发动机系统中的电子节气门是一种典型的非线性控制对象,特别是节气门运动过程中的弹簧扭矩和摩擦阻力十分复杂,其数学模型很难精确建立,参数不易获取.针对电子节气门的非线性因素,提出一种内模控制器的设计方法.首先分析电子节气门系统的数学模型,在Matlab/Simulink仿真平台上对模型的有效性进行验证,进而以内模控制结构为基础,建立电子节气门复域模型,分析系统的非线性干扰,设计针对时变参数的内模控制器.仿真结果显示,在模型较精确的情况下,内模控制器具有优于传统PID和一般滑模控制的控制性能,而在模型失配的情况下,内模控制器的鲁棒性能够保证它的控制性能仍然优于传统PID.在所提出的内模控制器设计方法中,前馈滤波器的设计并未用到任何系统参数,但仍然能够保证理想的稳态响应和扰动响应,因此所提出方法相比于很多针对具体模型的控制策略,具有更好的实用价值.

针对带有未知虚拟控制增益符号的一类非线性系统,采用基于参数的坐标变换和参数重定义,将该系统转化为参数输出反馈形式, 从而将未知的虚拟控制增益归入高频控制增益中.由于该高频控制增益符号未知,将Nussbaum增益技术融入自适应Backstepping方法中设计自适应输出反馈控制器.采用调节函数法设计参数自适应律以避免过参数估计.该方法所设计的自适应输出反馈控制器可确保闭环系统的所有信号一致有界,且跟踪误差渐近收敛.仿真研究表明了该设计方法的有效性.

自己改良的非线性变换图像增强方法的matlab程序，用在了我的毕业设计里面实测可用，请赐分。

本书介绍了非线性系统控制设计的一种新的反馈线性化理论与方法-逆系统方法。内容包括非线性模型的表示与建立、逆系统方法的设计原理、单变量及多变量系统的控制设计问题、非线性系统的状态观测器理论。

一些非线性反馈移位寄存器的周期结构

cg法matlab代码 带给你 光学眼镜 Optizelle [op-tuh-zel]是一个开放源代码软件库，旨在解决以下形式的通用非线性优化问题： 最小f（x） 最小f（x）st g（x）= 0 最小f（x）st h（x）≥0 最小f（x）st g（x）= 0，h（x）≥0 它具有 最先进的算法 无限制-最陡下降，预处理非线性CG（Fletcher-Reeves，Polak-Ribiere，Hestenes-Stiefel），BFGS，Newton-CG，SR1，信任区域Newton，Barzilai-Borwein两点逼近 平等受约束-不精确的复合步骤SQP 不等式约束-锥约束（线性，二阶锥和半定）的原始对偶内点法，锥约束的对数屏障方法 受限-以上各项的任意组合 开源的 根据2条款BSD许可发布 免费且可以使用开放源代码和封闭源代码的商业代码 多语言支持与C ++，MATLAB / Octave和Python的接口 强大的计算能力和可重复性 可以从任何优化迭代中停止，存档和重新开始计算 结合多语言支持，优化可以从一种语言开始并迁移到另一种语言。 例如，可以在C ++中迁移并完成以P

为解决实际行人重识别系统中识别率低、识别速度慢的问题，从创新和工程应用出发，提出了一种行人重识别算法。对行人图片进行预处理，采用色调、饱和度、亮度（hue，saturation，value，HSV）空间非线性量化的方法构建颜色命名空间，对人体分区域预识别来提高检测效率；对备选目标的整幅图像提取HSV和方向梯度直方图（histogram of oriented gradient，HOG）作为整体特征并在滑动窗口内提取颜色命名（color naming，CN）特征和2个尺度的尺度不变特征（scale invariant local pattern，SILTP），采用本文融合算法得到新的特征；在3个数据集上进行行人重识别，融合的特征在2种度量学习算法的Rank1平均提高了2.4%和3.3%。实验结果表明该算法能够提高重识别精度。

离散控制Matlab代码

循环码matlab中编程代码KoopmanMPC_for_flowcontrol 该项目在H. Arbabi，M。Korda和I. Mezic（）撰写的论文“非线性流动的数据驱动的Koopman模型预测控制框架”之后，演示了Koopman-MPC框架在流量控制中的应用。 下图总结了Koopman-MPC框架： 根文件夹中的文件： 汉堡的例子 按照本文中的说明运行Burgers示例，它包括数据收集，用于标识Koopman线性系统的扩展动态模式分解（EDMD），以及从某个初始条件开始的闭环控制系统。 随意使用代码的参数，特别是尝试不同的可观察对象，嵌入尺寸，参考信号，初始条件等。带有初始参数设置的整个程序在2分钟内即可在我的个人笔记本电脑上运行。 腔体示例 运行本文中介绍的盖驱动腔流动示例，包括用于识别Koopman线性系统的EDMD，以及在极限循环上从某些初始条件运行的闭环控制系统。 运行此代码有两种选择：1-要求代码为EDMD生成数据。 这是一个漫长的过程，对于白皮书中报告的参数值，在功能强大的台式机上（无并行化）大约需要10个小时，或者2-转到并下载数据文件“ Cavity_data

非线性规划的序列二次规划（SQP）算法Matlab程序