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在对新型蓄能器充液阀结构与性能分析的基础上,建立了制动系统充液特性动态分析数学模型,分析了充液过程中充液阀的动态特性及功率消耗,得到了系统参数及充液阀结构参数对充液特性的影响规律.实验验证了仿真模型的正确性

介绍了针对楔横轧机采用液压压下进行辊缝调节基于Popov-Landau超稳定理论设计电液模型参考自适应控制系统.给出了算法，设计方法，理论分析及数字仿真结果，表明这种MRAC系统具有良好的静、动态性能，并具备一定的跟随性及抗干扰能力，控制器形式简单，易于现场应用

10.1 遗传算法的基本原理 10.2 遗传算法的特点 10.3 遗传算法的发展及应用 10.4 遗传算法的优化设计 10.5 遗传算法求函数极值 10.6 基于遗传算法优化的RBF网络逼近 10.7 基于遗传算法的伺服系统静态摩擦参数辨识 10.8 基于遗传算法的TSP问题优化

2.1 随机过程基本概念及其数学描述 2.2 谱密度与相关函数 2.3 线性系统在随机输入下的响应 2.4 白噪声产生方法及其仿真 2.5 古典辨识方法 2.6 小结及习题

6.1 神经网络概念与特性 6.2 神经网络模型辨识中常用结构 6.3 辨识中常用网络训练算法 6.4 改进的BP网络训练算法 6.5 神经网络辨识MATLAB仿真举例 6.6 基于改进遗传算法的神经网络及其应用 6.7 模糊神经网络及其应用 6.8 小结

一.机械原理设计的目的和任务 二.机械系统运动方案设计 三.机械运动方案的决策和尺度综合 四.机构运动分析及动态仿真 五.设计计算的方法及资料 六.课程设计题目举例

第1章 ISE 系统简介 第2章 工程管理器与设计输入工具 第3章 仿真工具 第4章 ISE中集成的综合工具 第5章 约束 第6章 辅助设计工具 第7章 XPower、iMPACT 和ChipScope Pro 第8章 模块化与增量式设计方法 第9章 融会贯通──“运动计时表”设计 第10章 ISE实战——I2C接口设计

•极大似然法辨识概念 •动态系统模型参数的极大似然估计 •协方差阵未知时的极大似然参数估计 •递推的极大似然参数估计 •似然递推法辨识MATLAB仿真程序剖析

面对板形板厚控制这一复杂、多变量耦合的非线性系统,提出一种基于模糊神经网络的综合控制方案,实现了无模型板形板厚综合控制.仿真结果表明,该控制系统收敛性好、抗干扰性强,取得令人满意的板形板厚控制精度