或外部干扰下的性能稳定性。 作为交流项目的一部分，在MATLAB中创建并仿真了多种控制器，包括PID、模糊逻辑以及鲁棒控制器与模糊逻辑控制器。要运行这些仿真实验，请先解压zip文件，并查看其中的仿真内容。 对于PID控制器，可以查阅名为“PID.m”的代码文件并在MATLAB环境中执行以观察其输出效果；至于模糊逻辑控制部分，则需打开位于Simulink模型中的Fuzzy_controller.slx并在此软件中运行仿真来评估系统的稳定状态。摆锤的角度会非常接近垂直方向。 另外，在查看鲁棒性增强的模糊控制器性能时，请启动名为“Robust_Fuzzy_controller.slx”的Simulink文件，并在该环境中执行以观察其控制效果，此时摆锤同样会被调整至近乎竖直的状态。 最后，我编写了一份详细的报告概述了这些仿真的设计过程及各控制器的表现对比情况。
  • 一阶倒立摆离散模型的Python实现(Inverted Pendulum)
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    本项目通过Python编程实现了对一阶倒立摆系统的离散数学建模，模拟了该系统在不同条件下的动态行为，并提供了深入分析和优化控制策略的基础。 一阶倒立摆离散模型的Python实现所需的第三方库包括matplotlib。
  • sliding-mode-inverted-pendulum:滑模与LQR控制下的旋转倒立摆在Simulink中的实现
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    本项目在Simulink环境中，采用滑模控制和LQR（线性二次型调节器）策略，实现了对旋转倒立摆的稳定控制。通过比较分析两种方法的有效性和稳定性，为实际应用提供了理论支持和技术参考。 旋转倒立摆的滑模控制和LQR控制分别在smc.mdl和lqr.mdl文件中实现。这两个模型都基于相同的RIP（旋转倒立摆）系统。有关这些控制器的具体信息，请参阅report.pdf文档。
  • 双级倒立摆仿真模型的GUI控制系统-The GUI control system for double inverted pendulum simulation...
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    本项目设计了一个用于双级倒立摆仿真的图形用户界面控制系统。该系统提供直观的操作方式来模拟和控制复杂的双级倒立摆动态过程，便于研究其稳定性和控制策略。 这是我近几天完成的一个GUI界面设计，用于控制双倒立摆系统的仿真模型。该资源包括基于遗传算法（GA）优化后的LQR控制器的两级倒立摆仿真模型（不包含GA寻优的相关m文件），以及SimulateGUIhanhan.m和SimulateGUIhanhan.fig两个文件。 在创建这类GUI界面时，可能会遇到一个问题：当使用sim函数进行模型仿真的时候，在scope模块中设置将数组形式的数据保存到工作空间、通过时间戳与输出端口或者利用to workspace功能来存储参数的情况下，数据都不能成功地被保存至MATLAB的工作区。为了解决这个问题，我向数学老师求助，并最终采用了“to file”的方法把仿真结果以.mat文件的形式储存下来，在程序中再进行读取即可。 现将这个小项目与大家分享一下！由于我不太擅长上传图片的方式，所以一同打包在附件里了。其中包含fig.jpg和mdl.jpg两个图像文件。
  • Java中反向索引的实现：Inverted Index
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    简介：本文介绍了在Java编程语言中如何构建和使用反向索引（Inverted Index）技术，该技术广泛应用于搜索引擎与信息检索系统中。通过详细讲解其原理及实践应用，旨在帮助读者理解并掌握这一重要数据结构的实现方法。 我在这里使用Java实现了倒排索引。它支持从文件输入以及简单的查询搜索功能。 用法如下： 1. 将需要索引的文档命名为filex.txt，其中x代表文件编号，请确保从0开始。 2. 把这些文件复制到.java文件所在的目录中；或者在File对象初始化时设置正确的路径。 3. 编译.java文件后即可使用该程序。 注意：第一个输入应为否。例如，如果您有三个文档，则它们的名称分别为file0.txt、file1.txt和file2.txt。 如果有任何疑问或建议，请随时通过电子邮件与我联系。
  • 基于深度强化学习与Double DQN的Pendulum-v0环境实现（Pytorch）
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    本研究采用深度强化学习及Double DQN算法，在Pytorch框架下实现了对Pendulum-v0环境的有效控制，展示了该方法在连续动作空间中的优越性能。 普通的 DQN 算法通常会导致对值的过高估计问题，由于神经网络在估算 Q 值时可能会产生正向或负向误差，在 DQN 的更新方式下，这些正向误差会被累积起来。对于动作空间较大的任务而言，DQN 中的过估计问题会变得尤为严重，进而导致算法无法有效工作。为解决这一难题，Double DQN 算法提出使用两个独立训练的神经网络来估算值函数：其中一个作为 Double DQN 的第一套神经网络用于选择动作；另一个则作为目标网络用来计算值，从而显著缓解了DQN中的过估计问题。该程序完整实现了 Double DQN 算法，并在Pendulum-v0环境中验证了其对过估计问题的改善效果。从实验结果来看，Double DQN 显著地缓解了 DQN 的过估计现象。
  • 高级PID（神经网络PID、模糊PID、专家PID）.rar
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    本资源包含高级PID控制算法详解，包括神经网络PID、模糊PID及专家PID技术，适用于自动控制领域的学习与研究。 神经网络PID-模糊PID-专家PID-等高级PID.rar
  • LabView-PID-Incremental.zip_LABVIEW增量PID控制_labview增量式PID
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    本资源为LABVIEW环境下实现的增量式PID控制程序包。适用于希望在工程实践中应用增量PID算法进行控制系统设计与调试的学习者和工程师。包含详细注释代码，便于理解和二次开发。 LabView编程环境下PID增量式算法（已实验通过），可以放心下载使用。