图像控制

该项目展示了应用人工智能控制不同系统类型的理论，并分享了关于这一主题的知识。所有代码均使用 Matlab 中的模糊逻辑、神经网络和 Simulink 工具制作，部分代码借助 TensorFlow 等库用 Python 编写。 主题包括: 基于自动化的系统设计与控制 基于自动化的控制系统 基于布尔关系的控制系统 繁琐系统的设计与控制 神经网络 时间序列和神经网络以及图像处理 动态系统的神经网络和建模预测 神经控制 NARMA L2 ANFIS 和时间序列 应用和项目包括: 磁悬浮控制 倒立摆控制 每个主题都包含一个应用示例。

在非线性控制的研究中，Chen混沌系统是一类经典的研究对象。将详细介绍如何使用MATLAB实现该系统的绘图。 一、Chen混沌系统的基本模型 Chen混沌系统的微分方程如下：$$\begin{cases}\dot{x} = a(y - x) \\\dot{y} = (c - a)x - xz + cy \\\dot{z} = xy - bz\end{cases}$$ 其中，参数$a, b, c$的取值会影响系统的行为。可以通过非线性控制方法调节参数，以实现所需的混沌控制效果。 二、MATLAB代码实现 下面是MATLAB的实现代码，展示如何绘制该系统的相空间轨迹图。 % 参数定义 a = 35

三、其他类型的自适应控制 自校正控制和模型参考自适应控制是自适应控制的基本模式。还有其他形式的自适应控制，主要有变结构自适应控制、混合自适应控制、对象具有未建模动态的自适应控制、非线性控制对象的自适应控制和模糊自适应控制等。本书主要讲述上面提到的各类自适应控制的基本原理和设计方法。 §1.3 自适应控制的发展概况 在50年代末，由于飞行控制的需要，美国麻省理工学院(MIT)怀特克教授(Whitaker)首先提出飞机自动驾驶仪的模型参考自适应控制方案，称为MIT方案。在该方案中采用局部参数优化理论设计自适应控制规律，这一方案没有得到实际应用。用局部参数优化方法设计模型参考自适应系统，还需检验其稳

Machine Vision Toolbox（MVTB）适用于MATLAB版本4，提供了广泛的机器视觉和基于视觉的控制功能。该工具箱包含超过100个功能，涵盖图像文件的读写、采集、显示、过滤、斑点检测、特征提取等操作。通过网络摄像头输入，可以在MATLAB中实现视觉伺服系统。MATLAB的矩阵操作使得处理图像的数学形态学、单应性、视觉雅可比、相机校准和色彩空间转换变得简单直观。

考察了单输入单输出线性被控对象的变结构参数自适应控制方案。被控对象的传递函数为严格正实的W(s)=KZ(s)R(s)，其中R(s)是n阶首一古尔维茨多项式，Z(s)是m=n-1阶首一古尔维茨多项式，且互质。假设参考模型输入r(t)输出ym(t)之间的传递函数也是严格正实的Wm(s)=KmZm(s)Rm(s)。

在仿真mdl异步电机矢量控制模型中，当电机被用作电动机时，给定负载并设定电机输入为转矩Tm时，电机能够稳定达到预定转速，并且电磁转矩可以接近负载。为验证异步电机的再生制动特性，将电机输入改为角速度w，并确保w大于异步电机的设定转速，以模拟超过定子旋转磁场速度的转子转速模式，实现发电机工况的模拟。

Matlab控制英文手册《Using Control.pdf》大部分基于Matlab帮助文件，但更为系统化，适合自学和参考。如果需要其他方向的英文Matlab手册，请联系我。

过程控制的核心在于经济高效地管理影响因素。这意味着在“过度干预”（无必要调整）和“控制不足”（需调整而未调整）之间找到平衡点。 这种平衡需要区分造成差异的两种原因。当过程仅受普通原因影响，呈现出可预测的波动范围时，我们称之为“受控状态”或“稳定状态”。 统计过程控制（SPC）的作用是在特殊原因导致的异常波动出现时发出信号，而在仅存在普通原因的情况下避免误报。 这使得我们能够针对特殊原因采取合适的措施，例如消除或永久保留。

R 控制图是统计过程控制 (SPC) 中常用的工具，用于监控过程的变异并识别异常情况。 R 控制图的优势： 监控过程变异 及时发现异常 数据可视化 辅助决策

此MATLAB仿真使用模型预测控制技术控制PMSM的速度。