为了设计新型、环保、便捷的智能代步工具，搭建了一款独轮自平衡电动车物理系统。利用拉格朗日方法建立了人车一体的动力学模型，并对系统进行了特性分析。设计了独轮车系统的比例微分(proportional-differential, PD)平衡控制器，并对独轮车系统分别进行了自平衡、冲击干扰和阶跃干扰实验。实验结果表明，独轮自平衡电动车系统具有较好的鲁棒性和操控性，证明设计方案的合理性和有效性。

摘要： 基于精确线性化理论，设计了他励直流电动机非线性转速控制器。从他励直流电动机数学模型出发， 对系统的两个平衡点进行了研究。在此基础上，运用输入输出线性化方法，通过选择不同的输出函数，设计了两种非线性转速控制器，并研究了控制器内动态的稳定性。仿真结果表明，直接选择电机转速为输出函数设计的控制器，无法将系统控制到期望平衡点，选择转速和电枢电流线性组合为输出函数设计的非线性控制器，可以使系统稳定到期望的平衡点，实现电动机转速精确控制，且具有很好的控制精度、动态性能和抗干扰能力

内容摘要： 在该资源文件夹当中包括了数据预处理和特征工程后的数据（数据来源于第五届泰迪杯技能赛，数据经过作者预处理和特征工程），以及一步导出随机森林训练结果的模型评估函数，模型的特征重要性图像、模型评估的混淆矩阵。同时资源中还有数据不平衡得处理操作，实现方式为下采样。在资源当中还实现了，利用遗传算法（GA）对随机森林进行n_estimators、max_depth、min_samples_split、min_samples_leaf、max_features的参数优化。 资源结构： -BinaryClassification(GA) --data：数据 --image：导出图片 --model：模型参数 --Binary_RF(GA).py：遗传算法优化 --BinaryRF.py：常规随机森林分类 适合人群： 该资源适合用来竞赛和写论文，可以快速导出结果，大大节省时间。 使用建议： 二分类数据预处理和特征工程处理好后，导入数据分配好特征和标签，然后运行就可以导出模型的训练权重和模型的特征重要性图像、模型评估的混淆矩阵图像。遗传算法调参属于进阶内容，不懂得可以私信作者。

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