13、等变动力系统中的对称变换应用

等变动力系统中的对称变换应用

在网络物理系统的相关模型中,等变系统无处不在。本文将深入探讨等变系统中的对称变换,以及如何利用这些对称性质进行安全验证。

1. 网络物理系统中的对称性示例
  • 二维线性系统(圆系统)
    • 系统方程:$\dot{x}_1 = -x_2$,$\dot{x}_2 = x_1$,其中$x_1,x_2 \in R$。
    • 对称群$\Gamma$:由形如$B = [[a, -b], [b, a]]$($a,b \in R$且$B$不为零矩阵)的矩阵组成。在此对称群下,该系统是$\Gamma$-等变的。
  • 洛伦兹吸引子模型
    • 系统方程:$\dot{x} = -px + py$,$\dot{y} = -xz + rx - y$,$\dot{z} = xy - bz$,其中$p,r,b$为参数,$x,y,z \in R$。
    • 对称群$\Gamma$:包含变换$\gamma : (x,y,z) \to (-x,-y,z)$和恒等映射。该系统是$\Gamma$-等变的。
  • 汽车模型
    • 系统方程:$\dot{x} = v\cos\theta$,$\dot{y} = v\sin\theta$,$\dot{\varphi} = u$,$\dot{v} = a$,$\dot{\theta} = \frac{v}{L}\tan(\varphi)$
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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