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论文研究-基于粒子群算法的
PID参数
自整定 .pdf
基于粒子群算法的
PID参数
自整定,栾丽君,谭立静,PID控制器的参数整定,从优化的角度来说就是在Kp, Ki ,Kd 3个参数空间中寻找最优值,使系统的控制性能达到最优。粒子群优化(PSO)算法是一
2021-03-22 15:28:28
158KB
粒子群
PID控制
1
基于粒子群算法的
PID参数
寻优(MATLA程序).zip
基于粒子群算法的
PID参数
寻优(MATLA程序),利用混合粒子去算法寻优参数。
2021-03-17 14:17:25
13KB
PID
PSO
1
PID参数
整定计算器
PID参数
整定计算器,内有使用说明,基于excel,是工程项目不可多得的工具!
2021-03-12 15:46:57
326KB
PID参数
整定
1
《
PID参数
整定方法》(20200122).ppt
PID参数
整定方法 适合建模和实际工程参考
2021-03-02 11:04:41
1.18MB
PID参数整定
1
通过粒子群来优化
PID参数
通过粒子群算法优化
PID参数
, 通过粒子群算法优化
PID参数
2021-02-23 16:58:21
1KB
粒子群
PID
1
利用PSO算法优化求解
PID参数
的matlab程序-利用PSO算法优化求解
PID参数
.rar
利用PSO算法优化求解
PID参数
的matlab程序-利用PSO算法优化求解
PID参数
.rar 利用PSO算法优化求解
PID参数
的matlab程序 利用PSO算法优化求解
PID参数
.rar
2021-02-23 16:57:39
2KB
matlab
1
人机交互显示屏调
PID参数
.zip
利用按键调整pid的参数以及在显示屏上面显示,提高效率
2021-02-14 19:01:51
4.71MB
stm32
人机交互
oled显示屏
1
bp模型优化预测与matlab仿真,
pid参数
优化
BP(Back Propagation)神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络,中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接,而每层各神经元之间无连接,网络按有教师示教的方式进行学习,当一对学习模式提供给网络后,各神经元获得网络的输入响应产生连接权值(Weight)。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向,从输出层经各中间层逐层修正各连接权,回到输入层。此过程反复交替进行,直至网络的全局误差趋向给定的极小值,即完成学习的过程,
2020-03-04 03:15:29
6KB
tag
1
基于MATLAB_Simulink的
PID参数
整定
对电气 自动化 机械 相关专业适用
pid参数
调整
2020-02-06 03:19:14
518KB
pid
1
PID参数
调整
PID参数
调整
PID参数
调整
PID参数
调整
PID参数
调整
PID参数
调整
PID参数
调整
PID参数
调整
PID参数
调整
PID参数
调整
PID参数
调整
2020-01-15 03:08:53
2.21MB
PID参数调整
1
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