近几年来，无人机集群研究过程中，多机无人机避障控制，成为了当下热门话题，我们都知道无人机在实际的“飞行空域中可能会存在建筑物、山峰、鸟群等障碍物，这些障碍物的存在将威胁无人机的飞行安全。除此之外，避障过程中，无人机之间的距离也会随着编队避障机动发生改变，处理不当就十分容易发生相撞。因此，无人机编队要能够根据不同环境情况做出决策,同时规避威胁障碍物和其他无人机。目前，针对适应环境的控制算法问题，国内外已经做出了很多研究，但是普遍存在协同性不高和队形保持不好的缺陷。很多研究人员将无人机群的编队任务和避障任务考虑为竞争关系，认为避障时应首先解除编队，飞过危险区域后再恢复编队继续飞行，但在一些环境条件

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：基于pso算法优化的PID神经网络的系统控制算法_MPID_pso_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

经典PID控制算法在逆变器中获得广泛应用，但控制效果和精度有待改进和提高，针对此问题，研究了双环控制算法在逆变器控制中的应用，给出了双环控制逆变器的结构，设计了电压环和电流环的控制参数。在MATLAB/Simulink软件中构建了双环控制逆变器的仿真模型，通过仿真，验证了控制参数选择的可行性，证明逆变器在采用双环控制算法时具有好的输出性能。

本文详细介绍了广义预测算法的相关研究和应用！

针对风电叶片模具电加热系统中被控对象存在的大惯性、非线性、干扰多等问题，提出一种基于改进径向基（RBF）神经网络的串级PID温度控制方法。首先，采用RBF神经网络结构对常规PID串级控制主回路结构进行优化，在此基础上，引入双动量因子，对主控制回路的输出Jacobian信息进行系统辨识，进而实现对控制器参数的自适应整定；其次，采用Kalman滤波器对主回路的输出噪声进行滤波，以消除外部扰动对系统辨识效果的影响；最后，搭建电加热试验平台，通过现场试验对上述算法的控制效果进行分析。仿真及现场试验结果表明：改进的径向基神经网络串级PID温度控制系统相较于常规串级控制具有响应快、超调低、抗干扰能力强等优点，且在主控制回路中的Kalman滤波算法能有效消减系统的输出噪声，可在很大程度上提高控制性能。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：PID神经元网络解耦控制算法_多变量系统控制_matlab 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

入门教材，适合广泛应用，对于初学者可以进行体系建立，了解当前时代更新知识。紧跟时代变化知识体系。快来看一看。

基于模糊逻辑的路口交通灯控制算法的研究基于模糊逻辑的路口交通灯控制算法的研究

小车的控制算法

滑模控制算法