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人工智能基础:高斯过程及其在高光谱图像分类中的应用
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人工智能基础:考虑个体移动和局域控制的SIR传染模型
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人工智能基础:数学进化中的知识发现方法
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人工智能基础:局部颜色模型的交互式Graph-Cut分割算法
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人工智能基础:反馈控制策略的自适应群集运动
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人工智能基础:一种带禁忌搜索的粒子并行子群最小约简算法
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人工智能基础:pH值系统变论域模糊控制器的设计及性能分析
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高职系列教材《应用电路分析》PPT课件_封面
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一、实验目的 1. 熟悉 THBDC-1 型 控制理论·计算机控制技术实验平台及“THBDC-1”软件的使用; 2. 熟悉各典型环节的阶跃响应特性及其电路模拟; 3. 测量各典型环节的阶跃响应曲线,并了解参数变化对其动态特性的影响。 二、实验设备 1. THBDC-1 型 控制理论·计算机控制技术实验平台; 2. PC 机一台(含“THBDC-1”软件)、USB 数据采集卡、37 针通信线 1 根、16 芯数据排线、USB 接口线; 三、实验内容 1. 设计并组建各典型环节的模拟电路; 2. 测量各典型环节的阶跃响应,并研究参数变化对其输出响应的影响; 四、实验原理 自控系统是由比例、积分、微分、惯性等环节按一定的关系组建而成。熟悉这些典型环节的结构及其对阶跃输入的响应,将对系统的设计和分析十分有益
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本章研究一类模型不确定的非线性系统控制的技术,即滑模控制技术。 模型不确定性产生于实际系统的不确定性或者因为有目的的简化了系统动态,分为结构不精确性及无结构不精确性两类不确定模型。解决结构不精确性模型的稳定性有效方法是采用鲁棒控制,鲁棒控制器的典型结构是由标称部分和用于处理模型不精确性的附加项组成。鲁棒控制的一个简单的方法就是滑模控制技术。 • 首先,本章讨论处理匹配条件下的鲁棒控制。 • 其次,介绍Lyapunov再设计和连续型控制器 • 最后,我们通过滑模控制在风力发电中的应用结束本章内容。 8.1 滑模控制 8.1.1 问题引入 8.1.2 滑模面设计 8.2 抖动现象 8.3 滑模控制在风力发电中的应用
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