卡尔曼滤波程序Matlab实现。
Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态.由于,它便于计算机编程实现,并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理,Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法,在通信,导航,制导与控制等多领域得到了较好的应用。
Kalman滤波在测量方差已知的情况下能够从一系列存在测量噪声的数据中，估计动态系统的状态.由于,它便于计算机编程实现,并能够对现场采集的数据进行实时的更新和处理,Kalman滤波是目前应用最为广泛的滤波方法,在通信,导航,制导与控制等多领域得到了较好的应用。
2023/12/10 19:13:14
283B
1
系统性能和产品质量要求的不断提高和成本效率的不断提高，技术过程的复杂性和自动化程度不断提高。
这一发展需要更多的系统安全性和可靠性。
今天，围绕自动系统设计的一个最关键的问题是系统的可靠性。
提高系统可靠性和可靠性的传统方法是提高单个系统组件（如传感器、执行器、控制器或计算机）的质量、可靠性和鲁棒性。
即使如此，也无法保证系统的无故障运行。
因此，过程监控和故障诊断正成为现代自动控制系统的组成部分，并且通常由立法机构规定。
自20世纪70年代初开始，基于模型的故障诊断技术得到了显著的发展。
在工业过程和自动控制系统中的大量成功应用证明了其在动态系统故障检测中的有效性。
如今，基于模型的故障诊断系统已完全集成到车辆控制系统、机器人、运输系统、电力系统、制造业公共关系中。
这一发展需要更多的系统安全性和可靠性。
今天，围绕自动系统设计的一个最关键的问题是系统的可靠性。
提高系统可靠性和可靠性的传统方法是提高单个系统组件（如传感器、执行器、控制器或计算机）的质量、可靠性和鲁棒性。
即使如此，也无法保证系统的无故障运行。
因此，过程监控和故障诊断正成为现代自动控制系统的组成部分，并且通常由立法机构规定。
自20世纪70年代初开始，基于模型的故障诊断技术得到了显著的发展。
在工业过程和自动控制系统中的大量成功应用证明了其在动态系统故障检测中的有效性。
如今，基于模型的故障诊断系统已完全集成到车辆控制系统、机器人、运输系统、电力系统、制造业公共关系中。
2023/12/3 22:01:23
4.48MB
1
RT-LAB是由加拿大Opal-RTTechnologies推出的一套工业级的系统平台软件包。
通过应用这种开放，可扩展的实时平台。
通过RT-LAB，工程师可以直接将利用MATLAB/Simulink或者MATRIXx/SystemBuild建立的动态系统数学模型应用于实时仿真、控制、测试以及其它相关领域。
RT-LAB是一种全新的基于模型的工程设计应用平台。
工程师可以在一个平台上实现工程项目的设计，实时仿真，快速原型与硬件在回路测试的全套解决方案。
RT-LAB的应用，为基于模型的设计思路带来了革命性变化。
由于其开放性，RT-LAB可以灵活的应用于任何工程系统仿真与控制场合；
其优秀的可扩展性能为所有的应用提供一个低风险的起点，使得用户可以根据项目的需要随时随地对系统运算能力进行验证及扩展－不论是为了加快仿真速度或者是为满足应用的实时硬件在回路测试的需要。
通过应用这种开放，可扩展的实时平台。
通过RT-LAB，工程师可以直接将利用MATLAB/Simulink或者MATRIXx/SystemBuild建立的动态系统数学模型应用于实时仿真、控制、测试以及其它相关领域。
RT-LAB是一种全新的基于模型的工程设计应用平台。
工程师可以在一个平台上实现工程项目的设计，实时仿真，快速原型与硬件在回路测试的全套解决方案。
RT-LAB的应用，为基于模型的设计思路带来了革命性变化。
由于其开放性，RT-LAB可以灵活的应用于任何工程系统仿真与控制场合；
其优秀的可扩展性能为所有的应用提供一个低风险的起点，使得用户可以根据项目的需要随时随地对系统运算能力进行验证及扩展－不论是为了加快仿真速度或者是为满足应用的实时硬件在回路测试的需要。
2023/11/5 12:40:30
492KB
1
迭代学习控制（iterativelearningcontrol，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出。
迭代学习控制（iterativelearningcontrol，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出，不过因为论文由日文撰写，影响不是很大。
1984年，Arimoto等人用英文介绍了该方法。
它是指不断重复一个同样轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法。
迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。
它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。
与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；
更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。
它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。
迭代学习控制（iterativelearningcontrol，简称ILC）由Uchiyama于1978年首先提出，不过因为论文由日文撰写，影响不是很大。
1984年，Arimoto等人用英文介绍了该方法。
它是指不断重复一个同样轨迹的控制尝试，并以此修正控制律，以得到非常好的控制效果的控制方法。
迭代学习控制是学习控制的一个重要分支，是一种新型学习控制策略。
它通过反复应用先前试验得到的信息来获得能够产生期望输出轨迹的控制输入，以改善控制质量。
与传统的控制方法不同的是，迭代学习控制能以非常简单的方式处理不确定度相当高的动态系统，且仅需较少的先验知识和计算量，同时适应性强，易于实现；
更主要的是，它不依赖于动态系统的精确数学模型，是一种以迭代产生优化输入信号，使系统输出尽可能逼近理想值的算法。
它的研究对那些有着非线性、复杂性、难以建模以及高精度轨迹控制问题有着非常重要的意义。
2023/7/29 16:34:45
1.24MB
1
自从1948年诺伯特·维纳发表了著名的《控制论——关于在动物和机器中控制和通讯的科学》一书以来，控制论的思想和方法已经渗透到了几乎所有的自然科学和社会科学领域。
维纳把控制论看作是一门研究机器、生命社会中控制和通讯的一般规律的科学，是研究动态系统在变的环境条件下如何保持平衡状态或稳定状态的科学。
他特意创造“Cybernetics”这个英语新词来命名这门科学。
维纳把控制论看作是一门研究机器、生命社会中控制和通讯的一般规律的科学，是研究动态系统在变的环境条件下如何保持平衡状态或稳定状态的科学。
他特意创造“Cybernetics”这个英语新词来命名这门科学。
2023/7/15 3:33:26
8.38MB
1
对复杂、病态、非线性动态系统进行故障预报的重点和难点是建立系统故障状况的数学模型,通常难以建立精确的数学模型,相比之下构建其模糊模型是一个有效途径.本文研究了相关向量机(Relevancevectormachine,RVM)与模糊推理系统(Fuzzyinferencesystem,FIS)之间的内在联系,证明了基于RVM的FIS具有一致逼近性,并提出了一种基于RVM和梯度下降(Gradientdescent,GD)算法的模糊模型辨识方法.基于所给出的模糊模型辨识方法提出了一种新的故障预报算法.仿真结果表明所建立的模糊模型不仅结构更加简单,而且能达到更高的预测精度,所提出的故障预报算法能准确地预报系统故障.
2023/5/30 13:42:18
1.33MB
1
动态贝叶斯网络推理学习理论及应用；
动态系统；
可靠性评估；
毛病诊断；
贝叶斯网络建模；
DBN
动态系统；
可靠性评估；
毛病诊断；
贝叶斯网络建模；
DBN
2023/3/10 17:55:07
29.68MB
1
Flexsim是工程师、管理者和决策人对提出的“关于操作、流程、动态系统的方案”进行试验、评估、视觉化的工具。
它具有完全的C++面向对象(object-oriented)性，超强的3D虚拟现实(3D动画)，直观的、易懂的用户接口，卓越的柔韧性(可伸缩性)。
Flexsim是世界独一的在图形的模型环境中应用C++IDE和编译程序的仿真软件。
定义模型逻辑时，可直接使用C++，而且可立刻编译到Flexsim中。
因为Flexsim具有高度的开放性和柔韧性，所以能为几乎所有产业定制特定的模型。
它具有完全的C++面向对象(object-oriented)性，超强的3D虚拟现实(3D动画)，直观的、易懂的用户接口，卓越的柔韧性(可伸缩性)。
Flexsim是世界独一的在图形的模型环境中应用C++IDE和编译程序的仿真软件。
定义模型逻辑时，可直接使用C++，而且可立刻编译到Flexsim中。
因为Flexsim具有高度的开放性和柔韧性，所以能为几乎所有产业定制特定的模型。
2018/9/6 6:24:35
382.13MB
1
在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB