STCSL - RTW版本自调整控制器Simulink库的实时工作坊版本

巴黎萨克莱数据科学中心举办的为期两天的研讨会，介绍了Python和PyData生态系统在数据整理、探索和可视化以及机器学习中的应用。数据科学在各个科学领域和应用中日益受到关注，涵盖数据挖掘、模式识别等多个主题。该活动通过numpy、pandas和matplotlib等工具，为参与者提供使用Python进行数据操作和分析的基础知识，并介绍了scikit-learn库在机器学习中的基本原理和实际应用。请注意，仓库中的材料为示范品，而非最终产品。

模糊控制器与PID控制器的结合 将模糊逻辑与传统的PID控制器相结合，可以实现根据系统状态动态调整PID控制器的增益，从而提升控制系统的性能。 模糊控制器设计 确定输入和输出变量: 根据控制系统需求，选择合适的输入变量（如误差、误差变化率等）和输出变量（如PID控制器的增益）。 定义模糊集和隶属函数: 为每个输入和输出变量设置相应的模糊集，并定义其隶属函数，描述变量隶属于每个模糊集的程度。 构建规则库: 建立模糊规则库，描述输入变量与输出变量之间的关系，例如“如果误差较大且误差变化率较快，则增大比例增益”。 PID控制器设计 使用PID控制器设计方法，确定比例增益、积分时间和微分时间等参数，构建基本的PID控制器。 模糊增益调度 将模糊控制器的输出作为PID控制器的增益参数，实现动态调整。模糊控制器根据系统状态实时计算控制增益，并将结果传递给PID控制器，从而实现根据系统动态变化进行自适应控制。 实现方式 MATLAB: 使用Fuzzy Logic Toolbox和Control System Toolbox，编写脚本或函数实现模糊控制器和PID控制器，并进行集成。 Simulink: 建立控制系统模型，使用Fuzzy Logic Controller和PID Controller模块构建模糊增益调度系统。

Oracle 10g管理工作坊2 PPT

Oracle 10g管理工作坊I（PDF格式）

Oracle 10g管理工作坊I是为希望掌握Oracle数据库管理基础的专业人士设计的课程。通过本工作坊，学员将深入了解Oracle 10g数据库的基本管理技能和最佳实践。课程涵盖了数据库安装、配置、备份恢复以及性能优化等关键主题。学员将通过实际操作和案例研究，掌握管理Oracle 10g数据库所需的关键技能。

这个Simulink文件涉及PIDA控制器的开发。

基于 Oracle 10g 的基础操作教程，内容涵盖数据库访问、数据存储、数据导出和导入等核心知识。

斯坦车间提供了使用RStan进行贝叶斯推断的简短介绍。关键文件包括Intro_to_rstan.html，提供示例演练，以及rstan_presentation.R，包含运行演示所需模型的代码。每个模型都有对应的Stan文件。RStan是一个在教育和研究领域中日益重要的工具，通过Hamiltonian Monte Carlo（HMC）和No-U-Turn采样器（NUTS）执行MCMC采样。

模型参考自适应控制器 (MRAC) 示例 本示例展示了如何使用 Simulink 设计、建模、调整和分析自适应控制器的性能。示例中采用了直接自适应方法——模型参考自适应控制器 (MRAC)。 该模型包含三个主要元素： 参考模型：定义了期望的闭环系统行为。 工厂模型：代表被控系统。 自适应控制器：根据参考模型和工厂模型之间的误差，调整自身的参数，使工厂模型的输出跟踪参考模型的输出。 每个元素及其工作原理在 “Adaptive Controller Example.pdf” 文件（附件文件夹的一部分）中进行了详细解释。