本文综述了网络控制系统及其基本问题的研究现状，并提出了进一步研究与应用的发展方向。

针对一类具有非仿射函数和下三角结构的、受干扰未知的非线性系统, 提出一种新的自适应神经网络控制 方法. 它是严格反馈不确定系统和纯反馈系统的更一般化表达. 在Back stepp ing 设计思想基础上, 证明了闭环信号的 半全局最终一致有界性, 并很好地处理了控制方向和控制奇异问题. 通过仿真验证了该方法的有效性.

德国赫优讯工业网络控制芯片netX50产品说明书pdf,本资料是关于德国赫优讯（Hilscher）工业网络控制芯片netX50产品说明，更多详细内容请点击下载！

本文档适用于智能家居控制系统编程人员通过网络控制马兰士的功放产品，该文档几乎适用于马兰士品牌的所有机型；如在阅读完本文档后有疑问或需要提供技术支持的，我必定义务支持、也可以免费提供马兰士功放的相关技术交底！

使用在 Simulink 中开发的 NARX 的神经网络控制器。 我在使用 Simulink 进行控制应用的神经网络训练时遇到的问题之一是归一化问题。 在这个项目中，一个简单的 NARX 网络被用来替换 Simulink 中的 PID。 这特别有用，因为我们解决了以下问题1. 如何在 Simulink ( https://au.mathworks.com/help/deeplearning/ref/mapminmax.html ) 中编写自己的 Mapminmax 的 Matlab 版本2. PID 输入和输出作为 NARX 网络的输入和目标3. 在 Matlab 训练之前，首先将输入和目标归一化（从 +1 到 -1） 4. 使用“fnc”功能块，用输入和目标的最大值和最小值替换 xmin、ymin、xmax 和 ymax。 5. 由于您使用归一化输入进行训练，因此您需要在 Simulin

使用DQN强化学习方法解决网格迷宫问题及倒立摆问题的MATLAB强化学习程序合集。 “I thought what I'd do was I'd pretend I was one of those deaf-mutes, or should I?”

根据所学过的BP网络设计及改进方案设计实现模糊控制规则为T = int((e+ec)/2)的模糊神经网络控制器，其中输入变量e和ec的变化范围分别是：e = int[-2, 2]，ec = int[-2, 2]。网络设计的目标误差为0.001。

在win10系统下，对本机以太网连接进行一键禁用启动，由于win10与win7系统不一致，略有更改，保存脚本运行文件.bat，内有中文乱码运行说明解决文档。

针对不确定时延影响无线网络控制系统的控制性能、常规PID控制策略无法满足网络控制要求的问题,提出了一种基于RBF神经网络PID控制的无线网络时延控制方案。采用Matlab/Simulink的TrueTime工具箱建立了无线网络时延控制系统仿真模型,介绍了模型中网络模块、执行器模块、控制器模块的设计及RBF神经网络整定PID控制器参数的实现原理。仿真结果表明,与常规PID控制策略相比,RBF神经网络PID控制策略能够在一定程度上降低不确定时延对无线网络控制系统的影响,从而提高无线网络控制系统的稳定性。

基于遗传算法的BP神经网络优化算法，可对神经网络的层数和训练函数进行自定义控制，方便系统级开发，非常实用。