21、MATLAB在动态系统与随机模拟中的应用

MATLAB在动态系统与随机模拟中的应用

1. 简单RL电路电流分析

在研究电路问题时,我们会遇到包含各种元件的电路。这里我们分析一个简单的单闭环电路,它包含电压源 (V)(如电池)、电阻 (R)(能量耗散装置)、电感 (L)(能量存储装置),以及一个在 (t = 0) 时刻瞬间闭合的开关。

根据基尔霍夫定律,描述该系统从初始电流为零状态响应的方程为:
[L\frac{di}{dt} + Ri = V]
其中 (i) 是电流。在 (t = 0) 时,开关闭合,电路导通,电压瞬间施加到串联的电阻和电感上。为了以图形方式确定 (i) 与 (t) 的关系,我们对上述方程进行重新排列:
[\frac{di}{dt} + \frac{R}{L}i = \frac{V}{L}]
通过观察法(这是学习微分方程时会学到的一种方法),该方程的解为:
[i = \frac{V}{R}(1 - e^{-\frac{R}{L}t})]
可以使用以下脚本来验证这个解:

% 验证简单RL电路电流解的脚本
% 定义参数
V = 1; % 电压源
R = 1; % 电阻
L = 1; % 电感
t = 0:0.01:5; % 时间范围
i = (V/R)*(1 - exp(-(R/L)*t)); % 计算电流
plot(t, i); % 绘制电流随时间变化曲线
xlabel('时间, t');
ylabel('电流, i');
title('简单RL电路电流响应');

运行这个脚本,会得到一个图形,展示了简单RL电路在瞬间施加恒定电压时电流随时间呈指数方式趋近稳

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值