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2. 在模型中添加非线性系统的表示。可以使用Math Function块、Lookup Table块或者自定义的S函数来表示非线性系统的动态行为。根据你所建模的具体系统，选择合适的模块来表示非线性函数。根据具体的吸引子效应，调整系统中的参数和配置。请注意，具体的建模和设置步骤会根据你所研究的非线性系统和吸引子特性而有所不同。以上步骤提供了一个一般的指导，具体实现还需要根据你的问题进行调整和定制。通过调整吸引子参数和系统的其他特性，可以进一步探索系统的响应。这些初始条件可以影响系统的稳定性和吸引子的形成。

直流电机是将直流电能转换成机械能 （直流电动机）或将机械能转换成直流电能（直流发电机）的旋转电机。它具有运行 效 率 高、控 制 精 度高、调 速 性能 好、速 度高、体 积 小等 一 系列优点。因此，近年来在各个领域内得到了广泛的应用。随着人 们 生 活水 平 的 提高，它 的 产品 质 量、性能、精 度、功能 以及 功耗、自 动 化程 度、价 格问 题 等 广泛 受 到 业界 的 关 注。那么，由于直流电机结构简单、 运行可靠、维护方便等优点，现已广泛应用于各种调速驱动场合。

由于 STATCOM 装置的外闭环调节器和反馈控制量的选择和装置要实现的功能和应用场合密切相关，所以 STATCOM 装置控制方案的选择要具体情况具体分析。目前，STATCOM 装置的控制主要从控制策略和外闭环的反馈控制量的选择两方面来考虑，主要分为电流间接控制和电流直接控制两种方法[24]。和分析装置的单相等效电路不同，这里不再忽略连接电抗器和变流器自身的损耗，而是将装置中的各种损耗以及开关器件的导通电阻等用等效电阻。为 STATCOM 交流侧输出的相电压和电网相电压的夹角（简称控制角），

文献来源：自适应RBFNN控制学习在目标机器人的结构和参数事先未知时控制机器人机械手。遗憾的是，目前的自适应RBFNN控制器需要一个大规模的神经网络来近似机器人操纵器的动力学，并且无法保证学习性能收敛。本文提出的方法不仅减小了神经网络的规模，大大减轻了计算负担，而且明显实现了更好的学习性能。仿真算例表明，与传统格方案相比，该方法的控制精度提高了35倍以上，神经网络规模缩小了倍隐节点格分布的复合自适应径向基函数神经网络（RBFNN）控制存在三个固有缺点：1）自适应RBFNN的近似域难以确定 先验;

在电能、煤炭、石油、天然气等能源中，电能的普及应用最为广泛，日常生活中人们对电能越来越依赖。但是运行中依旧不断有弊端，如特高压电网对输电技术要求不断完善，增加了运行难度，配电系统的多样性和分布式网络负荷等单一问题。在能源生产过程中，煤炭资源占据的比重高达70%，对生产地周围的环境造成了重大的影响造成雾霾、酸雨等有害天气，对居民的日常生活影响极大。在全球范围内，电能容量逐渐提升，如图1.1。但与此同时，也会带来一定的缺点:逆变器不能接本地端口，在本地状态下只能在并网状态下运行，这样造成利用率过低。