插件直接粒子群重复控制器(PDPSRC)和插件直接多群重复控制器(PDMSRC)是2013年提出的一种新颖的重复过程控制方法。此项目使用户能够使用单群和多群控制器,灵感来源于迭代学习控制(ILC)。如果您关注动态优化问题和粒子群优化,该项目将非常吸引您。详细信息请参考http://dx.doi.org/10.1515/bpasts-2015-0098。
Plug-in Direct Particle Swarm Repetitive Controller An Innovative Approach to Process Control
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粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)是一种基于群体智能的优化算法,源自对鸟群飞行行为的研究。1995年由Eberhart和Kennedy首次提出,主要用于解决复杂的连续函数优化问题,并逐渐被应用到工程、机器学习、数据挖掘等领域。在PSO中,每个解决方案称为“粒子”,它在解空间中随机移动,寻找最优解。每个粒子有两个关键属性:位置和速度。算法通过迭代过程更新粒子的位置和速度,使其不断接近全局最优解。基本步骤如下: 1. 初始化:随机生成一组粒子,赋予它们初始位置和速度。 2. 计算适应度:根据目标函数,计算每个粒子的适应度值。 3. 更新个人最好位置(pBest):如果当前粒子的位置更优,则更新pBest。 4. 更新全局最好位置(gBest):选择适应度值最好的位置作为全局最好位置。 5. 更新速度和位置:根据公式更新粒子的速度,然后更新位置。 6. 循环执行:重复步骤2至5,直到满足停止条件。PSO的特点包括: - 简单易实现 - 全局搜索能力 - 自适应性 - 避免早熟。但也存在一些缺点: - 惯性权重的选择 - 参数敏感性 - 局部搜索能力 - 缺乏多样性。为克服这些缺点,研究者们提出了多种改进方法。
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DC Motor Direct Startup Simulation Experiment
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书名:《反馈控制问题:使用MATLAB及其控制系统工具箱》作者:【美】迪安.K.弗雷德里克、乔.H.周、张彦斌译、韩崇昭审校出版社:西安交通大学出版社ISBN:7-5605-1429-4
介绍:本书基本上与自控教材对应,主要讲MATLAB实现。如果你是个动手实干的人,那么本书适合你。书中内容涵盖了:- 传递函数、基于传递函数的各种响应- 方框图、状态空间模型- 根轨迹、频域分析、系统性能分析- PID控制、频率响应设计、状态空间设计
书中的内容侧重于通过MATLAB进行实现,理论部分并不多。
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