构建MIMO模型python代码

以下是一个简单的 MIMO 模型的 Python 代码示例：

import control
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义 MIMO 系统
sys = control.rss(3,2,2) # 3个输入，2个输出，2个状态
# 定义控制器
K = control.matlab.pid(1,1,1) # PID控制器
# 将控制器与系统组合
sys_cl = control.feedback(K*sys,np.eye(2),[-1,-1,-1]) # 将控制器和系统串联，形成闭环系统
# 计算系统的阶跃响应
t = np.arange(0,10,0.1) # 时间范围
u = np.ones((3,len(t))) # 输入为阶跃信号
y,t,x = control.matlab.lsim(sys_cl,u,t) # 计算输出和状态
# 绘制输出响应
plt.plot(t,y)
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('输出')
plt.legend(['y1','y2'])
plt.title('MIMO系统阶跃响应')
plt.show()

这里使用了 Python 的 control 库来定义 MIMO 系统和 PID 控制器，并使用 feedback 函数将控制器和系统串联组成闭环系统。然后使用 lsim 函数计算系统的阶跃响应。该代码可以在 Python 环境中运行，并且可以根据具体需要进行修改。

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mimo阶跃响应模型mimo代码csdn

以下是一个简单的 MIMO 系统的阶跃响应模型的 MATLAB 代码示例：

% 定义 MIMO 系统
sys = rss(3,2,2); % 3个输入，2个输出，2个状态
% 计算系统的阶跃响应
t = 0:0.1:10; % 时间范围
u = ones(3,length(t)); % 输入为阶跃信号
[y,t,x] = lsim(sys,u,t); % 计算输出和状态
% 绘制输出响应
figure;
plot(t,y);
xlabel('时间');
ylabel('输出');
legend('y1','y2');
title('MIMO系统阶跃响应');

这里使用了 MATLAB 的 Control System Toolbox 中的函数来定义 MIMO 系统，并使用 lsim 函数计算系统的阶跃响应。该代码可以在 CSDN 上发布和分享。

利用DetNet神经网络训练MIMO模型代码

以下是一个利用 DetNet 神经网络训练 MIMO 模型的 MATLAB 代码示例：

% 读取训练数据
load('mimo_training_data.mat'); % 包含训练数据 X 和标签 Y
% 定义 DetNet 神经网络
layers = [
    sequenceInputLayer(4) % 输入层，输入维度为 4
    fullyConnectedLayer(32) % 全连接层，输出维度为 32
    detnetLayer(32,2,4) % DetNet 层，每组有 2 个子层，总共 4 组，输出维度为 32
    fullyConnectedLayer(2) % 全连接层，输出维度为 2
    regressionLayer % 回归层
];
% 定义训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',10, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'Plots','training-progress');
% 训练神经网络
net = trainNetwork(X,Y,layers,options);
% 保存训练好的模型
save('detnet_mimo_model.mat','net');

这里使用了 MATLAB 的 Deep Learning Toolbox 中的 DetNet 层来构建神经网络，并使用训练数据 X 和标签 Y 对网络进行训练。训练选项中使用了 Adam 优化器和 10 个 epoch，Mini-batch 大小为 64。训练好的模型可以保存在 mat 文件中，并在后续的测试中使用。