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安全技术-网络信息-神经网络
PID控制器
在辊道窑温度控制中的应用研究.pdf
安全技术-网络信息-神经网络
PID控制器
在辊道窑温度控制中的应用研究.pdf
2022-04-29 16:00:13
3.57MB
神经网络
安全
网络
文档资料
pid控制器
设计代码matlab-Self_Driving_Car_Simulation_In_MATLAB:Self_Driving_Car
pid控制器
设计代码matlab MATLAB中的无人驾驶汽车仿真 该存储库包含MATLAB中的一系列自动驾驶汽车仿真。 在无人驾驶汽车的环境中,仿真主要集中在控制,传感器融合,状态估计和定位上。 1.在MATLAB / SIMULINK中对自动驾驶汽车的车道保持辅助系统进行仿真 该项目使用计算机视觉和控制原理来模拟simulink中自动驾驶汽车的车道保持辅助系统。 simulink中的计算机视觉工具箱用于检测车道线,并使用
PID控制器
在车道线之间驾驶车辆。 首先,将相机捕获的图像序列转换为HSV色彩空间。 将阈值应用于HSV颜色空间中的S通道以隔离车道线。 使用投影变换对二进制图像进行变换以获得场景的鸟瞰图。 最后,使用Simulink用户定义功能中的2D点云分析仪处理鸟瞰图,以检测左右车道。 2.用于跟踪的
PID控制器
设计 3.混合自动机设计 实现了汽车的动态性,
PID控制器
将汽车驶向指定的目标,同时避开了地图上的障碍物。 汽车和控制器的动力学都使用MATLAB中的面向对象程序植入到Car.m文件中。 主要功能运行汽车模型并绘制结果以生成用于此仿真的GIF文件。 注意:在每个文件夹
2022-04-26 10:51:51
57.69MB
系统开源
1
基于神经网络的
PID控制器
设计
基于神经网络的
PID控制器
设计,可以的,好的
2022-04-26 09:34:10
932KB
PID控制器
1
基于免疫遗传算法优化的自调整
PID控制器
研究
目前,传统自调整
PID控制器
回路中存在目的误差、平均误差和透过误差较多的现象,容易造成工艺数据控制不精确。为此,提出一种基于免疫遗传算法优化的自调整
PID控制器
研究方案。首先确定
PID控制器
系统硬件结构,采用免疫遗传算法对自调整
PID控制器
回路中的积分单元以及微积分计算进行优化,有效避免了目的误差的产生,使用交叉与变异算子调整比例单元以及比例微分单元,借鉴数据交叉适应度值有效控制系统出现稳定性差变、降低平均误差以及透过误差出现的概率,保证工艺数据控制精度,有效解决了上述问题。仿真实验证明,基于免疫遗传算法优化的自调整
PID控制器
能够对工艺数据进行高精度控制,具有实践意义,能为自调整
PID控制器
研究发展提供帮助。
2022-04-26 07:33:59
1.42MB
免疫遗传算法
PID控制器
微分单元
比例单元
1
基于PSO粒子群优化的
PID控制器
最优参数kp,ki,kd计算,matlab2021a中运行测试
基于PSO粒子群优化的
PID控制器
最优参数kp,ki,kd计算,matlab2021a中运行测试 function z=PSO_PID(x) assignin('base','Kp',x(1)); assignin('base','Ki',x(2)); assignin('base','Kd',x(3)); [t_time,x_state,y_out]=sim('PID_Model',[0,20]); z=y_out(end,1);
2022-04-25 10:05:46
13KB
文档资料
云计算
PSO粒子群优化
PID控制器
基于Matlab的模糊
PID控制器
设计与仿真
比较详细的阐述了模糊控制的原理,并给出了模糊PID仿真实例,与常规PID控制进行了比较
2022-04-20 10:17:17
1.06MB
模糊
PID
Matlab
1
PID控制器
参数整定技巧
PID控制器
的参数整定是控制系统设计的核心内容。它是根据被控过程的特性确定
PID控制器
的比例系数、积分时间和微分时间的大小。
PID控制器
参数整定的方法很多,概括起来有两大类:一是理论计算整定法。它主要是依据系统的数学模型,经过理论计算确定控制器参数。这种方法所得到的计算数据未必可以直接用,还必须通过工程实际进行调整和修改。二是工程整定方法,它主要依赖工程经验,直接在控制系统的试验中进行,且方法简单、易于掌握,在工程实际中被广泛采用。
PID控制器
参数的工程整定方法,主要有临界比例法、反应曲线法和衰减法。两种方法各有其特点,其共同点都是通过试验,然后按照工程经验公式对控制器参数进行整定。但无论采用哪一种方法所得到的控制器参数,都需要在实际运行中进行最后调整与完善。现在一般采用的是临界比例法。利用该方法进行
PID控制器
参数的整定步骤如下:(1)首先预选择一个足够短的采样周期让系统工作;(2)仅加入比例控制环节,直到系统对输入的阶跃响应出现临界振荡,记下这时的比例放大系数和临界振荡周期;(3)在一定的控制度下通过公式计算得到
PID控制器
的参数。
2022-04-12 17:04:42
34KB
PID
参数整定
1
基于遗传算法优化的神经网络
PID控制器
(2005年)
提出了一种新的改进遗传算法优化的神经网络
PID控制器
。该方法设计了基于性能指标的适应度函数、自适应的交叉概率、变异概率,引入移民的遗传算法,从而有效地抑制了早熟和维持种群多样性,保证了得到的优化参数为最优参数。该方法为非线性被控对象的控制提供了一种最优参数控制器设计途径。仿真结果证明:利用改进遗传算法设计的控制紧闭环性能优越,鲁棒性强。
2022-04-09 17:11:17
4.57MB
工程技术
论文
1
BP网络
PID控制器
,bp神经网络pid控制,matlab
编写BP神经网络S函数,搭建BP神经网络PID控制器simulink模型进行仿真
2022-04-06 20:10:19
160KB
pid
bppid
BP神经网络PID控制器matlab仿真
神经网络
基于 MATLAB 的 PID 控制器:在单个 m.code 中构建 PID 控制器的非常简单有效的方法-matlab开发
此代码在 MATLAB 环境中生成 PID 控制器,而无需使用任何内置命令或 simulink 模块。 通过更改 Kp、Ki、Kd、模拟时间或所需的设置值来调整此 PID。 该代码的独特之处在于您可以用模型/系统替换两个集成器。 您将在代码中的该位置找到注释。 我使用此代码而不是 Real Time Workshop (RTW) 来模拟具有硬件在环 (HIL) 的系统,它工作得很好。 您需要正确设置您的时间,以便您的系统有足够的时间来休息/安顿下来。
2022-04-06 17:26:45
2KB
matlab
1
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