以惯性特征系统作为研究对象，针对常规PID控制器参数的设置问题提出了基于系统最速特征模型的辨识算法，该算法利用惯性特征系统的输入输出特性，通过最小二乘法辨识出系统的一阶特征模型，然后再根据一阶特征模型、控制律和系统的动、稳态性能的要求辨识出系统的二阶最速特征模型，同时也计算出PID控制器的参数.仿真结果表明，该算法能够使 PID控制具有最速响应的特征，为PID参数设置提供了一种计算方法.
2023-07-04 19:15:09
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湖大信科IT综合管理系统
枫树小组
运行环境部署
用git clone项目到本地仓库
创建Mysql数据库，数据库名称：mapleemsplus，并执行sql文件夹下的mapleemsmplus.sql文件
用ieda介绍maven项目HtxkEmsm
按需更改HtxkEmsm-admin模块下资源的application.yml sqpringboot主配置文件
ruoyi :
# 名称
name : RuoYi
# 版本
version : 4.1.0
# 版权年份
copyrightYear : 2019
# 实例演示开关
demoEnabled : true
# 文件路径 示例（ Windows配置D:/HtxkEmsm/uploadPath，Linux配置 /home/HtxkEmsm/uploadPath）
profile : D:/HtxkEmsm/uploadPath
#
2023-06-29 09:05:10
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1 无参数情况
配置URL及其视图如下：
(r'^hello/$', hello)
def hello(request):
return HttpResponse(Hello World)
访问http://127.0.0.1:8000/hello，输出结果为“Hello World”
2 传递一个参数
配置URL及其视图如下,URL中通过正则指定一个参数：
(r'^plist/(.+)/$', helloParam）
def helloParam(request，param1):
return HttpResponse(The param is : + param1)
2023-06-27 20:54:53
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最小二乘法（Least Square, LS）大约是1795年高斯在其著名的星体运动轨道预报研究工作中提出的。后来，最小二乘法成为了估计理论的基石。最小二乘法由于原理简明、收敛较快、易于编程实现等特点，在系统参数估计中应用相当广泛。
在自适应控制系统中，被控对象通常都可以不断提供新的输入输出数据，而且还希望利用这些新的信息来改善估计精度，因此常常要求对象参数能够在线实时估计。解决这个问题的方法就是采用最小二乘算法的递推算法，其基本思想可以概括为：
即将下式改写为递推形式，即递推最小二乘参数估计算法。可以辨识定子电阻，磁链，DQ轴电感。
2023-06-09 23:14:09
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文档包括：kaggle实战完整流程：数据集分割、预处理、模型搭建、模型参数保存、acc/loss可视化。
代码ipynb格式为每步运行结果，步骤更清晰。
2023-06-07 13:38:11
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