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DAS
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- 预测控制是一种新型的控制算法之一。经典的PID控制方法简单方便,但是精度不高。近年来发展的自适应、自校正方法精度高,但其本质要求在线辨识对象模型,对过程的未建模动态和扰动的适应能力差,鲁棒性不好。预测控制方法集PID和自适应方法二者之长,是一种面向工业过程特点、对模型要求低、在线计算方便、控制精度高的算法。数字计算机向小型、高速、大容量、低成本方向的发展,为预测控制这类新算法的实现提供了物质基础。 本文以PCT—Ⅲ型过程控制系统装置为平台,将预测控制算法运用到实际系统中去,该装置分为水位系统和温
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- 模拟退火算法——组合优化 模拟退火算法主要用于解决组和优化问题,它是模拟物理中晶体物质的退火过程而开发的一种优化算法。在对固体物质进行模拟退火处理时,通常先将它加温熔化,使其中的粒子可自由运动,然后随着温度的逐渐下降,粒子也逐渐形成了低能态的晶格。若在凝结点附近的温度下降速率足够慢,则固体物质一定会形成最低能态的基态。 对于组合优化问题来说,它也有这样的类似过程。组合优化问题解空间中的每一点都代表一个具有不同目标函数值的解。所谓优化,就是在解空间中寻找目标函数最小(大)解的过程。若把目标
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四旋翼无人机
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