分数阶混沌系统李雅普诺夫图用到的fde12

FDE12 是一个用于解决分数阶非线性微分方程 (FDE) 初始值问题的 MATLAB 函数,采用 Adams-Bashforth-Moulton 的预测器-校正器方法。本文档详细介绍了该函数的实现和用法,包括参数设置、多步校正迭代以及误差收敛性。此外,还提供了参考文献以供进一步阅读。

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    FDE12 解决了分数阶非线性微分方程 (FDE) 的初始值问题,这是 中描述的 Adams-Bashforth-Moulton 的预测器-校正器方法的实现.

以下是完整代码:

function [t, y] = fde12(alpha,fdefun,t0,tfinal,y0,h,param,mu,mu_tol)

%FDE12 Solves an initial value problem for a non-linear differential

% equation of fractional order (FDE). The code implements the

% predictor-corrector PECE method of Adams-Bashforth-Moulton type

% described in [1].

%

% [T,Y] = FDE12(ALPHA,FDEFUN,T0,TFINAL,Y0,h) integrates the initial value

% problem for the FDE, or the system of FDEs, of order ALPHA > 0

% D^ALPHA Y(t) = FDEFUN(T,Y(T))

% Y^(k)(T0) = Y0(:,k+1), k=0,...,m-1

% where m is the smallest integer grater than ALPHA and D^ALPHA is the

% fractional derivative according to the Caputo's definition. FDEFUN is a

% function handle corresponding to the vector field of the FDE and for a

% scalar T and a vector Y, FDEFUN(T,Y) must return a column vector. The

% set of initial conditions Y0 is a matrix with a number of rows equal to

% the size of the problem (hence equal to the number of rows of the

% output of FDEFUN) and a number of columns depending on ALPHA and given

% by m. The step-size H>0 is assumed constant throughout the integration.

%

% [T,Y] = FDE12(ALPHA,FDEFUN,T0,TFINAL,Y0,H,PARAM) solves as above with

% the additional set of parameters for the FDEFUN as FDEFUN(T,Y,PARAM).

%

% [T,Y] = FDE12(ALPHA,FDEFUN,T0,TFINAL,Y0,H,PARAM,MU) solves the FDE with

% the selected number MU of multiple corrector iterations. The following

% values for MU are admissible:

% MU = 0 : the corrector is not evaluated and the solution is provided

% just by the predictor method (the first order rectangular rule);

% MU > 0 : the corrector is evaluated by the selected number MU of times;

% the classical PECE method is obtained for MU=1;

% MU = Inf : the corrector is evaluated for a certain number of times

% until convergence of the iterations is reached (for convergence the

% difference between two consecutive iterates is tested).

% The defalut value for MU is 1

%

% [T,Y] = FDE12(ALPHA,FDEFUN,T0,TFINAL,Y0,H,PARAM,MU,MU_TOL) allows to

% specify the tolerance for testing convergence when MU = Inf. If not

% specified, the default value MU_TOL = 1.E-6 is used.

%

% FDE12 is an implementation of the predictor-corrector method of

% Adams-Bashforth-Moulton studied in [1]. Convergence and accuracy of

% the method are studied in [2]. The implementation with multiple

% corrector iterations has been proposed and discussed for multiterm FDEs

% in [3]. In this implementation the discrete convolutions are evaluated

% by means of the FFT algorithm described in [4] allowing to keep the

% computational cost proportional to N*log(N)^2 instead of N^2 as in the

% classical implementation; N is the number of time-point in which the

% solution is evaluated, i.e. N = (TFINAL-T)/H. The stability properties

% of the method implemented by FDE12 have been studied in [5].

%

% [1] K. Diethelm, A.D. Freed, The Frac PECE subroutine for the numerical

% solution of differential equations of fractional order, in: S. Heinzel,

% T. Plesser (Eds.), Forschung und Wissenschaftliches Rechnen 1998,

% Gessellschaft fur Wissenschaftliche Datenverarbeitung, Gottingen, 1999,

% pp. 57-71.

%

% [2] K. Diethelm, N.J. Ford, A.D. Freed, Detailed error analysis for a

% fractional Adams method, Numer. Algorithms 36 (1) (2004) 31-52.

%

<
分数PID控制器是一种在经典PID控制基础上扩展的理论,它引入了分数导数和积分的概念,从而提供了更丰富的控制性能。相比于传统的整数PID控制器,分数PID(FRD)控制器能够更好地适应非线性、时变及多模态系统,因为它可以对系统的动态特性进行更精细的调整。 MATLAB作为一款强大的数值计算和建模工具,是实现分数PID控制的理想平台。MATLAB的SIMULINK则提供了一个可视化环境,用户可以通过构建块图来设计和仿真复杂的控制系统。"分数PID的MATLAB工具箱"正是为了方便用户在MATLAB和SIMULINK环境中进行分数PID控制器的设计和分析而专门开发的。 该工具箱包含以下功能: 1. **分数微分运算**:工具箱提供了实现分数微分的算法,如Caputo、Riemann-Liouville等定义,这些算法可以用于构建分数PID控制器。 2. **控制器设计**:用户可以通过工具箱内置的参数调整界面或函数,根据系统需求设置控制器的分数导数和积分数,以及比例、积分和微分增益。 3. **系统建模**:支持分数系统模型的建立,包括连续时间和离散时间系统,便于用户进行系统分析和控制设计。 4. **仿真功能**:集成在SIMULINK中,可以进行实时仿真,观察系统响应,评估控制器性能。 5. **优化工具**:可能包括自动寻优算法,帮助用户寻找最佳的控制器参数,以达到最佳控制效果。 6. **图形化界面**:提供友好的用户界面,简化了分数控制器设计过程,使得非专业用户也能快速上手。 在实际应用中,分数PID控制器的使用步骤通常如下: 1. **系统建模**:需要对被控对象进行建模,确定其动态特性。 2. **控制器设计**:基于系统模型,选择合适的分数PID结构,并通过工具箱进行参数设置。 3. **性能评估**:通过SIMULINK仿真,观察系统在不同扰动下的响应,评估控制效果。 4. **参数优化**:如果性能不满足要求,可以利用工具箱的优化功能调整控制器参数。 5. **实施与验证**:将设计的控制器应用到实际系统中,进行硬件验证和调试。 在使用"分数PID的MATLAB工具箱"时,需要注意分数项的选择需谨慎,过高或过低的数可能导致系统不稳定或控制效果不佳。同时,理解分数微分对系统动态特性的影响至关重要,这需要深入研究分数微积分的基本理论。 总结来说,分数PID的MATLAB工具箱为控制系统工程师提供了一套完整的解决方案,从系统建模到控制器设计,再到仿真和优化,大大简化了分数控制理论在实践中的应用。通过这个工具箱,用户可以更加灵活地调整控制策略,以应对各种复杂控制问题,提升系统的性能和稳定性。
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