MATLAB Simulink中的分数阶PID控制器设计

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资源摘要信息:"本文档是一个关于PID控制器设计的资源包，其中包含了使用Matlab和Simulink进行PID控制器设计的详细介绍。PID控制器是工业控制中最为常用的一种反馈控制器，它包含了比例（Proportional）、积分（Integral）、微分（Derivative）三个部分，可以有效地控制系统的输出，使其快速、准确地达到预定的目标。本文档主要以Matlab和Simulink为工具，详细讲解了PID控制器的设计和应用。" 1、PID控制器设计： PID控制器是一种常见的反馈控制器，它的控制策略是根据系统的实际输出与期望输出之间的偏差（误差），通过比例（P）、积分（I）、微分（D）三种控制作用的组合，产生控制量，使系统的输出能够快速、准确地达到预定的目标。 2、Matlab和Simulink： Matlab是一个高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、数据分析、算法开发等领域。Simulink是Matlab的一个附加产品，它提供了一个交互式的图形环境，用于模拟动态系统。 3、Matlab中的PID控制器设计： 在Matlab中，我们可以使用Simulink模块库中的PID模块来设计PID控制器。我们可以通过设置PID模块的参数，如比例系数、积分系数、微分系数等，来调整PID控制器的性能。 4、Simulink中的PID控制器设计： 在Simulink中，我们可以创建一个Simulink模型，然后在模型中添加PID控制器模块，通过连接输入、输出和反馈信号，我们可以构建出一个完整的PID控制系统。Simulink提供了一个可视化的界面，使我们能够直观地看到系统的运行情况和控制器的响应。 5、fractional order PID： fractional order PID是一种新型的PID控制器，它在传统的PID控制器的基础上，引入了分数阶的概念，可以更精确地描述系统的动态特性，提高控制系统的性能。 6、pid1.mdl文件： 这是一个Matlab的Simulink模型文件，它可能包含了一个或多个PID控制器的设计和应用实例，通过这个模型文件，我们可以更直观地理解和学习PID控制器的设计和应用。 以上就是本文档的主要内容，希望对你的学习和研究有所帮助。

1.rar_Fractional PI_Fractional-Order _PI控制_fractional order PI_直

2022-07-14 上传
标题中的“1.rar_Fractional PI_Fractional-Order PI控制_fractional order PI_直流”表明这个压缩包文件包含的是关于分数阶PI控制器在直流电机调速系统中的应用。分数阶PI控制器是一种非传统的控制策略，它扩展了...

分数阶的两个工具箱.zip_SIMULINK_fotf_matlab_ninteger_分数阶 工具箱

2022-07-14 上传
FOTF（Fractional Order Transfer Function）工具箱专注于分数阶传递函数模型的研究。该工具箱包含以下主要功能： - 分数阶传递函数的建立：用户可以方便地创建具有任意阶数的输入/输出关系模型。 - 系统辨识：...

MATLAB工具箱-分数阶PID的matlab工具箱.rar

2023-08-21 上传
分数阶PID控制器（Fractional Order PID，简称FOPID）是传统PID控制器的一种扩展，它引入了分数阶导数和积分项，使得控制器具有更丰富的动态特性。与传统的整数阶PID控制器相比，FOPID可以更好地调整系统的响应速度...

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了，为什么？给出修改后的 代码

2023-06-08 上传
MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) # 创建SVD推荐器 U, S, Vt = recommender.fit(urm) # 训练推荐器 uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = ...

将上述代码放入了Recommenders.py文件中，作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

2023-06-07 上传
MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items...

import pandas as pd import numpy as np # 计算用户对歌曲的播放比例 triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_mergedpd[['user', 'listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count': 'total_listen_count'}, inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_mergedpd, triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_mergedpd['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_mergedpd['listen_count'] / triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # 将用户和歌曲编码为数字 small_set = triplet_dataset_sub_song_mergedpd user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index': 'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index': 'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set, song_codes, how='left') small_set = pd.merge(small_set, user_codes, how='left') # 将数据转换为稀疏矩阵形式 from scipy.sparse import coo_matrix mat_candidate = small_set[['us_index_value', 'so_index_value', 'fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)), dtype=float) # 使用SVD方法进行矩阵分解并进行推荐 from scipy.sparse import csc_matrix from scipy.sparse.linalg import svds import math as mt def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i, i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S * Vt max_recommendation = 250 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, max_recommendation), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :] * rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K = 50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) uTest = [4, 5, 6, 7, 8, 73, 23] # uTest=[1b5bb32767963cbc215d27a24fef1aa01e933025] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt 继续将这段代码输出完整

2023-05-19 上传
MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) uTest = [4, 5, 6, 7, 8, 73, 23] # uTest=[1b5bb32767963cbc215d27a24fef1aa01e933025] uTest_recommended_items = compute_...

np.format_float_positional函数

2023-07-16 上传
可选值为 'k'、'0'、'1'、'2' 和 '3'，分别表示保留所有位、保留至少一个非零位、保留两个非零位、保留三个非零位和不修剪。 示例： ```python import numpy as np x = 3.14159 formatted = np.format_float_...

fractional-order chaotic

2023-07-29 上传
引用\[1\]和\[2\]提到了Shaohua Luo、Shaobo Li和Farid Tajaddodianfar的研究论文，其中涉及到分数阶混沌系统的控制。引用\[3\]则提到了Shaohua Luo、Shaobo Li、Farid Tajaddodianfar和Jianjun Hu的研究论文，其中...

bigdecimal.Round_UP

2023-04-04 上传
This rounding mode rounds towards positive infinity, so any value with a non-zero fractional part will be rounded up to the next highest value. Here's an example: ```java import java.math....

分数阶pid的工具箱simulink

2024-05-25 上传
分数阶PID是一种广泛应用于控制系统中的控制算法，它相对于传统的整数...3. 在Control System Toolbox中选择Fractional Order PID Controller； 4. 将所选的模块拖入到Simulink模型中，并进行相关参数设置和仿真分析。
寒泊
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