绝对可以用的二级倒立摆模型。
simulink建模，matlab编写s函数，使用lqr最优控制亲测可用，谢谢支持。
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2023/10/31 17:17:05
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本文基于最优线性二次型理论研究了带外部干扰的多智能体系统的最优控制问题.首先在不考虑干扰的情况下，通过分析性能指标函数求得了最优的分布式控制协议.然后假设系统存在外部干扰，采用DOBC的方法来估计实际扰动，在控制协议中增加干扰补偿项来消除干扰的影响.接下来，将上述复合式控制协议设计为带有最小采样粒度的事件触发机制，运用现代控制理论和矩阵论等工具分析了多智能体算法，得到了分布式的事件触发条件.最后，通过计算机仿真验证了本文所提算法的有效性.
2023/9/19 11:32:56
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针对线性奇异摄动系统,提出一种基于PI(proportionalintegral)观测器的故障诊断和最优容错控制方法.基.于奇异摄动系统相关理论和矩阵变换技术,给出PI全维观测器存在的条件,该观测器可以观测系统的快慢状态和.故障系统的状态.在估测到系统状态的基础上进一步考虑最优性,应用最优控制理论,设计状态反馈控制器,提出基.于PI观测器的故障诊断器和最优容错控制器的设计方法.最后的数值算例验证了所提出方法的可行性和正确性.
2023/8/3 16:33:15
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提出了一种结合最小误差熵和最优控制策略开发的具有不确定计量延迟的半导体Craft.io运行控制方法。
在大多数半导体Craft.io中，上一次运行的产品质量数据在下一次运行开始之前通常不可用。
因此，校正步骤通常被延迟一批次或更多，并且延迟的持续时间具有随机特性是不确定的。
再加上不正确的过程模型，即使使用指数加权移动平均值（EWMA）控制器，延迟也可能导致过程输出的显着变化。
从概率的角度出发，提出了一种处理不确定的计量延迟的新方法。
首先要重新检查运行控制系统的基本原理，然后通过将熵（或信息势）和跟踪误差的平均值与控制输入能量的约束相结合来给出创新的性能指标。
针对扰动和时延不是高斯的过程，提出了一种基于概率密度函数（PDF）的最优控制算法，并对算法的稳定性进行了分析。
另外，所提出的控制策略的方法被扩展为包括递归PDF估计和在线实时实施。
本文还包括钨化学气相沉积Craft.io的最小熵控制的仿真示例，以说明该方法。
此外，通过对常规EWMA方法和提出的方法进行比较，以显示我们提出的方法的优点。
在大多数半导体Craft.io中，上一次运行的产品质量数据在下一次运行开始之前通常不可用。
因此，校正步骤通常被延迟一批次或更多，并且延迟的持续时间具有随机特性是不确定的。
再加上不正确的过程模型，即使使用指数加权移动平均值（EWMA）控制器，延迟也可能导致过程输出的显着变化。
从概率的角度出发，提出了一种处理不确定的计量延迟的新方法。
首先要重新检查运行控制系统的基本原理，然后通过将熵（或信息势）和跟踪误差的平均值与控制输入能量的约束相结合来给出创新的性能指标。
针对扰动和时延不是高斯的过程，提出了一种基于概率密度函数（PDF）的最优控制算法，并对算法的稳定性进行了分析。
另外，所提出的控制策略的方法被扩展为包括递归PDF估计和在线实时实施。
本文还包括钨化学气相沉积Craft.io的最小熵控制的仿真示例，以说明该方法。
此外，通过对常规EWMA方法和提出的方法进行比较，以显示我们提出的方法的优点。
2023/7/18 21:37:29
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本资料是针对控制自动化学科的matlab程序指导书，我相信对大家很有协助。
其中对矩阵运算，遗传算法，神经网络，模糊控制，分数阶控制。
鲁棒控制，最优控制都有讲解，希望大家会喜欢。
其中对矩阵运算，遗传算法，神经网络，模糊控制，分数阶控制。
鲁棒控制，最优控制都有讲解，希望大家会喜欢。
2023/2/16 12:35:21
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哈尔滨工业大学省级精品课程机器人控制课件，基于模型的机器人控制问题与本课程研究内容；
2）机器人控制的运动学与动力学基础；
3）轨迹追踪控制：PID控制；
机器人参数识别；
逆动力学计算法；
前馈+PD反馈控制；
加速度分解控制等；
4）鲁棒控制；
5）自顺应控制；
6）力控制；
7）最优控制；
8）柔性臂控制；
9）主从控制等。
该课程结合一台SICE-DD机器人操作臂与实验结果讲述机器人控制的实际应用问题。
2）机器人控制的运动学与动力学基础；
3）轨迹追踪控制：PID控制；
机器人参数识别；
逆动力学计算法；
前馈+PD反馈控制；
加速度分解控制等；
4）鲁棒控制；
5）自顺应控制；
6）力控制；
7）最优控制；
8）柔性臂控制；
9）主从控制等。
该课程结合一台SICE-DD机器人操作臂与实验结果讲述机器人控制的实际应用问题。
2023/2/13 2:34:11
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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
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