为了缓解各种宽带和窄带扰动引起的光束抖动，提高自由空间激光通信卫星平台捕获跟瞄(ATP)系统的瞄准精度，在传统的比例积分微分(PID)反馈算法基础上增加一套误差自适应前馈控制算法构成误差自适应前馈复合控制。误差自适应前馈复合控制结合了PID反馈算法和自适应前馈算法的优点，能更好地抑制卫星终端精跟踪系统承受的扰动，而且具有不需要额外前馈传感器的优点，不增加系统硬件的复杂性和成本。在实验室搭建了快速反射镜实验系统对这种复合控制算法进行了实验，实验结果表明，误差自适应前馈复合控制算法相对于经典PID反馈算法精度提高了约5倍；相对于自适应前馈算法精度提高了约1倍。误差自适应前馈复合控制算法在不增加系统复杂性的同时能进一步缓解光束抖动，提高卫星平台ATP系统精度。

深度前馈卷积稀疏降噪自动编码器的多级委员会用于对象识别

三问代码，包括数据预处理，BP神经网络等

电动负载模拟器是一种能精确控制输出转矩的系统， 是科学试验、工业生产中用来模拟机械负载的重要设备之一。论文分析了以永磁同步电机为加载电机的负载模拟器的工作原理， 推导、构建了系统的数学模型。采用经典PID算法对转矩、电流进行闭环控制， 并引入前馈补偿， 抑制由被加载对象主动运动引起的多余力矩， 实现系统的快响应、高精度控制。最后借助MATLAB/Simulink验证系统可行性， 参照负载模拟器的评价指标体系讨论系统性能。

本代码利用numpy实现了深度前馈网络；代码包括了网络深度，每层的单元数和每层的激活函数可以自选，BP算法；最后跟了一个多项式拟合的例子。该代码适合深度学习初学者。

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位置前馈PMSM电机matlab仿真模型，压缩过的

输入电压前馈Buck变换器的研究-输入电压前馈Buck变换器的研究.rar 摘要：基于数字应用的灵活性，提出数字比例前馈控制（Digital Proportional Feed Forward，简称DPFF）的DC/DC变换 器数字控制技术。对采用该控制方法的变换器的稳态误差、瞬态响应和控制算法的复杂性进行了分析。与比例控制 （P控制）、比例积分控制（PI控制）和前馈控制（Feed Forward Control，简称FF控制）相比，DPFF具有控制简单，无稳 态误差，对于参考阶跃响应有更好的暂态响应性能等优点，而且暂态性能比传统的PI控制变换器更好。基于FPGA 的实验电路验证了理论分析和仿真的结论。

本文将前馈控制引入到了智能车系统的控制中，有效地改善了系统的实时性，提高了系统的反应速度[1]；并且根据智能车系统的特点，对数字PID算法进行了改进，引入了微分先行和不完全微分环节，改善了系统的动态特性；同时，利用模糊控制具有对参数变化不敏感和鲁棒性强的特点[2]，本文将模糊算法与PID算法相结合，有效地提高了智能车的适应性和鲁棒性，改善了系统的控制性能

前馈神经网络 详细的原理推导，算法流程已经对应的matlab代码