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迭代多输入多输出.rar_ILC_多输入多输出_迭代学习_迭代学习控制_闭环迭代学习
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多输入多输出
迭代学习
迭代学习控制
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多输入多输出闭环迭代学习控制程序,能够是新学习的人很好的教程
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多输入多输出P型迭代学习matlab仿真实现.rar
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两输入两输出的比例型迭代学习控制算法的实现
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基于迭代学习控制ILC的多智能体一致性跟踪研究,算法设计
多输入多输出预测型迭代学习matlab仿真实现
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多输入多输出预测型型迭代学习matlab仿真实现,可适应不同的曲线。
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迭代学习控制的matlab程序,m文件结合simulink实现。
迭代多输入多输出
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智能控制中的迭代学习控制有着广泛的用途,迭代学习控制算法简单,控制效果优良,以上给出了多输入多输出系统的迭代学习控制仿真程序
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多输入多输出的迭代学习算法的一个示例,代码直接可用,里面的一些注释自己可以修改
PLC 上的 ILC:使用可编程逻辑控制器 (PLC) 的迭代学习控制 (ILC)。-matlab开发
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我的学生的另一个演示:PLC 上的 ILC。 包括一个示例性的 CoDeSys 项目。 这是一个硬件在环 (HIL) 模拟。 目标是EATON EC4P-200 Easy Control PLC。 也可以在 XSOFT-CODESYS 中提供的模拟模式下运行程序。 请访问http://www.eaton.eu/Europe/Electrical/ProductsServices/Automatio
两输入两输出闭环PD迭代.rar
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闭环迭代控制算法,注释详细。方便改写。两输入两输出,连续系统闭环迭代控制算法。学习律采用PD方式。欢迎分享,交流,下载
迭代学习的MATLAB仿真-ILC_closedloop_hip.rar
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迭代学习的MATLAB仿真-ILC_closedloop_hip.rar 迭代学习MATLAB仿真的框架,里面没有加入被控对象。以后可以根据自己的需要进行添加被控模型、修改控制算法、给定输入。希望能对各位有用。下载解压后运行main.m
粒子群控制器优化迭代学习控制.rar
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MATLAB程序m文件和simulink程序,用粒子群算法做控制器去优化迭代学习控制,鲁棒性好,且迭代精度高,有PDF详细解释
ilc2.rar_control_matlab_学习控制_迭代学习_迭代学习控制
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迭代学习控制源代码,希望学习次控制方法的朋友能和我交换资源
ILC.rar_C#机械臂_伺服阀_控制伺服_机械臂_迭代学习控制
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包含了几篇有关迭代学习控制算法在机械臂控制,伺服阀控制中的应用。有几篇是外文文献,希望能够为不能从数据库下载文件的朋友提供一点帮助
MATLAB_迭代学习控制_论文例子2_反馈_ilc
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迭代学习控制入门实例,初学者很容易上手,是单输入但输出系统
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迭代学习控制源程序,适合初学者,希望和有关机器鱼轨迹跟踪方面交流。
DPD_ILC:实现“ RF功率放大器线性化的迭代学习控制”
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DPD_ILC 实现“ RF功率放大器线性化的迭代学习控制” 该代码是简化的ILC算法的实现。 有两个部分:1-通过函数“ Find_out_PA(in_PA)”对PA进行建模:y = \ alpha_0 + \ alpha_1 x + \ alpha_2 x | x | ^ 2 + \ alpha_3 x | x | ^ 4 + \ alpha_4 x | x | ^ 6 \ alpha_i
输入限幅下的迭代学习控制
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基于Lyapunov-like方法 提出在有限作业区间上实现跟踪的带限幅的迭代学习控制器设计. 针对含有非参数化及部分参数化不确定性的非线性系统 设计鲁棒迭代学习控制器 但该方法不要求已知不确定特性的范数界. 针对参数化不确定非线性系统 设计自适应迭代学习控制器. 在系统满足有界输入有界状态 BIBS 假设条件及控制输入饱和限幅作用下 统一对上述三类系统进行分析. 理论分析结果表明 该方案可保证闭
2、闭环D型迭代学习控制仿真分析_迭代控制_matlab_迭代学习_迭代学习控制_diedai_
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基础的迭代学习控制算法,基于开环、闭环、开闭环的算法
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选用一个例子,进行迭代学习控制的编程,程序里有说明。文件包含simulink、m文件。
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簡易的迭代學習程式,方便對迭代學習剛接觸的人使用
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probability principle component analysis, using matlab to reduce the dimenission of data.
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针对多关节机械臂系统的自适应迭代学习控制Matlab例程
具有初态学习的闭环PD型迭代学习控制 (2010年)
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针对一类输入时滞非线性系统提出了一种新的学习控制算法,即在任意初始状态条件下系统的输入和初态同时进行学习的闭环 PD型迭代学习控制,其中输入利用给定超前法。给出了该算法谱半径形式的收敛条件,并利用算子理论证明了系统在任意初始状态条件下经过迭代后,其输出能够完全跟踪期望轨迹。该算法解决了闭环 PD型迭代学习控制的初始状态问题,且放宽了收敛条件。仿真结果表明了该算法的有效性。
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卷积码译码值最终输出算法,输入为软迭代编码输入,输出为软译码输出 即SISO算法,
非线性系统开闭环Pi型迭代学习控制的鲁棒性 (2001年)
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对于完成重复轨迹跟踪任务的系统,迭代学习控制是一种能有效地改进其跟踪性能的技术。研究并给出了一类非线性系统开闭环P1型迭代学习控制的鲁棒条件,证明了系统在状态干扰、输出干扰和初态干扰有界的情况下跟踪误差有界收敛,在所有干扰渐近重复的情况下可以完全地跟踪给定的期望轨迹。从鲁棒条件式看出,迭代学习控制的鲁棒性与学习控制律中的积分系数无关。
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Matlab的迭代学习控制程序(ILC)
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