帮我写一段滑模控制的matlab代码

时间: 2023-03-05 09:23:06 浏览: 47
好的,下面是一个简单的滑模控制的 Matlab 代码示例: 假设要控制的系统是一个简单的二阶系统: $$ \ddot{y} + 2\zeta\omega_n\dot{y} + \omega_n^2 y = u $$ 其中,$y$ 是系统的输出,$u$ 是输入信号,$\omega_n$ 和 $\zeta$ 分别是系统的自然频率和阻尼比。 我们可以将系统转化为标准的状态空间形式: $$ \begin{aligned} \dot{x} &= Ax + Bu \\ y &= Cx \end{aligned} $$ 其中, $$ A = \begin{bmatrix}0 & 1\\-\omega_n^2 & -2\zeta\omega_n\end{bmatrix}, \quad B = \begin{bmatrix}0\\1\end{bmatrix}, \quad C = \begin{bmatrix}1 & 0\end{bmatrix} $$ 现在,我们来实现一个滑模控制器来控制这个系统。首先,定义滑模面为: $$ s = y_d - y $$ 其中,$y_d$ 是期望的输出值。然后,定义控制输入为: $$ u = -k_1 sgn(s) - k_2 s $$ 其中,$k_1$ 和 $k_2$ 是滑模控制器的参数,$sgn(\cdot)$ 是符号函数。 最后,我们可以将滑模控制器和系统的状态空间模型结合起来,实现滑模控制器的代码如下: ``` % 系统参数 omega_n = 1; zeta = 0.7; % 状态空间模型 A = [0 1; -omega_n^2 -2*zeta*omega_n]; B = [0; 1]; C = [1 0]; D = 0; sys = ss(A, B, C, D); % 滑模控制器参数 k1 = 1; k2 = 1; % 期望输出值 yd = 1; % 初始状态 x0 = [0; 0]; % 模拟时间 t = 0:0.01:10; % 滑模控制器函数 function u = sliding_mode_control(y, yd, k1, k2) s = yd - y; u = -k1*sign(s) - k2*s; end % 仿真模拟 u = zeros(size(t)); y = zeros(size(t)); x = x0; for i = 1:length(t) u(i) = sliding_mode_control(y(i), yd, k1, k2); [t_temp, x_temp] = ode45(@(t, x) (A*x + B*u(i)), [t(i) t(i+1)], x); x = x_temp(end, :)'; y(i+1) = C*x; end % 绘制结果 figure; subplot(2,1,1); plot(t, y(1:end-1), 'b', t, yd*ones(size(t)), 'r--'); xlabel('时间'); ylabel('

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RBF神经网络(Radial Basis Function Neural Network)是一种基于径向基函数实现的前馈神经网络,常用于函数逼近、分类和模式识别等问题。 滑模控制(Sliding Mode Control)是一种控制方法,可以保证系统在存在不确定性、外部扰动和噪声等情况下,能够保持稳定性和跟踪性。 Matlab是一种常用的科学计算软件,可以用来实现RBF神经网络和滑模控制。 具体讲解中可以分为以下几个步骤: 1.定义RBF神经网络的结构和参数,包括输入层、隐藏层和输出层的节点数,每个节点的径向基函数和权值等。常见的径向基函数有高斯函数、多项式函数和二次函数等。 2.利用Matlab软件实现RBF神经网络的训练过程,输入样本数据和对应的目标值,通过反向传播算法和误差反向传递算法,不断调整网络的参数,直到达到预期的精度和效果。 3.结合滑模控制的原理和方法,编写相应的Matlab代码,包括控制器的设计、系统模型的建立和仿真等步骤。常见的滑模控制器有LQR控制器、PID控制器和自适应控制器等。 4.进行仿真测试,评估RBF神经网络和滑模控制器的性能和效果。可以通过不同的指标和性能指标,比如控制精度、系统响应时间和稳定性等,来评价控制效果。 总的来说,RBF神经网络和滑模控制是两种常用的控制方法,在机器人控制、自动化系统、电力系统等领域得到了广泛的应用。利用Matlab软件实现这两种方法,可以提高控制系统的效率和性能,同时也方便了科学家和工程师的研究和开发工作。
滑模控制是一种基于滑动面和滑动模式的控制方法,具有较强的鲁棒性和适应性,适用于多种工业应用和机器人控制等领域。在Matlab中,可以用如下代码实现滑模控制的轨迹跟踪: 1. 定义系统模型 首先需要建立被控制的系统模型,例如简单的二阶系统: % 系统模型 m = 1; % 质量 k = 10; % 弹性系数 f = 0.2; % 摩擦系数 A = [0 1; -k/m -f/m]; B = [0; 1/m]; C = [1 0; 0 1]; D = [0; 0]; 其中,A、B、C、D分别为系统状态方程、输入方程、输出方程、直接转移矩阵。 2. 设计滑动面和滑动模式 根据系统模型,可以设计滑动面和滑动模式,以控制系统的状态跟踪目标轨迹。例如定义一个位置误差滑动面: % 滑动面 s = @(x) C*(x - xd); % 滑动模式 sd = @(x) C*xdotd; 其中,x为系统状态,xd为目标轨迹状态,xdotd为目标轨迹速度。 3. 设计控制器 根据滑动面和滑动模式,可以设计控制器。滑模控制器具有“滑动模式+滑动面”两个部分组成,其中滑动面部分可以设计为PD控制,滑动模式部分可以设计为比例控制,如下: % PD控制器 Kp = 10; % 比例系数 Kd = 1; % 导数系数 sdot = @(x) C*A*(x - xd) + C*B*(sd(x) - xdotd); u = @(x) -Kp*s(x) - Kd*sdot(x); % 比例控制器 K = 20; % 比例系数 v = @(x) K*s(x); % 滑模控制器 x0 = [0;0]; % 初始状态 T = 5; % 控制时长 [t,x] = ode45(@(t,x) (A+B*u(x))', [0 T], x0); % 数值求解ODE u_sl = @(x) u(x) + v(x); 其中,u为PD控制器,v为比例控制器,u_sl为滑模控制器,x0为初始状态,T为控制时长,ode45为Matlab内置的数值求解器。 4. 根据控制器进行轨迹跟踪 通过滑模控制器u_sl,可以对系统进行控制,使得输出状态x趋近于目标状态xd。如下代码给出了轨迹跟踪的结果可视化: % 轨迹跟踪 x_sl = zeros(size(x)); for i=1:length(x) x_sl(i,:) = x(i,:) + [0 1/K]*s(x(i,:))'; end figure; subplot(2,1,1); plot(x(:,1),x(:,2),'r-',xd(:,1),xd(:,2),'b--'); xlabel('Position'); ylabel('Velocity'); grid on; title('System Trajectory and Target Trajectory'); subplot(2,1,2); plot(x_sl(:,1),x_sl(:,2),'r-',xd(:,1),xd(:,2),'b--'); xlabel('Position'); ylabel('Velocity'); grid on; title('Sliding Mode Trajectory and Target Trajectory'); 其中,x_sl为滑模控制器控制下的状态轨迹,xd为目标轨迹,subplot为Matlab的多图绘制函数。 通过以上代码,可以实现基于滑模控制的轨迹跟踪,调节各个参数可以得到不同精度、速度、响应等特性的控制效果。
以下是磁悬浮滑模控制器的MATLAB代码示例: matlab % 定义系统动态方程 A = [0 1 0 0; 0 0 0 -1; 0 0 0 1; 0 0 0 0]; B = [0; 0; 0; 1]; C = [1 0 0 0; 0 0 1 0]; D = [0; 0]; sys = ss(A, B, C, D); % 设计滑模控制器 Q = diag([10 1 10 1]); R = 1; [K, S, E] = lqr(A, B, Q, R); A_aug = [A -B*K; zeros(size(A)) A-B*K]; B_aug = [B; zeros(size(B))]; C_aug = [C zeros(size(C))]; D_aug = [D]; sys_aug = ss(A_aug, B_aug, C_aug, D_aug); P = [-5 -5.1 -5.2 -5.3 -5.4 -5.5]; L = place(A_aug', C_aug', P)'; A_obs = [A-B*K B*K; zeros(size(A)) A-L*C]; B_obs = [B; zeros(size(B))]; C_obs = [C zeros(size(C))]; D_obs = [D]; sys_obs = ss(A_obs, B_obs, C_obs, D_obs); % 仿真系统响应 t = 0:0.01:10; u = zeros(size(t)); x0 = [1 0 0 0]; [y, t, x] = lsim(sys, u, t, x0); [y_aug, t_aug, x_aug] = lsim(sys_aug, u, t, [x0; zeros(size(x0))]); [y_obs, t_obs, x_obs] = lsim(sys_obs, u, t, [x0; zeros(size(x0))]); % 绘制图形 figure; subplot(3, 1, 1); plot(t, y(:, 1), 'b', t_aug, y_aug(:, 1), 'r--', t_obs, y_obs(:, 1), 'g-.'); ylabel('Position'); legend('Original', 'Augmented', 'Observer'); subplot(3, 1, 2); plot(t, y(:, 2), 'b', t_aug, y_aug(:, 2), 'r--', t_obs, y_obs(:, 2), 'g-.'); ylabel('Velocity'); subplot(3, 1, 3); plot(t, y(:, 3), 'b', t_aug, y_aug(:, 3), 'r--', t_obs, y_obs(:, 3), 'g-.'); xlabel('Time'); ylabel('Current'); 该代码实现了磁悬浮系统的滑模控制器设计,包括状态反馈和状态估计。通过仿真系统响应,可以比较不同设计方案的性能。
分数阶滑模控制(Fractional Order Sliding Mode Control,FOSMC)是一种基于分数阶微积分理论的控制方法,结合了滑模控制和分数阶微积分的优势,能够克服滑模控制在快速响应和抗干扰性能上的局限性。 在Matlab中,我们可以使用Fractional Order Sliding Mode Control Toolbox(FOSMCTB)来实现分数阶滑模控制。以下是使用Matlab进行分数阶滑模控制的步骤: 1. 导入FOSMCTB工具箱:在Matlab命令窗口中键入“addpath('FOSMCTB的安装路径')”,将工具箱添加到当前工作路径。 2. 创建系统模型:根据实际系统的动态特性,建立系统的状态空间模型或传递函数模型。 3. 设计分数阶滑模控制器:使用FOSMCTB工具箱提供的函数进行控制器设计。可以使用函数“FOSMCRGainsDesign”来设计控制器增益参数。 4. 实现控制器:通过将设计好的控制器增益参数代入系统模型中,构建闭环控制系统。 5. 仿真和评估:使用Matlab的仿真工具,如simulink,进行分数阶滑模控制的仿真,并评估系统的性能。 在仿真过程中,我们可以根据需要进行系统参数的调整,在不同的控制任务中应用分数阶滑模控制器。通过比较与传统滑模控制的性能表现,可以评估分数阶滑模控制的优势和适用性。 总结起来,使用Matlab进行分数阶滑模控制的步骤包括导入FOSMCTB工具箱、创建系统模型、设计分数阶滑模控制器、实现控制器和进行仿真评估。这些步骤可以帮助我们理解和应用分数阶滑模控制算法,并在控制系统中提供更好的性能和鲁棒性。
超螺旋滑模控制(Super twisting sliding mode control)是一种针对非线性系统的控制方法,具有强鲁棒性和快速响应的特点。使用MATLAB进行超螺旋滑模控制的仿真可以通过以下步骤完成: 1. 建立非线性系统模型:首先,需要根据实际问题建立非线性系统的数学模型。可以使用MATLAB中的Simulink进行建模,或编写MATLAB函数来描述系统的动态特性。 2. 设计超螺旋滑模控制器:根据系统模型,设计超螺旋滑模控制器。超螺旋滑模控制器采用滑模面和超越观测器来实现系统的鲁棒控制。可以使用MATLAB中的控制系统工具箱进行控制器的设计和分析。 3. 进行仿真实验:使用MATLAB中的Simulink,将系统模型和超螺旋滑模控制器进行连接,构建控制系统模型。然后,设置仿真参数和初始状态,运行仿真实验。 4. 评估控制性能:通过观察仿真曲线和指标,评估超螺旋滑模控制的性能。可以考虑系统的追踪性能、稳定性、鲁棒性等指标,与原始系统或其他控制方法进行对比分析。 5. 优化控制器:根据仿真结果,如果控制性能未达到要求,可以对超螺旋滑模控制器进行调整和优化。可以调整控制参数、改变滑模面设计、或采用其他的鲁棒控制策略。 总之,通过MATLAB进行超螺旋滑模控制的仿真需要建立非线性系统的模型、设计控制器、进行仿真实验、评估性能和优化控制器。通过不断的实验和分析,可以得到满足要求的超螺旋滑模控制器设计。
缆车防摆滑模控制是一种常见的控制策略,可在缆车系统中实现稳定控制。下面是一个使用MATLAB实现缆车防摆滑模控制的示例: 假设缆车的状态向量为x=[θ,ω],其中θ表示缆车的角度,ω表示缆车的角速度。缆车的动态方程可以表示为: m l^2 ẍ + mgl sin(θ) = u 其中m表示缆车的质量,l表示绳长,g表示重力加速度,u表示系统的输入。为了控制系统的稳定性,我们需要设计一个控制器,使得缆车的角度θ收敛到零,并且缆车的角速度ω也收敛到零。为此,我们可以设计如下的滑模控制器: s = ω + λθ u = - k sign(s) - λω 其中,λ和k是滑模控制器的设计参数,sign(s)是符号函数。我们可以通过调节参数λ和k来控制系统的稳定性和响应速度。 下面是一个MATLAB实现缆车防摆滑模控制的示例代码: matlab % 缆车防摆滑模控制 % 系统参数 m = 1; % 缆车质量 l = 1; % 绳长 g = 9.81; % 重力加速度 % 滑模控制器参数 lambda = 1; % 滑模控制器参数 k = 1; % 滑模控制器参数 % 系统动态方程 A = [0 1; g/l 0]; B = [0; 1/(m*l^2)]; % 设计滑模控制器 syms s; s_dot = -k*sign(s) - lambda*A(2,:)*s; u = -B'*s_dot; % 模拟系统响应 tspan = [0 10]; x0 = [0.5; 0.1]; [t, x] = ode45(@(t, x) A*x + B*u(x), tspan, x0); % 绘制系统响应图 figure; plot(t, x(:,1), 'r', 'LineWidth', 2); xlabel('时间'); ylabel('角度'); title('缆车防摆滑模控制'); grid on; 在上述代码中,我们首先定义了系统的参数和滑模控制器的参数。然后,我们根据系统动态方程和滑模控制器的设计原理,求解出滑模控制器的状态变量s和控制器输入u。最后,我们使用MATLAB的ode45函数模拟系统的响应,并绘制出系统的角度随时间的变化图。
抱歉,由于无人机编队滑模控制的程序较为复杂,需要考虑飞行器的动力学模型、控制策略等多个方面,因此无法在这里直接提供完整的 Matlab 代码。建议您参考相关的控制理论和文献,结合自己的实际情况编写程序。以下是一个简单的无人机编队滑模控制的示例,供您参考: matlab % 系统参数设置 m = 1; % 飞行器质量 g = 9.8; % 重力加速度 L = 0.25; % 无人机臂长 k = 3; % 推力系数 Ixx = 0.1; % X轴惯性矩 Iyy = 0.1; % Y轴惯性矩 Izz = 0.2; % Z轴惯性矩 % 初始状态设置 x0 = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; % 编队控制参数设置 k1 = 2; % 编队距离控制参数 k2 = 0.5; % 编队速度控制参数 epsilon = 0.1; % 滑模控制参数 % 目标位置和速度设置 xd = [10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0]; vd = [0 0 0 0 0 0]; % 系统动力学模型 f = @(t,x,u) [x(4:6); -g + (u(1)+u(2)+u(3)+u(4))/m; x(8)*x(10)-x(9)*x(11); x(9)*x(10)+x(8)*x(11); u(5)/Ixx; u(6)/Iyy; u(7)/Izz; 0; 0; 0; 0; 0]; % 滑模控制器 s = @(x,xd) [x(1)-xd(1); x(2)-xd(2); x(3)-xd(3); x(4)-xd(4); x(5)-xd(5); x(6)-xd(6)]; u1 = @(s,k1) -k1*s; u2 = @(s,vd,k2) -k2*s-vd; % 控制器设计 tspan = [0 10]; [t,x] = ode45(@(t,x) f(t,x,[0 0 0 0 0 0]), tspan, x0); for i = 1:length(t) % 计算误差 e = x(i,1:12) - xd; s = s(x(i,:), xd); % 计算控制输入 u1 = u1(s(1:3),k1); u2 = u2(s(4:6),vd,k2); u = [u1(1) u1(2) u1(3) u1(4) u2(1) u2(2)]; % 计算导数 xdot = f(t(i),x(i,:),u); % 求解ODE xdot = xdot'; xdot = xdot(:); xdot = [xdot(1:6); 0; 0; 0; 0; 0; 0]; xdot = xdot + epsilon*s'; xdot = xdot'; [ttmp,xtmp] = ode45(@(t,x) xdot, [0 0.01], x(i,:)); % 更新状态 x(i+1,:) = xtmp(end,:); end % 绘图 figure plot(x(:,1),x(:,2),'b-',xd(1),xd(2),'r*'); title('位置控制'); xlabel('X'); ylabel('Y'); figure plot(t,x(:,7),'b-',t,x(:,8),'r-',t,x(:,9),'g-'); title('欧拉角控制'); xlabel('时间'); ylabel('欧拉角'); legend('Roll','Pitch','Yaw'); 该程序实现了一个简单的无人机编队控制器,采用了滑模控制策略。具体操作包括设置系统参数、初始状态、控制参数、目标位置和速度,并在ODE求解器中进行控制器设计和状态更新。最后通过绘图展示了无人机的位置和欧拉角控制效果。
以下是一个简单的模糊自适应神经网络滑模控制ABS单轮模型代码,供参考: python import numpy as np import skfuzzy as fuzz # 定义系统参数 m = 250 # 质量 b = 25 # 阻尼系数 g = 9.81 # 重力加速度 r = 0.3 # 轮胎半径 J = 1 # 车轮转动惯量 C = 2000 # 制动器常数 k1 = 1000 # 滑移系数1 k2 = 1500 # 滑移系数2 k3 = 2000 # 滑移系数3 k4 = 2500 # 滑移系数4 k5 = 3000 # 滑移系数5 k6 = 3500 # 滑移系数6 k7 = 4000 # 滑移系数7 k8 = 4500 # 滑移系数8 k9 = 5000 # 滑移系数9 k10 = 5500 # 滑移系数10 k11 = 6000 # 滑移系数11 k12 = 6500 # 滑移系数12 k13 = 7000 # 滑移系数13 k14 = 7500 # 滑移系数14 k15 = 8000 # 滑移系数15 k16 = 8500 # 滑移系数16 # 定义输入变量和输出变量 speed = np.arange(0, 101, 1) # 车速 slip_ratio = np.arange(0, 1.01, 0.01) # 滑移比 brake_force = np.arange(0, 5001, 1) # 制动力 # 定义模糊变量 speed_low = fuzz.trimf(speed, [0, 0, 50]) speed_medium = fuzz.trimf(speed, [0, 50, 100]) speed_high = fuzz.trimf(speed, [50, 100, 100]) slip_ratio_low = fuzz.trimf(slip_ratio, [0, 0, 0.5]) slip_ratio_medium = fuzz.trimf(slip_ratio, [0, 0.5, 1]) slip_ratio_high = fuzz.trimf(slip_ratio, [0.5, 1, 1]) brake_force_weak = fuzz.trimf(brake_force, [0, 0, 2500]) brake_force_medium = fuzz.trimf(brake_force, [0, 2500, 5000]) brake_force_strong = fuzz.trimf(brake_force, [2500, 5000, 5000]) # 建立模糊规则 rule1 = np.fmax(speed_low, slip_ratio_low) rule2 = np.fmax(speed_low, slip_ratio_medium) rule3 = np.fmax(speed_low, slip_ratio_high) rule4 = np.fmax(speed_medium, slip_ratio_low) rule5 = np.fmax(speed_medium, slip_ratio_medium) rule6 = np.fmax(speed_medium, slip_ratio_high) rule7 = np.fmax(speed_high, slip_ratio_low) rule8 = np.fmax(speed_high, slip_ratio_medium) rule9 = np.fmax(speed_high, slip_ratio_high) # 进行模糊推理 brake_force_weakness = np.fmax(fuzz.interp_membership(speed, speed_low, 40), fuzz.interp_membership(slip_ratio, slip_ratio_low, 0.2)) brake_force_mediumness = np.fmax(fuzz.interp_membership(speed, speed_medium, 60), fuzz.interp_membership(slip_ratio, slip_ratio_medium, 0.5)) brake_force_strongness = np.fmax(fuzz.interp_membership(speed, speed_high, 80), fuzz.interp_membership(slip_ratio, slip_ratio_high, 0.8)) # 合并模糊输出 brake_force_combined = np.fmax(brake_force_weakness * brake_force_weak, np.fmax(brake_force_mediumness * brake_force_medium, brake_force_strongness * brake_force_strong)) # 定义滑模控制器 def sgn(x): if x > 0: return 1 elif x < 0: return -1 else: return 0 def sliding_mode_control(slip_ratio, d_slip_ratio, d2_slip_ratio, brake_force, d_brake_force): k = 1000 alpha = 3 beta = 1 u = k * sgn(d_slip_ratio) + alpha * d_slip_ratio + beta * d2_slip_ratio brake_force = brake_force + u brake_force = np.clip(brake_force, 0, C) return brake_force # 定义神经网络控制器 def neural_network_control(speed, slip_ratio, brake_force): w1 = np.array([0.5, 0.2, 0.3]) w2 = np.array([-0.1, 0.4, -0.2]) w3 = np.array([0.3, -0.2, 0.5]) b1 = 0.2 b2 = -0.1 b3 = 0.3 x = np.array([speed, slip_ratio, brake_force]) y1 = np.sum(x * w1) + b1 y2 = np.sum(x * w2) + b2 y3 = np.sum(x * w3) + b3 y = 1 / (1 + np.exp(-np.array([y1, y2, y3]))) return y[0] # 模拟ABS单轮模型 dt = 0.1 # 采样时间 t = np.arange(0, 10, dt) # 时间向量 slip_ratio = np.zeros_like(t) # 滑移比 brake_force = np.zeros_like(t) # 制动力 for i in range(1, len(t)): # 计算滑移比和制动力 slip_ratio[i] = (r * speed[i-1] - r * speed[i]) / (r * speed[i-1]) slip_ratio_error = slip_ratio[i] - slip_ratio[i-1] slip_ratio_error_dot = (slip_ratio_error - (slip_ratio[i-1] - slip_ratio[i-2])) / dt brake_force_error = neural_network_control(speed[i-1], slip_ratio[i], brake_force[i-1]) - brake_force[i-1] brake_force_error_dot = (brake_force_error - (brake_force[i-1] - brake_force[i-2])) / dt brake_force[i] = sliding_mode_control(slip_ratio[i], slip_ratio_error, slip_ratio_error_dot, brake_force[i-1], brake_force_error_dot) # 制动器反应延迟 if i > 10: brake_force[i] = brake_force[i-10] # 输出结果 print('Time:', t[i], 'Speed:', speed[i-1], 'Slip Ratio:', slip_ratio[i], 'Brake Force:', brake_force[i]) 此代码仅供参考,具体实现可能需要根据具体问题进行调整。
非奇异终端滑模控制是一种在控制系统中使用滑模控制策略来实现稳定跟踪的方法。MATLAB是一种强大的数值计算和数据可视化工具,可以用于开发和运行滑模控制算法。 MATLAB提供了丰富的函数和工具箱,可以用于设计和实现非奇异终端滑模控制器。在MATLAB中,我们可以从系统模型出发,设计出理想的滑模面,并通过选择适当的控制律来实现控制器的设计。MATLAB中的Control System Toolbox提供了许多用于系统建模和控制器设计的函数和工具,可以方便地进行非奇异终端滑模控制器的设计和仿真。 使用MATLAB进行非奇异终端滑模控制器设计时,我们可以首先建立系统的数学模型,并根据控制要求设计出合适的滑模面。然后,通过使用MATLAB中的函数和工具来计算滑模控制器的控制律,并通过仿真验证控制性能。MATLAB提供了丰富的绘图功能,可以将仿真结果可视化展示,有助于分析和评估控制性能。 MATLAB还提供了图形界面工具Simulink,可以用于实现非奇异终端滑模控制器的实时控制。通过在Simulink中建立系统模型,并将非奇异终端滑模控制器添加到模型中,我们可以方便地进行控制系统的实时仿真和测试。 总之,MATLAB提供了丰富的函数和工具箱,可以方便地进行非奇异终端滑模控制器的设计、仿真和实现。使用MATLAB进行非奇异终端滑模控制器设计可以提高工作效率,加快算法开发和验证的过程。

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12056通用跨域检索:跨类和跨域的泛化2* Soka Soka酒店,Soka-马上预订;1印度理工学院,Kharagpur,2印度科学学院,班加罗尔soumava2016@gmail.com,{titird,somabiswas} @ iisc.ac.in摘要在这项工作中,我们第一次解决了通用跨域检索的问题,其中测试数据可以属于在训练过程中看不到的类或域。由于动态增加的类别数量和对每个可能的域的训练的实际约束,这需要大量的数据,所以对看不见的类别和域的泛化是重要的。为了实现这一目标,我们提出了SnMpNet(语义Neighbourhood和混合预测网络),它包括两个新的损失,以占在测试过程中遇到的看不见的类和域。具体来说,我们引入了一种新的语义邻域损失,以弥合可见和不可见类之间的知识差距,并确保潜在的空间嵌入的不可见类是语义上有意义的,相对于其相邻的类。我们还在图像级以及数据的语义级引入了基于混�

ant-button 点击实践

好的,下面是 ant-button 点击实践的步骤: 1. 首先,在你的项目中安装 Ant Design UI 库,可以通过 npm 命令进行安装: ``` npm install antd --save ``` 2. 在你的代码中引入 antd 库和 antd 样式,示例代码如下: ```javascript import React from 'react'; import ReactDOM from 'react-dom'; import 'antd/dist/antd.css'; import { Button } from 'antd'; function handleCl

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.