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
2020-01-03 11:42:29 111KB PID算法 智能车控制
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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
2019-12-21 22:22:29 702KB 前馈神经网络 Matlab 实现
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基于前馈补偿的PID控制算法(比赛写的,绝对有用)。
2019-12-21 22:05:36 737B 基于前馈补偿 基于前馈补偿
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逆变器侧电流反馈的LCL并网逆变器电网电压前馈控制策略
2019-12-21 21:21:42 354KB lcl 逆变器
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基于前馈补偿的PID控制算法。当闭环系统是连续系统时,使前馈环节与闭环系统的传递函数之积为1,可以大大提高系统的跟踪性能。
2019-12-21 20:28:51 1KB 基于前馈补偿 PID控制算法
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基于深度前馈网络的交通信号识别完整代码,keras框架实现,详情见博客:http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/79127573
2019-12-21 19:23:02 5.82MB 交通信号检测 深度学习 无人驾驶
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