TCP软件和硬件交互网络控制-.NET Core版本，底层原理是socket传输 默认服务端（Server）端口是8208

导读：近日，智能照明系统可通过人机界面设置期望的光强、色温及特殊照明效果，当遥控器将控制需求发送到各LED调光器后，可由调光器自动完成LED工作状态的调控，以组成用户所需的照明环境，并达到节能降耗的效果。采用TI的高度集成无线Soc,减少了外围器件并降低了系统设计难度。 　　采用的通信协议是RT4CE.RF4CE 是2009 年由ZigBee 联盟与RF4CE 联盟共同提出的面向家电领域的射频遥控标准，其目标是最终取代目前广泛使用的红外遥控技术。RF4CE 是基于IEEE802.15.4 物理层与MAC 层构建的网络层和应用层协议，具有非视距传输、双向通信、超低功耗、互操作性好、采用免费IS

　　　随着科学的发展，技术的进步和人们生活水平的不断提高,促使人们在家庭住宅的观念上逐步发生变化。先进的新型高科技产品悄然无声地进入现代家庭之中,人们的日常生活不断步入全新时代，科学技术给人们带来了巨大效益。然而,伴随着高科技产品的应用,相应地也带来了一系列不安全因素,如煤气管道、热水器、家用桑拿房的使用以及其他许多大容量的家用电器的使用,都明显地增加了发生火灾的可能性。触电的不安全性以及煤气中毒、爆炸的危险等社会上还有不法分子在活动,行凶，盗窃等违法犯罪活动还时有发生,严重地扰乱了人们正常的生活,给社会带来不安定因素。人们不仅需要宽敞豪华的住宅,同时也希望有一个安全便利的生活空间。因此,作为智能小区控制系统重要组成部分的家庭安防系统的研究就更具有迫切意义了。

马尔可夫链建模的随机时延和丢包的网络控制系统的稳定性分析

使用matlab编辑的模糊神经网络控制器的源代码，做交流学习所有，可以再此基础上进行修改

以模糊神经网络为基础,结合误差前馈补偿完成了二级倒立摆系统的稳定控制,并采用模拟退火粒子群算法对控制参数进行全局寻优。与基于状态变量合成的模糊神经网络控制器相比,该控制方法不仅解决了多变量系统模糊控制器的“规则爆炸”问题,并且,由于所有状态变量直接参与控制输出,控制精度亦有所提高。仿真结果表明,该控制方案所需规则数目少,响应速度快,有良好的鲁棒性和非线性适应能力。

本文是一篇硕士研究生论文，主要介绍利用Matlab搭建仿真平台的方法中的ruetime工具箱实现网络控制系统仿真平台的开发。

神经网络控制已发展成为“智能控制”的一个新的分支，属先进控制技术，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题，开辟了一条新的途径。《神经网络控制》分五章阐述了(人工)神经网络理论基础，基于神经网络的动态系统模型、逆模型及其辨识问题，神经网络控制的多种结构及其设计问题，遗传算法的寻优机理，遗传算法与系统辨识、遗传算法与神经控制问题。 《神经网络控制》适合作为高等工科院校自动控制、信息处理、工业自动化、模式识别与智能控制等专业高年级本科生、研究生的教材或教学参考书，也适用于从事以上专业的工程技术人员阅读。

神经网络PID控制及其Matlab仿真.pdf

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