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采用模糊RBF神经网络对柴油机油门执行器位置进行控制，介绍了电液调速执行器的动态特性，设计了电液调速控制回路，本文将一种基于模糊RBF神经网络的PID控制器应用于柴油机调速控制当中，详细说明了模糊RBF神经网络控制器的设计过程，它结合了传统PID以及神经网络和模糊控制的优点，可以在线调整得到一组最优的PID控制参数。仿真结果表明该系统比传统模糊控制的响应速度快、超调小，且适应性强，具有推广价值。-fuzzy RBFNN right Diesel throttle actuator positio
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation).源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应
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《MATLAB控制系统仿真与实例详解》一书的光盘源码。图书简介：本书详细地讲解了MATLAB 7.x的功能与相关操作以及MATLAB在控制系统中的仿真应用。本书内容包括控制系统仿真基础、MATLAB程序设计语言基础、控制系统理论基础、Simulink交互式仿真环境、控制系统建模、线性控制系统的分析与仿真、PID控制系统设计及仿真、最优控制系统设计、鲁棒控制系统设计、神经网络系统设计及其MATLAB实现、模糊控制系统设计和系统辨识。
-" MATLAB Control System S
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线性二次最优控制加权阵遗传算法优化适应度函数m文件；模糊控制器量化比例因子遗传算法优化适应度函数m文件-Linear quadratic optimal control weighted array genetic algorithm fitness function m documents quantization scale factor of fuzzy controller optimized by GA fitness function m file
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用s函数写得二级倒立摆模型，用状态反馈、最优控制、模糊控制进行仿真。-S function written with double inverted pendulum model, using state feedback, optimal control, fuzzy control simulation.
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一级倒立摆的模糊控制，用融合函数的思想，基于最优控制。通过simulink仿真。-An inverted pendulum fuzzy control, with the idea of integration of functions, based on the optimal control. Through the simulink simulation.
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< 控制系统计算机辅助设计--MATLAB语言与应用>>系统地介绍了国际控制界最流行的控制系统计算机辅助设计语言MATLAB，侧重于介绍MATLAB语言编程基础与技巧、数学问题的MATLAB求解、线性系统计算机辅助分析、控制系统与其他复杂系统的Simulink建模，控制系统的计算机辅助设计方法，包括串联控制器、状态反馈控制器、多变量系统频域设计、PID控制器设计、最优控制器设计、LQG/LTR控制器设计、H2=H1 最优控制、分数阶控制、自适应控制、模糊控制、神经网络控制、遗传
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采用模糊控制的思想，实现交通路口红绿灯时间的优化控制。
功能要求：(1) 采用模糊控制实现红绿灯控制，根据车流量的不同来控制红绿灯的显示时间。
(2) 模拟实际交通路况，简化编程难度，只考虑横竖方向的车流量，并不考虑车的拐弯，重点突出模糊控制算法
-Using fuzzy control theory to achieve the traffic intersection of time optimal control of traffic lights. Functional re
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倒立摆的研究 包括PID 模糊最优控制等-The study included PID double inverted pendulum fuzzy optimal control, etc
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采用模糊控制的思想，实现交通路口红绿灯时间的优化控制。分别采用m文件及模糊工具箱实现相应的模糊控制。-Fuzzy control theory, to achieve optimal traffic intersection control lights time. M file and were used to achieve the corresponding fuzzy fuzzy toolbox control.
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究。
PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。
同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练
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模糊控制PID参数整定及最优，希望有用啊-Fuzzy control and optimal PID parameter tuning, ah want to be useful
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这个是关于先进控制技术的matlab代码，都是结合实例的。内包含：模糊控制、神经网络控制、灰色控制、专家控制、鲁棒控制、Smith控制、达林控制、以及各种通用工业ＰＩＤ控制-This is about the matlab code for advanced control technologies are combined with examples. Contains: fuzzy control, neural network control, gray control, expert c
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模糊PID控制，能够自动调节PID参数，使系统控制达到最优。-Fuzzy PID control, can automatically adjust the PID parameters to achieve optimal system control.
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描述倒立摆的仿真图，采用模糊控制的算法和最优控制策略。-The simulation diagram describing the inverted pendulum, fuzzy control algorithm and the optimal control strategy.
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this file contain 5 simulation file in matlab siftware
1- motor control with fuzzy
2-MPPT with fuzzy
3-lightning protection
4-Mass- Spring model simulation
5-Optimal power flow with PSO
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针对自治水下机器人(AUV)的路径规划问题进行了研究,依据模糊控制规则,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的模糊路径规划算法.首先建立水下水平面内路径规划的模糊规则,并应用A/B模型进行静态和动态障碍物的避障.同时考虑到模糊边界的选择具有很大的随意性,所生成的路径并非最优,利用PSO算法进行模糊集合的优化,使得最终生成的路径最优.应用设计的粒子群优化模糊(PSO-fuzzy)算法针对动静态障碍物进行了避障路径规划,仿真结果验证了所设计的方法的有效性.-The study was conducte
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粒子群优化算法的基本思想是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．
PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。-The basic idea of Particle Swarm Optimization (PSO) is to find the optimal solution by cooperating and sharing information among individuals.
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PSAT( Power System Analysis Toolbox)，中文翻译为电力系统分析软件包，包含了：PF-潮流计算；CPF-连续潮流；OPF-最优潮流；SSSA-小扰动分析；TDS-时域仿真；GUI-用户人机界面；GNE-自定义模型等功能。
经过验证，该工具包已经可以计算上千节点规模的系统。而且该软件包源代码完全公开，因此用户可以根据自己的研究兴趣编写修改相应源代码实现研究目的。同时, 依托于Matlab 的强大计算功能以及丰富的控制、信号处理、鲁棒控制、模糊控制等工具箱, 使得P
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粒子群优化算法(PSO：Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术（evolutionary computation）。
源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想：是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解．
PSO的优势：在于简单容易实现并且没有许多参数的调节。目前已被广泛应用于函数优化、神经网络训练、模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。(The particle swarm optimization (PSO:Part
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