matlab建立两个隐含层的代码使用多个NARMA-L2模型的数据驱动的非线性系统识别和控制 该存储库为固定结构的前馈神经网络提供了自制的C ++代码，以使用实验输入输出数据来识别（近似）NARMA-L2模型。 有关NARMA模型，NARMA-L2模型以及基于多个NARMA-L2模型的控制的更多详细信息，请参阅我们的论文。 NARMA-L2模型的网络结构如下所示。 请注意，该项目主要是从头开始使用像C ++这样的困难语言来练习神经网络的开发。 在我们的论文中，我们实际上是使用MATLAB神经网络工具箱构建网络的，该工具箱比基于C ++的实现要复杂得多，但效率较低。 由于其更先进的训练算法，MATLAB工具箱的拟合性能比这种简单的实现要好。 如果您想要行业级的网络工具，则建议使用PyTorch或TensorFlow。 特征 该神经网络从头开始用C ++编码，而不是依赖于现有的库（例如MATLAB神经网络工具箱或TensorFlow） ，从而使其成为专门为NARMA-L2模型识别和控制而设计的轻巧且自包含的工具。 由于通过正确使用线性代数库进行了完全矢量化，因此此实现非常有效。 可以任意指

由于控制流体流动的方程的非线性性质，流量控制系统的设计仍然是一个挑战。然而，计算流体力学（CFD）的最新进展使复杂流体流动的模拟具有高精度，为使用基于学习的方法来促进控制器设计提供了可能性。我们提出了一种直接从CFD数据学习圆柱上方气流的强迫和非强迫动力学的方法。该方法以库普曼理论为基础，可以建立稳定的动力学模型，预测气缸系统在延长时间范围内的时间演化。 最后，通过对学习到的动力学模型进行模型预测控制，我们能够找到一个简单、可解释的控制律，用于抑制圆柱尾迹中的涡流脱落。我们介绍了一种训练Deep Koopman模型的方法，证明了学习的模型能够稳定地模拟气缸上方的气流，从而获得显著的预测范围。此外，我们还详细介绍了如何修改库普曼模型，以考虑控制输入，从而利用流量控制来抑制涡流脱落。该方法从大约4000个训练样本中学习足够精确的动力学模型，具有非常高的样本效率，由于与CFD模拟相关的大量计算成本，这一点非常重要。 最重要的是，通过将Deep Koopman模型纳入MPC框架，我们证明了由此产生的控制律既可解释又合理，与文献中经过充分研究的流量控制方法一致。未来的工作将侧重于将拟议的方法应用

电力电子系统建模及控制PDF

阶跃响应波动区间显示、对角线元素提取、一元二次方程、二元一次方程、微分方程、二次微分方程、拉氏变换、反拉氏变换、Z变换、反Z变换、求均值和标准差、传递函数建立、稳定性判定、采用零极点位置判断系统稳定性、负反馈系统的零极点图、零极点构建传递函数、模型转换、脉冲响应、阶跃响应、闭环反馈系统的阶跃响应、 系统终值、峰值时间计算、超调量计算、上升时间计算、调节时间计算、稳态值&稳态误差、斜坡响应、根轨迹、增益K的变化、Bode图、系统幅频特性曲线、系统相频特性曲线、谐振峰值&谐振频率、nyquist图、Nichols曲线、PID参数校正、串联超前、串联滞后、串联滞后超前、等幅振荡法（PID调参）、频域法整定（PID调参）。

两轮自平衡机器人在斜坡上的动力学建模与控制，阮晓钢，彭奎，针对两轮自平衡机器人在斜坡上的建模和控制问题，首先采用Lagrange方法建立了斜坡面上的动力学模型，然后对模型的平衡状态进行了分�

为了实现对四旋翼飞行器的稳定飞行控制，对四旋翼飞行器建立了动力学数学模型，并采用准LPV法将非线性模型线性化，在建立的动力学模型基础上，对飞行器垂直速率、俯仰速率、横滚速率、偏航速率四个独立通道上分别设计了PID控制器。并通过Matlab/Simulink软件进行控制系统仿真，并对仿真结果进行分析，仿真结果验证了PID算法的有效性。

永磁同步电机仿真建模及控制原理 包括永磁同步电机本体模型以及电机控制器控制算法及空间矢量产生算法

本书提供了一系列多元且实用的工具，可用于复杂机器人系统的建模和控制，以及数字人的建模和运动生成。书中首先介绍机器人运动学的数学原理和控制系统设计，然后将机器人算法和建模过程向更高维度、更大规模和更复杂的研究领域——数字人建模——推进。全书包含大量MATLAB代码和可视化图形示例，读者可跟随讲解内容在MATLAB中创建3D机器人模型和数字人模型，并通过实时动画操作模型。本书适合机器人相关工程类专业的高年级本科生和研究生学习，同时也可作为机器人和数字人研发者及工程师的参考指南。

具有非线性齿轮间隙的汽车驱动系统的振动控制

笛卡尔坐标机器人的建模与控制