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一级直线倒立摆的LQR控制
对一级倒立摆进行LQR控制的MATLAB仿真实验,可以得到摆杆的角度与小车的位置图,另有完整的word讲解,公式都是用公式编辑器编辑的
2019-12-21 19:45:32
294KB
matlab
LQR
1
直线一级倒立摆的频率法校正
已知参数和设计要求: M:小车质量 1.096kg m:摆杆质量 0.109kg b:小车摩擦系数 0.1N/sec l:摆杆转动轴心到杆质心的长度 0.25m I:摆杆惯量 0.0034kgm2 设计控制器,使得校正后系统的要求如下: 系统的静态位置误差常数为10, 相位裕量为 50, 增益裕量等于或大于10 分贝。
2019-12-21 19:43:16
1.83MB
一级倒立摆
频率法
自动控制
1
例说自适应控制:从倒立摆谈起
例说自适应控制:从倒立摆谈起 例说自适应控制:从倒立摆谈起
2019-12-21 19:40:53
1.83MB
自适应控制
1
pid控制倒立摆
pid控制倒立摆,进行simulink仿真,编程毕业设计最后总得到输出结果
2019-12-21 19:39:06
3.99MB
倒立摆
1
一阶倒立摆lqr控制
基于一阶单极倒立摆lqr控制,采用LQR最优控制算法进行控制器设计时,关键就是取得反馈向量 的值,而通过上节推导可知,设计系统状态反馈控制器时,主要的问题同样是二次型性能指标泛函中加权矩阵 和 的取值。如何才能使问题思路清晰并且加权矩阵具有比较明确的物理意义是设计关键。
2019-12-21 19:37:23
367B
simuli
1
基于人工神经网络BP算法的倒立摆控制研究
一般的单级倒立摆神经网络控制,matlab仿真已实现,共同学习
2019-12-21 19:37:21
328KB
人工神经网络
BP算法
倒立摆
1
CNN+DDPG代码,主要实现了倒立摆的控制
I used the CNN + DDPG realizing inverted pendulum control python3.5 tensorflow + GPU gym环境。 本代码绝无仅有,自己用全连接修改的,输入的图像也是自己画的 其中CNN_1与CNN_2是根据全连接进行改造的 。 CNN_1中是在第二个卷积层的输出中加入Actor网络的输出Policy 。 CNN_2中是在第一个全连接的输出中加入Actor网络的输出Policy。
2019-12-21 19:34:41
55B
强化学习
深度学习
倒立摆
卷积神经网络
1
模糊控制倒立摆实验(源程序、讲解ppt)
模糊控制中有关倒立摆的实验,附带源程序和讲解的ppt
2019-12-21 19:33:56
159KB
模糊控制
倒立摆
1
基于遗传神经网络的倒立摆控制研究
基于遗传神经网络的倒立摆控制研究:基于遗传神经网络的倒立摆控制研究相关的论文。
2019-12-21 19:30:08
16.04MB
tag
1
二级倒立摆的型逐级模糊神经网络控制
二级倒立摆的型逐级模糊神经网络控制.二级倒立摆的型逐级模糊神经网络控制.
2019-12-21 19:24:15
154KB
二级倒立摆,模糊神经网络控制
1
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