说明：主要以下面两个例子说明如何使用simlink进行控制器的设计，并有仿真结果分析。例1：DC电机控制：电机的物理 参数为R=2W，L=0.5H，Km=Kb=0.1，Kf=0.2NmS，J=0.02Kgm2s-2，构建以[Va,Td]为输入的状态空间模型。 包括前馈控制，反馈控制，LQR控制； ...

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说明：反馈型神经网络也称递归网络或回归网络。反馈网络的输入包括有延迟的输入或者输出数据的反馈。由于有反馈的输入，所以它是一种反馈动力学系统。这种系统的学习过程就是它的神经元状态的变化过程，这个过程最终会达到一个神经元状态不变的稳定态，也标志着学习过程的结束。 Elman神经网络是Elman于199...

说明：应用背景 BP（Back Propagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的...

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说明：语音信号分类，BP神经网络是一种多层前馈神经网络，该网络的主要特点是信号前向传递，误差反向传播。在前向传播的过程中，输入信号从输入层经隐含层处理，直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出，则转入反向传播，根据预测误差调整网络权值和阈值，从而使BP神经网络预测输出...

说明：BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到期望输出,则转入反向传播,根据预测误差调整网络权值和阈值,从而使BP神经网络预测输出不断逼近期望输出...

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说明：矢量控制解耦模型比较仿真，主要包括反馈解耦，前匮解耦，和交叉解耦三种模式。

解耦控制 反馈解耦 矢量控制-解耦 矢量控制--弱磁 矢量控制

说明：极限学习机是由黄广斌在2005年作为一种新的单隐层前馈神经网络提出的，具有与神经网络（NN）相同的全局逼近性质，且其参数学习无需迭代，速度明显快于现有的神经网络。目前在岩性识别、LF终点温度软测量、穿孔机导盘转速测量、软测量建模、图像识别等方面有所应用，但将其用于图像分割中的应用还较少。

极限学习机 神经网络 NN

说明：应用背景遗传算法优化BP神经网络，训练时间好长啊。主要是在使用SIM函数检验遗传算法适应度值时，执行时间很长。迭代次数如果为10的话，运行一次程序可能要3~5分钟。这太久了，有哪位也搞过这个？是不是也要花这么久的时间？ 这这里编写了一个简单的PSO优化BP神往网络的程序（见附件），只运行了两代，都...

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说明：基于RBF神经网络整定的PID控制径向基函数具有单隐居的三层前馈网络。是—种局部逼近网络，己证明它能以任意精度逼近杠意连续函数。

RBF-PID 单神经网络pid feed-forward-RBF RBF-PID RBF神经网络PID

说明：三相LCL滤波型PWM逆变器仿真模型，内附相关文献。采用并网电流外环电容电流前馈内环的双闭环控制结构，可以参考用于光伏和风力发电网侧变换器中。

光伏三相并网 并网变换器 三相并网PR 三相-pr控制器 PR逆变控制