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  1. PID控制及其MATLAB仿真

  2. 一本详细介绍PID控制及仿真的书籍~ 第 1 章数字 PID 控制 1.1 PID 控制原理 1.2 连续系统的模拟PID 仿真 1.3 数字PID 控制 1.3.1 位置式PID 控制算法 1.3.2 连续系统的数字PID 控制仿真 1.3.3 离散系统的数字PID 控制仿真 1.3.4 增量式PID 控制算法及仿真 1.3.5 积分分离PID 控制算法及仿真 1.3.6 抗积分饱和PID 控制算法及仿真 1.3.7 梯形积分PID 控制算法 1.3.8 变速积分PID 算法及仿真 1.3.

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2009-08-04
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：xxb0216

  1. 先进PID控制及其matlab仿真

  2. 第 1 章数字 PID 控制 1.1 PID 控制原理 1.2 连续系统的模拟PID 仿真 1.3 数字PID 控制 1.3.1 位置式PID 控制算法 1.3.2 连续系统的数字PID 控制仿真 1.3.3 离散系统的数字PID 控制仿真 1.3.4 增量式PID 控制算法及仿真 1.3.5 积分分离PID 控制算法及仿真 1.3.6 抗积分饱和PID 控制算法及仿真 1.3.7 梯形积分PID 控制算法 1.3.8 变速积分PID 算法及仿真 1.3.9 带滤波器的PID 控制仿真 1.3

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2010-04-23
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：hatestomach

  1. 先进 PID 控制及其 MATLAB 仿真 （PDF+程序）

  2. 目 录 前 言 第 1 章 数字 PID 控制………………………………………………………………(1) 1.1PID 控制原理 ……………………………………………………………………(1) 1.2 连续系统的模拟 PID 仿真…………………………………………………………(2) 1.3 数字 PID 控制……………………………………………………………………(3) 1.3.1 位置式 PID 控制算法……………………………………………………………(3) 1.3.2 连续系统的数字 PID 控制仿真……

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2013-03-19
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：jimmywzw

  1. 人工神经网络

  2. 径向基函数网络RBF，和BP神经网络的主要区别，基于免疫算法的RBF神经网络设计

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-05-22
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：hhy1713735963

  1. PID电机控制

  2. PID电机控制目录 第1 章 数字PID 控制 1.1 PID 控制原理 1.2 连续系统的模拟PID 仿真 1.3 数字PID 控制 1.3.1 位置式PID 控制算法 1.3.2 连续系统的数字PID 控制仿真 1.3.3 离散系统的数字PID 控制仿真 1.3.4 增量式PID 控制算法及仿真 1.3.5 积分分离PID 控制算法及仿真 1.3.6 抗积分饱和PID 控制算法及仿真 1.3.7 梯形积分PID 控制算法 1.3.8 变速积分PID 算法及仿真 1.3.9 带滤波器的PID

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-08-11
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：forever188141

  1. 免疫RBF神经网络PID控制器在矿井输送机中的应用

  2. 针对如今复杂被控对象大滞后、非线性和时变性的特点,研究把人工免疫算法和RBF神经网络相结合对PID控制器进行参数寻优,应用到矿井输送机上。利用人工免疫算法,无需事先确定隐层结点个数,设计了一种动态的RBF神经网络,并且分析基于免疫算法的RBF神经网络的PID控制器的算法结构。通过仿真实验得知:研究设计的免疫RBF神经网络的PID控制器在抗干扰性、跟随性和鲁棒性方面都表现出了良好的控制效果,非常适合用于控制模型不确定的情况。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-01
    • 文件大小：247808
    • 提供者：weixin_38722184

  1. 基于免疫算法的RBF神经网络设计

  2. 基于免疫算法的RBF神经网络设计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：284672
    • 提供者：weixin_38732463

  1. 基于扩展的径向基函数核支持向量机的产品销售预测模型

  2. 针对产品销售时序具有多维度，非线性的特征，通过设计了一种扩展的RBF核函数，将其应用于支持向量机中，得到一种扩展的RBF核支持向量机(ERBF-SVM: Expanded Radial Basis Function - Support Vector Machine)；同时设计了一种改进的免疫优化算法对其参数进行寻优。 该方法被应用于汽车销售预测实例中，并与BP神经网络(BPNN)、采用一般RBF核的支持向量机(v-SVM: v-Support Vector Machine)及多尺度支持向量机（M

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：671744
    • 提供者：weixin_38523251