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自抗扰控制模型及资料

于 2019-06-29 发布 文件大小:14475KB
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代码说明:

  自己整理的自抗扰控制资料,包括MATLAB仿真模型、S函数、C语言、核心论文、模型搭建详解文档等。(Self-organized ADRC data, including MATLAB simulation model, S function, C language, core papers, model building detailed documentation, etc.)

文件列表:

自抗扰控制模型及资料\01自抗扰控制算法仿真模型\模型1\ex_han2.mdl, 11420 , 2001-10-30
自抗扰控制模型及资料\01自抗扰控制算法仿真模型\模型1\han_ctrl.m, 1617 , 2001-08-29
自抗扰控制模型及资料\01自抗扰控制算法仿真模型\模型1\han_eso.m, 1905 , 2001-08-29
自抗扰控制模型及资料\01自抗扰控制算法仿真模型\模型1\han_td.m, 1975 , 2001-10-30
自抗扰控制模型及资料\01自抗扰控制算法仿真模型\模型2\ADRC.mdl, 34071 , 2019-06-06
自抗扰控制模型及资料\01自抗扰控制算法仿真模型\模型2\eso.m, 966 , 2019-06-06
自抗扰控制模型及资料\01自抗扰控制算法仿真模型\模型2\nlsef.m, 874 , 2019-06-06
自抗扰控制模型及资料\01自抗扰控制算法仿真模型\模型2\td.m, 1036 , 2019-06-06
自抗扰控制模型及资料\02自抗扰控制算法的离散法求输出和龙格库塔法求输出的两个M文件\ADRC-chen.m, 2734 , 2013-04-15
自抗扰控制模型及资料\02自抗扰控制算法的离散法求输出和龙格库塔法求输出的两个M文件\motor20.m, 4630 , 2013-04-15
自抗扰控制模型及资料\03自抗扰控制算法完整C语言程序\ADRC.c, 1866 , 2013-06-06
自抗扰控制模型及资料\04自抗扰控制算法的线性反馈模型\ADRC_LSEF.mdl, 84839 , 2012-12-25
自抗扰控制模型及资料\05自抗扰算法的非线性反馈模型\ADRC_NLSEF1.mdl, 97942 , 2012-12-25
自抗扰控制模型及资料\06自抗扰控制算法核心参考论文\基于自抗扰控制器的无刷直流电机调速系统的建模与仿真.nh, 4121434 , 2012-12-30
自抗扰控制模型及资料\06自抗扰控制算法核心参考论文\基于跟踪微分器的非线性PID控制器设计.pdf, 466347 , 2012-12-10
自抗扰控制模型及资料\06自抗扰控制算法核心参考论文\斩波串级调速系统自抗扰控制策略研究.kdh, 2230604 , 2012-12-27
自抗扰控制模型及资料\06自抗扰控制算法核心参考论文\自抗扰控制及其在一类热工控制系统中的应用研究.nh, 3846651 , 2012-12-10
自抗扰控制模型及资料\06自抗扰控制算法核心参考论文\自抗扰控制器的动态参数整定及其应用.pdf, 167161 , 2012-12-28
自抗扰控制模型及资料\06自抗扰控制算法核心参考论文\自抗扰控制器设计方法应用研究.nh, 3602957 , 2012-12-10
自抗扰控制模型及资料\06自抗扰控制算法核心参考论文\自抗扰控制系统参数整定方法的研究.kdh, 1238620 , 2012-12-28
自抗扰控制模型及资料\07韩京清教授的“从PID到ADRC”的中文翻译.docx, 604061 , 2012-12-26
自抗扰控制模型及资料\08自抗扰控制算法的SIMULINK实现(详述各个模块s函数的搭建过程).doc, 2060288 , 2014-08-31
自抗扰控制模型及资料\01自抗扰控制算法仿真模型\模型1, 0 , 2019-06-22
自抗扰控制模型及资料\01自抗扰控制算法仿真模型\模型2, 0 , 2019-06-22
自抗扰控制模型及资料\01自抗扰控制算法仿真模型, 0 , 2019-06-22
自抗扰控制模型及资料\02自抗扰控制算法的离散法求输出和龙格库塔法求输出的两个M文件, 0 , 2019-06-22
自抗扰控制模型及资料\03自抗扰控制算法完整C语言程序, 0 , 2019-06-22
自抗扰控制模型及资料\04自抗扰控制算法的线性反馈模型, 0 , 2019-06-22
自抗扰控制模型及资料\05自抗扰算法的非线性反馈模型, 0 , 2019-06-22
自抗扰控制模型及资料\06自抗扰控制算法核心参考论文, 0 , 2019-06-22
自抗扰控制模型及资料, 0 , 2019-06-22

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    说明:  通过把分散在时间轴上的离散数据看成一组连续变化的序列,采用累加和累减的方式,将灰色系统中的未知因素弱化,强化已知因素的影响程度,最后构建一个以时间为变量的连续微分方程,通过数学方法确定方程中的参数,从而实现预测目的。(By regarding the discrete data scattered on the time axis as a series of continuous changes, and adopting the way of accumulation and subtraction, the unknown factors in the grey system are weakened, and the influence degree of the known factors is strengthened. Finally, a continuous differential equation with time as variable is constructed, and the parameters in the equation are determined by mathematical method, so as to achieve the prediction purpose.)
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