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该Simu金宝applink模型实现了基于粒子群算法的光伏板最大功率点跟踪
最大功率跟踪光伏系统的粒子群优化算法
利用粒子群算法对PID控制器进行整定
电动汽车混合储能系统模糊控制器的粒子群优化
粒子群优化最大功率点跟踪升压变换器
基于粒子群优化的最优模糊控制器
采用蚁群算法求解直流电机转速控制的PID参数
该仿真仅适用于MATLAB 2017和更高版本的MATLAB
这实现了最大功率点跟踪使用自然启发技术粒子群算法。
这个文件展示了如何链接你的PSO代码与Matlab Simulink确定PI控制器的参数。金宝app
能干功能的PSO用于调整具有可变惯性的BLDC电机的PI速度控制器。
配套软件。
SHEPWM的3相，2电平逆变与3,5和7开关角度每季度周期。
用于金宝app非线性系统的EKF的Simulink实现（Lorenz吸引子）
并举例说明了并行计算方法在粒子群优化中的应用
DC/BLDC驱动器的速度和位置控制器同时使用PSO进行调谐。
整定PID控制器使误差最小
单区域系统的负载频率控制基本模型
采用具有多普道特性的粒子群算法对异步电机选择参数进行估计和跟踪。
一个线性二次调节器。
该项目使用进化动态优化工具演示重复过程控制。
脚本给出了在MATLAB环境下求解IVP ode的5种方法
用s函数块构造的非线性模型，对文件进行线性化处理
粒子群基于基于混合学习公式的重复样条补偿器。
采用粒子群算法对dq0帧合成的多共振控制器进行优化。
该算法采用可多普勒滤波的粒子群算法，使控制器增益适应不断变化的重复工艺参数。
在非平稳状态矩阵的情况下，采用前馈神经网络调整LQR增益。
计算动态行为和控制坦克的高度
我学生的另一个演示。
MATLAB代码用于2008年1月的摘要文章
二次规划控制分配工具箱
粒子群基于两种不同布置的重复样条补偿器。
来自网络研讨会的演示文件“与Matlab（R）产品优化介绍”2006年10月26日下载188bet金宝搏
平衡星形连接负载
用ysm math，odex，simulink的真空和空气中网球模拟网球模型金宝app
帝国主义竞争算法的DCMotor速度控制PI控制器优化
混合部分随机部分确定性迭代学习控制律。这里给出了1。
提出了一种多群重复控制算法的实时实现方法。
基于C的S-Function块实现双向垂直转换单精度浮点数<=> uint32
提供了众所周知的简单搜索（Nelder-Mead）优化的重圈版本。
这些是“优化入门”网络研讨会的文件
来自网络研讨会的文件
2009年7月21日的演示文件网络研讨会
混合部分随机部分确定性迭代学习控制律。这里演示了3。
混合部分随机部分确定性迭代学习控制律。这里证明了2。
在重复控制的背景下说明了几种分集措施。
基于粒子群的非平稳重复过程参数识别(跟踪)。
星连接负荷
采用帝国竞争算法优化PI控制器的直流电机速度控制
应用ICA对直流电机转速控制PI控制器进行优化
M-Files for“Mono-and Multimault Control和估算：线性，二次和LMI方法”
电磁转矩电机的瞬态响应
提出了一种塑料，其参数用遗传族进行调整。适合未知的动态
倒数的牛顿-拉夫森近似，即1/x和平方根倒数与精度测试夹具一起提供。
非线性方程集成和数值解的脚本和模型
用粒子群算法测试DCM参数估计的可能性
从Optitrack Trackin工具到Simulink的可跟踪位置金宝app
使用与时序要求相关的优化约束来生成基于状态的调度
求方程正确根的数值解
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