1、现代代数与分析中的正交递归展开稳定性研究

现代代数与分析中的正交递归展开稳定性研究

1 研究背景与动机

在现代数学、力学和工程领域,解决复杂技术问题需要结合基础科学与应用科学。为了缩小理论基础与创新应用之间的差距,来自多个国家的研究人员共同合作,致力于解决数学、力学和工程中的应用问题。其中,正交递归展开在冗余子空间系统中的绝对稳定性研究是一个重要方向。

正交递归展开在子空间系统中的研究是对经典正交展开的自然推广。它在许多实际应用中具有重要意义,例如在信号处理、数据分析等领域。然而,在实际应用中,正交递归展开可能会受到投影误差和系统扰动的影响,因此研究其绝对稳定性至关重要。

2 正交递归展开的基本概念

2.1 正交递归展开的定义

设 (H) 是一个希尔伯特空间(这里考虑实数域上的空间,复数域上的情况类似),({H_n} {n = 1}^{\infty}) 是 (H) 的一组闭子空间,(f \in H) 是待逼近的元素。我们通过归纳法定义展开元素 ({\tilde{f}_n} {n = 1}^{\infty}) 和余数序列 ({r_n(f)} {n = 0}^{\infty}):
- (r_0(f) = f);
- (\tilde{f}
{n + 1} = P_{n + 1}(r_n(f)));
- (r_{n + 1}(f) = r_n(f) - \tilde{f} {n + 1} = P {n + 1}^{\perp}(r_n(f)))

其中 (P_{n + 1}) 是到 (H_{n + 1}) 的正交投影算子,(P_{n + 1}^{\perp}) 是到 (

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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