基于Retrofit的工程优化

优化5etrofit和&leaning6Dhedules用于+eat(
xDhanger1etXorLs⠕6ubKeDtto)ouling
愭㏬旀䷤u䄾㚁忳u㱹ⲋ䞳⊅⋢瑖䙋㏬➏u櫽ⶀ⬛瑖㱹㏬卦u湙ⰳ眬㚋
化学工程系,帝国理工学院伦敦南肯辛顿 伦敦SW72AZ,英国
㢄要
㞑䔇占勫瑒)&/瑓䪙㥥搕搏㉭㨓⭢㟽滆▽㥴䞟㙉㋈〰⠖化䪙㣹⎤櫰䁦ѽ揎䆬⠈〰 占勫勢㮬和㙉➕≲德ⴽ德徚䪙␶㥥ѽ搏㉭瑖◸佨ⰳ于侒化䪙久㐵㹆⯅瑖㐱䥺⋎䥆 于勢⯜〳嗺䪙㑛唅屧☔Ѽ儊勮⛭㐵䚓㑛⌭⠈揅屃㭈槥⠭唅斻⠔䪙匢巜㟘㧨ѽ䕐吚瑖 忟動䪙⛭㐵⍇䬴屟㨹瑖㙳㬲揎⋣⬛儯⮁嗹关旁要ѽ 㦲㟽☿⋎≈䷠⭢向婌龠樵㞑 䔇⪣㹆⯅Ѽ勢⯜⛭㐵䚓㑛和䈦䄺徚♗䪙⡊㨡瑖桺〰勢⯜㮉⌾≓㞑䔇占勫㬩优㥥搕 䪙㦛身㌮㹆≖䁦巜㧤䃹ѽ搏掼〰䓖䃝⟀汱䔇儊勮䪙㱰⏓䰨予瑖徺㨹⋎〰㥥搕㧤㱰 ≖䈦䄺徚♗提屃⡊㾈优化⠭㩩塗樽⎖揅屃㙃 和愸 㛈愸ѽ 关键忆睵㞑䔇占勫瑖唅旃⬙㥢瑖勢⯜瑖㬩优㥥搕瑖㬩优䈦䄺忼㋚ѽ

引巹
㞑䔇占勫瑒)&/瑓岢㊳䃿用于唅旃⬙㥢ѽ䥆于揅屃㙉䤴⋯㮉⌾䪙⠖化瑖㙉㑛唅≕
憧瑖搏㉭櫰要〰㞑䔇占勫提屃㥥搕瑖⌭㟽滆唅旃⬙㥢䞟㙉掳♵≕⡊䪙揅屃䬃㰯ѽ 㥥搕㧤㱰県㜛睵i瑓㥥⠖占勫勢㮬瑒➱䟈㬲德ⴽ⊓槥䪙揓㟓㧤㍃瑓瑖ii瑓⭢占勫䪙 关键⎕卽ⳕ⛥㧛德ⴽ瑖㙉iii瑓␶㥥䟈㬲德ⴽ䪙⍨䔇歑丁㙉䅤⛭㧤㍃瑒⏓ⶹ搏掼㥥 ⠖侳㮇㦛旃Ѽ引▬㍮化⍨䔇㚳㭘瑓ѽ揎⋣㩚⭢ⵟ⯅ⵄ㭫儊勮≵䆬⠈ 旃⠭屃㧤㱰 䪙愸 㛈愸◸佨ѽ㈨㬲 旃䰨予斻用⵱䓓♋㮸和㦛身优化㧤䃹㮍巜◸㥥搕⠈䬍关 䪙㞑䔇占勫⡆㙃槟沅瑒㈪⛥眬匃⵿佛瑖睶㧚旀㉊㟽佛瑖瑓ѽ ⵒ㦛㧤䃹
⒏德㞑䔇占勫ⴺ于久㐵揅屃瑖㊪⏇用侒化䪙㞑䔇⪣㹆⯅ѽ䕐吚瑖⭢徱ⵒ㓸◺≓
瑒ⶹ䓖䃝和泌⣿㈛≢㋈用瑓瑖勢⯜⎤⊂≈䷠⛭㐵掼丝瑖⍢㩩塗㎦⤋儊勮㑛唅瑖橿 㨡槥㟖不樽⎖⍨䔇㥴䞟㊪ⳕ⛥揅屃㙃 ѽ搏掼⏇用忟動䪙⛭㐵㹆⯅提屃⍇䬴屟㨹 瑒䷤垵墂佛瑖瑓瑖⭢◸齊占勫勢㮬㥥搕㧤㱰㨡囪㐱䥺勢⯜㎦⤋瑖⠭唅〳嗺椋 忨䪙揾㜘㙉龠樵㥢䫟揑⎖于汱㭈ѽ⭢▽⌞䰨予≵瑖㈨㬲㈛⎤向婌勢⯜⬛儯㮍巜◸ 歑丁㥥搕㙉㟿▬▊⌾䪙槟沅瑒䞣和⠰⿽㧚瑖睶䍵佛瑖瑓瑖⎎揎⋣䰨予㐱 䥺⋎勢⯜匢巜㟘㧨⠈▽㙃 瑖⌭⠈揎⋣㟘㧨ⶹ⎝㎦⤋㥥搕㧤㱰䪙揾㜘ѽ

匢巜勢⯜䪙㬩⎻㣹⎤佨䥺瑒⏓ⶹ齊㭈䈦䄺Ѽ䅤旃♋敁㟕♻瑓≖㥥搕⡌䪙㞑䔇占勫 勢㮬䬉㟓䬍关ѽ⠋⊓瑖㬩⎻㥥搕㧤㱰⠔◸于㭓㮍䪙勢⯜匢巜㟘㧨ѽぴ侳揎≬≲槟 沅⿽♌䬍关瑖⎎搏㉭岢⒏德⊂䬍⋚䜆仝
伾30th め㽊䅕徚侩㭣 捸⛮掼丝㈛丝䰨御⍢瑒&4$”1&瑓徳㦲檶҆瑖㊨㬱㨐嗹㨐瑖傂▷瑖㕂 ♮ѽh ㊨䙋㑑⥭か㬲橀△⠶䙢㭬㙳㬲ѽ httQdxdoiorg#
㦲㲋䥆funstorZai䪙㌴䊮1%’吉忊㋇#abel%0$W httQZadtio
吉忊瑖 ⌛㋇㾆⭢丁㮩䪙㌮德㎈≵瑖㽅揃star和关䄋ѽ
伾め㽊䅕徚侩㭣捸⛮化身㈛丝䰨御⍢瑖瑒瑓ѽdoi#
伾め㽊䅕徚侩㭣捸⛮化身㈛丝䰨御⍢瑖瑒瑓ѽdoi#
伾め㽊䅕徚侩㭣捸⛮化身㈛丝䰨御⍢瑖瑒瑓ѽdoi#
伾め㽊䅕徚侩㭣捸⛮化身㈛丝䰨御⍢瑖瑒瑓ѽdoi#
伾め㽊䅕徚侩㭣捸⛮化身㈛丝䰨御⍢瑖瑒瑓ѽdoi#8

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。
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