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03041507
- 在某初教机的线性模型基础上，建立了飞机的纵向和横向传递函数，分析了模型参数的不确定性，通过使用MATLAB中的NCD模块对飞行控制系统及PID控制器等参数进行优化，设计出了飞机的自动驾驶仪高度保持和航向保持模式。这种方法既避免了复杂的计算和编程，又使系统具有较好的稳定，陛、动态性能和鲁棒性，克服了飞机模型参数随着高度和速度的变化（即模型参数存在不确定性）而需要按照多个不同高度和速度的飞行区域设计一系列控制器的缺点-early in a plane of the linear model, bas
bldc.matlab.rar
- 在分析无刷直流电机（BLDC）数学模型的基础上，提出了一种无刷直流电机控制系统仿 真建模的新方法。在Matlab/Simulink环境下，把独立的功能模块和S函数相结合，构建了无刷直流 电机系统的仿真模型。系统采用双闭环控制：速度环采用离散PID控制，根据滞环电流跟踪型PWM 逆变器原理实现电流控制。仿真和试验结果与理论分析一致，验证了该方法的合理性和有效性。 此方法也适用于验证其他控制算法的合理性，为实际电机控制系统的设计和调试提供了新的思路。 ,Based on the mathe
PID
- PID（比例-积分-微分）控制器作为最早实用化的控制器已有50多年历史，现在仍然是应用最广泛的工业控制器。PID控制器简单易懂，使用中不需精确的系统模型等先决条件，因而成为应用最为广泛的控制器。 -PID CONTROLL
Fuzzy_PID_Control_of_Stepping_Motor
- 摘要:由于步进电动机调速系统具有非线性等特点,使得利用简单模糊控制与传统PID控制精度不高,因此文中提出利用模 糊PID控制器实现对步进电动机调速系统进行控制的方法,并设计了模糊PID控制器。文中首先建立了步进电动机的数学 模型,并根据数学模型推导了其传递函数 然后介绍了模糊PID控制器结构,以及模糊控制规则的生成方法,并且对该控制 方案进行数字仿真。仿真结果表明:该方法调节精度较高,动态响应快,无超调,有一定的可行性。 -Abstract: As the stepper mot
DMC-sheji
- 摘要 随着火电机组向大容量、高参数和高效率方向发展，对机组热工自动控制系统控制品质的要求也随之提高。在热工过程中，大多数热工对象具有较大的惯性和迟延，且是非线性和慢时变的，部分对象还是多变量的，因而具有很大的不确定性和强耦合性。这就难以建立精确的数学模型，使采用固定参数的PID控制器不能与生产上越来越高的控制要求相适应。 本文主要是研究动态矩阵控制算法在主汽温控制方面的应用。首先，分析了当前火电厂主汽温的控制方式和常规的控制方法，以及影响主汽温变化的各种扰动因素；然后，介绍了动态矩阵控制
Model-Predictive-Control
- 模型预测控制由于有一些PID没有的优点，应用在许多行业。-Model predictive control is not because there are some advantages of PID, used in many industries.
MPC-past--present-and-future
- 模型预测控制由于有一些PID没有的优点，应用在许多行业。-Model predictive control is not because there are some advantages of PID, used in many industries.
PID-controller
- 介绍了一种基于最，j,-最大原理整定鲁棒PID控制器参数的方法，并应用MA ⅡAB 优化工具箱函数按非线性二次规划法搜索合理的PID参数。仿真结果表明，优化函数寻找 最佳PID参数简便可靠；当模型在一定范围内变化时，按该方法整定的鲁棒PID控制器均 能保证控制系统的动态性能良好。-Introduced based on the most, j,- setting the maximum principle method of robust PID controller paramet
BLDCM-PID-Control-System
- 建立了无刷直流电机的数学模型，并设计了基于Matlab 的无刷直流电机PID 仿真系统。-Simulation and Experiment Study of BLDCM PID Control System
Intelligent-controller
- PID控制算法简单、鲁棒性强，但其参数整定过程繁琐，整定时需要控制对象的精确数学模型，而且整定往往是针对某一种具体工况进行的，缺乏自学习和自适应能力。模糊神经网络则兼备了模糊逻辑和神经网络的优点，具有函数逼近功能，具有较强的自适应、自学习能力、容错能力和泛化能力。借助于遗传算法对全局性参数进行优化设计，借助于BP算法对局部性参数进行优化，将模糊神经网络和遗传算法引入PID控制参数的整定过程，构造出一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器-Intelligent controller ba
shuangxiangDC-DCbianhuanqi
- 以双向DC-DC变换器为例，通过双向控制模型的分析，采用PID 补偿环节的单电压闭环实现了BDC系统闭环稳定。-Bi-directional DC-DC converter, for example, through the analysis of the two-way control model, the single-voltage closed-loop PID compensation link to achieve a the BDC system closed-loop stabl
T-S_module
- 小车倒立摆，利用t-s模型与pid调节，比较简单实用-xiao che dao libai li yong pid tiao jie
LQRyuPID
- 从倒立摆的数学模型入手，对比了lqr控制器和pid控制器的设计和仿真-From the mathematical model of the inverted pendulum to start, compared to the design and simulation controllers and pid controller lqr
FOCcyh
- 异步电机 matlab仿真模型 PID调节已经调试好矢量控制 弱磁控制 第一次发帖 精心准备-FOC field orientation control induction motor
water-level-control-of-Double-tank-
- 双容水箱的液位控制问题。首先对被控对象的模型进行分析，并采用实验建模法求取模型的传递函数。其次，设计PID控制器，在Matlab/Simulink环境下建立双容水箱控制的仿真模型，对PID控制算法进行仿真研究。通过仿真实验，证明该设计方法可行性和该算法的正确性。最后完成了基于PLC的双容水箱液位控制的软硬件设计，编写了PLC梯形图实现了水箱液位的PID控制。-Dual tank water level control problems. First, the controlled object
Fuzzy-PID-dual-mode-control-system
- 交流位置伺服系统因其存在参数时变、负载扰动以及电机的非线性等缺点， 很难为其建立准确的模型. 模糊（ fuzzy）控制具有无需建立被控对象的数学模型、鲁棒性好等 优点，但稳态精度差. 将模糊控制和PID 控制相结合，设计了Fuzzy-PID 双模控制器. 在论域内 用不同的控制方式分段实现控制，这样就综合了模糊控制和PID 控制的优点，克服了各自的缺 点. 该控制器结构简单、易于实现. 在半闭环交流位置伺服系统上所做的实验表明，采用Fuzzy- PID 双模控制器与采用经典P
PID_Simulink
- 描述了PID控制规律及控制器实现及用Simulink建立PID控制器及构建系统模型与仿真方法。-Describes the PID control law and controller implementation and the establishment of a PID controller and build the system model and simulation method using Simulink.
PID-for-feixingqi
- 很详细的四轴飞行器pid参数调节方法 完全个人经验总结 自控模型分析-Very detailed quadrocopter pid parameter adjustment method Personal Experience complete Controlled model
vector-control
- 在 MATLAB 7/Simulink 环境下, 建立了永磁交流伺服电机的矢量控制系统模型, 并在速度环建立了基于模糊自整定 PID 控制的 FUZZY-pid 模型,对 PMSM 电机的位置控制和突加负载情况进行了仿真研究,并与基于常规 PID 的仿真结果进行 了对比,对比结果表明,采用模糊自整定 PID 控制算法,系统位置控制性能明显优于常规 PID 控制算法-Abstract: Established the simulation model for PMSM (permanent
并网逆变器的PQ控制策略研究
- 详细阐述基本原理，以及搭建仿真模型的详细过程，给出了参数，并给出了算例和仿真图，具有很好的参考价值。