【文献阅读】应用人工智能在Simulink中开发软件

最新推荐文章于 2025-01-07 06:20:49 发布
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#人工智能 #Matlab/Simulink #嵌入式软件 #MBD #模型降阶 #深度学习 #模型训练

参考文献：《AI用于Simulink模型的降阶方法和应用场景》Mathworks在2024年MATLAB XEPO大会的演讲

文章目录：

1、模型框架

2、数据准备

3、AI建模

4、仿真和测试

5、部署应用

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最低0.47元/天 解锁文章
深度强化学习控制下的动态滤波器参数自适应调节系统仿真
xiaoheshang_123的博客
07-03 77
本教程详细介绍了基于Simulink和深度强化学习(DRL)的自适应滤波器系统实现方法。主要内容包括：系统采用PPO、DDPG等DRL算法动态调节FIR/IIR滤波器参数，以应对复杂噪声环境；通过8个步骤构建完整仿真链路，包含信号源、可调滤波器、DRL控制器等模块设计；提供MATLAB代码示例讲解智能体创建、参数更新和结果评估方法。该系统具有实时自适应、可扩展性强等特点，支持硬件部署和多任务融合等优化方向。教程完整呈现了AI+滤波器系统的联合仿真流程，为智能控制系统的开发提供了实用参考方案。
★教程4:FPGA/MATLAB/Simulink联合应用开发入门与进阶X例——前言
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
01-03 3099
专业即算法，算法即数学，数学即万物。从事MATLAB算法仿真工作15年，从事FPGA系统开发工作12多年。擅长解决各种算法仿真、建模、通信、图像处理、AI、智能控制等。1.无线基带,无线图传,编解码2.机器视觉,图像处理,三维重建3.人工智能,深度学习4.智能控制,智能优化FPGA/MATLAB/Simulink联合应用开发入门与进阶X例。通过实际的各种小项目案例，详细讲解在实际项目开发中，如何联合应用fpga/matlab/simulink。
Matlab/Simulink中的S函数模块嵌入人工智能、神经网络算法设计仿真案例详解（以基于RBF神经网络算法的VSG转动惯量自调节为例）
主攻电力电子和电力系统
11-12 7958
基于一个VSG应用RBF径向基函数自适应调节转动惯量的实例，简单讲解了在matlab/simulink中搭建s函数神经网络的实例。
神经网络控制simulink仿真,神经网络控制系统仿真
aifamao6的博客
08-11 1216
1、医学信号处理检测系统的研制与开发，横向项目，20082、复杂动态网络同步及应用的研究，国家自然科学基金（60704045），20073、非严格重复操作的动态系统的学习控制理论研究，国家自然科学基金（60874115），20084、全方位实践驱动的创新型IT人才培养模式，广东省教学成果一等奖，2008年5、医学呼吸信号无线通信处理系统，国家发明专利，20096、2007年指导两个队共六名本科生获全国大学生电子设计竞赛一等奖。还有其他参数可设置。实际问题中，函数的选择是根据试验结果决定的，也就是试出来的。.
matlab读取ai生成的矢量图,Matlab和Simulink获得增强的AI功能
weixin_27573409的博客
03-16 700
Mathworks流行的Matlab和Simulink数学软件工具的新发布2018b包括深度学习的重要增强以及所有产品系列的改进。 凭借其新的深度学习工具箱，软件制造商还为神经网络的设计和实现提供了框架。 开发人员正致力于图像处理，计算机视觉和信号处理领域。 MathWorks最近加入了ONNX社区，以促进互操作性并实现Matlab用户与其他深度学习框架之间的协作。 借助R2018b中新...
Simulink 快速入门（七）--在 Simulink 中设计系统
jk_101的博客
01-22 5477
基于模型的设计范式以物理组件和系统的模型为中心，模型是设计、测试和实现活动的基础。本教程将在一个现有的系统模型中添加一个设计组件。
预估智能控制系统在污水处理中的应用研究.pdf
09-13
"预估智能控制系统在污水处理中的应用研究" 预估智能控制系统在污水处理中的应用研究是当前污水处理行业中的一个热门话题。本研究主要针对污水处理中的溶解氧浓度控制问题，提出了一种基于预估模型的智能控制策略。...
多智能体系统在药膳加工中的应用.pdf
09-05
《多智能体系统在药膳加工中的应用》 药膳，源自我国的传统文化，结合了中医学、烹饪学和营养学的理论，旨在通过特定的草药配方和烹饪技术，创造出既有药用价值又美味的食物，以达到防病、保健的目的。近年来，随着...
计算机仿真技术发展及其在物流行业中的应用展望.pdf
03-13
例如，引入人工智能和物联网技术后，物流系统可能包含数千个传感器和智能设备，这些都需要通过仿真来验证其协同工作和性能。同时，新的计算机仿真技术也在不断发展，如云计算和大数据分析的应用，使得大规模、高精度...
多尺度仿真软件：Simulink_（12）.Simulink中的AI与机器学习应用
最新发布
kkchenjj的博客
01-07 997
数据预处理：在Simulink中，可以使用内置的数据预处理模块对输入数据进行清洗、归一化和特征提取。模型构建：Simulink支持多种机器学习模型的构建，包括神经网络、支持向量机、决策树等。模型训练：可以使用MATLAB的机器学习工具箱在Simulink中训练模型。模型验证：通过Simulink的仿真功能，可以对训练好的模型进行验证和测试。模型部署：训练好的模型可以部署到嵌入式系统、实时仿真系统等环境中。通过Simulink，工程师和科学家可以方便地集成和应用AI和机器学习技术。
手把手教你学simulink（19.2）--使用Simulink实现机器人的物体识别和路径规划
MHD0815的博客
11-27 335
基于Simulink的机器人视觉项目可以涵盖多种应用场景，包括物体识别、路径规划、避障等。下面是一个详细的项目实例，展示如何使用Simulink实现机器人的物体识别和路径规划。
【simulink】simulink中如何应用深度学习模块
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
10-06 1555
Simulink深度学习模块提供了一系列工具，使得在Simulink环境中可以方便地进行深度学习模型的训练、验证和部署。在模型训练完成后，可以使用Simulink深度学习模块提供的工具进行模型验证。模型导入与导出：Simulink深度学习模块支持将训练好的深度学习模型导入到Simulink中，并将Simulink模型导出为深度学习模型，方便在不同平台间进行模型迁移。Simulink深度学习模块提供了一系列工具，使得在Simulink环境中可以方便地进行深度学习模型的训练、验证和部署。
利用机器学习算法对电力变压器热动力学进行Simulink建模和参数估计研究（Simulink仿真实现）
weixin_67304359的博客
05-13 853
电力变压器的热动力学建模是一个重要且复杂的问题，需要考虑变压器的内部结构、材料特性以及外部环境等多方面因素。利用机器学习算法对变压器的热动力学进行Simulink建模和参数估计是一种有效的方法。首先，可以使用机器学习算法对变压器的热动力学数据进行分析和建模，例如使用神经网络、支持向量机等算法进行模型训练。通过大量的实验数据，可以构建一个准确的热动力学模型，用于描述变压器的热特性。
手把手教你学simulink（30.15）--电力电子场景示例：Simulink搭建一个包含AI和ML算法的智能调度与优化控制系统
MHD0815的博客
12-12 351
通过引入人工智能（AI）和机器学习（ML）算法，我们可以实现智能调度与优化控制，进一步提高多级变换器系统的自适应能力和运行效率。智能调度：使用LSTM模型预测未来的负荷变化，并使用线性规划算法优化能量的分配和调度，降低运营成本。优化控制：使用深度强化学习（DRL）算法实现多级变换器的自适应控制，确保系统的稳定性和高效性。此外，还可以引入模糊控制和神经网络控制，处理不确定性和非线性问题。故障检测与诊断：使用孤立森林和SVM算法实时监测系统的健康状态，及时发现并处理潜在问题，提高系统的可靠性和安全性。
MATLAB 之 Simulink系统的仿真与分析
每天进步一点点！
06-28 2万+
【代码】MATLAB 之 Simulink系统的仿真与分析。
【MATLAB强化学习工具箱】学习笔记--在Simulink环境中训练智能体【进一步说明】
bear_miao的博客
11-16 5211
原文章见以下链接【MATLAB强化学习工具箱】学习笔记--在Simulink环境中训练智能体Create Simulink Environment and Train Agent_bear_miao的博客-优快云博客Simulink中便于搭建各类动力学与控制模型，通过将原有的控制器替换为AI控制器，可以方便使用已有模型，提供增量效果。本节的重点是如何引入Simulink模型作为env，其他的内容在之前的文章中已有说明。以水箱模型watertank为例，如下图所示：采用PI控制器，控制效果如下所示：将此PI
小白学习simulink建模开发，看这篇就够了，从入门到能够搭建完整的系统模型
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simulink/stateflow基础操作，系统模型搭建，代码生成。
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（1）MATLAB是一种以矩阵为来处理数据的的计算软件，其应用范围十分广泛，该产品由若干模块组成，simulink是其中一个，它可利用图形化的工具来进行建模与仿真。
Simulink生成代码
qiu421的博客
12-20 6263
1、在信号线上定义信号名。鼠标双击信号线，出现编辑框之后，写上信号线的名字in_x、in_y、in_z、out_num。2、打开Link to Data Dictionary3、新建个sldd文件4、点击左下角的图标，选择Model Explorer5、新建信号对象in_x、in_y、in_z、out_num，设置Storage Class。6、关联信号对象和信号线。
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