TCI 靶控 调试

对靶控算法进行了调试,

TCI  设置参数

血浆 6.00 ng/ml

效应室 0.36

药物 瑞芬太尼

使用Minto 模型 进行了调试

对注射泵最大速度进行了限制,并能成功使用瑞芬太尼进行靶控注射!!!偷笑偷笑

对比 了威利的,达到一致!。哈哈

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能制、非线性系统制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模制相结合的自适应制策略设计方法;②应用于电机制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际制系统中,提升制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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