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Simulink 文件导入与模型仿真

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简介:
本教程详细讲解如何使用Simulink软件导入文件及进行模型仿真的步骤和技巧,帮助用户掌握Simulink的基本操作。 在Simulink中导入文件,进行模型仿真,并生成联合代码。

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  • Simulink 仿
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    本教程详细讲解如何使用Simulink软件导入文件及进行模型仿真的步骤和技巧,帮助用户掌握Simulink的基本操作。 在Simulink中导入文件,进行模型仿真,并生成联合代码。
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    本资源提供了一套用于Simulink环境下的NARMA-L模型识别仿真的文件集合,旨在帮助用户理解和实现该模型的复杂动力学特性。 与模型预测控制类似,反馈线性化控制的第一步是辨识被控系统。为此,首先选择一个模型结构来表示系统的前向动态机制,并通过训练神经网络实现这一目标。一种广泛应用于离散非线性系统建模的标准方法是非线性自回归移动平均(NARMA)模型,其表达式如下: \[y(k+1) = a_0 + \sum_{i=1}^{m}a_i y(k-i+1) + \sum_{j=1}^{q}b_j u(k-j+1)y(k-q+j-2) + c\left(\sum_{l=1}^p d_lu(k-l)\right)^r N(y,u,k),\] 其中,\(y(k)\)是系统的输出,而\(u(k)\)则是输入。在模型辨识阶段,目标是训练神经网络使其能够逼近非线性函数N。
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